物联网技术在农业自动化应用中的问题探析*

江艳华 ， 李 杰

（1.成都市技师学院，四川 成都 611743；2.成都工贸职业技术学院电气工程学院，四川 成都 611743）

农业物联网等新技术的推广应用是现代农业的重要发展方向之一。2019 年中央一号文件明确指出，应当深入实施数字农村战略，扩大现代农业物联网在农村领域的示范和应用[1]。将农业物联网技术应用在农业生产上，能够有效地提高种植、生产的效率，也能够对灾害防治等信息进行传输反馈，从而实现农机科学调度以及设备的高效利用等目标，形成一个有效、全面的农业技术应用管理机制与运营机制[2]。然而，与其应用潜力相比，物联网技术在农业自动化中仍面临一些重要问题和挑战，如安全与隐私问题、数据管理和分析问题等。可以通过加强网络安全措施、优化数据管理和分析方法、简化技术使用和降低成本、提高系统适应性和稳定性、推进教育和培训计划等一系列解决方案，推动物联网技术在农业自动化中的应用。

1 安全与隐私问题分析

1.1 农业自动化中的安全与隐私挑战

农业自动化的发展离不开物联网技术的应用，但同时也引发了一系列安全与隐私问题。农业系统中涉及大量的敏感数据，包括作物生长数据、灌溉计划、施肥计划等。数据在使用过程中会暴露于网络环境中，面临着操作失误、窃取、篡改、丢失等风险[3]。这些数据容易受到黑客攻击和未经授权的访问，导致农业生产和农业从业人员的利益受到损害。农业从业人员关于网络安全的意识和知识水平相对较低，容易成为网络攻击的弱点。他们可能在使用弱密码、未经加密的网络传输、未更新的软件和操作系统以及未经身份验证的设备等方面存在薄弱环节。由于物联网设备的数量庞大且分散在不同的农场和地理位置，设备的安全和管理变得复杂。这增加了设备遭受物理攻击、滥用或窃取的风险。

1.2 网络安全措施

农业自动化中的网络安全，可以通过一些网络安全措施进行改善，例如：1）加密是保护数据安全的关键技术。通过在数据传输和存储过程中使用加密算法，保护敏感数据免受未经授权的访问。同时，采用身份认证技术，确保只有授权人员可以访问系统和数据。2）权限管理是确保系统只向授权人员开放的重要措施。建立严格的权限管理策略，包括用户的身份验证、访问控制和操作审计等，可以有效限制非授权人员的访问和操作，并对关键操作进行监控和记录。3）定期维护和更新设备与软件也是确保网络安全的重要步骤。包括及时应用安全补丁、升级设备固件、更新密码、限制不必要的功能和关闭未使用的服务等，以减少潜在的安全漏洞和攻击面。

1.3 培训与意识教育

培训和意识教育是提高农业从业人员对安全问题的认识和防范意识的关键。该措施可以帮助他们了解常见的网络攻击类型、安全措施的重要性以及如何处理安全事件。培训内容应包括向农业从业人员介绍物联网技术的基本知识，强调网络安全的重要性等。培训计划还应涵盖识别和避免常见的网络攻击，例如钓鱼攻击、恶意软件和勒索软件等。此外，农业从业人员还应了解如何创建和管理密码、识别和报告安全漏洞，并进行紧急情况的响应和恢复。

除了培训，持续的意识教育也是必要的。通过定期提供安全提示、发送安全通知和组织安全会议等活动，可以增强农业从业人员对网络安全问题的关注和重视。通过加强网络安全措施、严格的权限管理和培训与意识教育，可以有效应对农业自动化中的安全与隐私问题。这些措施将有助于保护农业系统中的敏感数据，减少黑客攻击和未经授权的访问风险，并提高农业从业人员在网络安全方面的知识和技能水平。

2 数据管理问题分析

2.1 农业自动化中的数据管理和分析挑战

在农业系统中，涉及大量的数据收集、存储、处理和分析，这给数据管理和分析带来了一系列挑战。首先，农业系统中的数据源多样，包括传感器收集的气象数据、土壤条件数据、作物生长数据以及农业从业人员的管理记录等。这些数据可能来自不同的设备、不同的格式和不同的数据标准，使得数据的收集和整合变得复杂困难。其次，农业数据通常具有大容量、高速度和实时性的特点。大量的数据需要高效的存储和管理，而一些数据需要在实时性要求下进行传输和处理，以支持及时的决策和操作。最后，农业数据可能受到传感器误差、环境干扰等因素影响，导致数据出现准确性和一致性方面的问题。

2.2 数据集中管理

为了解决农业自动化中的数据管理问题，可以建立合理的数据管理系统。通过数据集中管理，将散乱的数据进行整合和统一管理，确保数据的一致性和完整性。首先，数据管理系统应包括数据收集、存储、备份和恢复机制，以及数据权限管理和数据质量控制等功能。其次，数据管理标准化体系建设的实施和应用是数据管理标准化工作的重要环节，涉及标准实施的规范性、可操作性和有效性等方面[4]。采用标准化通用的数据格式和数据标准，有助于实现不同数据源的集成和交互。这样可以降低数据转换和处理的复杂性，提高数据的可重复性和共享性。此外，利用数据集中管理系统提供的数据查询和分析功能，使得农业从业人员能够快速、方便地获取所需的数据，并进行数据的实时查询和分析，这将有助于农业决策的制定和优化。

2.3 数据分析与挖掘

为了更好地利用农业数据，可以利用机器学习和数据挖掘技术进行数据分析和挖掘，以发现其中的模式和规律，为农业决策提供参考。机器学习可以应用在农业数据的分类、预测和优化等方面。例如，通过训练机器学习模型来识别病虫害、预测作物产量和优化施肥方案等。而数据挖掘技术可以发现隐藏在数据背后的关联规则、趋势和异常，为农业管理和决策提供洞察和备选方案。为了实现数据分析和挖掘的效果，需要整合、清洗和预处理农业数据，以确保数据的质量和正确性。此外，还需要选择合适的算法和工具，并考虑数据隐私和安全的问题。

2.4 高效的数据传输和处理技术

农业物联网技术的重要目的之一是实现农业信息传播[5]。为了实现农业数据的实时处理和分析，需要采用高效的数据传输和处理技术，结合云计算和边缘计算的概念。首先，数据传输技术需要具备高速性和可靠性。在农业自动化中，传感器和设备产生的数据量巨大，需要采用高速的网络传输技术，如高带宽的无线网络或光纤网络，以确保数据的及时性和完整性。其次，云计算可以用于处理大规模的农业数据。通过将农业数据存储在云平台中，可以利用云计算资源进行数据处理和分析，以提高数据处理的效率和准确性。最后，云计算还可以为农业系统提供弹性和可扩展性，根据需求动态分配计算资源。同时，边缘计算可以用于实现实时数据处理和边缘分析。边缘计算将计算能力和存储资源移到离数据源更近的位置，可以减少数据传输的延迟和网络拥堵。通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以对数据进行即时响应，提供实时的决策支持和反馈。

3 技术复杂性与成本问题分析

3.1 农业自动化中的技术复杂性和成本挑战

在改善农产品质量与提升其安全性方面，物联网技术均表现出了良好的效能，在质量安全追溯阶段，物联网技术能打造出高水平的技术体系，该体系主要由信息采集、传送及查找三部分构成[6-7]。一方面，在农业自动化中，物联网技术的使用较为复杂、成本高昂。物联网技术在农业中的应用实践，很大程度上依赖于来自传感器的精密感知，但是传感器的准确度和分辨率越高，其成本也会越高[8]。物联网技术的应用涉及多个技术领域的综合，包括传感器技术、网络通信技术、数据处理技术等。农业从业人员需要具备一定的专业知识和技术技能，才能够理解和操作这些复杂的技术。另一方面，物联网设备和系统的采购、部署及维护成本较高。农业系统中需要大量的传感器、控制设备和通信设备，而这些设备的价格较高。此外，设备的安装和调试、系统的集成和配置等都需要专业的技术支持和人力成本。

3.2 简化和集成技术

为了应对农业自动化中的技术复杂性和成本问题，可以通过使用简化技术和技术集成，降低农业从业人员的技术门槛，提高技术的易用性。例如，提供用户友好的界面和操作指南，简化设备的安装和配置过程。将不同的技术整合到一个集成的系统中，减少不必要的复杂性和操作步骤，有助于农业从业人员更好地理解和应用物联网技术，降低技术的使用门槛。

3.3 开源硬件和软件推广使用

开源硬件和软件也是降低农业自动化成本的重要途径。开源硬件和软件具有更低的成本，并且具有广泛的社区支持和贡献。通过采用开源硬件和软件，农业从业人员可以降低设备和系统的采购成本，并且可以根据自己的需求进行自定义和定制，提高系统的灵活性和适应性。此外，开源社区中的开发者和用户可以共享经验和技术，提供帮助和支持，进一步降低技术使用的门槛和成本。通过开源社区的参与和合作，可以促进农业自动化技术的发展和创新。

4 适应性与可靠性问题分析

在农机设备中应用物联网技术，可以全方位掌握农作物的生长情况，主要包含生长地区土壤温湿度、水分、pH 值、光照强度等信息，并可以依据这些信息，确定农作物最理想的生长条件，进而增加农作物产量[9]。

在农业自动化系统中，适应性和可靠性是关键挑战之一。农业环境复杂多变，涉及不同类型的农作物、土壤条件、气候变化等因素，因此，物联网技术需要具备适应不同场景的能力。

1）不同农业场景对传感器和设备的需求不同。例如，有些农作物需要监测土壤湿度和气温，而其他作物可能需要监测光照和CO2浓度。因此，需要选择适合不同农业场景的传感器和设备，以满足不同需求和环境条件。

2）农业环境中存在许多不可控因素，如恶劣气候、自然灾害等，这可能影响物联网设备的正常运行。因此，需要构建具有弹性和容错能力的网络架构，以适应不同网络环境和设备的异常情况。这可以包括备用网络通信通道、设备冗余和自动故障切换等机制，以保证系统的可靠性和稳定性。

3）对农业自动化系统的定期维护和监控也是至关重要的。定期维护包括设备的检查、清洁和保养，以确保其正常工作。同时，对系统进行实时监测，可以及时检测和修复潜在的问题，避免系统故障和数据丢失。由于农业自动化系统的运行对农业从业人员工作和农作物生长具有重要影响，所以确保系统的可靠运行对于提高农业生产的效率和质量至关重要。

5 教育与培训问题分析

5.1 农业自动化中的教育和培训挑战

智慧农业的发展离不开高素质、有文化的新型农业人才[10]。农业从业人员通常缺乏物联网技术的基础知识，因为物联网技术涉及传感器、网络通信、数据处理、数据通信协议、云计算等复杂且新颖的概念和原理。如果没有提供相应的培训和教育，他们就无法理解和应用物联网技术。因此，应通过教授这些基本概念和原理，帮助学员建立起对物联网技术的基础理解。

此外，农业从业人员还需要掌握实际应用技能。为了满足他们的实际需求，需要制定有针对性的培训计划和课程。这些培训课程应侧重于培养实际应用技能，包括设备的安装和调试、系统的配置和集成、数据的采集和分析等。通过实际操作训练，学员可以掌握物联网技术在农业自动化中的具体应用。

为了提高培训效果，可以与专业机构、农业技术供应商和研究机构合作，共同开展培训和教育活动。通过整合资源，可以提供更全面、系统、专业的培训内容，以满足不同学员的不同需求。

5.2 专家咨询和支持

设立专门的咨询机构或提供专家咨询服务，对农业从业人员学习和应用物联网技术起到重要的支持和指导作用。专家咨询能够提供针对特定问题的解决方案和实施建议，帮助农业从业人员克服技术难题和挑战。此外，专家咨询还可以通过电话、电子邮件或在线会议等方式提供远程支持，解答问题。这样的服务能够为农业从业人员提供持续的专业支持和指导，使他们能够更好地学习和应用物联网技术。

5.3 合作与共享

在农业领域，促进合作与共享对于教育和培训能够起到积极的作用。这种合作可以涵盖资深专家与初学者之间的合作、资源的共享以及经验的交流等。通过参观其他先进的农业自动化项目，农业从业人员可以分享彼此的经验和教训，共同提高技术水平。此外，建立行业组织或网络平台，推动农业自动化技术的研究和教育，也可以促进相关领域内的合作与共享。

6 结语

随着物联网技术的不断演进和创新，未来可以探索更高效、可靠、节能的传感器和设备，以满足不同农业环境的需求；可以进一步提升农业系统的智能化水平和数据分析能力，通过深度学习和机器学习算法，实现更准确的农作物生长预测、病虫害监测和灾害预警等功能，提高农业生产的效率和质量；可以进一步提高农业自动化的可持续性，通过整合可再生能源和节能技术，减少对传统能源的依赖，并降低农业自动化系统的能耗及其对环境的影响。

综上所述，农业自动化中的物联网技术具有广阔的发展前景。通过解决技术复杂性与成本、适应性与可靠性、教育与培训等问题，可以推动农业自动化领域的进一步发展。