物联网在农业中的应用现状与发展

　摘要农业物联网技术是推动现代农业智能化发展的新兴技术，已广泛应用于农业生产的各个环节。随着新型感知技术、信息传输技术、人工智能、区块链等信息技术的快速发展，我国农业物联网应用面临新的机遇。光谱及光谱成像、机器视觉等新型传感技术，为实现快速实时无损感知提供了新思路。以5G为代表的新型通信技术，结合多源信息融合、人工智能、区块链、边缘计算等信息处理技术，使信息的传输与处理更加快速和安全可靠。本文从农业物联网的感知、传输、处理和应用4个核心层面，对农业物联网技术展开了较深入的分析，并结合新型信息技术体系，探索农业物联网的未来发展趋势，以期为我国未来农业物联网技术的创新和产业发展提供一些启示。

关键词农业物联网;信息感知;信息传输;信息处理;系统应用

近年来，我国高度重视农业信息化与现代化发展。物联网技术已被广泛应用于农业生产的各个环节，在精准灌溉、精准施肥、病虫害防治、环境智能调控、智慧水产、智慧畜禽业等领域发挥了重要作用。我国农业物联网技术的发展尚处于初期探索阶段，主要应用于设施农业上，存在规模小、成本高、见效差等问题。相较于荷兰、以色列、美国和日本等发达国家的农业物联网技术，我国还存在农业专用传感器缺乏、农机与农艺融合不够等缺点。

要加快我国农业物联网技术应用推广进程，必须突破农业物联网的关键技术瓶颈，研制出符合我国国情的农业物联网装备与系统，加强农机与农艺的融合应用，发挥信息在农业生产管理中的潜在价值，为农业生产经营注入新活力。

本文从物联网的“感知、传输、处理和应用”4个关键层次，对国内外研究和应用现状进行分析，详细介绍了物联网系统各层次的关键技术，指出当前我国农业物联网发展面临的问题，并结合我国实际提出农业物联网未来的研究方向与发展趋势。

1信息感知技术

传感器是获取农业信息的载体，包括感知农业生产环境和动植物生命信息的技术与装备。传感器是物联网发展的根基，其智能化转型是提升种植业、畜禽业、水产业的信息化与智能化的核心。

1.1种植信息感知技术

1.1.1环境信息传感技术

环境监测传感器类型繁多，较常用的有温湿度、光照、二氧化碳等传感器。常规农田环境感知传感器技术相对成熟，但由于农田环境恶劣，导致传感器在“高湿热”或低温环境下的稳定性与可靠性差，且受成本和供电等因素的制约。因此，稳定可靠、低成本、低能耗的环境传感器的研发已成为主要发展趋势。

1.1.2土壤信息新型传感技术

土壤信息一般包括含水量、氮、磷、钾、有机质以

及各种矿物质成分。传统的土壤理化及养分分析方法费时费力。近年来，国内外研究人员对土壤信息的快速检测方法开展了相关研究，取得了较好进展。1)土壤水分检测。传统的土壤水分检测方法

无法满足快速实时原位检测的要求，而时域反射

(timedomainreflectometry,TDR)、频域反射

(frequencydomainreflectometry,FDR)等电磁传感方式又存在适应性差等缺陷。因此，一些研究人员利用可见-近红外光谱检测土壤水分含量[1]。此外，也有学者利用太赫兹光谱的惧水性，开展了基于太赫兹透射光谱技术的土壤含水率研究[2]，均获得了较好的检测效果，为土壤水分的精确测量提供了新的方法和技术。

2)土壤养分检测。土壤养分快速检测技术是科学施肥的关键，也是当前行业难题。现代光谱技术的发展，为土壤养分检测提供了新的解决方案。研究人员应用近红外光谱实现了土壤中有机质、磷、水分、钾、酸碱度、有机碳、矿物质等成分的检测[3-4]，还应用可穿透光谱实现了不同深度土壤有机物、磁悬浮颗粒含量的检测[5]，均取得了较好的效果。以上研究为土壤养分快速原位检测提供了新思路，具有较好的应用潜力。

3)土壤重金属检测。土壤重金属快速检测是分析农业面源污染与环境治理的关键技术。目前，研究人员应用中红外光谱[6]、激光诱导击穿光谱

(laser-inducedbreakdownspectroscopy,LIBS)[7]、太赫兹时域光谱[8]、Landsat8多光谱成像[9]等技术，检测土壤中砷(As)、铅(Pb)、镉(Cd)、铬(Cr)、镍(Ni)、铜(Cu)等重金属的含量，取得了较好的相关性。从研究结果看，LIBS光谱检测精度高，且LIBS易于模块化与便携化，在土壤重金属现场检测方面具有明显优势。

4)土壤农药残留检测。土壤农药残留是造成环境污染问题的重要根源，传统检测方法过程复杂，且依赖大型仪器，难以实时检测和推广应用。由于农药残留含量极低，常规光谱技术难以满足检测需求。近年来，因超材料具有天然材料所不具备

的超常物理性质而备受关注。与超材料结合的拉曼光谱和太赫兹光谱能大大降低检测限，已成为当前的热点研究课题。

拉曼光谱技术是一种可以反映分子内部信息的指纹光谱技术。表面增强拉曼光谱是将纳米材料与拉曼光谱结合，信号强度可提升6～8个数量级，具有很高的灵敏度，在农药残留检测上具有很大的优势(图1)。研究人员开展了表面增强拉曼光

谱结合基底材料的研究，实现了土壤中毒死蜱、噻菌灵等农药的超低浓度检测，获得了较高的检测精度[10-11]。

太赫兹光谱因能量低、对非极性物质穿透能力强，可以反映分子的细微差别，而成为安检、通信领域、医学成像、无损检测等方面的研究热点。太赫兹光谱覆盖了生物大分子等物质特征谱，在农药残留检测方面具有独特优势[12]。

øƒ

%5ƒ

þ

SERS：表面增强拉曼光谱;TERS：针尖增强拉曼光谱;SHINERS：壳层隔绝纳米粒子增强拉曼光谱。

Actualvalue/(mg/L)

SERS:Surface-enhancedRamanspectroscopy;TERS:Tip-enhancedRamanspectroscopy;SHINERS:Shell-isolatednanoparticle-enhancedRamanspectroscopy.

图1基于拉曼光谱的土壤中农药残留检测

Fig.1DetectionofpesticideresiduesinsoilbasedonRamanspectroscopy

1.1.3

作物信息新型传感技术

1)作物营养与生理检测。作物营养与生理指标是评价与监测作物生长的关键技术参数，快速、准确地获取作物生理和营养信息，有助于作物生产的精确化、数字化、智能化管理。研究人员通过数字图像处理技术、近红外光谱、高光谱等手段对作物中氮、磷、钾、丙二醛、可溶性蛋白质、植物色素等成分[13-16]开展了研究。

2)作物病虫害检测。作物病虫害是影响农作物品质、产量及威胁粮食安全的主要因素，已成为当前农业管理中首要关注的问题。近年来，许多学者揭

示了高光谱遥感、无人机、计算机视觉等技术在作物病虫害识别、监测及早期预判上的多种可能性[17-19]。3)农产品重金属检测。重金属污染是农产品

质量安全的“隐形杀手”。有毒重金属如砷(As)、铅

(Pb)、镉(Cd)、铬(Cr)、硒(Se)、汞(Hg)等进入作物体内后，导致大量必需元素缺失、酶活性降低，降低农作物对钙、镁等矿质元素的吸收、转运能力，影响农作物的品质，甚至导致植物死亡[20]。动物或人食用含有重金属的农作物后，会对机体造成严重危害[21]。目前，常用的重金属检测方法有激光诱导击穿光谱[22]、原子吸收光谱法[23]、原子荧光技术[24]等。

4)农产品农药残留检测。为了防治害虫和提高农产品的产量，农民大量施用农药导致其残留严重，农产品质量问题堪忧。因此，研究快速、便捷、可靠的农药残留检测方法迫在眉睫。目前，新型的农产品农药残留检测技术有太赫兹时域光谱和表面增强拉曼光谱。

一些研究表明，太赫兹技术在抗生素和杀螨剂[25]、杀虫剂[26]、混合农药[27]等的检测中具有良好效

果，说明太赫兹光谱技术在农药残留分析领域具有广阔的应用前景。

利用表面增强拉曼光谱技术可以实现农药残留的快速无损检测，图2A是常见的基于表面增强拉曼光谱技术的快速无损检测方法，其中较为流行的是基于柔性基底材料的富集(图2B)和原位检测

(图2C)2种方式。已有的研究表明，该技术可以实现噻菌灵[28]、溴氰菊酯[29]等农药残留的检测分析。

1.2养殖信息感知

1.2.1畜禽养殖信息感知

规模化、设施化、集约化的畜禽养殖方式已成为当今畜禽养殖业发展的必然趋势。养殖信息的智能感知技术及专用传感器的发展，是推动畜禽精细化养殖进步的重要底层驱动力。利用先进传感技术、音视频监控技术、计算机技术等多维信息感知技术可实现对畜禽养殖环境信息、畜禽个体生理信息、动物行为等实时监测，有助于提高动物的生理健康和福利水平。

1)畜禽养殖环境信息感知。畜禽养殖环境影响动物的生长发育，制约着畜禽的产量和质量。畜禽舍内由于饲料、垫草、粪尿、发酵物产生的粉尘和一氧化碳、氨气、甲烷、硫化氢等有害气体，容易导

致人畜发生疾病[30]。对畜禽舍内环境信息的感知，是动物福利养殖的基础。目前，基于电化学检测原理的气体传感器在畜禽环境有害气体感知中应用较多[31]。感知畜禽舍环境光照强度的感知器件包括光导型和光伏型。前者灵敏度虽高，但响应时间长，频率特性差，强光线性差。后者的稳定性和光电特性的线性度更高[32]，应用较多。

受多环境参数的互相影响，以及人类活动、气候条件的干扰，畜禽舍养殖环境呈现出时变、非线性、多变量耦合的特点，环境信息获取难度大。因此，急需对适用于特定复杂的畜禽养殖舍环境信息感知与采集技术开展研究。

2)畜禽生理信息感知。畜禽体征信息主要包括动物个体信息、健康信息、行为信息、情绪信息等

生理信息。传统畜禽生理指标的测量主要依靠人工操作或者在畜禽体内植入生理信号感知芯片，费时费力，测量结果不客观且精度低，会使动物发生应激反应，进而造成伤害。

基于传感器技术的数据获取简单方便、抗干扰能力强，可实现多种数据的实时连续测量。利用射频识别(radiofrequencyidentification,RFID)技术、红外探测技术、无线传感网络技术等，可实现对动物的体温、心率、血压等生理指标，以及休息、快走、定位、发情等行为信息的监测[33-35]。

随着新型技术的发展，许多研究人员开展了基于机器视觉技术、双目视觉原理和径向基函数

(radialbasisfunction,RBF)神经网络等的图像监测技术对畜禽信息感知的研究，可在不危害动物的情况下，实现动物体尺、体质量、体温等生理指标的测量，以及行走、采食、饮水等行为的识别[36-38]。此外，动物叫声包含其情绪状态、生理健康等信息。采用声音收录设备实时录制声音信息，建立声音分析数据库,构建声音监测系统，可实现动物疾病诊断、情绪状态识别、行为监测、进食监测、成长率监测等[39-41]。由于畜禽活体特征复杂多变，急需研究开发精准、智能、无损的新型生理信息感知技术。

1.2.2水产养殖信息感知

水质是影响水产品品质的关键因素。传统的水质传感器多依据电化学原理设计，受水体流速、温度、压力等外部因素影响，测量值存在一定误差。此外，其校正方法也过于烦琐，且存在寿命较短、适用范围小等问题。

随着技术的进步，具有自校准、自识别等功能的智能传感器得以实现。智能传感器不需要人工干预，可自动采集数据并对其进行预处理;同时，还具有标准化数字输出、与上位机双向通讯等多种功能。针对集约化养殖对水质的要求，智能水质传感器可实现对温度、浊度、溶解氧、电导率和酸碱度等多个指标的同时监测[42]。

1.3农业生产管理的个体识别技术

个体识别技术贯穿整个农产品的生产、加工、物流仓储、销售管理等多个环节中，用于标识和跟踪每个农产品的信息。

1.3.1个体识别技术

农业物联网中的个体识别技术主要有条形码、二维码技术和RFID技术。

1)二维码技术。随着信息科技的发展，二维码突破了条形码的平面编码性质，充分利用横向和纵向的空间排序来记录数据符号信息[43]。由于其信息储存量大、成本低、抗损性强等独特优势，被广泛应用于农业物联网。二维码在农产品溯源上的应用主要是农产品加工与物流，包括原材料信息、生产配方信息、成品信息等的录入、核实与查询[44]。

2)RFID技术。RFID是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号自动识别目标对象并读写数据，已应用于畜产品、水产品、果蔬等食品溯源系统中[45-47]。与传统信息标识技术不同，RFID不受特定工作条件的限制，可以在各种恶劣环境中工作，且无须人工干预，操作方便快捷，具有对高速运动物体识别和对多个标签批量读取的特点。此外，RFID还具有可多次读写信息、可对标签中存储的单品信息加密、可扩展更大的信息存储容量等二维码技术所不具备的优点。因此，RFID将是未来农业物联网中最基本的信息工具。

1.3.2仓储物流信息感知

在农产品流通环节，通过对仓储和物流过程中的环境信息进行实时监测，可以快速定位质量问题发生的关键节点，避免质量纠纷。在保护企业利益的同时，能及时地发出质量安全信息预警，消除农产品质量安全隐患。

利用传感器技术、RFID技术或条形码自动识别技术、全球定位系统(globalpositioningsystem,GPS)技术和车载视频识别技术等[48-49]，实现对仓储环境的感知调控、货物的识别和追踪定位等，进而实现农产品全生命周期的追踪溯源。

2信息传输技术

农业物联网信息传输方式主要分为有线通信与无线通信。常见的有线通信技术有电力载波、光纤通信、现场总线技术、程控交换技术等。无线通信包括射频通信技术、调频通信技术、蓝牙、通用分组无线服务(generalpacketradioservice,GPRS)、2G/3G/4G/5G、ZigBee等。随着现代通信技术的发展，越来越多的新型关键通信技术和组网模式应用到农业物联网场景中，并逐步在通信带宽、通信速率、组网效率上进行突破。