农业智能传感器在温室大棚的应用现状分析

中图分类号：S625

1 农业智能传感器的类型

1.1 光照度传感器

可以实时监测光照的强度，有效的帮助产量的分析，提高农作物的产量，工作原理是将光照强度值转为电压值，主要用于农业林业温室大棚培育等。其采用热点效应原理，最主要是使用了对弱光性有较高反应的探测部件。在线性范围内，输出信号与太阳辐射度成正比。当然，光照度传感器还有很多种分类，有的分类甚至对上面介绍的结构进行了优化，尤其是为了减小温度的影响，光照度传感器还应用了温度补偿线路，这样很大程度上提高了光照度传感器的灵敏度和探测能力。

1.2 光合有效辐射传感器

采用体积小巧化设计，测量精度高，响应速度快，互换性好，实现低成本，低价格，安装方式简单方便。光合有效辐射是植物生长中重要的环境要素。在设施农业或园艺研究中，应根据植物品种以及其所处的生育期，来确定最佳光照强度以及光照时长。例如，相比于结籽和收获期，植物通常在营养和生殖生长阶段需要更多更强的光照。因此，在设施农业或园艺中，合理调控光合有效辐射，不仅能有效节约光照电力，还能促进产量提高。

1.3 大气温湿压传感器

监测大气的实时温湿压，可以帮助大棚精准控水施肥，有效的减少病虫害的发生。为作物创造最佳生长环境，还能助力用户进行精准灌溉与施肥，提高水肥利用率，并且通过对环境参数的监测提前预警病虫害，降低病虫害发生风险，同时其采集的数据可用于分析总结，帮助用户优化种植管理，提高管理效率，最终保障作物的品质和产量。

1.4 二氧化碳浓度传感器

在智慧农业大棚中，适合的二氧化碳浓度，可以促进植物的光合作用，提高产量，二氧化碳传感器在智慧农业中发挥巨大作用，二氧化碳传感器可以控制空气二氧化碳的含量，为作物提供一个良好的环境。

1.5 土壤湿度传感器

自我管理与自适应：具有自检验、自诊断、自寻故障、自恢复功能具有判断、决策、自动量程切换与控制功能。

自我辨识与运算处理：具有从噪声中辨识微弱信号与消噪的功能具有多维空间的图像辨识与模式识别功能 [1]。

1.6 土壤水分电导率传感器

该传感器性能稳定，灵敏度高，是观测和研究盐渍土的发生、演变、改良以及水盐动态的重要工具。通过测量土壤的介电常数，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。可测量土壤水分的体积百分比，是符合目前国际标准的土壤水分测量方法。

1.7 土壤 pH 值传感器

土壤 pH 传感器是一种用于检测土壤酸碱度的设备，具有高精准度、快速响应和稳定输出的特点，能适应不同类型的土壤环境。该设备可以长期埋设于土壤之中，具备良好的耐电解性能和耐腐蚀性，且经过抽真空灌封处理，实现了全面的防水功能。

1.8 土壤氮磷钾传感器

合适的氮磷钾含量是植物生长的一个重要条件，氮磷钾过多或者缺乏，农作物生长就会受到影响。土壤氮磷钾传感器适用于检测土壤中氮磷钾的含量，通过检测土壤中氮磷钾的含量来判断土壤的肥沃程度，可以使人们更加方便的评估土壤情况。

1.9 叶面湿度传感器

当叶面有一定水汽时，叶面很容易受一些真菌和细菌疾病的感染。叶面湿度传感器能够测定叶面上湿度的存在以及持续的时间，这样研究者或生产者就能预知疾病的发生，从而对植物或农作物采取相关的保护措施。

2 农业智能传感器在温室大棚中的应用

现代化农业的发展离不开农业智能传感器技术支撑，传感器的广泛应用是必然趋势，科技兴农更是农业现代化的核心路径。温湿度传感器可以随时的检测。棚内空气与土壤的温湿度数据；光照传感器可以感知光照强度和时长，使农户有依据的做出措施，保障作物的光合作用；二氧化碳传感器可以动态检测二氧化碳浓度，使二氧化碳浓度保持在作物最高效光合作用的浓度；土壤传感器可以精准的测量土壤中各种养分含量，保证精准的施肥等等。各类农业智能传感器的使用，是实现了环境和作物生长状态的精准调控。是智慧农业在设施农业领域实现精细化管理，提质增效的重要实践，是推动农业现代化，精准化智能化方向的转型升级。传感器的使用保证了农产品的质量也提升了产量。因此，智慧农业有着广阔的发展空间[2]。

2.1 国内现状

近些年来，随着我国农业的快速发展，国内温室大棚对农业智能传感器的需求在提升，因为农业智能传感器在温室大棚种植中发挥着巨大作用，两者也在逐渐融合。例如北方冬季的蔬菜最大的生产基地山东寿光，其当地很多温室大棚都按章了各种智能传感器用以精确的测量温室大棚中的温度、湿度、光照等条件。保证蔬菜在低温时节也能很好的生长，使市场上有足够的新鲜蔬菜。南方的特色果蔬花卉种植区也是需要各种智能传感器的应用，从而保证其健康的生长，达到人们的需求。在技术层面，我国也在自主研发的农业智能传感器的道路上越走越远，其产品类型日益丰富，质量也在不断地提升。近几年有研究学者根据环境的需求设计出了由无线检测和远程数据共同组成的农田土壤温度与湿度监测系统，对农业空间数据传输做出了贡献。2009 年我国采用传感器技术设计了能实现自动部署信息节点和传输数据的作物水分状况监测系统，进一步使得农业生产者随时随地精确获取作物水分信息。

2.2 国外现状

在国际上，智慧农业的发展正在快速进行，所以农业智能传感器的应用已经成为提升农业生产效率与质量的关键路径。国外农业领域起步较国内早，技术水平高于国内，并且他们应用比较广泛。2008 年，国外学者在传感器技术得基础上，创新设计出具备定点灌溉和精准线性移动功能的灌溉系统。在病虫害防治方面，2009 年在法国和意大利出现了基于传感器的葡萄生产监测系统，监测葡萄的一系列生理参数以防止病虫害的侵袭[3]。

技术层面上，国外有许多相对成熟的农业智能传感器技术，并在温室大棚中成功应用传感器及传感器采用了电化学的原理，实现了精准测量温室内二氧化碳浓度的变化，为农户提供了数字化依据，有效的保证了农作物的健康生长。在温室大棚中温度、湿度、光照强度、土壤酸碱等环境参数，对农作物的生长影响重大。

二氧化碳传感器多采用导电率法和红外线二氧化碳分析仪测试法，是最常见的监测 CO2 含量的方法。其中导电率法是在温室中经常用到的测量方法，其测量原理是氢氧化钠溶液与 CO2 接触后会发生反应，反应会使导电率发生变化，进而体现出二氧化碳的浓度[4]。二氧化碳变送器则可以监测温室内的二氧化碳浓度，以调整通风换气时间，改善棚内二氧化碳浓度，为作物提供合适的生长环境。

这些智能传感器通过实时监测和调节环境条件，可以帮助提高植物的生长效率和质量，减少资源浪费和环境污染。同时，这些传感器还可以通过无线网络将数据传输到计算机或手机上，方便管理人员随时了解温室内的环境状况并做出相应的调整。

3 农业智能传感器在应用过程中面临的挑战

3.1 传感器性能与精度的挑战

全国各地的农业环境各有不同，有很大的差异化，所以不同地区、季节的植物生长对其传感器所需要的性能和精度有着很大区别。例如，在南方地区环境高温高湿，空气的中的水汽会对传感器有所侵蚀，会导致传感器损坏 可能会发生电路短路，其传感器所测量的数据准确性下降。在一些盐碱地地区，土壤里富含有过的盐分、矿物质、碱性物质等物质，土壤湿度传感器慧因为这些成分的干扰，导致测量准度有所下降。另外，对于一些测量含量较少测量物质的时候，传感器的精度往往难以满足实际需求，难以检测到该物质的含量变化。而且，农业传感器因长时间使用在农田里，由阳光直接照射，温度的影响也会导致传感器的部分部位有所损伤，导致精度有所下降，需要定期的维护，从而保证传感器所测量的数据准确性。

3.2 设备成本较高

智能温室的建设和维护成本相对较高，物料采购，设备安装调试需要专业技术团队的参与。同时，引入智能传感器本身的价格并不便宜，而且为了达到理想的结果也需要大量的精力和人力资源。智能大棚中的智能传感器等自动化设备需要定期进行维护，如果维护不及时或者不到位，就会出现设备故障等问题。对于普通农民来说，设备的维护成本较高，难以承受。此外，高精度、多功能的农业智能传感器普遍价格昂贵，这在一定程度上限制了其普及和应用。

3.3 操作门槛较高

智能温室主要应用智能传感器来收集信息，虽然自动化程度高，但操作门槛高。一些年长的农民可能没有那么熟练，部分农民可能无法准确操作温室设备，这将给温室的管理带来了很大的风险。目前，我国农民的平均年龄在逐渐上升，农村地区大多是中老年人在家务农。所以这些自动化技术对他们来说可能是一大难题，同时操作门槛较高也是影响农业智能传感器普及的一个重要因素 [5]。

3.4 数据传输通信

智能传感器在使用过程中，在数据传输方面存在一些问题，其一，大棚的结构都是钢质材料，会削弱无线信号，而植物的存在也会产生对信号的衰减影响，需研发抗干扰强，高适应性的通信技术。其二，需要对信号传输过程中的安全进行保护，建立加密体系，避免数据泄露和被篡改的情况发生；其三，需要探索低功耗信息传输技术和高效能的信息收集，解决效率问题；除此之外，还需科学合理地规划传感器网络的覆盖范围，并兼顾其扩展性，以此来适应不同农田布局和规模的多样化需求。传感器数据的传输和共享需要有可靠的网络和平台支持，而小部分农村地区可能缺乏稳定的网络和数据共享平台，最终导致传感器数据无法及时传输和共享 [6]。

4 结语

农业智能传感器是农业现代化的基础，其与温室大棚的深度结合，改变了传统的农业模式。通过对温湿度、光照强度、土壤情况等有关参数的准确实时检测，使农民对作物有了更清晰的判断基理。使农作物不仅提升了产量和品质，还降低了人工成本和各资源的消耗。如今，传感器的快速发展，产品更新迭代，精度和稳定性持续性向好的方面发展。传输由有线走向无线，人工智能数据处理的结合，使传感器作用的发挥程度显著提升。但是，农业智能传感器的推广使用过程中，遭遇了诸多困难和挑战。首先，传感器的精度和性能在复杂情况下并不平衡，其高成本的技术费有和购置费用，小农户没有能力承受；其次在偏远地区和复杂环境下，传感器的信号传输易受干扰，使得传输问题频发；此外，农户的技术和认知并不统一，所以并不是都具备操作传感器的能力，导致专业人才短缺，使得传感器效能不能充分发挥。

在未来，随着科技的进步，各方面的深度交叉融合，农业智能传感器将向着高性能、高精度、低功耗、智能化方向发展。农业智能传感器的使用是农业现代化发展的必然趋势，应用前景广阔。

参考文献

[1] 闫焕娜. 土壤湿度传感器的智能化研究[D]. 河北工业大学 ，2014.

[2] 赵自强 . 智慧农业背景下农业智能传感器应用现状分析 [J]. 安徽农学通报 ，2024，30（01）：106-109.

[3] 颜瑞， 王震， 李言浩等 . 中国农业智能传感器的应用 ､ 问题与发展 [J]. 农业大数据学报 ，2021，3（02）：3-15.

[4] 张燕 ， 毛莉君 . 传感器在农业智能温室中的应用 [J]. 农业工程 ，2017，7（06）：43-45.

[5] 苗君臣 ， 王睿昊 ， 尤达等 . 基于物联网的智能农业温室大 棚 监 测 系 统 [J]. 物 联 网 技 术 ，2023，13（10）：16-18.DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2023.10.004.

[6]Prem R， Abhratanu G ，Satadal A， et al. Internet of Things and smart sensors in agriculture： Scopes and challenges[J]. Journal of Agriculture and Food Research， 2023， 14.

作者简介：李鑫旺（2003—），男，汉族，河南濮阳人，本科，研究方向为农业工程专业。

基金项目：黄河科技学院 2024 年大学生创新创业计划项目：农业智能传感器的研究与设计（项目编号：2024xscxcy110）的研究成果之一；2024 年河南省大学生创新创业计划项目：植株医生——智能小车在大棚中的实践与应用（项目编号 S202411834020 ）研究成果之一；郑州市机械电子工程名师工作室成果之一；河南省机械工程名师工作室研究成果之一；河南省青年骨干教师资助项目：危险环境作业机器人研究与设计（项目编号：2021GGJS185）的研究成果之一。