時代的車輪滾滾向前，技術(shù)迭代的步伐不斷加快，為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入了核心動力。如今的農(nóng)業(yè)已從過去靠天吃飯的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，發(fā)展成為精準可控的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)在此過程中發(fā)揮了舉足輕重的作用。
一、物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的應用概述
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為一種通過傳感器、互聯(lián)網(wǎng)以及無線通信等技術(shù)進行信息傳輸和處理的新型技術(shù)，能夠通過多種傳感器及設備進行數(shù)據(jù)收集，并以互聯(lián)網(wǎng)為媒介來傳輸、分析和處理大量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)任意時間或地點下的物與物、物與人之間的互聯(lián)互通以及管控監(jiān)制，從而達到信息監(jiān)控、數(shù)據(jù)識別、追蹤管控的目的。物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)上的應用即通過連接各種傳感器和設備，實現(xiàn)農(nóng)田實時數(shù)據(jù)的收集和傳輸。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)中的落地，依賴“三層架構(gòu)" 的協(xié)同：
感知層：通過各類農(nóng)業(yè)專用傳感器，實時采集農(nóng)田環(huán)境、作物狀態(tài)、水分消耗數(shù)據(jù)；
傳輸層：利用低功耗廣域網(wǎng)，將感知數(shù)據(jù)低成本、長距離傳輸至云端平臺；
應用層：通過大數(shù)據(jù)分析、AI 決策模型，為農(nóng)戶提供 “監(jiān)測—預警—控制"全流程服務，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準化、自動化。
二、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)中的應用
（一）環(huán)境監(jiān)測
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，物聯(lián)網(wǎng)傳感器被廣泛應用于溫室和農(nóng)田，實時采集農(nóng)業(yè)環(huán)境的信息。這些多類型的傳感器如同監(jiān)測的“眼睛"和“觸角"，及時捕捉環(huán)境中的各種因素，例如土壤酸堿度、土壤養(yǎng)分含量（包含氮磷鉀等因素），以及空氣中的溫濕度、光照、二氧化碳濃度等氣候因子，構(gòu)建起農(nóng)田環(huán)境網(wǎng)絡，綜合全面地反映當前的農(nóng)作物的種植環(huán)境。
（二）病蟲害預防
物聯(lián)網(wǎng)通過 “環(huán)境預警 + 圖像識別" 雙模式構(gòu)建病蟲害防控體系。一方面，環(huán)境傳感器實時監(jiān)測溫濕度、二氧化碳濃度等易誘發(fā)病蟲害的指標，當數(shù)據(jù)超出安全閾值時，云平臺立即推送預警信息，指導農(nóng)戶調(diào)整環(huán)境參數(shù)；另一方面，田間高清攝像頭或無人機可定期采集作物圖像，結(jié)合 AI 圖像識別技術(shù)，可識別蚜蟲、白粉病等病蟲害種類及發(fā)生范圍，及早進行預防。
（三）作物生長狀態(tài)測量
通過在田間與溫室安裝葉綠素熒光傳感器、莖稈直徑測量儀、果樹體積掃描設備等，無需破壞作物即可獲得相關(guān)數(shù)據(jù)——作物葉片的葉綠素含量、莖稈的生長發(fā)育情況（如粗度、高度）、果實的生長速度和大小等作物生長指標，實現(xiàn)從“經(jīng)驗判斷"到“數(shù)據(jù)量化"的生長管理升級。
這些數(shù)據(jù)能夠反映作物的健康狀況和生長趨勢，當相關(guān)指標出現(xiàn)異常時，云平臺通過對比正常生長模型和歷史數(shù)據(jù)，能夠及時發(fā)出預警，指導農(nóng)戶提前采取防治措施，避免損失。
此外，平臺還可根據(jù)生長數(shù)據(jù)預測采收時間，幫助農(nóng)戶合理安排采摘、銷售計劃，提升作物品質(zhì)與市場競爭力。
從環(huán)境監(jiān)測的實時感知，到病蟲害防控，再到作物生長狀態(tài)的量化管理，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以 “三層架構(gòu)"為支撐，重塑農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié) ，幫助農(nóng)戶降本增效，讓作物品質(zhì)與產(chǎn)量實現(xiàn)雙重提升。這種技術(shù)與農(nóng)業(yè)的深度融合，不僅是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的重要抓手，更與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略同頻共振，為解決 “怎樣種好地" 的時代命題提供了可行路徑。
