本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第6期，目次37
摘要：随着信息技术的迅速发展，农作物智能监测系统成为农业生产中的新兴趋势。该文分析了信息技术在农作物智能监测中的相关应用，阐明综合运用传感器技术、大数据技术和人工智能技术等多重技术手段，可实现对农田环境参数的实时监测与分析处理，为农业生产提供全新的智能决策支持。同时，针对信息技术在农作物智能监测应用中所面临的挑战提出了相应的应对措施，以促进信息技术在农作物智能监测领域的可持续发展。
关键词：信息技术；农作物；智能监测；相关应用
农作物智能监测是农业现代化的重要组成部分，信息技术在其中发挥着关键作用。传感器技术的广泛应用使得农田环境参数能够被实时捕捉，大数据技术能够深度分析庞大的农田数据，而人工智能技术的引入使得系统具备更为智能化的决策能力[1]。本文旨在探讨信息技术在农作物智能监测中的关键应用，以期推动农业领域的现代化发展。
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农作物智能检测中信息技术应用简述
1.1 传感器技术
在农业智能监测中，传感器技术的实际应用是不可或缺的。以美国中西部的玉米种植为例，传感器网络覆盖了大片农田，每平方公里设置约100个传感器。这些传感器每隔15分钟就会记录一次土壤湿度、温度和光照强度等参数，实时传输数据至中心数据库。这意味着农民可精确了解农田环境的变化，及时调整种植策略，提高作物产量。相比传统的人工监测方法，传感器技术大幅减少了人力成本，提升了农作物监测的效率。
1.2 大数据技术
大数据技术在农业智能监测中展现出强大的数据处理和分析能力。以中国江苏省水稻种植为例，大数据平台整合了来自传感器、气象站以及农业机械的数据，每天处理的数据量高达几十TB。通过对这些数据进行深度分析，农业专家能够准确预测病虫害爆发的风险、优化灌溉和施肥方案，从而提高作物的质量和产量。这种全面的数据分析为农业生产提供了科学的支持，为农民的决策提供了重要依据。
1.3 人工智能技术
人工智能技术在农作物智能监测中的实际应用日益广泛。例如，澳大利亚的葡萄园利用机器学习算法对葡萄生长情况进行预测，并及时调整农业活动。这些算法根据历史数据和实时传感器数据，准确预测了葡萄的生长趋势和成熟时间，帮助农民做出科学决策，提高了葡萄的品质和产量。人工智能技术的广泛运用使农业生产变得更加智能化和高效化[2]。
1.4 精准灌溉与科学施肥技术
精准灌溉与科学施肥技术在全球范围内都有广泛的应用。以以色列的沙漠农业为例，精准灌溉技术通过传感器监测土壤湿度和植物需水量，实现了水资源的有效利用，每公顷节约水资源高达50%以上。同时，科学施肥技术通过传感器监测土壤养分含量，精确调配化肥的施用量，减少了农药的使用，保护了土壤生态环境，提高了农产品的质量。
1.5 病虫害智能监测技术
在农作物智能监测中，及时监测和防治病虫害至关重要。以巴西的大豆种植为例，农民利用图像识别技术监测大豆田间的病虫害情况。通过无人机和高分辨率相机拍摄田间图像，结合人工智能算法分析，能够准确识别并定位病虫害的种类和分布情况[3]。这样的监测系统帮助农民及时采取防治措施，减少了农药的使用量，提高了大豆的产量和品质。
信息技术的应用对农作物产量及品质的影响
2.1 增加农作物的产量
信息技术在农作物智能监测中发挥着关键的促进作用，其中最显著的贡献之一是对农作物产量的提升。通过传感器技术，农田中的环境参数得到实时监测，大数据分析则整合了多源数据，包括土壤状态、气象信息和作物生长情况等。这使得农民能够更精准地制定农业生产策略，根据实际需求调整灌溉、施肥和农药使用等关键决策。信息技术的实时监测和数据分析，使农民能够更准确地把握作物的生长状况，及时发现问题并采取措施[4]。这种精准的管理有助于避免产量损失，提高了农作物的适应能力和整体生产效率。
2.2 提升农作物的品质
除了增加产量，信息技术还提升了农作物的品质，进一步促进智能监测的发展。传感器技术和人工智能技术的应用，使农民能够更精确地了解作物的生长环境和生理状态。这有助于优化农业管理，提高农作物的品质。通过实时监测土壤养分含量、光照强度以及其他影响作物品质的因素，信息技术可以精细调整施肥方案和生长环境，以满足农产品市场的高品质需求[5]。这种高效、精准的管理方式使农产品更具市场竞争力，为农民创造更为可观的经济效益。
面临挑战
3.1 网络通信
在信息技术应用于农作物智能监测的过程中，网络通信方面存在着一系列挑战。农田往往分布在偏远地区，网络覆盖不完善可能导致数据传输延迟、丢失或不稳定。特别是无线传感器网络（WSN）的使用，需要建立稳定的通信链路，以确保传感器数据能够及时、准确地传输至中心数据库。解决网络通信问题需要综合考虑卫星通信、物联网技术等手段，以提高农田信息化系统的稳定性和覆盖范围。
3.2 大数据安全
随着大数据技术的广泛应用，农作物智能监测面临着大数据安全的挑战。农业生产中的大量数据，包括土壤、气象、作物生长等信息，一旦泄露或被恶意利用，将对农业生产和农民利益产生不可预测的影响。因此，确保大数据的安全性、完整性和隐私保护成为信息技术在农业中应用的一个亟待解决的问题。加强数据加密、权限管理等措施，制定相关法规和标准，是解决大数据安全挑战的必要手段。
解决措施
4.1 网络通信
(1)基础设施建设
加强农村地区的网络基础设施建设，特别是提升无线通信覆盖范围和质量。通过引入新的通信技术，例如5G技术，可以提高网络速度和稳定性，从而更好地支持农作物智能监测系统的运行。
(2)多元化通信手段
采用多元化的通信手段，如卫星通信、物联网技术和长距离无线通信技术，以确保即使在偏远地区也能获得稳定的网络连接。这样的混合通信方案将提高整个系统的鲁棒性，使其更适应多样化的农田环境。
4.2 大数据安全
(1)数据加密与隐私保护
加强对农作物智能监测系统中数据的加密和隐私保护措施。采用先进的加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，建立健全的隐私政策，明确数据的收集、使用和分享原则，保护农民和农业相关方的隐私权益[6]。
(2)完善法规和标准
制定并完善相关的法规和标准，规范农业大数据的采集、存储、处理和分享流程。明确数据所有权和责任，规范数据的合法使用，防范不当行为。这将为整个农业信息化系统提供一个稳定和可信赖的框架。
(3)安全培训和意识提升
对参与信息技术应用的从业人员进行安全培训，提升其对大数据安全的意识。建立定期的安全演练机制，提高应对突发事件的应急能力。通过全员参与，形成一个共同维护大数据安全的良好氛围。
结语
信息技术在农作物智能监测中的应用对提高农业生产水平具有显著的促进作用。传感器技术的实时监测、大数据技术的全面分析、人工智能技术的智能决策，以及精准灌溉与科学施肥技术、病虫害智能监测技术的综合运用，使农民能够更科学、精准地管理农田。然而，信息技术应用中所面临的挑战不容忽视，特别是网络通信和大数据安全问题。通过采取有效的解决措施，包括基础设施建设、多元化通信手段、数据加密与隐私保护、法规和标准制定、安全培训与意识提升等，能更好地推动信息技术在农业领域的发展，实现农作物智能监测的稳定性和可靠性。
参考文献：
[1]喻小平,闫德林.应用传感器探测技术的农田智能监测系统[J].电脑编程技巧与维护. 2023(7):127-129+136.
[2]马洪涛.现代化技术在农业种植中的应用用[J].新农业. 2023(5):7-9.
[3]张蒙,刘倩.浅析大数据分析技术在农业智能监测的相关应用[J].科技与创新. 2023(10):176-178.
[4]彭晶鑫.物联网在智慧农业新模式中的应用[J].电子技术. 2023, 52(1):325-327.
[5]黄灿洋,滕道祥.智慧农业的监测系统设计[J].电子技术. 2020, 49(12):50-51.
[6]毕慧萍,王苗苗.基于GIS的农作物病虫害智能监测方法[J].农业工程技术. 2021,41(36):16-17+19.
作者单位：山东省临沂市沂南县铜井镇农业综合服务中心
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.17.037
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