
Design and Application of Soilless Cultivation System in Smart Agriculture Based on AIoT
LINHai, HUANGDuhui, LIJingguo
Journal of Agriculture ›› 2025, Vol. 15 ›› Issue (7) : 57-64.
Design and Application of Soilless Cultivation System in Smart Agriculture Based on AIoT
In response to the pressing challenges of land resource scarcity, climate change, and environmental pollution, this study designs an AIoT-based smart soilless cultivation system that integrates soilless cultivation with modern information technology. The system aims to overcome the limitations of traditional agriculture and promote the development of agricultural automation, intelligence, and precision management. This system incorporates Internet of Things (IoT) sensing, computer vision, big data analytics, and machine learning technologies. It employs multi-source heterogeneous data fusion to analyze crop growth conditions, utilizes artificial intelligence algorithms for intelligent greenhouse environment regulation, and enables remote visual monitoring through web and mobile interfaces. The entire system is highly integrated in terms of hardware and software on the Jetson nano platform, offering excellent parallel computing capabilities and scalability. Experimental results demonstrate that, compared to the manually managed control group, vegetables under the intelligent regulation exhibited a 15.4% shorter growth cycle, a 17.0% increase in plant height, a 26.7% increase in leaf count, and a 27.4% improvement in plant weight. Additionally, the remote control interface proved to be convenient and efficient, validating the system's outstanding performance in promoting the modernization of soilless agricultural cultivation. This system provides robust technical support for the development of precision agriculture and has the potential to drive modern agriculture towards sustainable, efficient, and environmentally friendly development.
soilless cultivation / smart agriculture / Internet of Things / artificial intelligence / big data analysis / AIoT
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赵春江, 李瑾, 冯献. 面向2035年智慧农业发展战略研究[J]. 中国工程科学, 2021, 23(4):1-9.
发展智慧农业是推动我国农业高质量发展、促进乡村全面振兴的重要内容,开展智慧农业战略研究对于把握我国智慧农业中长期科技布局、厘清发展思路与方向具有积极意义。本文立足国家乡村振兴战略背景,剖析概括了农业高质量发展对智慧农业科技的宏观需求,详细分析了面向 2035 年智慧农业发展的战略构想、重点任务、发展路径。研究表明,发展智慧农业有助于解决现阶段我国农业质量效益不高、竞争力不强等问题,建议加快建立“品种选育 + 数字赋能 + 智能装备”有机融合的智慧农业产业技术体系,注重顶层设计、强化技术攻关、建立差异化补贴机制、坚持“产村”融合、加快应用型人才培养;结合不同经营主体特点、不同产业需求,梯次推进智慧农业发展,支持实现“机器替代人力、电脑替代人脑、自主技术竞争力增强”三大转变,保障我国由农业大国走向农业强国。
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吴吉义, 李文娟, 曹健, 等. 智能物联网AIoT研究综述[J]. 电信科学, 2021, 37(8):1-17.
智能物联网(artificial intelligence of things,AIoT)是人工智能与物联网技术相融合的产物,这一新兴概念在智慧城市、智能家居、智慧制造、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而AIoT相关技术研究仍处于初级阶段, 存在大量问题和挑战。首先简述了AIoT技术产生的背景,明晰其定义和应用场景。以此为契机,构建了一个新型的面向智能信息处理的云边端融合AIoT架构。在给出AIoT研究体系的基础上, 详细探讨并比较了其各组成技术模块,包括AI融合IoT数据采集、复杂事件处理及协同、云边端融合研究、AI融合IoT安全及隐私保护和AI融合应用服务等方面的研究现状和解决方案。最后, 论述了AIoT未来的研究方向和发展趋势。
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曹耀鹏, 刘厚诚. 大数据和农业物联网技术在智能温室环境控制中的应用——以济南科百智慧农业产业园为例[J]. 农业工程技术(温室园艺), 2021, 41(2):21.
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江琳莉, 史磊. 从梁平柚到梅州柚—区块链技术助力农产品溯源[J]. 农业大数据学报, 2020, 2(2):94-103.
农产品溯源,就是对农产品进行正向、逆向或不定向的追踪,从种植生产到消费者终端,通过专门的软件设备进行信息共享,为消费者服务。近些年来,随着越来越多食品安全事件发生,人们对农产品质量安全要求不断提高,传统农产品溯源模式在暴露出来越来越多问题的同时也愈发难以满足消费者的需求,亟需建立一套透明可信的农产品溯源体系来更好的保障农产品的质量安全。区块链技术本质上讲是一个共享数据库,储存在其中的数据信息具有不可伪造、不可篡改、全程追溯、公开透明等特点。借助区块链技术,结合物联网、AI技术、时间戳加密技术等构建以区块链技术为基础的农产品溯源体系,以实现对农业生产各环节的追溯。本文从梁平柚入手,以梅州柚为例,分析了传统追溯体系在梁平柚溯源中的应以及存在的问题。并对采用区块链技术的顺丰溯源在柚子产业中的应用进行案例分析,介绍了顺丰溯源体系的框架结构,并从种植信息采集上链、流通冷链运输、监管质检环节、消费环节等维度对顺丰的溯源机制进行分析论述。最后总结了区块链技术在其他农产品溯源中应用的案例以及目前所面对的困难与存在的问题,为进一步的创新发展奠定基础。
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孔繁涛, 朱孟帅, 孙坦. 现代信息技术在农业领域的应用分析与建议[J]. 智慧农业, 2019, 1(4):31.
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蒋心璐, 陈天恩, 王聪, 等. 农业害虫检测的深度学习算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(6):30-44.
害虫检测是害虫测报的关键步骤,对于害虫防治具有重要意义,也是保证农作物产量和品质的前提。近年来,随着卷积神经网络的迅速发展,害虫检测技术进入智能化时代,使用深度学习相关技术实现精确的害虫检测已成为研究人员重点关注的课题。为了促进深度学习害虫检测技术的发展,对检测算法和现有数据集进行综述。总结了当前面临的数据匮乏、小目标检测、多尺度检测和密集与遮挡检测等四大难点问题,并分析了其主要成因。重点针对以上难点问题,总结归纳了近年来提出的深度学习害虫检测算法的改进策略和技术细节,以及面向实际场景的应用算法,对比分析了各类算法的性能表现、改进策略的适用场景及其优缺点。从面向复杂检测场景、解决数据匮乏问题、模型增量更新和应用落地等方面分析并展望了未来的研究趋势。
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