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现代农业的必由之路——智慧农业

2022-03-04 00:27:02 合肥鸿昇自动化科技有限公司 阅读 污水处理控制系统设计_plc编程控制柜_电气成套设备生产厂家_合肥鸿昇自动化
污水处理控制系统设计_plc编程控制柜_电气成套设备生产厂家_合肥鸿昇自动化

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 合肥鸿昇自动化科技有限公司坐落于安徽省合肥市肥西县经济开发区深圳路联东U谷二期1-01栋。自成立以来一直致力于电气自动化行业发展,在电控行业内有着非常成熟的电控系统设计及成套制造经验,是一家专业从事自动化产品研发、生产、销售、安装和售后服务于一体的科技实业型现代企业,致力于解决并实现高效率、高品质、低成本、全自动化生产作业,专业提供电控系统的图纸设计、电控柜成套制造、PLC系统和上位系统的软件程序和人机界面开发以及电控、仪表设备的现场安装调试及盘柜系统配线等服务。目前我们拥有经验丰富的设计师及一支完整的核心项目实施技术团队,随着市场经济的激烈竞争,公司···

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农业正在迅速向智能化发展。随着传感技术、智能机器和设备、物联网系统、大数据分析和创新商业模式的应用,农业产业将有条件从品种选择、生产规划、环境技术、物流金融、农产品销售、售后服务、食品安全、农业旅游等方面协调农业生产过程,形成完整的智能农业产业生态圈。

智慧农业是指利用信息技术对农业生产、经营、管理、服务全产业链进行智能控制,实现农业生产的优质、高效、安全、可控。中国高度重视智慧农业的发展,智慧农业是实现现代农业的必由之路。

在一二三产业融合的过程中,智慧农业可以打破信息瓶颈,促进信息流移动和共享。

智慧农业的技术框架一般包括信息感知、智能决策和决策执行三个方面。

信息感知包括通过农业物联网获取与农业生产经营相关的各种信息,如农作物、土壤等环境,以及从事农业生产的人乃至社会的信息;

智能像大脑一样,分析处理各种信息,提供管理或控制方案,如专家系统;

根据分析结果进行决策,包括管理策略、种植方案、环境调控或农业机械(如无人机、种植机)的控制。

信息感知和决策往往依赖于硬件设备,而智能决策主要是对数据和知识的处理和计算。当今大数据、云计算、物联网的时代背景,对智能决策提出了更高的要求。

大数据是智慧农业的基础,信息感知是农业数据的来源。

狭义的农业数据是指农作物本身的生物物理信息和除人以外的环境信息。但是农业生产活动离不开人类活动,生产者的经验和消费者形成的市场都会对生产产生影响。因此,从广义上讲,农业数据还包括从事农业生产的人员、社会环境、市场动态等社会信息。

物理信息感知包括空间信息感知和地面信息感知。

前者主要包括遥感技术、卫星定位技术和地理信息技术(“3S”技术):基于遥感技术,可以获取种植面积、作物长势、洪涝、病虫害、土壤、作物营养等空间信息;基于卫星定位技术,可以获得设备的精确位置,可用于农业机械的移动定位。地理信息技术提供了一种直观的数据管理方式。

后者主要是农业物联网涉及的传感技术,获取土壤和空气的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、风速、土壤盐分等数据。此外,还有通过可见/近红外光谱和近红外光谱快速测量植物养分、土壤肥力和农产品质量的传感器技术。

地面感知还包括在田间设置摄像头或红外监视器,用户可以远程观察,用于提高种植透明度,增强消费者的信心。低功耗、低成本、性能稳定的传感器是长期获得可靠数据的关键,也是目前推广农业物联网应用的瓶颈。

社会信息感知包括农产品市场需求、农产品价格、农业政策、种植者体验等。目前,在农业市场国际一体化的发展趋势下,农业企业、协会、合作社等经济合作组织对生产前什么样的效益高、生产中什么样的农资质优价廉、生产后卖给谁等市场和技术信息的需求更加迫切。这些信息对我国现代农业,尤其是规模化农业、订单农业和地方特色农业的发展具有重要意义。

农产品需求信息是农业市场的灵魂。方便准确地捕捉市场信息,把握市场动态,及时调整生产销售方向,是感知社会信息的主要目标。基于爬虫技术的自动采集是通过网络感知市场价格的重要方式,可以用来预测每周的农产品价格。而以投入占用产出技术为核心的粮食产量预测模型,考虑了反映社会信息的各种农业投入。

数据传输是以通信网络为基础,将分散的具有独立功能的设备或子系统连接起来,按照规定的网络协议进行数据通信,从而实现分布式系统的软硬件资源共享和系统的综合管理与控制。

在技术层面,国内很多科研院所和公司都可以实现不同的传输方式,实际应用中采用哪种数据传输方式需要根据农田环境、方案需求、成本约束等因素综合确定。

农业大数据涵盖了农业生产本身、产前、产后以及农产品加工销售全链条产生的大量数据。目前获取各类农业数据的成本还是比较高的,缺乏成熟的产品,不同的用户有不同的需求。如何整合生物物理和社会信息,并为农民、政府、企业和其他利益相关者提供相应的信息服务,仍是未来需要解决的挑战。

智能决策是智慧农业的核心,是数据产生价值的过程,涵盖了农业生产从产前规划、产中种植管理、环境控制到产后储存、加工、运输、销售的各个环节。

产前规划包括需求分析和种植方案推荐;

中产量种植管理包括环境监管(设施农业)、施肥、农药喷洒和灌溉方面的智能决策支持。

产后农产品的库存控制,运输车辆的配置,配送加工和配送中心的选址等。都需要智能的计算方法来提供决策支持。

作物生产管理决策支持技术的研究主要集中在作物生长模拟和各种专家系统上。

作物管理专家系统是专家系统在农业领域的具体应用,一般包含一个由权威农业专家的经验、数据、资料和成果组成的知识库,并能利用其知识模拟农业专家解决问题的思维方法进行判断和推理,从而得出解决农业生产问题的结论。

随着农业进入大数据时代,农业智能决策转向大数据驱动,并体现在农业生产的各个方面。农业智能决策支持系统的算法和表示需要迭代。随着数据获取的相对便捷和智能手机的广泛使用,过去只能在电脑上离线使用、被人诟病为“电子词典”的农业专家系统迎来了新的发展时代。

智能农机和管理软件是信息感知和智能决策的表现形式。

随着我国农业从业人员的老龄化和减少,农业智能装备的应用是必然趋势。农业智能设备包括服务于施肥、喷药、灌溉、修剪、采摘、播种、环境控制等各种作业的设备。

国外智能农机设备先进且应用广泛,主要包括智能导航、自动驾驶、变量施肥、变量喷洒等功能。随着国家对农业智能装备研发的重视和投入,国内多家机构开展了相关研究,包括自动导航、变量施肥、精准喷药、播种、移栽、喷药、除草、收割等。

此外,我国农业航空作业量逐年增加,作业领域逐步扩大。除了对粮食作物、园艺作物和经济作物施用农药之外,植物也被授粉。

农业装备的精准控制技术是发达国家在大规模机械化条件下发展起来的,而我国农作物生产的区域环境条件差异较大,技术和装备的选择不能统一适用。发展适应中国国情的精准农业机械化,必须因地制宜,不断逐步完善。

随着智能技术的发展,类似工业中数字双胞胎的虚拟农业系统有望逐步发展起来。由于小农经济的特点,产销信息不对称是农业发展的一大瓶颈。

与传统的基于记录的农业信息系统不同,基于智能调度和精确计算农业投入的虚拟农业管理系统可以与农业托管和共享农田等新的商业模式相结合,既满足了城市居民对农村生活的向往,也部分解决了农村缺乏技术和销售渠道的问题。同时可以在农村创造新的就业岗位,带动新一代年轻人从事农业。


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