31、物联网时代下的农业发展：生物多样性与智能网络的融合

物联网时代下的农业发展：生物多样性与智能网络的融合

农业与生物多样性的紧密联系

农业依赖于生物多样性，生物多样性是所有植物和驯养动物物种的根源和变异所在，也是维持农业和人类福祉的重要生态服务的基础。如今的农作物和动物的生物多样性是人类数千年来干预的结果。

农业生物多样性涵盖多个方面：
- 遗传资源 ：包括微生物、动物遗传资源（如驯养动物、可食用的野生动物、野生和养殖鱼类及其他水生生物）。
- 生态系统服务相关生物多样性 ：众多物种有助于营养循环、病虫害管理、授粉、污染和泥沙调节、水文循环保护、侵蚀控制、气候调节和碳封存等。

人类活动和管理实践塑造并保护着农业生物多样性，许多人依靠农业生物多样性维持生计。农业与生物多样性相互促进，生物多样性对农业至关重要，而农业也有助于生物多样性的保护和可持续利用。维持这种生物多样性对于粮食和其他农产品的可持续生产及其对人类的益处（包括粮食安全、营养和就业）至关重要。

农业对经济的贡献

在非现代国家的经济中，农业起着核心作用，为民众提供了基本的食物、收入和就业来源。以下是农业对GDP贡献的多年数据：
| 年份 | 农业 | 工业 | 服务业 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1980 | 38.1 | 25.9 | 36 |
| 1990 | 31.1 | 29.3 | 39.7 |
| 2000 | 24.7 | 26.4 | 48.8 |
| 2003 | 22.2 | 26.8 | 51.0 |

农业对经济的重要性体现在多个方面：
1. 对国内收入的贡献
2. 提供食物供应
3. 作为原材料的前提
4. 提供剩余产品
5. 劳动力转移
6. 创造基础设施
7. 减少差距
8. 缓解资本短缺
9. 基于公平理念
10. 创造有效需求
11. 有助于消除经济衰退
12. 国家的外贸来源
13. 对资本发展的贡献
14. 为农村人口提供就业机会
15. 改善农村福利
16. 扩大工业产品市场

在农业领域，物联网（IoT）的应用研究涵盖网络平台、网络架构、应用、安全和挑战等方面。全球许多国家和组织都在农业领域实施了不同的物联网策略和规则，但仍需深入研究以了解当前的研究现状。

基于物联网的智能农业的重要组成部分

基于物联网的智能农业包含四个主要组成部分：
1. 物理结构 ：是精准农业避免不良情况发生的关键因素。整个系统设计用于控制传感器、执行器和设备。传感器可进行土壤检测、温度检测、气候检测、光照检测和湿度检测等；设备可执行节点发现、设备ID和命名服务等控制功能，这些功能通过微控制器由远程设备或连接互联网的PC进行控制。
2. 数据采集 ：分为物联网数据采集和标准数据采集。物联网数据采集包括Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)、Websocket、Advanced Message Queuing Protocol (AMQP)、Node、Constrained Application Protocol (CoAP)、Data Distribution Service (DDS)和HyperText Transfer Protocol (HTTP)等七种协议；标准数据采集使用ZigBee、WIFI、Long Range Wide Area Network (LoraWan)、SigFox和ISOBUS等协议。
3. 数据分析 ：包括监测和控制。监测在智能农业中有三个主要应用，即牲畜监测、田间监测和温室监测。物联网使农民能够通过各种传感器监测牲畜的疾病（如温度、脉搏和消化等）；田间监测应用可报告田间的各种状态（如土壤肥力、温度、湿度、气体、压力和作物病害监测等）；智能温室配置可通过智能物联网设备和传感器根据植物需求测量不同的环境参数。
4. 数据预处理 ：包括图像或视频处理、数据堆叠、决策支持网络和数据挖掘等功能，可根据系统需求添加元素以提供不同的服务。

数据采集主要是通过多种可靠策略获取、分析、理解和审查信息的过程，数据从可靠来源获取，涉及农民、农业公司、农业部、农业大学和机构以及Rest API服务等。

以下是数据采集的流程：

graph LR
    A[传感器和设备] --> B[数据采集]
    B --> C{数据类型}
    C -->|物联网数据| D[物联网协议采集]
    C -->|标准数据| E[标准协议采集]
    D --> F[数据存储和处理]
    E --> F
    F --> G[数据分析和决策]

物联网农业网络架构

物联网农业网络是物联网在农业领域的关键因素，其架构通常遵循四层架构，即网络层、应用层、物理和MAC层以及传输层。
1. 应用层 ：由于物联网设备的能源限制和复杂计算需求，应用层有许多轻量级协议，如CoAP、MQTT、AMQP和HTTP。这些协议可根据系统需求进行扩展或缩减。CoAP协议运行在UDP上，基于请求或响应架构；AMQP协议运行在TCP上，采用发布/订阅架构并使用TSL/SSL进行安全验证；MQTT是一种数据传输高效的协议，使用少量电池电量，用于接收和发送传感器信息；HTTP是一种基于请求/响应架构的知名网络消息协议。
2. 传输层 ：也称为主机到主机传输层，直接从IP转移到物联网空间。主要任务是收集和封装通过传感器层获取的农业信息。有传输控制协议（TCP）和用户数据报协议（UDP）两种协议。TCP是一种面向连接的协议，保证传输信息的可靠性，但传输速度较慢；UDP是一种无连接协议，不保证信息的可靠性，但传输速度较快，两种协议根据应用需求选择使用。
3. 网络层 ：是精准农业的关键技术，能够在应用层传递农业信息。主要选择是IP，有IPv4和IPv6两种版本。IPv4因可寻址设备数量增加而出现，IPv6逐渐在所有网络设备上建立。低功耗和有损网络的路由协议（RPL）是在6LoWPAN上应用路由时的主要协议，它是一种距离矢量路由协议，使用面向目的地的有向无环图（DODAG）来确定路线，并根据网络速度调整自身以支持不同的流量，识别路由度量（如设备电池状态、连接质量和较高的计算成本交换等）。
4. 适配层 ：旨在确保互操作性并执行分段、压缩和重组系统。尽管适配层取得了一些进展，但支持IPv6仍存在复杂性，因为直接在物联网设备上使用IPv6并不合理。6LoWPAN努力减少IPv6的限制，使其适用于物联网设备，传感器和设备使用IPv6和6LoWPAN通过IEEE 802.15.4协议在物联网农业网络中传输信息。
5. 物理和MAC层 ：是农业网络架构的最底层，负责检测和驱动不同的农业参数。IEEE 802.15.4是最常用的标准之一，专为低成本、低功耗和低复杂性设计，被许多协议（如Wireless HART、ZigBee和ISA100）采用，主要工作在2.4 GHz的ISM频段，也可在915 MHz（美国）和868 MHz（欧洲国家）工作，支持高达250 kbps的数据速率，但文献显示其在移动性和网络扩展方面存在一些关键限制。

以下是物联网农业网络架构的层次关系：

graph LR
    A[应用层] --> B[传输层]
    B --> C[网络层]
    C --> D[适配层]
    D --> E[物理和MAC层]

物联网农业网络平台

物联网农业网络平台涉及大数据分析模型和云模型，对农业领域产生重要影响。该平台由六个组件组成：
1. 农民经验层 ：帮助农民以多种方式监测作物效率，例如通过识别适宜的种植选择来促进作物的成功生长，通过监测环境条件、作物生长条件、土壤质量或牲畜健康状况，农民可以了解业务状况并降低生产风险。
2. 大数据分析
- 预测分析 ：结合智能农业市场知识和物联网技术，使整个环境更加智能。主要任务是分析、研究和衡量农业信息，以预测下一季作物盈利的可能性，通过各种识别设备检查作物疾病、气候条件，并根据作物产量评估收益/损失，帮助农民了解种植和收获的最佳时间以及其他农场管理策略。
- 多元文化分析 ：阐述不同类型的农业，大数据分析可根据科学方法降低作物受损的风险。例如，在水培植物养殖层利用大数据提高生长速度；柑橘栽培、园艺和花卉栽培等在大数据分析的支持下可获得直接优势，有助于作物或植物的季节性生长和病虫害控制；蚯蚓养殖用于蚯蚓的生长；树木栽培主要用于木本植物的生长；蔬菜栽培用于预测和衡量各种蔬菜的生长速度。
3. 传感和监测 ：通过各种传感和监测设备进行分析。传感器感知信息并存储作物感染数据，检测层处理来自多个资源的信息。对传感器获取的信息进行统计分析以激活病害预警，育种者可通过网络和消息服务获取温度、土壤湿度和粘性等基本信息，通过对近期图像和视频的分析，农民可以获得及时准确的数据。
4. 仓储服务 ：农民存储与作物相关的信息，以便在未来进行更好的评估，并在不同季节使用存储的信息以获得更大的收益。
5. 协议 ：通信协议收集和封装农业数据，是物联网在农业中的操作核心。这些协议包括与网络相关的技术，如WIFI、LoraWan和码分多址（CDMA）技术。当外部专业服务提供商（如长期演进（LTE）、CDMA或全球移动通信系统（GSM））不可用时，ZigBee被认为是长距离通信的主要推动因素。
6. 物理实现 ：实际执行各种传感器、执行器和微控制器以监测不同的农业应用。还包括其他网络设备，如交换机、路由器和网关。在这一层，检测到环境条件后，根据预定义的指令进行驱动。微控制器起到指挥作用，执行与组织相关的活动以及传感器和执行器完成的其他功能。通过应用层的帮助层，农民可以访问不同的数据集，业务层包含任何物联网农场的重要活动，数据获取层通过MQTT、AMQP和COAP等物联网协议与会议层建立联系。

以下是物联网农业网络平台的组件关系：

graph LR
    A[农民经验层] --> B[大数据分析]
    B -->|预测分析| C[决策支持]
    B -->|多元文化分析| C
    A --> D[传感和监测]
    D --> C
    E[仓储服务] --> C
    F[协议] --> C
    G[物理实现] --> C
    C --> H[农业生产优化]

基于云的物联网农业网络平台

云通过大量相互连接的虚拟化服务器提供大容量存储，可执行关键活动。基于云的物联网精准农业计划提出了一个四层架构，即云存储、网关、雾计算和设备模块。
1. 云存储层 ：将所有与农业相关的信息（如气候、土壤、施肥、作物和农业营销等）集中在云中，并通过有组织的框架提供按需资源。分析资源和网络服务也在云或网络上提供，可通过云服务访问。
2. 网关 ：大多数设备或传感器并非为与网络连接以进行信息共享而设计，为解决这一信息共享问题，设计了本地网关，作为所有设备和传感器之间的桥梁，实现连接、安全和可控性。在温室或田间部署网关可提高自动化能力并控制实时温室监测系统。
3. 雾计算 ：设备模块和云服务通过雾计算进行资源协调。雾计算减少了云的计算负载，保证实时处理。在该网络平台中，雾计算的主要目的是通过利用云和边缘计算的优势，实现云计算资源的按需可扩展性。
4. 设备模块 ：执行各种执行器、传感器、微控制器和中央处理单元，以监测和检测不同的农业因素。设备模块在全球或本地网络中部署，用于提供服务或执行流程。对于智能农业的应用，快速响应时间和数据交换能力很重要，Representational State Transfer (REST)和Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)这两种协议可满足这些要求。与使用大型服务器农场相比，分布式框架更适合智能农业，因为它将复杂的计算分解为简单和较小的任务（如作物、温度、营养、能源、环境、土壤湿度等）。

以下是基于云的物联网农业网络平台的架构：

graph LR
    A[传感器和设备] --> B[数据采集]
    B --> C[本地网关]
    C --> D[雾计算]
    D --> E[云存储]
    E --> F[数据分析和决策]
    F --> G[反馈控制]
    G --> A

物联网农业网络拓扑和协议

物联网农业网络拓扑展示了物联网农业组织的各个组件的布局，为智能农业提供了理想的情况。一个异构的注册矩阵通过使用多种检测设备（如湿度传感器、粘性传感器、温度传感器、气体传感器、PH传感器、紫外线传感器等）收集重要的传感器信息，形成物联网农村组织拓扑。这种普遍的农业布局将各种电子设备（如智能手机、笔记本电脑和农业终端）的处理能力转变为混合处理网格。感知到的信息进行分析和存储，来自不同传感器和设备的存储信息对于数据积累很有价值。基于数据积累和分析，农民可以在整个田间任何地方监测各种作物因素。此外，拓扑结构还包括实时农业记录的合理组织安排，例如通过互联网络与网络协议（IP）、GSM、WiMAX和接入管理网络网关支持害虫的传播。

低功耗无线传感器网络（WSN）技术是一种拓扑结构，其中低功耗远程传感器网络用于监测和控制不同的种植因素。在这个框架中，ZigBee用于信息传输，包括许多终端设备和路由器以在更大距离上传播数据。分布在田间的终端设备包含各种传感器（如温度、气体、湿度、土壤、运动指示器、PH、UV、PIR传感器）和一个微控制器，终端设备直接与路由器和调节器相连。

以下是低功耗WSN技术的拓扑结构：

graph LR
    A[终端设备（传感器和微控制器）] --> B[路由器]
    B --> C[协调器]
    C --> D[网络连接和数据传输]

综上所述，物联网技术在农业领域的应用为农业的发展带来了巨大的机遇，通过生物多样性的保护和物联网网络的构建，农业可以实现更加可持续、高效和智能的发展。

物联网时代下的农业发展：生物多样性与智能网络的融合

物联网农业的优势与挑战

物联网农业在提升农业生产效率与可持续性方面展现出显著优势，但也面临着诸多挑战。

优势

• 精准决策 ：通过传感器实时收集数据，配合大数据分析，农民能够做出更精准的决策，如确定最佳的种植时间、施肥量和灌溉量等，从而提高作物产量和质量。
• 资源优化利用 ：物联网技术有助于合理分配资源，减少浪费。例如，根据土壤湿度传感器的反馈进行精准灌溉，避免过度用水。
• 远程监控与管理 ：农民可以通过手机或电脑远程监控农场的各项指标，及时发现问题并采取措施，节省时间和人力成本。
• 降低风险 ：提前预警病虫害和恶劣天气等风险，帮助农民采取预防措施，减少损失。

挑战

• 技术成本 ：物联网设备和相关技术的采购、安装和维护成本较高，对于一些小型农场来说可能难以承受。
• 数据安全与隐私 ：大量的农业数据存储和传输面临着安全风险，如数据泄露和恶意攻击，需要加强安全防护措施。
• 技术复杂性 ：物联网技术涉及多个领域的知识，农民可能需要接受专业培训才能熟练使用和维护相关设备。
• 网络覆盖 ：在一些偏远地区，网络覆盖可能不足，影响物联网设备的正常运行。

以下是物联网农业优势与挑战的对比表格：
| 类别 | 优势 | 挑战 |
| ---- | ---- | ---- |
| 决策方面 | 精准决策 | 技术成本高 |
| 资源利用 | 优化资源分配 | 数据安全与隐私问题 |
| 管理方式 | 远程监控与管理 | 技术复杂性 |
| 风险控制 | 降低风险 | 网络覆盖不足 |

物联网农业的未来发展趋势

随着技术的不断进步，物联网农业将朝着更加智能化、集成化和可持续化的方向发展。

智能化

• 自主决策系统 ：未来的物联网农业系统将具备更强的自主决策能力，能够根据实时数据自动调整种植策略，无需人工干预。
• 人工智能应用 ：人工智能技术将在病虫害识别、作物生长预测等方面发挥更大的作用，提高农业生产的精准性和效率。

集成化

• 多技术融合 ：物联网将与区块链、云计算、大数据等技术深度融合，实现数据的共享和协同，提升农业产业链的整体效能。
• 全产业链覆盖 ：从种子生产、种植管理到农产品加工和销售，物联网技术将贯穿整个农业产业链，实现全程可追溯和智能化管理。

可持续化

• 绿色农业 ：物联网技术将助力发展绿色农业，减少化学农药和化肥的使用，降低对环境的影响。
• 循环农业 ：通过物联网监测和控制，实现农业资源的循环利用，提高资源利用效率。

以下是物联网农业未来发展趋势的流程图：

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    A[智能化] --> B[自主决策系统]
    A --> C[人工智能应用]
    D[集成化] --> E[多技术融合]
    D --> F[全产业链覆盖]
    G[可持续化] --> H[绿色农业]
    G --> I[循环农业]

物联网农业的实践案例分析

为了更好地理解物联网农业的实际应用效果，以下介绍几个成功的实践案例。

案例一：智能温室农场

某智能温室农场采用了物联网技术，通过传感器实时监测温室内的温度、湿度、光照和二氧化碳浓度等环境参数。系统根据预设的参数自动调节通风、灌溉和照明设备，为作物生长创造最佳的环境条件。同时，利用大数据分析预测作物的生长周期和产量，帮助农场主合理安排生产计划。该农场的作物产量比传统温室提高了30%，同时降低了20%的能源消耗。

案例二：精准畜牧养殖

一家大型畜牧养殖场引入了物联网设备，为每头牲畜佩戴智能项圈，实时监测牲畜的健康状况、运动轨迹和饮食情况。一旦发现异常，系统会立即发出警报，兽医可以及时进行诊断和治疗。此外，通过数据分析优化饲料配方，提高了牲畜的生长速度和肉质品质。该养殖场的养殖成本降低了15%，同时提高了20%的养殖效益。

案例三：农产品追溯系统

某农产品企业建立了基于物联网的农产品追溯系统，通过在生产、加工和运输过程中使用二维码和传感器，消费者可以通过手机扫描二维码查询农产品的产地、种植过程、施肥用药情况和检测报告等信息。这不仅提高了消费者对农产品质量的信任度，也促进了企业的品牌建设。该企业的农产品销售额增长了25%。

以下是三个实践案例的对比表格：
| 案例名称 | 应用场景 | 主要技术 | 应用效果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 智能温室农场 | 温室种植 | 传感器、大数据分析 | 产量提高30%，能源消耗降低20% |
| 精准畜牧养殖 | 畜牧养殖 | 智能项圈、数据分析 | 成本降低15%，养殖效益提高20% |
| 农产品追溯系统 | 农产品销售 | 二维码、传感器 | 销售额增长25% |

总结

物联网技术为农业的发展带来了前所未有的机遇，通过与生物多样性的结合，实现了农业生产的精准化、智能化和可持续化。物联网农业网络架构和平台的不断完善，为农业生产提供了强大的技术支持。然而，物联网农业在发展过程中也面临着技术成本、数据安全等挑战。未来，随着技术的不断进步和应用的不断推广，物联网农业将在提高农业生产效率、保障粮食安全和促进农村经济发展等方面发挥更加重要的作用。农民和农业企业应积极拥抱物联网技术，充分发挥其优势，共同推动农业的转型升级。同时，政府和社会各界也应加大对物联网农业的支持力度，为其发展创造良好的环境。

希望通过本文的介绍，能够让更多的人了解物联网农业的发展现状和未来趋势，共同为农业的现代化发展贡献力量。