12、农业领域数字孪生的广泛框架

农业领域数字孪生的广泛框架

1. 引言

农业在许多国家的发展中扮演着重要角色，对实现“零饥饿”的可持续发展目标至关重要。到2051年，预计全球人口将达到100亿，为满足这一需求，2011 - 2051年间农业产量需增长41%。利用无人机、应用程序和机器等技术，以及实用的变革和公共支持，是提高产量的一种策略。

农业用水占全球淡水使用量的70%，因此物联网等技术的发展显得尤为重要，它能让农场在减少用水的同时生产更多粮食。由于灌溉结构的问题，新兴国家40%的淡水因泄漏和过度灌溉而浪费，而合理的灌溉对作物生产力至关重要，因此田间传感器需有效控制农业灌溉。人工智能可以收集植物状态数据，提高功能和成本效益，减少水资源浪费，改善农业发展。农场可以基于物联网使用数字孪生（DT）原型来识别其现有环境，智能农业中DT在灌溉系统的发展主要取决于农民和/或人工智能的决策。

数字农业技术能为农民提供多方面的有益知识，如灌溉管理政策、种子、肥料和化学品的使用，环境保护，天气、作物监测和病虫害管理，以及满足消费者需求和应对商业条件等。但农业生产系统复杂且动态，需要复杂的管理。数字化举措有望改善决策支持、监测、数据分析和优化能力，数字孪生这一概念被应用于数字农业中。

数字孪生最早由美国国家航空航天局（NASA）提出，它是对物理实体的模拟或数字描述，能复制原始结构的行为。数字孪生的组件通过连接实际和虚拟对象的网络来体现，物理系统是数字孪生的关键组成部分，没有物理世界的数字孪生只是一个原型，其系统限制由实际物理世界确定。在农业中，物理世界包括工人、机器人、农业设备、作物和动物等，需要传感器和测量技术来收集数据。数字孪生实现了现实和虚拟世界的交互，能分析物理系统的数据，改变虚拟系统的状态，并将反馈