摘要：物联网技术作为新一代信息化技术的高度集成与综合性应用，已经成为当前科技界发展的战略方向之一。将物联网技术与农业相结合，为农业信息化技术与农业产业的发展提供了新的机遇。本文探讨了基于物联网技术的智能农业种植管理系统的开发，旨在通过实时监测和控制农田环境，优化资源分配，提高农作物产量和质量。

关键词：物联网技术；智能农业；种植管理系统

引言

随着农业产业规模的提升，需要提升农业信息化程度，构建智能化农业系统，实现农业生产的智能化管理。基于物联网的智慧农业系统通过实时监测和控制农田环境，优化资源分配，提高农作物的产量和质量，以科学手段指导农业发展，为中国农业可持续性发展提供。

一、智慧农业相关概念

（一）智慧农业

智慧农业指的是在数字化、网络化、智能化技术的支持下，对农业生产全过程进行感知、传输、存储、处理和控制，从而实现农业生产过程的可视化、决策的智能化、操作的精准化、管理的信息化。

（二）物联网技术

物联网技术是实现数字化种植的重要工具，通过传感器和网络技术将物理设备和信息系统连接起来，实现设备互联和数据共享。例如，通过在农田中安装传感器，可以实时监测土壤温度、湿度、酸碱度等数据，为农民提供精准的种植建议。

（三）人工智能技术

人工智能技术在智慧农业中发挥着重要作用，它主要基于对数据的分析和处理，实现预测、诊断、决策等多种功能。在数字化种植中，人工智能技术可以应用于农机的自主驾驶和智能控制，提高农机作业效率；同时，它还可以利用历史数据和气象监测数据进行智能分析和决策，预测农业产量和需求，实现农业生产的精准决策和动态调整。

二、智慧农业种植系统开发

（一） 需求分析

在开发基于物联网技术的智能农业种植管理系统之前，首先需要进行需求分析，包括数据采集、数据传输、数据处理、用户界面等模块。数据采集模块需要能够实时获取农田环境数据，如温度、湿度、光照强度、土壤水分等。数据传输模块需要确保数据能够快速、准确地传输到数据中心或云端进行处理。数据处理模块需要对收集到的数据进行归纳、分类、分析和处理，以生成有用的信息。用户界面模块需要提供友好的人机交互界面，使农民可以方便地查看数据、设置参数和接收警报。

1.系统架构设计

根据需求分析结果，设计系统的整体架构。系统架构包括硬件设备（如传感器、控制器）、网络通信协议和软件平台。硬件设备选择适合的传感器、控制器和网络设备，用于实时监测农田环境。网络通信协议选择无线网络、卫星网络或光纤网络，确保数据的快速、准确传输。软件平台包括嵌入式软件、服务器端软件和客户端软件，用于数据处理和用户界面展示。

2.硬件选型与采购

根据系统架构，选择适合的硬件设备。传感器包括空气温度、湿度传感器，土壤温度、湿度传感器，光照传感器，CO2浓度传感器，pH值传感器等。控制器用于接收传感器的数据，并根据预设的规则进行智能控制。

3.软件开发

开发系统所需的软件，包括嵌入式软件、服务器端软件和客户端软件。嵌入式软件运行在硬件设备上，负责数据采集和初步处理。服务器端软件负责数据的接收、存储和深度分析。客户端软件提供用户界面，使农民可以方便地查看数据、设置参数和接收警报。

4.系统集成与测试

将所有硬件设备和软件集成在一起，进行系统测试，确保系统的稳定性和可靠性。测试包括功能测试、性能测试和安全测试，确保系统能够在实际环境中稳定运行。

（二）系统功能

1. 数据采集

使用传感器实时采集农田环境数据，如温度、湿度、光照强度、土壤水分等。传感器将采集到的数据传输到控制器，再由控制器通过无线网络传输到数据中心或云端。

2. 数据传输

通过无线网络将数据传输到数据中心或云端进行处理。无线网络包括Wi-Fi、ZigBee、LoRa等，根据实际需求选择合适的网络协议。

3. 数据处理

在数据中心或云端，使用大数据技术对收集到的数据进行处理和分析，生成有用的信息，如作物生长模型、病虫害预测等。处理后的数据通过用户界面展示给农民，帮助他们做出智能决策。

4. 智能决策

基于处理后的数据和信息，结合专业知识和决策模型，为农业生产和经营过程提供优化的决策支持。例如，根据土壤湿度和作物需水量自动调节灌溉系统，实现精准灌溉。

5. 用户界面

开发用户界面，使农民可以方便地查看数据、设置参数和接收警报。用户界面包括数据查询、视频与图片查看、数据报表统计、远程设备参数设置、设备远程控制等功能模块。

三、智慧农业种植系统管理存在的挑战与对策

（一）存在的挑战

1.信息获取技术挑战

缺乏精准测量技术与农业专用传感器，导致智慧农业发展所依赖信息出现偏差，影响后期数据的分析和控制决策。大田种植业作业环境受气象环境和地域差异性影响大，且农时限制较大，对信息获取技术的普适性和准确性提出了更高要求。

2.信息传输技术挑战

农业生产环境的特点和低功耗传感器的技术需求对农业物联网的数据传输提出了实时性、可靠性、通用性和稳定性等更高要求。缺乏标准和规范，物联网在农业领域的标准化应用受到限制。

3.信息处理与决策挑战

模拟模型与实际生产差别较大，部分模型、算法不足以全面反映客观现实，指导农业精细生产时存在局限。如何将大数据转化为便于农民接受和使用的智能数据，为精细农业和智慧农业的研究与实践提供知识支撑，是当前面临的重要挑战。

4.智能农业装备应用挑战

农机与农艺的契合性仍需进一步挖掘，智能农业装备需要与农业科学和生物与生命科学技术相互交叉、渗透、融合。智能农业装备的国产化替代进程缓慢，核心技术装备如农业高精度专用传感器、智能测控终端等仍依赖进口。

（二）应对策略

1.加强信息获取技术研发

研发具有自主知识产权的土壤多参数快速检测核心硬件和集成技术，提高检测灵敏度、精密度和准确度。推广适用于不同作物和区域的原位精准测量技术和农业专用传感器，提高信息获取的准确性和普适性。

2.优化信息传输技术

制定农业物联网数据传输的标准和规范，提高数据传输的实时性、可靠性、通用性和稳定性。利用5G、物联网等先进技术，实现农业数据的快速传输和高效处理。

3.提升信息处理与决策能力

加强农业大数据技术的研发和应用，挖掘数据价值，为智慧农业提供指导和服务。利用机器学习和人工智能算法，对农业数据进行深度分析和预测，提高决策的科学性和准确性。

4.推动智能农业装备国产化替代

加大智能农业装备的研发力度，提高国产化水平，降低生产成本。加强农机与农艺的融合，推动智能农业装备在农业生产中的广泛应用。

5. 加强人才培养和技术培训

培养具有跨学科知识和实践经验的智慧农业人才，为智慧农业的发展提供人才保障。开展面向农民的技术培训，提高农民对智慧农业技术的接受度和应用能力。

参考文献：

[1]张红英，物联网技术下智能农业管理系统设计促进农业机械化发展，世界热带农业信息[J]，2024（11）.

[2]徐春绵，物联网技术在智慧农业中的应用，南方农机[J]，2024（11）.

[3]马红霞，浅析设施农业种植下物联网技术的应用及发展趋势，农机市场[J]，2024（9）.

作者简介：黑龙江工商学院，蔡雨彤，汉族，2003年2月，女， 黑龙江，本科，财务管理，150025

通讯作者简介：黑龙江工商学院，林佳丽，汉族，1983年1月，女， 黑龙江，硕士，财务管理，150025

项目简介：2024年黑龙江工商学院大学生创新训练项目，“物有所植”——基于物联网技术的智能农业种植（课题编号：X202413300225）