告别“看天吃饭”,解析物联网在农业中的应用

发布时间:2019-05-20 来源:中国智慧农业网

关键字:智慧农业 看天吃饭 物联网 农业


农业在世界文明的发展中占据着举足轻重的作用,对中华文明来说更是如此。

比如各朝代生产工具的演变、水利灌溉工程的兴修、耕作和管理技术的进步、地区的扩大。我们很早就能从历史课本中了解到“重农抑商”,体会历朝统治者对农业的重视。

但时至今日,随着社会生产力的提高、粮食产量的增长,商品的种类越来越丰富,对农业来说,卖方市场逐渐转变为买方市场,农产品滞销的情况时有发生,农业的创新发展面临着巨大考验。

粮食需求增长:随着全球人口的增加和质量需求的提升,粮食需求也跟着水涨船高。专家人数减少:盈利能力和产业吸引力都很低,导致产业能够依赖的专家人数不断减少。低效率:传统谷物、蔬菜、水果等的种植,以及畜牧业的养殖,都面临效率低下、市场不流通、信息开放程度不足的问题。高收益风险:播种与收成,出生与屠宰,像这样的时间周期,还有日益加剧的气候变化,都在给农产品未来的利润带来很大的不确定性。

如今农民不再是身份的象征,而是一种平等的职业。并且这个文明发展史上最古老的行业,正在与科技结合,爆发更强大的生命力。

精准农业是物联网在农业最著名的应用之一,适用于大面积作物种植。我们今天就先通过它来了解物联网在农业中的应用。

抛弃一些拗口的概念,从本质上讲,精准农业的概念可以归纳为三个层面:数据的采集、分析与应用。所有的物联网应用皆是如此。

美国《国家地理》杂志曾发文分析精准农业最受欢迎的三项技术。

土壤与产量制图(Soil and yield mapping)

指导系统(Guidance systems)

可变速率技术--VRT技术(Variable-rate tech)

1. “土壤与产量制图”与“农业数据的采集”

常见的,农民按照一定形状大小将农田网格化,采集每个格子的土壤样本,通过分析土壤结构和含氮量等化学性质来绘制地图,就可以从地图中知道哪一格要多浇水,哪一格要多施肥。

传感器采集数据是我们很容易想到的另一种方式。将大量传感器部署在农田中,让其自动、实时地获取环境参数。但作物种植需要检测的参数种类着实不少,传感器所获得的单点数据,很难呈现农田的整体样貌效果。

因此还可以谈谈无人机。无人机在飞行过程中收集多光谱、热和视觉图像,这些图像信息经过处理,可以表现出作物监测、田间分析、土地的成像、测绘等结果。

产量制图也是如此。用于收割作物的智能化机械设备,配备了GPS系统和产量监测仪,在收割作物的同时收集地理位置信息,用数据揭示农田每个区域的产量变化。

将这些新的旧的方法结合起来,农民就能获得当下农田的各项参数,分析数据采取对应措施。

2. “指导系统”与“3S技术”

3S,指的是RS、GPS、GIS。

RS是遥感,不接触物体本身,用传感器收集目标物的电磁波信息,经处理分析后识别目标物。作用是提供图像基础信息。GPS是全球定位系统,作用是确定图像位置信息。GIS是地理信息系统。处理好的图像录入GIS,可以用来进行后续的数据管理和应用分析。

目前,3S已成为现代测绘广泛应用的技术。

在农业场景里,智能化农业机械中导入了GIS系统,在运行时,GPS系统会将机械实时运行的状态与GIS信息对应,这样就可以大大提升效率,实现更高效的运行路径、更精准的播种灌溉。这也是农业使用频率非常高的一项技术。

3. 可变速率技术--VRT技术

可变速率技术(VRT)允许农民优化田间每一部分的投入,在需要的地方和时间种植不同类型、不同数量的种子,放置适量的化肥和农药。

这种技术需要部署在机械设备中,应用的时候与GIS相协同。但目前来看,VRT的成本很高,采用率也相对减少。

以上我们谈的精准农业,适用于大面积的作物种植,且系统相对复杂,一套体系的成本相对较高。不过,后续的效益将会大于投入成本。种植面积越大,收回成本的速度也就越快。

物联网在农业中的其他应用

比如家禽家畜的养殖,可分成三个层次。

通过传感器监测动物生命体征,确保无疾病产生;在一些广域放牧的情况下,用位置传感器或GPS辅助跟踪牛、羊等动物的位置,减少走失,提升管理效率;通过传感器数据监测,更准确地预测和调度挤奶时间和屠宰日期,最大限度地提高产量。

还有一波神奇操作是,去年,荷兰著名的高等学府瓦赫宁根大学面向全球人工智能团队,发起了一场国际人工智能温室种植大赛——种黄瓜。

瓦赫宁根大学提供黄瓜生长数据,参赛团队利用原始数据创建模型,一方面通过传感器、摄像头等工具收集实时数据,另一方面人工智能算法根据数据作出决策,控制温室内的“操作参数”,比如光照、温湿度、通风、浇水灌溉等等,完全减少人的干预。

最后,我们看到了腾讯AI黄瓜的成果图。

企业加入“农业物联网”

有哪些企业参加上面这类“AI+农业”的比赛呢?微软、腾讯、英特尔等等……

可以说,关注农业的企业单位从来不止“少数几家”。

2018年,阿里推出人工智能养猪项目——200公里猪,强调猪肉的肉质口感。当时还任阿里云总裁的胡晓明表示,猪运动的公里数将成为判断猪肉品质的新标准。

在这个项目里,摄像头图像识别技术可以自动采集猪的体形数据,记录每头猪的运动距离、时间和频率;声学特征和红外测温技术可以识别猪的体温、叫声,判断是否患病,预警疫情;采集到的数据将汇集到云平台,形成每一头猪的资料档案,进行数据分析及措施应对。

京东也在更早前推出“跑步鸡”项目,强调跑足100万步的足月安全鸡。

在这个项目,最关键的设备是给每只鸡绑的脚环(这个脚环要确保记录步数精确,步数实时可见,并且不会有任何养殖期间的物理损坏)。脚环内部植入传感器,应用了符合禽类生物学特征的仿生计步算法;以及运用LoRa/ NB-IoT低功耗物联网通信技术进行信号传输,确保脚环不会中途没电;最后数据经由网关到达云平台,在平台上对各项数据进行分析处理。

华为也有和合作伙伴一起推出基于NB-IoT的牛联网项目,主要解决奶牛发情监测效率过低,影响牛场产奶量的难题。做的就是实现奶牛的及时配种,准确监测奶牛发情期。

农业物联网的未来发展

发展的关键是效益。

回到最关键的效益问题,我们可以从两个方面看。

1.提高农业生产效率和使生产多样化,将农产品与低利润率商品作出区分;

2.必要时还可以加上“品牌化打造、溢价提升、精细化操作、互联网服务化”等现代化发展思维方式。

用科技提升效率,用渠道打造市场,农业作为一项重要产业,将继续发展前进。


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