智慧农业是指利用物联网、大数据、云计算等现代信息技术与现代农业生产、经营、管理、服务的深度融合，构建一个全产业链、全价值链的智能化信息系统，实现农业生产精准化、管理科学化、服务便捷化，使农业成为一种智慧产业。设施农业是智慧农业发展的基础，也是现代农业发展的重要支撑，是传统农业向现代农业转型升级的必然选择。目前，中国设施农业生产规模不断扩大，设施产品数量日益增加，设施类型日益丰富，但是中国设施产业存在着高投入高成本、高风险高产出、低效率低效益等问题。随着科学技术的发展和国家政策支持力度的不断加大，智慧农业正成为智慧城市建设的新动力。

一、物联网技术发展意义

物联网技术是由感知技术、网络通信技术和智能处理技术组成的综合性技术体系。设施农业作为一个农业领域，与物联网技术存在着很大的关联，通过对设施农业中物联网技术的应用，能够极大地改善其生产环境，提高作物产量，减少资源浪费。首先，物联网技术提供了对设施农业实时监测的能力。传统的农业方法在环境参数如温度、湿度、土壤水分、光照强度等方面的掌控度往往局限于人工观测与固定时间段的检测。而物联网技术允许种植者实时获取并分析这些参数，实时的数据流为种植者提供了决策基础，确保作物生长在最适宜的环境中，从而优化产量和品质。其次，物联网技术极大地提高了资源利用的效率。在灌溉、施肥等关键农业操作中，物联网技术能够根据实时的土壤和气候数据，自动调整灌溉量或肥料的释放量，确保资源得到最大化利用，减少浪费，同时也有助于保护生态环境。

二、物联网技术具体应用

2.1作物生长实时数据采集

在设施农业中，物联网技术可以实现对作物生长过程中的温度、湿度、光照强度和土壤养分等关键参数的实时监测，并根据这些数据制定精准的农业管理方案，将数据应用到农业生产、决策和管理等各个环节。

首先，实施土壤电导率、气候传感站以及植物生理传感技术，确保对农田内的各项关键参数如土壤湿度、盐分、大气湿度和光照强度进行持续、准确的监测。这种监测不仅涉及传感器的选择和部署，更关乎后续数据的质量控制与校准，确保所采集数据能真实反映农田的实际情况。

其次，建立先进的数据处理和分析系统，利用无线网络技术将农田中的各种传感器实时传输的数据同步到中央数据库。进一步地通过机器学习算法和大数据技术，对这些数据进行深度解析，识别出农田中的异常或未来的趋势，为农业决策提供科学、准确的依据。再次，根据实时数据，采取精准农业管理措施。例如，当土壤水分监测数据显示低于预定阈值时，自动启动灌溉系统，实现精准灌溉，确保作物得到充足的水分供应；同时，对于温室内环境参数的微小变化，可以实时调整温室的通风、湿度控制以及光照系统，保证作物生长的最佳环境。

最后，针对作物生长的连续监测数据，系统能对植物生理异常提前进行预警，如对特定病虫害的踪迹进行早期发现[1]。结合农业病害数据库，能够为农业生产者提供最佳的、科学的干预建议，进一步降低化学农药的使用，确保农产品的质量与安全。

2.2农产品后期加工追溯系统

农产品质量安全的最大威胁来自于供应链中的任何一个环节，因此，通过农产品后期加工的追溯系统来建立农产品质量安全管理体系至关重要。该系统包含了一套完整的信息追踪技术，能够实现从田间到餐桌的全过程质量控制。

首先，实施高效的标识技术，包括RFID标签、二维码或条形码，为农产品的每一环节创建独特的标识。这些技术不仅记录基本的农产品信息，如产地、生产日期和使用农资，而且在进入后期加工环节时，其加工日期、工艺、添加剂使用、包装信息等都被录入，构筑一个信息完整的追溯链。

其次，整合物联网技术和云计算，构建实时的数据监测与管理体系。此体系能够对接收到的各环节数据进行分析，从中提取关键指标，如农药残留、环境参数和加工工艺，确保各环节都在严格的标准范围内，并为可能出现的异常提供预警。

再次，针对供应链中的不同参与者，如生产者、批发商和零售商，提供具有针对性的管理工具[2]。例如，生产者可以利用此系统进行农产品生产的全流程监控；而批发商和零售商则可以确保农产品在物流过程中的质量与安全，并确保产品的合规性与可追溯性。最后，为消费者提供完整的农产品信息查询接口。当消费者扫描农产品的追溯码时，系统即返回所有与该产品相关的生产、加工、储存和运输信息。

此外，当农产品出现质量问题时，该追溯系统能为相关部门提供快速、准确的技术支持，有效实现农产品的召回与管理。

2.3病虫害实时预警系统

病虫害的实时预警系统是在农业生产中常见的一种物联网应用，能够有效地监测作物生长异常并及时发出警告。例如，在农作物的早期生长阶段，如果发生了异常的环境变化，便会触发预警机制并将信息发送至移动应用程序，从而为管理人员提供及时、准确的信息。病虫害的实时预警系统操作主要包括以下几个步骤：

一是部署精确的多功能环境传感器与高分辨率图像识别设备于设施农业核心区域。透过这一步骤，可持续性地监测农田中的微气候参数，如土壤湿度、温度梯度和二氧化碳含量，以及利用图像识别技术对植物的微小生理变化进行精确捕捉，以早期识别潜在病虫害迹象。

二是引进边缘计算技术与深度学习算法，实现对收集到的大规模数据进行现场实时分析。此外，深度学习模型受益于历史数据和已知的病虫害模式，从而能够有效地鉴别出微小的、可能对作物造成伤害的生长异常。结合病虫害数据库，该模型进一步推断出潜在的病虫害种类、可能的传播路径和其潜在的危害程度。

三是通过先进的数据分析和模型预测，系统自动生成详细的预警报告。此报告详细列举了受病虫害影响的农田区域、潜在病虫害种类、已发展到的病害阶段以及其可能的蔓延途径。这为农业研究者和农田管理者提供了有力的决策依据，促使其采取早期干预，如生物防治措施、化学处理或物理隔离手段。

四是预警系统实现了持续性的数据反馈与模型优化机制。随着更丰富的数据输入，模型的预测精度不断提高，使得预警系统对于潜在威胁的识别更为敏锐。通过实时反馈，模型持续对自身进行修正，增强其识别能力，满足农田环境的实时变化需求。病虫害的实时预警系统，结合了前沿的传感技术、深度学习方法及实时数据处理，构建了一个高效、准确且自我优化的病虫害管理机制，对于维护农作物健康和确保食品安全具有至关重要的作用。

物联网技术的应用，极大地提高了农业生产的信息化和智能化水平，使中国农业发展实现了跨越式进步。通过物联网技术，对设施农业生产环境的实时监控、对农产品的全过程跟踪，以及对农产品的可追溯性进行追踪管理，实现了设施农业生产全程信息可视化，为中国农业现代化建设提供了重要的数据支持。