28、智能农业：物联网与深度学习的融合应用

智能农业：物联网与深度学习的融合应用

1. 引言

农业作为人类文明最基础的实践活动，在印度，超 70%的人口依靠农业维持日常生计。然而，如今农业对国内生产总值的贡献呈下降趋势，提升作物产量和有效利用水资源变得至关重要。同时，气候变化对粮食收获和安全影响巨大，全球人口增长也促使农业向互联网化、自动化转变。物联网（IoT）技术的出现，为农业带来了新的发展机遇，它能将现实世界的物体转变为智能设备，人们可通过互联网对其进行控制。此外，机器人和无人机与物联网技术的结合，在农业生产中发挥着越来越重要的作用。

1.1 物联网概述

物联网是一种自动化和分析架构，它整合了识别、大数据和人工智能等技术，以实现对整个系统的控制和执行。其具有适应性强的特点，可用于各种环境，能提升数据收集能力，并通过智能设备实现活动的自动控制。物联网的主要特点包括连接性、人工智能、传感器和小型设备。它利用人工智能让电子设备做出决策，创建低成本的网络连接以维持系统运行，通过传感器将非活跃网络设备实时转化为活跃设备，还借助小型设备让系统更易被大众使用，同时保证系统的准确性。

1.2 物联网在农业领域的应用

物联网在农业的多个环节都有应用，如种植、灌溉、水分管理、温度管理、生产、储存、加工、运输和销售等。农业中使用的传感器众多，通常会随机放置在田地、温室、仓库、运输系统等地方，收集到的信息可存储在云端或用于执行必要操作。部分研究表明，物联网可将传统灌溉方式转变为智能灌溉。不同研究者的工作大多聚焦于通过监测土壤类型、作物种类、环境温度和湿度等条件来实现可控灌溉，还有部分作者将人工智能与物联网结合，以更精确地预测土壤湿度。

精准农业（PA）是一种通过互联网管理农业田地的方法，能确保作物和土壤获得理想生长所需的条件。物联网还可用于检测土壤中的养分含量，众多传感器会测量土壤参数，并将相关信息通过互联网传输给用户或系统。温室系统可利用传感器测量和控制温度、湿度、二氧化碳、光照和水位等。

无人机技术在精准农业中也起着重要作用，可用于测试土壤、监测作物、协助规划自动灌溉、管理施肥、计算和识别产量数据，以及为气候和天气分析提供有效信息。在无人机应用方面，需要考虑多个因素，包括法规、无人机技术、通信技术、传感器平台、空间技术和物联网的使用。具体如下：
- 农业中的自动飞行器
- 无人机技术提高作物生产力
- 农业田地数据分析
- 无人机硬件技术

2. 案例研究

以下是一些将物联网应用于农业的案例：
|案例开发者|案例内容|
| ---- | ---- |
|Ferrández - Pastor 等人|设计了温室水培作物生产系统，利用无处不在的传感器网络监测和边缘控制，提供了新颖的信息访问方式。通过传感器信息控制执行器，可根据环境条件、作物类型和传感器数据调整执行器响应。开发并测试了低成本的传感器/执行器网络平台，集成了机器对机器和人对机器的接口协议，边缘计算利用多协议方法开发精准农业（PA）情况下的控制程序，在成本、能源和智能开发方面具有优势。|
|Venkatesh 等人|提出了农民冷存储管理系统，通过监测节点的传感器收集温度、湿度和光照信息，并无线传输到中央节点，再由移动应用发送到管理节点（笔记本电脑或 PC）。该系统可保护食品和谷物不腐烂，提高存储容量，通过分析传感器参数了解作物状况，采取措施防止作物损失，适用于仓库物品管理。|
|某精准农业系统开发者|在作物中放置温度和土壤湿度传感器，收集模拟信息，将其转换为数字信息后无线传输到云端。与阈值比较后，通过树莓派控制电机开关。该系统可实现灌溉自动化，为农民提供土地和作物的持续数据，有助于做出正确决策，提高作物产量，分析田间气候条件，优化水肥使用。|
|Dholu|开发了能测量农业相关参数（如温度、土壤湿度、光照强度、湿度等）的传感器节点，将捕获的参数保存到云端并用于控制执行器，可通过移动应用可视化这些参数。|
|Sushanth 和 Sujatha|提出开发智能农业系统，利用无线光伏自动灌溉系统测量植物根部区域的土壤湿度，可监测温度、湿度和水分。通过运动传感器识别农田中的动物，通过短信或应用程序通知农民采取行动，并根据传感器数据通过安卓应用程序安排灌溉。|
|Witjaksono 等人|探索利用物联网监测食品质量和安全，开发了移动应用程序，通过手机摄像头测试食品新鲜度，并将数据共享给消费者和管理者。|
|Hardyanto 等人|开发了基于物联网技术的智能水产养殖系统，可在容器中同时种植植物和养鱼，传感器作为观察者和执行器，智能设备用于控制执行器和监测。|
|Khoa 等人|提出基于经济高效传感器的创新传感器节点拓扑结构，使用 LoRa LPWAN 技术的传输模块提高系统性能。结合物联网各层优化硬件和软件，开发了手动和自动控制的手机应用程序，并在实验室成功测试。|
|Zhang 等人|利用农业物联网技术持续监测柑橘土壤湿度和养分，以协调施肥和灌溉决策支持方案。取得了一些成果，包括柑橘土壤状况和湿度检测的远程传感器节点，以及柑橘精准处理和水分管理方案。其框架目标是持续监测柑橘土壤湿度和养分，使果农能及时了解果园状况，并在决策支持系统的指导下调整施肥和灌溉方法，应用了基于 ZigBee 技术的无线传感器网络、远程数据管理系统和智能决策支持系统，采用单点多层识别技术提供湿度、温度和养分信息。|
|Khoa 等人|提出另一种基于经济高效部件（如水水位、土壤湿度、湿度和降雨探测器）的传感器节点拓扑结构，使用 LoRa LPWAN 技术确保系统性能。通过连接双层电路进行编码开发，规划了持续的水监测以提高能源利用率，目标是降低智能农业成本，传感器节点影响通信单元的能量分配，最终确保有效信息传输技术，实现节能传感器节点，系统可持续监测测量值并通过手机传达给用户。|
|Muangprathub 等人|提出基于远程传感器网络的理想农业灌溉框架，包括硬件、网络应用和移动应用三个部分。硬件部分设计为控制箱，连接土壤湿度传感器监测田地；网络应用用于管理作物和田间数据，应用数据挖掘分析信息以预测作物生长的理想温度、湿度和土壤湿度；移动应用可实现自动或手动控制灌溉，自动控制根据土壤湿度传感器数据进行，用户也可手动控制，灌溉状态可通过 LINE 应用通知。|
|Burton 等人|提出使用远程电位法监测田间原位氮，使用可重复使用的物联网种植土壤片研究灌溉期间土壤硝酸盐的连续含量。物联网土壤传感器片可电化学区分硝酸根渗滤液，传感器可能因土壤养分浓度、pH 值、离子结构、电极表面的非特异性吸附、气候条件和土壤微生物相互作用等原因而损坏。|
|Navulur 等人|提出一种基于移动相关传感器的自动化系统，用于确定土壤状况（如湿度、土壤 pH 值、水位等）。该设备的显著优点是能产生不同的动物/昆虫声音，可根据地面振动检测大象进入区域，模拟蜜蜂嗡嗡声阻止大象进入并报警，还可设置传感器发出声音防止鸟类破坏作物。为避免因停电和洪水导致功能失效，设备采用太阳能充电电池供电，还可远程控制灌溉系统，帮助农民通过手机智能应用准确观察和设置水泵系统的时钟。|
|Vaishali 等人|提出基于应用控制监测系统的移动集成智能灌溉系统，通过智能手机控制供水和监测植物。系统包括树莓派板、水泵、湿度传感器和温度传感器，根据作物不同生长阶段的需水量进行灌溉。手机通过蓝牙与树莓派板连接，可控制发动机的开关。传感器技术实现灌溉自动化，提高了用水效率。树莓派用作计算机，可使用外部存储器，有四个端口可连接输入设备。系统中的土壤湿度传感器将模拟信号转换为数字信号后由处理器处理。|
|Rajalakshmi 等人|创建了一个通过监测田地的土壤湿度、温度、湿度和光照等部分来自动化灌溉过程的系统。传感器信息通过远程传输发送到网络服务器数据库，只有当田地的湿度和温度低于阈值时，灌溉循环才会开始。会定期向农民的手机发送灌溉开始或停止的通知，农民可通过手机随时监测田地状况。网络应用分析接收到的信息并与湿度、湿度和温度的阈值进行比较，在服务器端进行决策以实现灌溉自动化。若土壤湿度低于阈值，发动机会开启；若超过阈值，发动机则关闭。该方法也可用于温室，实现光照强度的控制和自动化。传感器与 Arduino 微控制器接口并编程后，放置在田间的盒子中，持续监测田地并将数据发送到网络服务器，有助于更有效地利用水资源，避免浪费。|
|Rawal 等人|提出的基于物联网的智能灌溉系统通过自动浇水监测和维持土壤湿度。使用 Arduino UNO 平台上的 ATMEGA328P 微控制器作为控制单元，土壤湿度传感器测量土壤的具体湿度水平，使系统能使用适量的水，避免过度或不足灌溉。物联网让农民随时了解洒水器的状态，传感器数据通过调制解调器定期更新在网页上，农民可通过网页查看洒水器状况，传感器读数还会发送到 Thing talk 通道生成图表进行分析。该系统由硬件和软件部分组成，硬件为嵌入式系统，软件是使用 PHP 设计的网页，网页托管在网络上，包含数据库用于存储传感器读数，根据水位和传感器决策自动控制洒水器开关，农民可远程监测农场的灌溉过程。|
|Thakur 等人|创建的经济高效且可靠的系统旨在仅在需要时灌溉田地，并能识别农业领域的干扰。通过云应用将灌溉和干扰检测信息发送给农民。该系统使用 Arduino IDE 将代码上传到 Arduino 板，用 Python 语言将信息存储在主电子表格中，方便从远程访问。使用的硬件包括 Arduino 板、土壤湿度传感器、被动红外（PIR）传感器和水泵。土壤湿度传感器检测土壤湿度，当湿度低于理想阈值时，水泵灌溉田地；达到理想阈值时，水泵停止工作。PIR 传感器用于检测田间干扰，检测到干扰时会通知用户。|
|Saraf 等人|提出的智能农场灌溉系统使用安卓手机通过远程传感器网络远程监测和控制滴灌。系统有自动和手动模式，实时检测到的信息存储在云服务器上用于决策和控制活动。用户可通过农民手机上的安卓应用监测农场的控制活动并控制灌溉。该系统通过检测周围温度、湿度、土壤湿度和水箱水位等信息，帮助用户提高农场作物的质量和产量。安卓应用为用户提供远程传感器网络获取的数据的文字和图形表示，包括每个传感器的读数和灌溉周期，还会根据作物选择提醒用户使用肥料和农药。|
|Anandkumar 等人|提出的基于物联网的土壤调查和灌溉系统可帮助农民减少手动开关水泵的工作量。该系统通过三个不同参数分析耕地：使用土壤湿度传感器测量土壤含水量，这是驱动发动机的关键值；使用烟雾传感器检测可能危及作物和田地的火灾，火灾发生时传感器值会升高；使用温度传感器测量周围温度，为农民提供额外参考，帮助其决定是否灌溉作物。传感器将收集到的信息发送到 Arduino，Arduino 有专门端口读取传感器模拟信息以确保数据准确性，收集到的数据再发送到树莓派进行分析。若任何传感器信息达到阈值，会通知农民，农民可决定是否灌溉；若农民延迟或未响应，树莓派将自动控制发动机。当土壤含水量低时，农民可通过手机应用点击“ON”按钮启动发动机；若发生火灾，发动机将自动启动并向农民发送紧急消息。系统会定期向农民报告水量和周围温度，实现灌溉过程的自动化。|
|Kamaruddin 等人|提出的系统根据作物需求管理植物浇水速率，由硬件、软件和传感器/执行器部件集成而成。一个 Arduino UNO 作为传感器节点，另一个作为基站，基站将从传感器节点获取的信息发送到云服务器。灌溉启动时，小型水泵从水箱抽水进行浇水。开发的安卓应用可获取硬件系统的信息并监测浇水系统的运行，用户还可通过云服务器在远距离监测系统。此外，用户可设置土壤湿度水平阈值警报，当植物处于危险状态时会收到通知，也可通过安卓应用上的浇水按钮手动进行浇水操作。|
|Pawar 等人|提出的系统旨在自动控制水泵，无需人工干预，并通过网络摄像头监测作物生长。农民可通过该系统开发的移动应用观看农场的实时视频。系统使用多种传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器和超声波传感器，基于树莓派搭建。安装在树莓派上的 USB 摄像头可提供田地的全貌，可在内部网络系统中查看。传感器持续感知田地的温度和湿度，并将信息更新到网络服务器。当允许的水位降低时，与树莓派相连的继电器会启动发动机；当土壤变干时，与继电器相连的发动机也会启动以湿润田地。|
|Goap 等人|提出基于开源技术的智能系统，利用互联网检测土壤的湿度含量、温度和状况，评估灌溉的重要性。系统使用降雨、空气温度和湿度等数据进行智能计算，收集到的传感器数据存储在云端，用于系统决策以执行特定任务。自动化供水由闭环控制系统控制，该物联网智能灌溉系统的工程包括七个基本部分：带有继电器开关的现场信息收集设备、收集现场传感器信息的网络服务、收集网络上可用气候数据的网络服务、控制水泵的网络服务、土壤湿度预测计算、用于实时监测的响应式在线界面、物联网驱动的水泵。这些部分分为三个不同层次：信息收集和传输层、数据处理和知识层、物联网应用层。|
|Vij 等人|提出的智能灌溉系统利用人工智能和物联网为农业需求提供一流的解决方案。该系统考虑到不同作物类型和季节的灌溉需求不同，过多或过少的灌溉都会影响产量和质量，因此灌溉系统的自动化至关重要。系统基于两种微控制器，根据其计算能力、价格和易获取性进行选择。通过使用不同的传感器，持续监测可变参数，并为特定类型的作物提供合适的灌溉。|
|Salvi 等人|提出的智能多级灌溉系统可提高作物产量，减少用水并优化电力使用。该系统为城市地区空间有限的多级种植提供了新架构，每个级别都有本地节点，配备本地决策系统、传感器和执行器，并针对所选作物进行编程。系统包括不同的硬件和软件部分，如 Arduino Uno 板、土壤湿度传感器、温度和湿度传感器、光照强度传感器、紫外线（UV）LED 和蓝牙模块。从传感器收集的各种信息存储在云端，用户可通过登录云账户轻松查看。系统分析这些信息并计算作物所需的水量。|

3. 作物季节分类与土壤肥力提升

3.1 作物季节分类

使用 LSTM 网络对印度的 Kharif 和 Rabi 季节进行分类，其混淆矩阵如下：
| | Kharif | Rabi | Precision |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Kharif | 750 | 50 | 93.75% |
| Rabi | 50 | 750 | 93.75% |
| Recall | 93.75% | 93.75% | Overall: 93.75% |

从混淆矩阵可以推断，训练后的网络对当地季节的分类总体准确率达到 93.75%。

3.2 土壤肥力提升规则系统

为了提高土壤肥力，设计了基于规则的推荐系统。该系统利用预测参数来决定需要向土壤中添加的物质，相关信息来自农业专家，并整理在规则表中。宏观和微量元素的取值类别分为充足、过剩、缺乏和极度缺乏，pH 值类别分为酸性、碱性和中性。以下是构建的土壤肥力滋养规则：
| Rule | Tag | pH | Nitrogen (N) | Phosphorous (P) | Potassium (K) | Sulfur (S) | Zinc (Zn) | Boron (B) | Iron (Fe) | Copper (Cu) | Manganese (Mn) | Solution |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | Acidic | Surplus | Too deficient | Too deficient | Surplus | Deficient | Deficient | Surplus | Surplus | Surplus | General: Add 5 g of zinc sulfate and 2.5 kg of lime per liter of water
Optimal: Urea 435 g/plant, rock phosphate 556 g/plant, potassium chlorate 585 g/plant |
| 2 | Neutral | Surplus | Deficient | Deficient | Surplus | Deficient | Deficient | Surplus | Surplus | Surplus | General: Add 1 g of zinc sulfate and 0.5 kg of lime per liter of water
Optimal: Urea 235 g/plant, rock phosphate 256 g/plant and potassium chlorate 285 g/plant |
| 3 | Basic | Deficient | Surplus | Surplus | Surplus | Deficient | Deficient | Deficient | Deficient | Deficient | General: Add 1 g of zinc sulfate and 0.5 kg of copper sulfate per liter of water
Optimal: Spray micronutrient concentrate mix minimum twice in a day |

将该规则系统部署在 Udupi 区的 Miyar 村，并记录了六个月内的读数，结果如下：
| Reading value | Nitrogen | Phosphorous | Potassium |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Beginning | 87.323 (adequate) | 23.56 (too deficient) | 30.23 (too deficient) |
| +2 months | 94.323 (surplus) | 30.453 (deficient) | 38.56 (deficient) |
| +2 months | 96.323 (surplus) | 40.453 (adequate) | 45.46 (adequate) |
| Summary | Increase | Increase | Increase |
| Percentage | 10.3% | 73.9% | 49.6% |

从表中可以看出，大量营养素的百分比水平有显著变化，总体变化约为 44%，这对作物和土壤肥力具有重要意义。综合各种传感器的读数，该系统的整体变化约为 33%。

4. 系统优势与未来发展方向

4.1 系统优势

通过将物联网和深度学习相结合，提出的系统可帮助农民提高土壤 - 作物产量。物联网在每个田地部署传感器收集土壤和环境数据，然后将数据汇总并输入到深度学习模块。智能单元对收集到的数据进行详细分析，预测适合在特定季节种植的准确作物，并为农民提供有助于提高土壤肥力的解决方案。在 Karnataka 州 Udupi 区的沿海村庄进行严格测试后发现，该系统在预测 Kharif 和 Rabi 季节作物方面的总体准确率达到 83%，还使土壤肥力提高了 33%，从而增加了作物产量。

4.2 未来发展方向

尽管该系统目前能满足农民的需求，但仍有进一步发展的空间。未来可从以下几个方面进行改进：
- 病虫害管理和有机农业技术 ：专注于病虫害管理和有机农业技术，以提高作物产量。
- 早期疾病检测和预防 ：引入深度学习模块来监测作物健康，实现早期疾病检测和预防，避免作物突然遭受破坏。
- 野生动物入侵防范 ：许多地区面临野生动物无预兆破坏农田的问题，可将系统与红外传感器集成，当检测到动物入侵时发出威胁性噪音，防止动物进入农田。

综上所述，物联网和深度学习在农业中的应用前景广阔，通过不断改进和完善系统，有望进一步提高农业生产效率和作物产量，为解决全球粮食需求问题做出贡献。

5. 物联网与深度学习融合的技术架构

5.1 数据采集层

数据采集层是整个系统的基础，负责收集土壤和环境的相关数据。主要通过在田间部署各种传感器来实现，这些传感器包括但不限于：
- 土壤湿度传感器：用于测量土壤中的水分含量，为灌溉决策提供依据。
- 温度传感器：监测环境温度，帮助判断作物生长的适宜温度条件。
- 光照传感器：检测光照强度，对作物的光合作用和生长周期有重要参考价值。
- 气体传感器：如二氧化碳传感器，可监测田间二氧化碳浓度，影响作物的光合作用效率。

这些传感器将采集到的模拟数据转换为数字信号，并通过无线通信技术（如 ZigBee、LoRa 等）将数据传输到网关。网关作为数据的汇聚点，将多个传感器的数据进行整合和初步处理，然后通过网络（如 Wi-Fi、以太网等）将数据上传到云端服务器。

5.2 数据传输层

数据传输层的主要任务是确保采集到的数据能够准确、及时地传输到云端服务器。在农业环境中，由于田地面积较大，传感器分布广泛，因此需要选择合适的通信技术。常见的通信技术有：
- ZigBee：具有低功耗、自组网能力强的特点，适合近距离、低速率的数据传输，常用于传感器节点之间的通信。
- LoRa：长距离、低功耗的无线通信技术，能够覆盖较大的范围，适用于偏远地区的农业数据传输。
- Wi-Fi：高速、稳定的无线通信技术，适用于网关与云端服务器之间的数据传输。

5.3 数据处理与分析层

数据处理与分析层是系统的核心部分，主要由云端服务器和深度学习模型组成。云端服务器负责接收和存储从网关上传的数据，并对数据进行清洗、预处理和特征提取。深度学习模型（如 LSTM 网络）则对处理后的数据进行分析和预测，具体步骤如下：
1. 数据清洗 ：去除数据中的噪声、异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理 ：对清洗后的数据进行归一化、标准化等处理，将数据转换为适合深度学习模型输入的格式。
3. 特征提取 ：从预处理后的数据中提取有价值的特征，如土壤湿度的变化趋势、温度的周期性变化等。
4. 模型训练 ：使用历史数据对深度学习模型进行训练，调整模型的参数，使其能够准确地预测作物的生长情况和适宜的种植季节。
5. 模型预测 ：将实时采集到的数据输入到训练好的模型中，得到预测结果，如作物的产量预测、病虫害预警等。

5.4 决策与执行层

决策与执行层根据数据处理与分析层的预测结果，为农民提供决策建议，并通过执行器实现对农业生产的自动化控制。具体包括：
- 决策建议 ：根据模型的预测结果，为农民提供种植作物的选择、施肥方案、灌溉计划等建议。
- 自动化控制 ：通过执行器（如水泵、施肥机、卷帘机等）实现对灌溉、施肥、温度调节等农业生产过程的自动化控制。例如，当土壤湿度低于设定阈值时，自动启动水泵进行灌溉；当温度过高时，自动打开卷帘机进行通风降温。

以下是物联网与深度学习融合的技术架构的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(数据采集层):::process --> B(数据传输层):::process
    B --> C(数据处理与分析层):::process
    C --> D(决策与执行层):::process
    A1(土壤湿度传感器):::process --> A
    A2(温度传感器):::process --> A
    A3(光照传感器):::process --> A
    A4(气体传感器):::process --> A
    D1(决策建议):::process --> D
    D2(自动化控制):::process --> D
    D2 --> E1(水泵):::process
    D2 --> E2(施肥机):::process
    D2 --> E3(卷帘机):::process

6. 实际应用中的挑战与解决方案

6.1 数据质量问题

在实际应用中，传感器采集到的数据可能存在噪声、异常值和缺失值等问题，影响模型的预测准确性。解决方案如下：
- 数据清洗算法 ：采用滤波算法（如中值滤波、卡尔曼滤波等）去除噪声，使用统计方法（如基于阈值的方法）检测和处理异常值。
- 数据插值方法 ：对于缺失值，可采用线性插值、样条插值等方法进行填充。

6.2 网络通信稳定性

由于农业环境复杂，网络信号可能受到地形、天气等因素的影响，导致数据传输不稳定。解决方案如下：
- 多通信技术融合：采用多种通信技术（如 ZigBee + LoRa + Wi-Fi）进行数据传输，提高通信的可靠性。
- 分布式存储与缓存：在网关或传感器节点上设置本地存储和缓存，当网络中断时，暂时存储数据，待网络恢复后再上传。

6.3 模型泛化能力

深度学习模型在不同的地区和作物类型上可能表现出不同的性能，需要提高模型的泛化能力。解决方案如下：
- 数据增强：通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
- 迁移学习：利用在其他地区或作物类型上训练好的模型，进行微调，使其适用于新的场景。

7. 总结

物联网与深度学习的融合为农业生产带来了巨大的变革。通过实时采集土壤和环境数据，利用深度学习模型进行分析和预测，能够为农民提供精准的决策建议，实现农业生产的自动化控制，提高作物产量和土壤肥力。然而，在实际应用中还面临着数据质量、网络通信稳定性和模型泛化能力等挑战。通过采用相应的解决方案，可以不断优化系统性能，推动智能农业的发展。未来，随着技术的不断进步，物联网和深度学习在农业中的应用将更加广泛和深入，为解决全球粮食安全问题提供有力支持。

为了更直观地展示物联网与深度学习在农业中的应用效果，以下是一个对比表格：
| 指标 | 传统农业 | 物联网与深度学习融合的智能农业 |
| ---- | ---- | ---- |
| 灌溉效率 | 低，依靠经验灌溉，易造成水资源浪费 | 高，根据土壤湿度实时监测自动灌溉，节约水资源 |
| 施肥精准度 | 低，难以根据作物需求精准施肥 | 高，根据土壤养分分析和作物生长阶段精准施肥 |
| 作物产量 | 不稳定，受自然因素和人为因素影响大 | 提高，通过精准管理和早期预警减少损失 |
| 劳动强度 | 高，需要大量人力进行田间管理 | 低，自动化控制减少人工操作 |

通过以上对比可以看出，物联网与深度学习融合的智能农业在各个方面都具有明显的优势，是未来农业发展的方向。