37、物联网在农业、家禽养殖与文化遗产领域的应用探索

物联网在农业、家禽养殖与文化遗产领域的应用探索

物联网数据特性与农业应用成果

物联网（IoT）数据具有独特的特性。由于通信技术的限制，这些数据是非同步的，并且每个数据仅能反映传感器所在环境的有限信息，包含的内容较少。因此，分析和利用这些数据的特性对于后续的研究至关重要。通过应用人工智能算法，可以深入挖掘这些数据，从而获得更准确的结果。

在农业领域，物联网得到了广泛的应用。以树木生长分析、油棕种植以及家禽养殖为例，物联网技术可用于测量湿度、温度和有害气体等参数。在农业种植方面，计算机视觉和深度学习技术在物联网中的应用，使得种植问题能够在早期被检测出来。利用植被指数进行图像处理，取得了令人满意的效果。若直接处理标准形式的图像，则需要考虑诸多变量，如亮度、饱和度、曝光度和光谱范围等。对于油棕种植，通过颜色分析可以避免油棕种植中的潜在异常情况，利用深度学习检测和识别植物病害，实现了油棕农业的成本优化。深度学习在油棕种植分析中的应用取得了高可信度的结果，为农村生产者的工作提供了有用的分析，也为新技术的发展迈出了重要的一步。

家禽养殖中的物联网解决方案

在家禽养殖中，物联网也发挥了重要作用。为了提高家禽养殖的产量，监测环境参数（如温度、湿度和氨含量）被视为关键因素，这有助于预防家禽的早期死亡。通过结合基于LoRa技术的无线传感器网络（WSNs）和基于机器学习的算法，系统能够以低于2%的误差监测生物变量。该系统还能针对湿度和温度的高低水平发出预测警报，但对于二氧化碳和氨气增加的警报准确性较低，未来需要开发多变量分类器来改进。

这些监测环境参数的方法虽然是针对家禽养殖场设计的，但也可应用于其他行业的变量监测。它们有助于评估重要的环境变量，进而识别可能的