本文首先阐述了智能传感器的概念、特征和实现方法，从而引入了农业智能传感器的应用和当前我国农业智能传感器的挑战与措施。

随着物联网的普及以及科学水平的提高，智慧农业开始崛起，全国各地也开始大力发展智慧农业，智慧农业依靠物联网技术促进了农业领域自动化、智能化、便利化的发展。农业智能传感器由此被逐渐重视，开始在农业发展领域中扮演着越来越重要的角色。

一、

农业智能传感器的构成

作为信息化时代感知层的关键技术，智能传感器在农业领域的应用范围十分广阔。农业生产环境复杂，多目标监测需求下，通常需要多个传感器单元，高度智能化下控制单元具备对传感器数据进行数字转换、数据处理、数据存储等功能，通信单元作为农业智能传感器与外界通信的接口，负责与外部网络的信息交互。在智慧农业背景下，配套的智能算法更是实现农业传感器智能化的关键。

农业生产具有多样性，应用于农业领域的智能传感器逐渐发展形成一个种类繁多的技术领域。根据农业智能传感器检测对象的不同，大致分为：

1.生命信息智能传感器技术

2.环境信息智能传感器技术

3.食品品质与安全智能传感技术

生命信息智能传感技术是指对动植物生长过程中的生长信息和生理信息进行感知的智能传感技术。植物生长信息和生理信息的检测传感器主要包括植物茎秆直径、植物径流、植物叶片叶绿素含量、植物叶片厚度、植物归一化植被指数等智能传感器。动物生命信息的检测传感器主要包括动物行为、呼吸、脉象、体温等智能传感器。

环境信息智能传感器技术是指对动植物生存所需的环境要素进行监测的智能传感技术。环境信息智能传感器主要包括土壤类、气象类、水体类、畜禽类等智能传感器。

土壤类智能传感器应用于土壤温湿度、电导率、酸碱度、氮磷钾养分、农药含量等监测。

气象类智能传感器应用于环境温湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、氨气浓度、光照度等监测。

水体类智能传感器应用于水产养殖水体温度、酸碱度、溶解氧、电导率、浊度等监测。低成本、小型化、高精度、多参数、寿命长以及集成感知的环境信息

智能传感器是目前环境信息智能传感技术的研究重点。畜禽类智能传感器应用于畜禽养殖环境中温度、湿度、氨气、硫化氢、二氧化碳、二氧化硫、光照等环境参数的监测与调控。

农产品品质与安全智能传感技术是指对新鲜果蔬、果汁、食品、农副产品等品质与安全监测的智能传感技术，主要包括嗅觉、味觉、视觉、听觉等智能传感技术。嗅觉智能传感技术应用于新鲜果蔬品质的成熟度、新鲜度、腐败度等无损检测。味觉智能传感技术应用于果蔬汁制品味道、成分、添加剂等监测。视觉智能传感技术应用于农产品分级、外部品质、受损情况等监测。听觉智能传感技术应用于果蔬内部品质缺陷、水果硬度等监测。

二、

生命信息智能传感器

1.

植物生理信息智能传感器

植物的含水率、叶绿素、植物径流、植物叶片厚度、植物茎秆直径等代表植物生长和生理信息，其检测/监测有助于获取植物的生长和生理状态，对植物的生长进行评价，为农业生产管理提供科学依据和指导建议。

目前对植物生长和生理信息采集主要采用的是基于光学的智能传感器技术。中国有研究人员采用光学传感器配合STC12C5A60S2单片机，研发出植物叶片叶绿素含量检测仪，具有便携、无损测量、可视化、测量误差小的优点，测量响应时间小于2s。有学者以近红外光谱分析技术为基础，采用AT89C52作为控制核心，使用TCL7135实现模数转换功能，设计出便携式的玉米叶片含水率检测仪，测量误差小于0.2%，装置体积小、测量精度高和稳定性好。

浙江大学智能生物产业装备创新团队采用自主研制可穿戴的柔性植物径流传感器，结合无线通信模块，实现对植物径流的无损在线实时监测。智能传感器技术更是实现无土栽培监控系统的关键，温、湿度、光强、PH值、营养液浓度、二氧化碳传感器等集成，加载无线传感器网路和智能算法便可实现，便于使研究者获取无土栽培关键参数。

2.

动物生命信息智能传感器

对动物的体温、行为、呼吸、血压等动物生长和生理信息的监测，有助于对动物生长发育状态做出客观评价，尤其是识别动物的特殊状态（如患病症状），可及时采取有效应对措施来降低损失。现代智能传感器具有高效率和低成本的优势，相较于传统的人工观察，对现代大规模养殖工厂更具有应用价值。

加拿大Shayan Sharif等智慧畜禽管理的关键在于智能传感器、农场管理自动化进程和数据驱动的决策平台，其中，智能传感器实时收集多目标畜禽操作参数，也是智慧畜禽管理的核心环节,智慧畜禽管理系统的使用有助于有效预防畜禽疾病，同时为消费者提供透明的肉类产品生产过程。

山东农业大学研究人员利用微控制器、无线通信模块和振动、姿态、温度传感器设计出一套监测奶牛发情行为的智能传感器，用来监测奶牛行走步数、静卧时间、行走时间和体表温度，建立上述四个参数与奶牛发情概率的学习向量量化神经网络模型，可以准确快速的判断出奶牛是否处于发情状态和预测奶牛发情日期。

南京农业大学采用红外线、水流量、射频识别传感器，STM32微控制器和ZigBee无线通信模块设计出监测母猪饮水行为的智能传感器及管理信息系统，实现群养母猪饮水频率监测准确率100%，还具有实时远程监测功能。浦雪峰等人采用图像传感器、三星S3C2410、通用无线分组业务无线通信模块设计出监控群养猪行为的智能传感器，实现疑似患病病猪的自动识别。

三、

环境信息智能传感器

01

3.2.1 水体环境类智能传感器

监测溶解氧、温度、酸碱度、盐度、电导率、氨氮等水体环境重要因子，有利于对水产养殖提供科学指导和提升水产养殖的水质，从而降低水产养殖成本、提高水产养殖产量，增加水产养殖经济效益。水产养殖智能化是农业数字经济的重要一环。

大连海洋大学研究人员采用温度、酸碱度、溶解氧、电导率以及浊度传感器、STM32C8T6微控制器、ZigBee和ESP8266无线通信模块构建低功耗的水质监测智能传感器，并建立水产养殖水质在线监测系统，提高了养殖效率同时节约了人力，促使科学水产养殖进一步智能化。

上海海洋大学研究人员集合水体盐度、酸碱度、氨氮、温度和溶解氧传感器，MSP430F149单片机和LoRa无线通信模块，研发出一款可视化水产养殖水质智能传感器，其所测水体溶解氧含量绝对误差小于0.12mg/L,温度绝对误差小于0.05℃，PH值绝对误差小于0.017，盐度绝对误差小于0.001%。

2.

土壤环境类智能传感器

农田土壤环境数据采集和研究是农业领域重点研究方向。靠人工的传统农田土壤数据采集方法耗时耗力，大规模种植的现代化农场，更需要发展多功能的土壤环境数据的智能传感器，可有助于提高农作物产量、改善土壤品质、防控农业面源污染具有重要的研究意义，同时也可助力于建设高标准农田。

南京信息工程大学研究人员采用温湿度、全球定位系统(Global Positioning System，GPS)位置传感器、STM32F103ZET6微控制器和华为MG323 GPRS无线通信模块，实时采集土壤的位置信息和温湿度信息，通过GPRS将采集的土壤信息传送到上位机中解析，并在MySQL数据库中存储。

华中农业大学的研究人员采用土壤水分、霍尔、超声波传感器，STM32微控制器，SIM900A GPRS无线通信模块，研发出移动式智能传感器，采用自走式循环轮检对西瓜土壤信息进行检测，提高了土壤信息采集效率。而西安科技大学学者则采用温、湿度和PH值传感器，土壤养分速测仪，Android和STM32F103微控制器，LoRa和ZigBee无线通信模块，针对耕地面积大小采用不同智能传感器对土壤参数进行测量，分析测量结果后配置土壤营养配方，实现对耕地土壤科学施肥和精准施肥。

3.

畜禽环境类智能传感器

对养殖环境中温度、湿度、氨气、硫化氢、二氧化碳、二氧化硫、光照等环境参数的监测与调控，有助于为畜禽提供适宜的生产环境，保证畜禽安全、畜牧环保和畜禽产品质量安全等问题，是现代规模化畜禽养殖的重要技术支撑。同时，畜禽生长过程中产生的甲烷、甲醇和二氧化碳等，对生态环境也具有一定威胁。

各种家禽生产环境的实时监测系统对于精准畜牧师非常有价值的，低成本、轻重量、模块化和可移植性好的传感器研究意义重大。河北农业大学研究人员等采用模块化方法构建了畜禽养殖远程监测系统，采用了SHT30温湿度传感器（瑞士Sensirion）、MH-Z19B型二氧化碳传感器（郑州炜盛）、电化学氨气和硫化氢传感器（日本Nemoto）、以及激光SDS011PM2.5/PM10激光传感器来获取畜禽环境，并选用了STM32L0微控制器、LoRa通信模块（AI-thinker Ra-02射频模块和SX127通信模块）、GPRS模块等共同构建实现，最终实现对鸡舍环境的实时远程监测，有助于为鸡舍生产管理提供技术支撑。

重庆师范团队则选择STC89C单片机、温度传感器（美国SALLAS）、MQ-2烟雾传感器（郑州炜盛）和ADC0809转换器来获取畜禽环境的温度和烟雾浓度，当温度和烟雾浓度参数超出预设范围，系统将自动识别并报警。也有学者以STM32F103为主控制器，配置了MQ135空气污染传感器（郑州炜盛）监测二氧化硫和氨气、以及湿度传感器DHT11（广州奥松）和温度传感器DS18B20（美国SALLAS）来实时监测牛舍环境情况，同时还研发了空气提纯盒（气泵、压缩机、加热板和风扇）来调控牛舍环境来保证牛的健康生长、繁殖和育肥。

4.

气象环境类智能传感器

对二氧化碳浓度、氧气浓度、氨气浓度、光照、温度、湿度等气象环境信息的监测，有助于调控改善农作物和动物生长环境，而氨气、二氧化碳、氧化亚氮、甲烷等农业污染气体的监测，有助于促进农业生态可持续发展。设施农业更需要实时监测温室大棚内气象环境信息，来维持最适宜农作物生长的环境。

例如吉林大学研究人员采用S300红外二氧化碳、光照度和温、湿度传感器，STM32F103R微控制器，NR24L0无线通信模块，研发出温室环境信息智能传感器，智能传感器将数据上传至基于 LabVIEW设计的上位机终端，即可实时监测温室大棚内的环境信息。

西南石油大学研究人员采用土壤温湿度、光照、土壤电导率、PH值和空气温室度传感器，EFM32G222F128微控制器和LoRa无线通信模块，也设计出监测农田环境信息的智能传感器。也有学者采用酸碱度、电化学传感器、光照度、湿度、二氧化碳、水位、定时器传感器，Arduino微控制器及WRTnode无线通信模块，研发出监测气雾栽培环境信息的智能传感器，减少了气雾栽培中人工监视和控制过程的复杂度，提高了气雾栽培的可靠性和可用性，为植物学家提供植物生长与营养参数和生长环境相关联的信息。

四、

农产品品质与安全监测智能传感器

农产品品质检测对产品分级、溯源和维护食品安全有重要意义。模拟人类感官的电子鼻、电子舌、光谱、声波等技术可有效检测农产品品质和安全，尤其在食品安全愈发重视的当下，相比于以上传统农业智能传感器，这类新兴智能传感器技术发展潜力巨大。

有研究人员使用PEN3电子鼻（Airsense，德国）和SA402B电子舌传感器（Insent，日本），对191株不同乳酸乳球菌制备的发酵乳进行感官研究，分析不同产酸和蛋白水解程度的菌株对发酵乳风味品质的影响，为开发不同风味的发酵乳提供了新方向。华中科技大学学者采用FOX4000电子鼻（AlphaMOS，法国）采集不同品种和产地鸡蛋挥发性物质响应数据，并建立鉴别模型来实现鸡蛋产地和品种判别，准确率分别达98.36%和97.65%；而采用USB2000+光纤光谱仪传感器采集数据所鉴别的产地和品种预测准确率97%和97.78%，这表明低成本的电子鼻产品相比于传统昂贵大体积光谱设备，具有更好的检测效果。

通过以上不同应用场景中的农业智能传感器，相比于传统检测技术，具有节约人力、降低成本和提高效率等优势，部分传感器还具有实时动态监测的性能，这为数字农业的大数据分析提供了基础数据。农业智能传感器也成为目前智慧农业感知层技术研究的热门方向。

五、

中国农业智能传感器技术问题与措施

我国智慧农业发展起步晚于西方农业发达国家，中国农业智能传感器技术在农业专用芯片、硬件集成度、传感器算法、制造成本、技术生态、数据通信安全、无线网络功耗、应用推广、高端农业传感器、技术创新、使用寿命、抗干扰等多个方面存在问题。具体如下：

1.

核心微控制器方面

农业智能传感器中，核心微控制器负责传感器信号转换、数据处理及存储。近两年受国外发达国家对中国高端科技的封锁与新冠疫情的影响，芯片价格暴涨。以国外ST公司STM32F103RCT6微控制器为例，2021年6月相比于2020年1月价格增幅达479%。微控制器价格巨幅上涨，不仅增加农业智能传感器生产成本，同时还间接增大了农业生产成本，对于中国农业信息安全也是隐患。

国产芯片研发起步较晚，目前国产芯片企业聚焦于消费、桌面级、手机终端、汽车等领域，尚无专门研发“农业芯”的芯片企业。农业智能传感器一般需要集成多种类型传感器，这就要求“农业芯”具有较多的通信资源和计算资源，从而满足终端农业大数据处理需求。

措施

积极推动研发“农业芯”

鼓励具有高端核心农业芯片制造技术知识产权的高科技企业和半导体芯片企业，面向市场需求结合自身技术积累，积极自主研发低成本、高可靠性、高稳定性的农业芯片；引导农业科技人员使用国产芯片，并辅以适当奖励和支持；鼓励高校、研究所和企业的IT从业人员研发“农业芯”的软件、算法、驱动程序等配套技术，促进形成良好技术生态环境；完善农业芯片科研成果转化机制，从而减少对国外产品的依赖。

2.

农业传感器方面

目前，我国使用的中、高质量传感元器件几乎100%进口国外产品，90%传感器芯片来自于国外品牌。国产传感器企业以仿制或组装国外同类产品居多、自主研发创新少，导致核心技术积累不足，落后于发达国家。

小型国产传感器企业难以投入如此大的时间、人力成本来研发。国内高端传感器生产制造设备主要靠进口，不具有高端核心制造技术的知识产权。中低端国产传感器器件在使用寿命、可靠性、性能指标上远低于国外成熟产品。

措施

研发高性能农业传感器

促进农学、纳米材料、微电子、通信等学科的交叉融合，加强农业传感器的研发力量。在高性能传感器研发上，推动基于MEMs工艺的高集成度农业智能传感器的自主研发，降低价格成本的同时推动农业智能传感器的大范围推广应用，形成从研发到生产的完善产业链。加快应用于农产品品质监测的新型高端传感器技术研发，为食品安全助力护航。

3.

无线通信技术方面

利用无线通信技术进行数据传输，实现实时在线监控、大数据分析、存储和共享功能，是智能传感器的特点之一。面对农业复杂环境和农业生产管理监测需求，单一农业智能传感器需借助无线传感网络才能凸显其优越性。无线传感网络受限于无线信道的物理特性，高山、树木、建筑物、障碍物等地形地势以及自然界风雨雷电均对其产生影响。

同时，受传感器能耗影响和无线通信距离要求限制，传输数据有限。目前，尚没有针对农业领域的无线通信协议标准，不同的农业智能传感器由于通信问题可能无法实现在同一无线网络下共同工作，传感节点的自组织能力不足，无线通信技术的通用性待提高。此外，无线传感网络相比有线传输更容易被监听、入侵、破坏，安全性、抗干扰能力较差。面对农业大规模应用及无人值守工作条件，传感节点的通信维护是个难题。

措施

构建农业专用无线传感网络

加快偏远地区5G基站等通信基础设施建设，尽早完成全国各地区通信网络全覆盖。鼓励企业研发具有自主知识产权的无线传感网络操作系统，开发具有低成本、低功耗、高精度优势的无线传感网络时间同步算法。自主研发构建具有低能耗、低成本、通用性、信息安全，实时性、智能性等功能的农业专用无线传感网络。

建立统一的农业无线传感网络通信协议标准，使不同农业智能传感器具备在同一无线通信网络下共同工作的能力。积极探索区块链技术在农业通信安全领域的大规模运用。针对信息安全问题出台相应政策维护国家农业信息安全，完善农业信息安全相关法律。

4.

传感器数据处理和应用方面

农业智能传感器一般需要实现多对象检测，还包括农业生产的环境因子监测。农业温湿度环境复杂多变，引发传感器采集数据误差和精度低，往往导致传感器测得的数据不可用。数据处理受限于农业智能传感器节点功耗和芯片资源限制，所采用的多传感器融合算法较简单，对数据精度的提高范围有限。

针对大规模、多组分农业智能传感器节点的海量数据处理算法，目前发展还不成熟。同时，农业数据的共享和交易服务相比于国外发达国家缺失，实现农业大数据的最大化利用。

措施

开发高精度传感器智能算法

基于不同应用情境，传感器算法的实现可采取两种应用形式：一是内嵌于农业智能传感器微控制器中的数据处理算法，近处理该农业智能传感器所采集的数据。二是布置在后台服务器的传感器算法，该算法可处理智慧农业物联网中多农业智能传感器节点上传的大量数据。

因此，研发高性能传感器数据算法也有两种途径：

1.研发针对单一传感器节点的资源需求少、能耗低的多数据融合高精度处理算法。

2.探索人工智能算法、区块链技术、大数据技术、机器学习技术在海量农业智能传感器数据处理领域的运用。

来源：知网《中国农业智能传感器的应用、问题与发展》信息综合

总结

展望

面向智慧农业及农业大数据对农业智能传感器的紧迫需求，这文章在智能传感器定义、特征及实现形式的基础上分析了中国农业智能传感器的发展和应用，分别从植物、动物、环境、水体、食品品质等不同方面对农业智能传感器的实现方式和效果进行了介绍。

分析发现，我国目前农业智能传感器多采用模块化（非集成化）方式实现，集成化程度偏低，尚不具备智能传感器的四自特征和低成本高性能，进口产品依赖严重，最后，分别从芯片、传感器、无线传输网络和智能算法方面对我国农业智能传感器的发展提出了问题和措施。

未来，在推动乡村振兴与农业现代化的进程中，以农业智能传感器及相关技术为支撑，一是有助于实现农业生产的低成本快速检测和连续监测，提高农业生产的实时反馈能力；二是有助于农业生产、生态环境的监测与管控，从源头上助力农业面源污染治理，减少农业生产中的污染排放；三是有助于农民增收，在智慧农业的发展与推动下，农业智能传感器技术有利于农业生产效率提升，助力实现农业增效农民增收。因此，在智慧农业快速发展的当下，农业智能传感器的中国智造之举至关重要。

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