农业物联网平台系统构建：如何做？需要哪些功能

一、引言

随着科技的飞速发展，农业物联网为传统农业带来了革命性的变革。构建一个有效的农业物联网平台系统能够显著提高农业生产效率、优化资源利用、提升农产品质量并降低成本。本文将深入探讨如何构建农业物联网平台系统以及该系统需要具备哪些功能。

二、构建农业物联网平台系统的步骤

1. 确定需求和目标
– 在构建农业物联网平台之前，必须明确农业生产的具体需求。例如，是侧重于精准灌溉、病虫害监测，还是整个农场的生产流程管理。如果是大规模的种植园，精准灌溉和施肥管理可能是主要需求，目标是提高水资源和肥料的利用效率，同时确保作物生长所需的水分和养分。对于蔬菜大棚，环境监测（温度、湿度、光照等）以及自动化控制可能更为关键，目标是创造最适宜蔬菜生长的环境，提高产量和品质。
2. 选择合适的传感器和设备
– 传感器是农业物联网的基础。对于土壤监测，需要选择能够测量土壤湿度、肥力（如氮、磷、钾含量）、pH值等参数的传感器。空气温湿度传感器、光照强度传感器也是环境监测必不可少的。此外，还可以选择摄像头作为视觉传感器，用于监测作物生长状态、病虫害情况等。
– 在设备方面，考虑选择具有物联网功能的灌溉设备（如智能喷头）、通风设备（如自动控制的通风扇）、施肥设备（如可根据土壤肥力自动施肥的装置）等。这些设备应能够与传感器协同工作，根据传感器采集的数据进行相应的操作。
3. 建立数据传输网络
– 可以采用多种数据传输方式。对于近距离的数据传输，如在一个小型农场或温室内部，ZigBee或蓝牙技术是不错的选择。它们具有低功耗、低成本的特点。对于较大范围的农场，如跨越数公里甚至几十公里的大型种植基地，LoRaWAN或4G/5G网络更为合适。
– 数据传输网络要确保传感器采集的数据能够稳定、及时地传输到数据处理中心。同时，要考虑网络的安全性，防止数据泄露或被恶意篡改。
4. 搭建数据处理和存储中心
– 数据处理中心负责接收传感器传来的数据，并进行分析处理。可以采用云计算平台或者本地服务器来构建。在数据处理方面，需要采用数据挖掘、机器学习等技术，对大量的传感器数据进行分析，提取有价值的信息。
– 数据存储要保证数据的完整性和可访问性。可以采用关系型数据库（如MySQL）或非关系型数据库（如MongoDB）来存储不同类型的数据，如传感器的历史数据、设备的运行状态数据等。
5. 开发用户界面和应用程序
– 用户界面（UI）应设计得简洁、直观，方便农业生产者使用。可以采用Web界面或者移动应用程序（APP）的形式。通过UI，用户能够查看农场各个区域的传感器数据、设备运行状态，设置报警阈值，以及远程控制设备（如开启或关闭灌溉系统、调节通风设备等）。
– 应用程序的开发要注重用户体验，提供个性化的功能，例如根据不同作物的生长周期提供相应的管理建议，以及对历史数据的可视化分析功能，帮助用户更好地了解农场的生产情况和发展趋势。

6. 系统测试和优化
– 在系统构建完成后，要进行全面的测试。包括传感器数据采集的准确性测试、数据传输的稳定性测试、设备控制的可靠性测试等。通过模拟各种实际场景，如恶劣天气下的传感器工作情况、网络故障时设备的应急处理等，发现系统存在的问题并及时优化。
– 根据测试结果对系统的硬件、软件进行调整，确保系统能够在实际农业生产环境中稳定、高效地运行。

三、农业物联网平台系统需要的功能

1. 环境监测功能
– 实时监测空气温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等环境参数。对于不同的作物，这些参数有着不同的适宜范围。例如，大多数蔬菜生长适宜的温度在15 – 25℃之间，湿度在60% – 80%左右。通过精确监测这些参数，当环境条件偏离适宜范围时，可以及时采取措施进行调整。
– 土壤监测功能也不可或缺，包括土壤湿度、肥力、pH值等。土壤湿度直接影响作物的水分吸收，肥力和pH值则与作物的养分吸收密切相关。准确的土壤监测能够为精准施肥和灌溉提供依据。
2. 设备自动化控制功能
– 根据环境监测数据自动控制灌溉系统。例如，当土壤湿度低于设定阈值时，自动开启灌溉设备，并且可以根据作物的需水特性和土壤类型，精确控制灌溉量和灌溉时间。
– 自动控制通风、遮阳、加热等设备。在高温时自动打开通风设备和遮阳设施，在低温时启动加热设备，以维持作物生长所需的最佳环境条件。同时，也可以根据光照强度自动调节遮阳网的开合程度，保证作物既能获得足够的光照，又不会受到过强光照的伤害。
3. 病虫害监测与预警功能
– 通过摄像头等视觉传感器，结合图像识别技术，监测作物叶片上是否有病虫害迹象。例如，能够识别出叶片上的病斑、害虫的种类和数量等。
– 当监测到病虫害情况达到一定程度时，及时发出预警信息。预警信息可以通过短信、APP推送等方式发送给农业生产者，同时提供相应的防治建议，如使用何种农药、采用何种生物防治方法等。
4. 作物生长分析与管理建议功能
– 利用机器学习算法，对作物生长过程中的各种数据（如环境数据、传感器数据、图像数据等）进行分析，评估作物的生长状况。例如，根据作物的株高、叶面积、颜色等特征，判断作物是否生长正常。
– 根据作物生长分析结果，为农业生产者提供个性化的管理建议。如在作物生长的不同阶段，提供施肥、灌溉、修剪等方面的具体操作建议，以提高作物产量和品质。
5. 数据可视化与历史数据分析功能
– 将传感器采集的数据以直观的图表（如折线图、柱状图、饼图等）形式展示在用户界面上。例如，展示一段时间内的温度变化曲线、土壤湿度波动情况等，方便用户直观地了解农场的环境动态。
– 提供历史数据分析功能，农业生产者可以查看过去几个月甚至几年的数据，分析不同季节、不同种植模式下农场的生产情况。通过历史数据的分析，可以总结经验，优化未来的农业生产计划。

四、结论

构建农业物联网平台系统是一个复杂但极具意义的工程。通过明确构建步骤，选择合适的传感器、设备、网络、数据处理和存储方式，开发友好的用户界面和应用程序，并进行全面的测试和优化，能够构建出一个高效、稳定的农业物联网平台。而具备环境监测、设备自动化控制、病虫害监测与预警、作物生长分析与管理建议、数据可视化与历史数据分析等功能的平台系统，将为农业生产带来巨大的价值，推动传统农业向智慧农业的转型升级。