智慧农业如何实现农业四情监测？

物联网是继计算机、互联网之后的第三次信息技术浪潮。近年来随着5G技术的落地，无线物联得以快速发展。相对于 4G 网络，5G 通讯和带宽能力更加强 大，能够满足物联网应用覆盖面广、高速稳定等需求。随着智能传感器、移动嵌入式系统、精准农业的发展，物联技术在现代农业生产中的应用逐渐增加。可以准确获取田间作物生长信息,根据作物生长需求实现最优环境与肥水调控,实现农业标准化生产,对节省水肥资源、提高农业生产效率、促进现代农业生产方式的转变。

精准农业是全球农业发展的趋势。传统的农田环境监测系统多采用有线组网的方式或者直接采用人工实地检测获得环境数据。有线组网的方式缺乏灵活性，受地理环境的限制，线路资源损耗大，难以实现远距离、多点位监测。人工实地检测需要消耗更多人力、物力，且获取的数据量有限，受主观因素影响，结果容易产生误差。物联网是通过非接触式的数据通信、传感器、全球定位系统等各种设备，利用无线网络进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、监控和管理的巨大网络。农作物生长受到光、温、土壤、水、气（CO2）、肥、病虫害、灾害性天气、管理措施等诸多因素的影响，是多因素综合作用的结果。通过多种采集传感器，能够实现对农业生产各环节数据的采集，为后续田间管理措施提供数据支撑。

作物长势反映了作物植株生长发育发育状况及其在产量丰欠方面的特征。尽管作物的长势收到内外环境的诸多因素影响，但仍然可以通过对植株本身与长势相关的外在表现特征进行监测，从而获得作物长势信息。以植被指数（LAI）、叶面积指数（NDVI）等为代表的植被遥感参数是公认的能够反映作物长势的遥感监测指标。作物遥感监测的原理是建立在作物光谱特征基础之上，即作物在可见光部分（被叶绿素吸收）有较强的吸收峰，近红外波段（受叶片内部构造影响）有强烈的反射率，形成突峰，这些敏感波段及其组合形成植被指数，可以反射作物生长的空间信息。

利用实时 NDVI 图像的值，通过与历史数据比较，可反映实时的作物生长差异。作物生长期内，分析遥感数据随时间的变化，可动态的监测作物的长势。且随着资料的积累，可以统计生长过程曲线的特征参数包括上升速率、下降速率、累计值等各种特征参数，借以反映作物生长趋势上的差异，也可得到作物单产的变化信息。多光谱遥感还能实现对作物病虫害、作物营养、洪涝干旱、土壤养分等诸多农业信息的监测。

土壤墒情是最基本、最主要也是最常用的土壤信息之一。土壤的品质是高产作物的关键因素，温湿度和水分对农作物的产量十分重要。土壤墒情的好坏，直接影响农作物的生长发育。好的墒情土壤干湿程度适中，能够供应作物生长充足的水分，不仅有利于播种期种子的发芽和成活，还能促进土壤水、肥、气、热协调发挥作用，调节土壤温度、田间气候，促进土壤微生物活动和养分分解，提高土壤通气性。墒情不佳土壤湿度差，不利于种子发芽和生长，干旱严重会导致作物枯死，甚至农业生产减产。特别在干旱半干旱水源不足的地区，土壤墒情显得尤为重要，及时准确的对土壤墒情进行监测和预报，掌握春旱和伏旱墒情状况，为农业生产用水提供依据和参考，保证农业生产丰收稳产。土壤介电常数常被用作反应土壤墒情的重要指标。水分是决定土壤介电常数的主要因素，测量土壤的介电常数，能直接稳定地反应各种土壤的真实水分含量。通过埋入地下的传感器发射一定频率的电磁波，电磁波沿探针传输，到达底部后返回，检测探头输出的电压，由于土壤介电常数的变化通常取决于土壤的含水量，由输出电压和水分的关系则可计算出土壤的含水量。

土壤温度的高低，与作物的生长发育、肥料的分解和有机物的积聚等有着密切的关系，是农业生产中重要的环境因子。土壤温度也是小气候形成中一个极为重要的因子，故土壤温度的测量和研究是小气候观测和农业气象观测中的一项重要内容。土壤温度的升降，主要决定于土壤热通量的大小和方向，但也与土壤的容积热容量、导热率、密度、比热和孔隙度等土壤热力特性和土壤含水量有夫。土壤温度传感器大都采用了热敏电阻原理设计，相比普通传感器拥有耐用性更好的密封外壳结构，确保的传感器在深埋地下的时候能保持工作状态。

农业气象在防灾减灾、农事生产管理中发挥着重要作用。现代农业进入了以高产、优质、高效、生态、安全为发展方向的新阶段，对农业气象提出了更高的要求。农业气象观测可以让气象预测更加精准，提升农业生产规划合理性，通过精细化的管理实现作物的优质高产。现代气象观测运用大数据技术能有效提高数据收集、整理、分析的效率，减轻人员工作强度，提升农业气象预测精准度。

多普勒雷达可对雷暴、降水等气象进行预测，也能实现对光照、地表温度的监测。多普勒雷达具有短期预测能力，通过对雷达数据的分析，能够非常准确地掌握天气项目、观测记载、规定及编码等信息，保障数据准确性，提前预测天气发展状况，合理安排防灾减灾工作，降低农业损失。

智慧农业田间气象站应用各项信息技术实现对农业气象数据的实时监测，明显提升了数据采集、分析和处理的效率，可对灾害天气进行更加精准的预测。应用太阳能在田间多种环境下部署，对空气温度、湿度、光照强度、雨量、风速、风向、土壤温度、土壤水分、大气压、图像等参数，并通过无线通讯方式上传。利用超声波测量风速风向传感器数据，能够获得更加精准的气象数据，田间摄像头也能实时监测苗情、病害，为田间管理提供更多精确信息。

传统的虫情测报方式往往需要需要人工准备诱虫器具逐一清点害虫数量并做分类记录。而现代虫情自动监测系统运用生物学、生态学、数学、系统科学、逻辑学等知识和方法，利用现代光、电、数控技术、无线传输技术、物联网等技术，在无人监管的情况下，可自动完成诱虫，杀虫，虫体分散，拍照，运输，收集，排水等系统作业。大幅提高了虫情测报的准确性、及时性，减少了工作人员强度。利用无线传输技术、物联网技术并实时将虫害情况上传，结合实践经验和历史资料，通过大数据分析对病虫害未来发生趋势作出预测，从而制定准确地防治方案，降低虫害带来的损失。

虫情测报系统通过利用害虫的趋光、趋波特性，选用对害虫具有极强诱杀作用的光源与波长，是诱杀害虫的一种高效无污染的杀虫技术，同时兼有杀虫与监测两种作用。拥有环境无污染，也不会引起人、畜中毒，监测结果准确，诱虫效果优异，效率提升明显等优势，在害虫的环保型治理及害虫虫情预测预报方面拥有广阔的应用前景。