从"经验种植"到"数据种植"，物联网在农业中的应用

物联网在农业中的应用（简称 “智慧农业”）通过传感器、通信网络、数据平台与自动化设备的结合，实现农业生产的精准化、高效化与可持续化，已成为解决传统农业 “靠天吃饭”“粗放管理” 等问题的核心技术。其应用场景覆盖种植、养殖、加工、供应链全链条，具体如下：

一、精准种植：从 “经验种植” 到 “数据种植”

针对大田、大棚、果园等种植场景，通过实时感知环境与作物状态，实现 “按需投入”，减少资源浪费（水、肥、药）并提升产量。

环境与作物状态监测

传感器组网：在田间 / 大棚部署温湿度、光照、CO₂浓度、土壤墒情（含水量）、土壤肥力（氮磷钾）、作物茎秆直径 / 果实膨大速度等传感器，通过 LoRaWAN、NB-IoT 等低功耗广域网（LPWAN）将数据实时传输至云平台。

应用效果：例如，温室大棚通过监测数据自动调节卷帘（控制光照）、风机（调节温度）、加湿器（控制湿度），使作物生长环境偏差控制在 ±2℃/±5% RH 内，避免因环境波动导致的减产。

智能灌溉：按需供水，节水 30%-50%

基于土壤墒情传感器数据，结合作物生长阶段的需水量模型（如小麦拔节期需水量是苗期的 2 倍），通过电磁阀、智能水泵实现 “滴灌 / 喷灌自动化”。

案例：新疆棉田通过物联网智能灌溉系统，根据土壤含水量自动开关滴灌带，每亩用水量从 400 立方米降至 250 立方米，同时亩产提升 15%。

精准施肥与植保：减少浪费，降低污染

变量施肥：通过土壤肥力传感器生成 “肥力地图”，结合作物需肥模型，由智能施肥机按区域精准投放肥料（如氮肥缺区多投、磷钾充足区少投），化肥利用率从 30% 提升至 60% 以上。

病虫害预警与精准施药：通过图像传感器（摄像头）+AI 识别（识别病虫害特征）、孢子捕捉仪（监测病害孢子浓度），提前预警病虫害爆发风险，结合无人机定点施药（仅在发病区喷药），农药使用量减少 40%，避免全域喷洒的环境污染。

作物生长建模与产量预测

结合传感器数据（如叶片面积、果实数量）与气象数据，通过机器学习模型预测作物生长周期与产量。例如，山东苹果园通过物联网系统提前 1 个月预测产量，误差率低于 5%，帮助果农提前对接收购商。

二、智慧畜牧：从 “粗放养殖” 到 “精细化管理”

通过对畜禽个体与养殖环境的实时监测，提升存活率、生长速度与产品质量，降低疫病风险。

个体状态监测

为畜禽佩戴智能耳标 / 项圈（内置加速度传感器、温度传感器、RFID），监测活动量（判断健康状态，如猪活动量骤减可能患病）、体温（实时预警发热）、采食次数等数据。

案例：奶牛养殖场通过智能项圈监测反刍次数（健康奶牛每天反刍 6-8 小时），提前 2 天预警乳腺炎，治愈率提升至 90%，单头奶牛年产奶量增加 300 公斤。

养殖环境控制

鸡舍 / 猪圈部署氨气、硫化氢传感器（畜禽粪便发酵产生）、温湿度传感器，自动控制通风扇、水帘（降温）、地暖（保温），将氨气浓度控制在 20ppm 以下（避免呼吸道疾病），使仔猪存活率从 85% 提升至 95%。

精准饲喂与溯源

根据畜禽生长阶段（如肉鸡育肥期）和个体体重，通过智能料线精准投放饲料（避免过量浪费），饲料转化率提升 10%。

结合区块链记录养殖全流程（饲料成分、用药记录），消费者扫码即可查看 “从牧场到餐桌” 的信息，提升产品溢价。

三、智能水产：从 “看水养鱼” 到 “数据养鱼”

针对鱼塘、网箱、工厂化养殖，通过水质监测与自动化控制，解决 “水质突变导致鱼虾死亡” 的核心痛点。

水质实时监测与调控

水下传感器监测溶氧量（鱼虾生存核心指标，低于 5mg/L 易缺氧）、PH 值（淡水鱼适宜 6.5-8.5）、氨氮 / 亚硝酸盐浓度（过高有毒），数据异常时自动启动增氧机、换水阀或投加调节剂。

案例：广东鳗鱼养殖场通过物联网系统，溶氧量低于 4mg/L 时 15 秒内自动开启增氧机，死鱼率从 10% 降至 1%，亩产提升 20%。

自动投饵与生长监测

结合鱼类生长阶段（如草鱼幼鱼期需高蛋白饲料）和摄食行为（通过水下摄像头观察），智能投饵机按时间、分量自动投喂，饲料浪费减少 30%。

通过水下称重传感器或图像识别估算鱼群平均体重，精准判断捕捞时机，避免过早 / 过晚捕捞导致的收益损失。

四、农业资源与生产管理：提升全流程效率

农机智能调度与作业监测

农机（拖拉机、收割机）安装 GPS 与物联网终端，实时定位位置、作业速度、油耗，平台优化作业路线（减少空驶），并统计作业面积（如收割机每小时收割 15 亩，自动生成工作量报表）。

案例：黑龙江农场通过农机物联网调度，跨区作业效率提升 25%，燃油成本降低 18%。

农田资源数字化管理

通过无人机航拍 + 多光谱传感器，生成 “植被指数图”（判断作物长势）、“土壤有机质图”，结合物联网传感器数据，实现农田分区管理（如长势差的区域重点追肥）。

五、供应链溯源与品质管控

从种植 / 养殖到销售的全链条数据记录，解决 “农产品安全信任” 问题：

种植端：记录施肥、用药、灌溉时间与剂量（传感器自动上传，不可篡改）；

加工端：监测仓储温度（如冷链车温度传感器，确保生鲜产品鲜度）；

销售端：消费者通过二维码查询全流程数据（如 “有机蔬菜” 可查看种植期间是否使用化学农药）。

案例：浙江龙井茶通过物联网溯源系统，产品售价提升 30%，复购率提高 25%。

六、核心价值与趋势

降本增效：水资源利用率提升 30%-50%，化肥农药减少 20%-40%，人工成本降低 50% 以上；

提质增产：作物 / 畜禽存活率提升 10%-30%，优质品率提高 20%；

可持续性：减少面源污染（化肥农药流失），助力生态农业发展。

未来，物联网将与 AI（如病虫害 AI 识别）、大数据（区域种植规划）、机器人（自动采摘）深度融合，推动农业从 “数字化” 向 “智能化” 升级。

总结：物联网通过 “感知 - 传输 - 分析 - 控制” 闭环，将农业生产从依赖经验的 “模糊管理” 转变为基于数据的 “精准决策”，是实现农业现代化的核心技术支撑。