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深度解读智能农业传感器及应用

   日期:2021-07-26     来源:农业大数据资讯    浏览:72    
核心提示:精确农业中使用了许多传感技术,它们提供的数据可帮助农民监测和优化农作物,并适应不断变化的环境因素。传感技术可提供可操作的数据,以根据需要进行处理和实施,以优化作物产量,同时将对环境的影响降至最低。
        智慧农业,也称为精准农业,使农民可以使用最少的资源(例如水,肥料和种子)来实现最大化产量。通过部署传感器和测绘田地,农民可以开始从微观角度了解他们的农作物,节约资源并减少对环境的影响。智能农业的历史可以追溯到1980年代,当时全球民用定位系统(GPS)的功能变得可以使用。一旦农民能够准确绘制出他们的耕地图,他们就可以仅在需要的地方监测和施肥和除草。  

        在1990年代,早期的精准农业用户采用了作物产量监测来产生肥料和pH校正建议。由于可以测量更多的变量并将其输入到作物模型中,因此对于肥料的施用,浇水甚至收获高峰产量的建议更加准确,   

        在本文中,我们将探讨如何将传感技术整合到现代大型农业综合企业中,以提高农业产量以造福世界。

深度解读智能农业传感器及应用

一、农业传感器

        精确农业中使用了许多传感技术,它们提供的数据可帮助农民监测和优化农作物,并适应不断变化的环境因素,其中包括:  

        位置传感器使用来自GPS卫星的信号来确定英尺内的纬度,经度和高度。三角定位至少需要三颗卫星。精确定位是精准农业的基石。  

        光学传感器使用光来测量土壤特性。传感器在近红外,中红外和偏振光谱中测量不同频率的光反射率,可以放置在诸如无人机甚至卫星之类的车辆或高空平台上来测量下方的土壤。土壤反射率和植物颜色数据只是光学传感器的两个变量,可以进行汇总和处理。目前已经开发出光学传感器来确定土壤中的粘土,有机物和水分含量。例如,Vishay提供了数百个光电探测器和光电二极管,这是光学传感器的基本构建块。

        电化学传感器可提供精密农业所需的关键信息:pH和土壤养分水平。传感器电极通过检测土壤中的特定离子来工作。当前,安装在专门设计的“滑板”上的传感器可帮助收集,处理和绘制土壤化学数据。  

        机械传感器可测量土壤压实度或“机械阻力”。传感器使用一个探头,该探头可穿透土壤并通过称重传感器或应变仪记录电阻。这种技术的类似形式用于大型拖拉机,以预测地面接合设备的牵引要求。像霍尼韦尔 FSG15N1A一样的张力计可检测根系在吸水过程中所使用的力,这对于灌溉干预非常有用。

        介电土壤湿度传感器通过测量土壤中的介电常数(电特性随存在的水分含量而变化)来评估水分含量。  

        气流传感器测量土壤的透气性。测量可以在单个位置进行,也可以在运动时动态进行。期望的输出是将预定量的空气以预定深度推入地面所需的压力。各种类型的土壤特性,包括压实度,结构,土壤类型和湿度,都会产生独特的识别特征。  

        农业气象站是独立的单元,被放置在整个田地的各个位置。这些站结合了适合当地农作物和气候的传感器。以预定的间隔测量并记录诸如气温,各种深度的土壤温度,降雨量,叶片湿度,叶绿素,风速,露点温度,风向,相对湿度,太阳辐射和大气压力等信息。这些数据被编译并以编程的时间间隔无线发送到中央数据记录器。它们的便携性和价格下降使气象站对各种规模的农场都具有吸引力。  

二、传感器输出数据在精确耕作上的应用

        传感技术可提供可操作的数据,以根据需要进行处理和实施,以优化作物产量,同时将对环境的影响降至最低。以下是精确耕作利用此数据的几种方法:

        产量监测系统安装在农作物收割机上,例如联合收割机和玉米收割机。它们可以通过测量,记录到30厘米以内的时间,距离或GPS位置来提供农作物的增重产量。  

        产量映射使用安装在收割设备上的GPS传感器的空间坐标数据。产量监控数据与坐标相结合以创建产量图。  

        可变速率肥料应用工具使用产量图以及可能通过着色确定的植物健康的光学调查来控制粒状,液态和气态肥料。可变速率控制器既可以手动控制,也可以使用由真实GPS位置引导的车载计算机自动控制。  

        杂草制图目前通过GPS接收器和数据记录仪快速标记位置,从而使用操作员的解释和输入来生成地图。然后,杂草的出现可以与产量图,肥料图和喷雾图重叠。随着视觉识别系统的改进,手动输入将很快被安装在工作设备上的自动化视觉系统所取代。  

        可变喷涂控制器可打开和关闭除草剂喷杆,并自定义喷洒量(和混合量)。一旦确定了杂草的位置并绘制了地图,就可以确定喷雾的量和混合量。  

        可以使用高精度GPS记录地形和边界,从而可以对任何领域进行非常精确的地形表示。这些精度图在解释产量图和杂草图时很有用。可以精确定位田间边界,现有道路和湿地,以帮助进行农场规划。  

        用盐度计在拖曳受盐度影响的田间的雪橇上用盐度计完成盐度映射。盐度映射可以解释新出现的问题以及盐度随时间的变化。  

        引导系统可以使用GPS将移动的车辆准确地定位在30厘米或更短的范围内。引导系统取代了传统的喷涂或播种设备。自动驾驶汽车目前正在开发中,很可能会在不久的将来投入使用。

        大规模耕作在精确耕作的实践中早已立足。昂贵的传感器,基础设施和处理设备只能由具有足够资本可用于投资的农业综合企业现实地使用。那些投资精耕细作的人在作物产量方面获得了可观的回报。  

三、传感器在“小型”农业的扩展应用

        在美国,小型农场(包括有机农场和传统农场)占近200万个农场的91%。仅在美国就有一个潜在的180万个小型农场的市场,开发商和设计师已经注意到通过整合较小规模的精确耕作技术所带来的机遇。智能手机传感器和应用程序以及小型机械使小型农场可以利用精密农业技术。  

        智能手机工具

        仅智能手机就有几种工具可以适应农业应用。例如,农作物和土壤的观测结果可以以快照图片,精确定位,土壤颜色,水,植物叶子和光照特性的形式记录下来。表1列出了一些可用于收集数据的电话内工具:

深度解读智能农业传感器及应用  

        现有智能手机工具的农业用途:

        智能手机应用   

        许多智能手机应用程序已开始结合物联网(IoT)理想,数据聚合和快速处理的功能,以向小农户提供有关播种,除草,施肥和浇水的最新可行信息。这些应用程序从手持式传感器,远程传感器和气象站收集数据,从而创建深入的分析和有价值的建议。已经针对小型农民开发了几种应用程序:  

        疾病检测与诊断:可以将可疑植物的照片转发给专家进行分析。  

        肥料计算器:土壤传感器和叶子的颜色可以确定所需的养分。  

        土壤研究:捕获土壤图像以及传感器的pH值和化学数据,使农民可以监视和适应不断变化的土壤条件。  

        水研究:通过照片和亮度记录确定叶面积指数可以帮助农民确定水需求。  

        作物收成就绪:使用紫外线和白光拍摄的相机照片可以准确预测成熟度。  

        当专业应用程序通过分析土壤,作物,杂草和病虫害变量来提高农场生产率,并为农业决策提供有价值的反馈时,小农的生活质量将得到显着改善。  

        小型机械   

        制造商也在寻找专门针对小型农场的解决方案,例如" Rowbot",它可以施肥,覆盖杂草并播种种子来种植农作物。与传统的耕作设备相比,Rowbot体积小得多,而且灵活得多,它可以安装在农作物行之间,不会压实土壤,并且可以分配微量的肥料。通过将机器联网成“群”,可以扩大规模。  

四、传感器对全球农业的影响   

        在发展中国家,大约有5亿个小农场生产的食品占消费量的80%以上。精准农业技术在全球范围内变得越来越普及。新的手持设备可以测量植物和土壤的健康状况,为农民提供准确计算肥料需求所需的信息。鉴于联合国预测,到2050年,全球对粮食的需求将增长50%,因此将需要用于各种规模农场的精密农业技术。  

        解决大型和小型农场的问题并帮助农民满足不断增长的粮食需求并不是智能,精确农业所能提供的唯一解决方案。智慧农业还提供了许多其他好处,例如:  

        降低燃料和能源消耗,从而减少二氧化碳排放   

        通过优化氮肥用量减少从土壤释放的一氧化二氮   

        通过明确肥料和病虫害防治需求来减少化学药品的使用   

        通过监测和管理土壤健康来消除养分消耗   

        通过减少设备流量来控制土壤压实   

        最大限度地提高用水效率   

结语   

        精准农业已经发展起来,可以满足世界范围内对食品的日益增长的需求,其使用的技术使收集和应用数据,适应不断变化的环境条件以及最有效地利用资源变得更加简单和便宜。尽管大型农场是最先采用这些技术的农场,但现在小型农场也可以使用智能电话中内置的工具,相关应用程序和小型机械来受益。而且,这些技术正在为解决方案做出贡献,其解决方案不仅限于农场,还包括污染,全球变暖和保护。  

        精准农业的未来发展可能包括增加自动农用车的使用,以及从更智能,更小巧的无人机和无人地面车辆(分别为UAV和UGV)获得更好的无线数据传输和采集。除了监视作物和土壤状况之外,这些较小的车辆还可以监视农业设备的状态,从而使农民可以改善机器的维修和保养。总体而言,在工业制造领域获得的过程改进将继续进入农业。 
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