劉國順，李朋彥，丁松爽，任天寶

河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草學(xué)院/國家煙草栽培生理生化研究基地/煙草行業(yè)煙草栽培重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/河南省生物炭工程技術(shù)研究中心，河南省鄭州市金水區(qū)文化路95號(hào) 450002

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是在地球表面露天進(jìn)行的有生命的社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)，它具有生產(chǎn)分散性、時(shí)空變異性、災(zāi)害突發(fā)性等人們用常規(guī)技術(shù)難以控制的基本特點(diǎn)，這是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)長期以來處于被動(dòng)地位的原因[1]。煙草是特殊的吸食性經(jīng)濟(jì)作物，消費(fèi)者及工業(yè)對(duì)煙草的產(chǎn)質(zhì)量要求較高，氣候條件、土壤養(yǎng)分、農(nóng)藝措施等都對(duì)煙草的生長發(fā)育與產(chǎn)質(zhì)量形成具有很大影響[2]。

目前我國煙草農(nóng)業(yè)正處于從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的過渡期。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化仍是“四化同步”的短腿，黨的十九大提出“實(shí)施鄉(xiāng)村振興”發(fā)展戰(zhàn)略，引導(dǎo)和推動(dòng)更多資本、技術(shù)、人才等要素向農(nóng)業(yè)農(nóng)村流動(dòng)，深化土地改革，推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)，故，依靠大量勞動(dòng)力耕作、管理的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)將難以為繼，發(fā)展集約化、規(guī)模化、信息化、自動(dòng)化、智能化管理的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)勢在必行。用現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)裝備農(nóng)業(yè)，用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)武裝農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)精細(xì)、低耗、高效、優(yōu)質(zhì)、環(huán)保、可持續(xù)發(fā)展的根本途徑，也是世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的新趨勢，更是我國農(nóng)業(yè)新技術(shù)革命的跨世紀(jì)工程。

1 物聯(lián)網(wǎng)概述

1.1 物聯(lián)網(wǎng)概念及其發(fā)展歷程

物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things, IoT）是世界公認(rèn)的繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)通信網(wǎng)之后的第三次信息革命。物聯(lián)網(wǎng)最早可追溯到1990年施樂公司的網(wǎng)絡(luò)可樂售賣機(jī)；1995年，比爾·蓋茨在《未來之路》一書中提到“物物互聯(lián)”的理念；1998年，美國麻省理工學(xué)院Auto-ID研究中心在產(chǎn)品電子代碼（EPC）研究基礎(chǔ)上提出了物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)想并構(gòu)建了技術(shù)路線；1999年，麻省理工學(xué)院Kevin Ash-ton教授首次提出物聯(lián)網(wǎng)的概念，表示萬物皆可通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)；2005年，國際電信聯(lián)盟（International Telecommunication Union, ITU) 在年度報(bào)告中指出，物聯(lián)網(wǎng)是通過智能傳感器、射頻識(shí)別（RFID）、激光掃描儀、全球定位系統(tǒng)（global positioning system, GPS）、遙感（remote sensing, RS）等信息傳感設(shè)備及系統(tǒng)和其他基于物-物通信模式（Man to Man、Man to Machine、Machine to Machine, M2M）的短距無線自組織網(wǎng)絡(luò)，按照約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系起來，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種智能網(wǎng)絡(luò)[3-6]。2004年，日本提出u-Japan計(jì)劃，力求實(shí)現(xiàn)任何人、任何物、隨時(shí)、隨地均可互聯(lián)的泛在網(wǎng)絡(luò)體系；2006年，韓國確立了u-Korea計(jì)劃，旨在建立無所不在的智能型網(wǎng)絡(luò)服務(wù)于民眾生活；2009年，美國IBM首席執(zhí)行官彭明盛首次提出“智慧地球”設(shè)想，物聯(lián)網(wǎng)成為美國振興經(jīng)濟(jì)的重點(diǎn)之一；同年，溫家寶總理視察無錫時(shí)“感知中國”的講話加速了我國物聯(lián)網(wǎng)的研究和應(yīng)用。近來，“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的制定使物聯(lián)網(wǎng)上升到了國家戰(zhàn)略層面。

目前，國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)的研究主要集中在智慧城市、智能家居、交通、倉儲(chǔ)、產(chǎn)品溯源、物流、安防、遠(yuǎn)程醫(yī)療等方面，并在交通和物流方面發(fā)展較為迅速，結(jié)構(gòu)及平臺(tái)建設(shè)相對(duì)完善，在農(nóng)業(yè)方向發(fā)展較為緩慢，在水產(chǎn)養(yǎng)殖和設(shè)施栽培等環(huán)境相對(duì)可控的設(shè)施農(nóng)業(yè)方面有所突破，而在大田生產(chǎn)方面的應(yīng)用主要用于監(jiān)測預(yù)警和簡單控制。

1.2 物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架

物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架主要分為感知層、傳輸層和應(yīng)用層。

感知層是物聯(lián)網(wǎng)的觸角，該層主要由各種感應(yīng)器等探測設(shè)備組成，用于測量收集相關(guān)數(shù)據(jù)信息；傳輸層相當(dāng)于物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)傳輸系統(tǒng)，將信號(hào)傳遞給中樞神經(jīng)系統(tǒng)，該層由短距離傳輸（即無線傳感網(wǎng)絡(luò)，Wireless Sensor Network, WSN）和長距離傳輸（即Internet）兩部分組成，感知層獲取的各類數(shù)據(jù)信息經(jīng)過打包，通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)及網(wǎng)絡(luò)傳送至中央服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多形式、大范圍、遠(yuǎn)距離的傳輸；應(yīng)用層相當(dāng)于物聯(lián)網(wǎng)的大腦，數(shù)據(jù)經(jīng)過服務(wù)器解譯、云計(jì)算進(jìn)而做出智能決策，并將決策信息傳送到應(yīng)用終端，發(fā)送相應(yīng)調(diào)控指令。

2 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

農(nóng)業(yè)4.0和智慧農(nóng)業(yè)是對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的全新定義。李道亮[7]表示，農(nóng)業(yè)4.0是以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算技術(shù)為支撐和手段的一種現(xiàn)代農(nóng)業(yè)形態(tài)，是智能農(nóng)業(yè)，是繼傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、機(jī)械化農(nóng)業(yè)、信息化（自動(dòng)化）農(nóng)業(yè)之后進(jìn)步提高到更高階段的產(chǎn)物?！爸腔坜r(nóng)業(yè)”是指集成現(xiàn)代生物技術(shù)、現(xiàn)代信息化技術(shù)、農(nóng)業(yè)工程、農(nóng)用新材料等學(xué)科，實(shí)現(xiàn)集約化、規(guī)?；?、數(shù)字化、低碳化、信息化、自動(dòng)化、可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代超前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，即農(nóng)業(yè)先進(jìn)設(shè)備與露地相配套的“高效、低耗、智慧、精細(xì)”生產(chǎn)方式[8-10]。

農(nóng)業(yè)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用需求最迫切、實(shí)施難度最大、集成性特征最明顯的重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域之一，是貫穿于農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)、加工、經(jīng)營、管理和流通等各個(gè)環(huán)節(jié)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用體系[11]。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Agriculture IoT-oriented）就是借助各類傳感器、GPS、RS、攝像頭等探測設(shè)備廣泛準(zhǔn)確的采集多尺度、多時(shí)相、動(dòng)態(tài)連續(xù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過集成無線傳感網(wǎng)絡(luò)、電信網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)化、壓縮并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)大范圍、遠(yuǎn)距離的無損傳輸，最后通過云計(jì)算和專家決策系統(tǒng)等技術(shù)手段將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行解譯、融合和挖掘分析，做出相應(yīng)的預(yù)警、控制等決策指令，并通過智能終端實(shí)現(xiàn)過程監(jiān)控、科學(xué)管理和即時(shí)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的全面感知、可靠傳輸、智能決策和自動(dòng)控制。

3 國內(nèi)外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

物聯(lián)網(wǎng)在國外被視為“危機(jī)時(shí)代的救世主”，在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)危機(jī)尚未完全消退的時(shí)期，許多發(fā)達(dá)國家將發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)視為新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)[12]。

在農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測和利用領(lǐng)域，歐美國家利用資源衛(wèi)星監(jiān)測土地利用情況，通過信息融合和系統(tǒng)決策實(shí)現(xiàn)大區(qū)域農(nóng)業(yè)的統(tǒng)籌規(guī)劃；在環(huán)境監(jiān)測和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方面，美國、法國、加拿大、日本、澳大利亞等發(fā)達(dá)國家大力發(fā)展傳感器，利用先進(jìn)的傳感技術(shù)和信息融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測、種苗培育、智能灌溉、農(nóng)機(jī)智能調(diào)度，變量施肥[13-16]；病蟲害預(yù)警方面，美國、法國、加拿大等利用衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)災(zāi)害性天氣和病蟲害進(jìn)行預(yù)警，并建立了比較完備的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)；設(shè)施栽培方面，荷蘭一直處于領(lǐng)先地位，在設(shè)施栽培中實(shí)現(xiàn)營養(yǎng)液的自動(dòng)測定、自動(dòng)計(jì)算和自動(dòng)補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)了智能化管理；在滴灌施肥方面，以色列已全部實(shí)施節(jié)水灌溉技術(shù)，系統(tǒng)通過土壤和灌溉水的監(jiān)測數(shù)據(jù)，經(jīng)專家決策系統(tǒng)計(jì)算所需濃度與配比，通過滴灌系統(tǒng)直接供給到植物根系；水產(chǎn)養(yǎng)殖方面，丹麥、荷蘭、日本等國實(shí)現(xiàn)了養(yǎng)殖環(huán)境信息的自動(dòng)監(jiān)測與傳輸，通過設(shè)置的閾值發(fā)送警報(bào)，并通過決策系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)控制[17-19]。

目前我國物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用主要有農(nóng)產(chǎn)品溯源、智能倉儲(chǔ)、運(yùn)輸和供銷、智能養(yǎng)殖、智能灌溉、病蟲害監(jiān)測預(yù)警、智能溫室大棚等方面。

3.1 水產(chǎn)養(yǎng)殖

我國物聯(lián)網(wǎng)在水產(chǎn)養(yǎng)殖方面研究比較成熟，在水下傳感器開發(fā)、傳感網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)、信號(hào)傳輸、軟件編輯和平臺(tái)建設(shè)等方面都進(jìn)行了深入研究，實(shí)現(xiàn)了水環(huán)境的大面積實(shí)時(shí)監(jiān)測，給氧、給料等設(shè)備的自動(dòng)控制，提高了養(yǎng)殖效率。

顏波等[20]提出了基于RFID與無線傳感網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)品智能化養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)的架構(gòu)及應(yīng)用實(shí)施方案，總結(jié)影響水產(chǎn)品生長的環(huán)境因素，并確定出進(jìn)行水產(chǎn)品高密度養(yǎng)殖的最佳環(huán)境,從而實(shí)現(xiàn)環(huán)境資源的充分利用。童新建[17]對(duì)養(yǎng)殖場水質(zhì)環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并構(gòu)建了J2EE管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)監(jiān)測、報(bào)警與管理，有效提升了淡水魚養(yǎng)殖的工作效率。陳海磊[21]利用ZigBee技術(shù)和GPRS通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了水產(chǎn)養(yǎng)殖遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，并利用GPS技術(shù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)采樣點(diǎn)的定位和導(dǎo)航，實(shí)現(xiàn)了低成本的大面積監(jiān)測。李慧等[22]開發(fā)了基于Android系統(tǒng)的水產(chǎn)養(yǎng)殖遠(yuǎn)程控制客戶端，測試結(jié)果表明，系統(tǒng)界面人性化，操作簡單，實(shí)時(shí)性較好，穩(wěn)定性較高。史兵等[23]和薛盛友[24]設(shè)計(jì)了工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)控系統(tǒng)。蔣建明等[25]建立了水產(chǎn)養(yǎng)殖無線數(shù)據(jù)采集監(jiān)測系統(tǒng)。

3.2 設(shè)施栽培

我國組建了較為成熟的大棚環(huán)境信息監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了環(huán)境調(diào)控設(shè)備的自動(dòng)開啟和關(guān)閉，并在Web的技術(shù)支撐下，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)大棚的在線監(jiān)控。

呂偉德等[26]根據(jù)水培花卉智能生產(chǎn)大棚建設(shè)需求，利用無線傳感網(wǎng)絡(luò)和3G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了一種基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的水培環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)，并在Web服務(wù)器的支持下實(shí)現(xiàn)5個(gè)水培大棚主要環(huán)境信息的實(shí)時(shí)在線監(jiān)控。李鑫[27]將各種數(shù)據(jù)處理技術(shù)運(yùn)用到農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中,從而實(shí)現(xiàn)有效處理各項(xiàng)環(huán)境數(shù)據(jù)以及快速響應(yīng)用戶請(qǐng)求。徐珍玉[28]對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，實(shí)現(xiàn)了設(shè)施大棚環(huán)境監(jiān)控和數(shù)字化管理，降低了農(nóng)業(yè)成本，提高了產(chǎn)品產(chǎn)質(zhì)量和市場競爭力。李海南[29]和王懷宇等[30]建立了基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室大棚遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。黃桑[31]、初洪龍[32]和曾哲敏[33]設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的設(shè)施栽培環(huán)境在線測控系統(tǒng)。于合龍[34]設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Web的設(shè)施栽培物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程智能控制系統(tǒng)。

3.3 大田監(jiān)測

我國對(duì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)、硬件設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)、系統(tǒng)組建等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，實(shí)現(xiàn)田間小氣候、土壤墑情、作物長勢等方面的信息監(jiān)測，通過決策系統(tǒng)進(jìn)行診斷、預(yù)警，以指導(dǎo)施肥、灌溉等措施。而在土壤養(yǎng)分和作物生理指標(biāo)監(jiān)測方面，受傳感器種類和靈敏度的限制，存在監(jiān)測不準(zhǔn)確、監(jiān)測指標(biāo)少等問題，仍是大田物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)建立的難題。

牛磊[35]設(shè)計(jì)了傳感陣列節(jié)能切換方案、ZigBee與3G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和Internet協(xié)議互換方案、太陽能和蓄電池自動(dòng)切換電路，降低了系統(tǒng)的成本和功耗，并編寫了基于Web的服務(wù)器軟件程序，實(shí)現(xiàn)了多點(diǎn)、多參數(shù)、大范圍的田間環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測。夏于等[36]通過融合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)小麥長勢及氣象信息進(jìn)行遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)監(jiān)測，運(yùn)用C#語言對(duì)服務(wù)器進(jìn)行構(gòu)建和軟件編輯，實(shí)現(xiàn)了小麥苗情遠(yuǎn)程診斷和遠(yuǎn)程監(jiān)控管理。高玉芹[37]、王戰(zhàn)備[38]、王震等[39]分別設(shè)計(jì)了基于ZigBee、GPRS和圖像識(shí)別等技術(shù)農(nóng)田信息遠(yuǎn)程檢測系統(tǒng)。焦俊等[40]對(duì)傳輸層中的路由器和協(xié)調(diào)器的硬件電路進(jìn)行了設(shè)計(jì)及軟件系統(tǒng)的開發(fā)，開發(fā)了結(jié)構(gòu)靈活、通用性強(qiáng)的路由和協(xié)調(diào)器，組建了穩(wěn)定、可靠的農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。時(shí)雷[41]對(duì)小麥生長環(huán)境監(jiān)測中的數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行了探討，并針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的性質(zhì)，利用粗糙集和決策樹集成的算法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值挖掘，實(shí)現(xiàn)了小麥生長過程中的異常報(bào)警。嚴(yán)曙等[42]設(shè)計(jì)了農(nóng)田土壤墑情、病蟲害、氣象情況、作物長勢等大田信息監(jiān)測的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。杜克明[43]設(shè)計(jì)了基于WebGIS在農(nóng)業(yè)環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域由點(diǎn)到面的遠(yuǎn)程監(jiān)測，對(duì)大區(qū)域監(jiān)測和生產(chǎn)管理提供了理論依據(jù)。

3.4 精準(zhǔn)灌溉

我國研制了多通道農(nóng)田環(huán)境信息監(jiān)測系統(tǒng)，通過其對(duì)土壤墑情的監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合土壤性質(zhì)、降雨量、作物需水規(guī)律等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行云計(jì)算和決策分析，對(duì)灌溉設(shè)備進(jìn)行自動(dòng)控制。

李淑華[44]對(duì)農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測系統(tǒng)和智能灌溉云平臺(tái)構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，對(duì)決策私有云服務(wù)粒度進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)觀察者的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推送，提出基于角色和空間屬性的安全訪問模型REBAC。宋增芳[19]實(shí)現(xiàn)了田間土壤墑情的實(shí)時(shí)監(jiān)測，并根據(jù)土壤溫濕度和葡萄需水規(guī)律進(jìn)行決策，編輯PLC控制單元，實(shí)現(xiàn)灌溉系統(tǒng)的自動(dòng)和手動(dòng)控制。吳秋明等[45]在新疆庫爾勒根據(jù)棉花灌溉需求，制定了墑情監(jiān)測布點(diǎn)方案，設(shè)計(jì)了干旱區(qū)棉田膜下滴灌智能化控制系統(tǒng)，并在自動(dòng)決策系統(tǒng)中設(shè)置了人工干預(yù)配水決策功能，在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好效果。劉海燕等[46]實(shí)現(xiàn)了灌區(qū)管理系統(tǒng)中物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的無縫連接，提高了系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集效率和資源共享能力。

3.5 病蟲害監(jiān)測

我國研制了多款蟲情測報(bào)系統(tǒng)，通過在誘蟲燈上安裝傳感器實(shí)現(xiàn)大田蟲情監(jiān)測，病害監(jiān)測主要是與遙感技術(shù)結(jié)合，通過圖像解譯和數(shù)據(jù)分析對(duì)病害進(jìn)行分級(jí)，通過專家系統(tǒng)指導(dǎo)農(nóng)藥噴灑。

張恩迪[47]研發(fā)了一套自動(dòng)采集農(nóng)田環(huán)境信息、害蟲數(shù)目，并可進(jìn)行參數(shù)設(shè)置的農(nóng)業(yè)害蟲智能監(jiān)測系統(tǒng)。司麗麗等[48]在WebGIS的基礎(chǔ)上建立了基于地理信息系統(tǒng)的全國主要糧食作物病蟲害實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。趙文宏等[49]和李建榮[50]實(shí)現(xiàn)了農(nóng)田害蟲遠(yuǎn)程自動(dòng)監(jiān)測。王艷[51]和顧曉麗等[52]構(gòu)建了森林病蟲害防治的智能監(jiān)測系統(tǒng)。

4 物聯(lián)網(wǎng)在煙草農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用展望

目前物聯(lián)網(wǎng)在煙草中的應(yīng)用主要有智能倉儲(chǔ)[53-55]、物流[56-60]和防偽與質(zhì)量溯源[61]，而在煙草農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用研究較少。近年來，我國煙草種植百畝連片率逐年提高，規(guī)?；N植逐漸走向成熟，故發(fā)展現(xiàn)代化煙草農(nóng)業(yè)勢在必行。

4.1 智能煙草育苗棚建立

煙草育苗是煙草生產(chǎn)中最基礎(chǔ)、最關(guān)鍵的一步，壯苗是優(yōu)質(zhì)煙葉生產(chǎn)的必要前提，而煙草的抵抗力在苗期最為柔弱，對(duì)育苗工廠的衛(wèi)生條件要求極為嚴(yán)格，育苗期間的施肥、噴灑農(nóng)藥、蓄水、剪葉等措施需要大量、頻繁的人工參與，開放的環(huán)境和人為活動(dòng)是苗床病毒侵染和傳播的主要因素，盡可能減少人為參與是降低煙苗發(fā)病率的關(guān)鍵途徑。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境相對(duì)可控的設(shè)施農(nóng)業(yè)中更容易實(shí)現(xiàn)。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持下，可以將傳感探頭伸入育苗池中，實(shí)時(shí)感知苗池中溶液關(guān)鍵養(yǎng)分濃度，或者安裝取樣管，從苗室外部依靠壓力差定期抽取苗池溶液樣品進(jìn)行測定，通過溫濕度傳感器感知育苗棚內(nèi)溫濕度情況，通過育苗棚內(nèi)的旋轉(zhuǎn)高清攝像頭遠(yuǎn)程觀察煙苗長勢，同時(shí)在育苗棚外部安裝清潔無菌的肥料桶、水桶和農(nóng)藥桶，并通過管道和內(nèi)部可移動(dòng)噴頭進(jìn)行連接，根據(jù)煙草育苗知識(shí)儲(chǔ)備及專家決策系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算，對(duì)遠(yuǎn)程控制平臺(tái)程序進(jìn)行編輯，設(shè)置閾值，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)加肥，自動(dòng)灌溉，遮蔭網(wǎng)自主調(diào)節(jié)，雨簾自動(dòng)加濕，排風(fēng)扇自動(dòng)開閉，遠(yuǎn)程控制農(nóng)藥噴灑和剪葉等措施，從而盡可能的減少人為參與。

4.2 病蟲害監(jiān)測

煙草病蟲害嚴(yán)重威脅著我國煙草生產(chǎn)，是制約煙葉產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的重要因子[62]，煙草病蟲害的早期預(yù)報(bào)在病蟲害防治中顯得至關(guān)重要，合理的噴灑農(nóng)藥、減少煙葉農(nóng)藥殘留是提高優(yōu)質(zhì)煙葉品質(zhì)的重要舉措之一。

蟲情測報(bào)燈是通過害蟲撞擊誘蟲燈上的傳感器監(jiān)測區(qū)域害蟲數(shù)量，但此方法對(duì)體型較小的害蟲和非飛行害蟲監(jiān)測不準(zhǔn)確，是傳感技術(shù)需要攻關(guān)的方向。病斑識(shí)別主要是采用大田安裝的高清攝像頭，拍攝病害植物照片，再通過圖像處理分辨各種不同的病斑，最終進(jìn)行識(shí)別，但對(duì)于大面積煙田來說，病害植株不易鎖定。目前對(duì)煙草病蟲害監(jiān)測的手段還有近紅外、主動(dòng)遙感和高光譜技術(shù)，借助無人機(jī)技術(shù)與遙感技術(shù)的結(jié)合，通過不同發(fā)病程度的煙株特征波段篩選，建立病害發(fā)展模型，可以較為準(zhǔn)確地對(duì)煙田病株進(jìn)行鎖定和監(jiān)測，數(shù)據(jù)時(shí)相選擇是光譜技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。根據(jù)病蟲害發(fā)展規(guī)律，結(jié)合煙草植保知識(shí)庫，對(duì)煙田施藥進(jìn)行決策，以及時(shí)控制或預(yù)防煙草病蟲害的發(fā)生發(fā)展。

4.3 精準(zhǔn)灌溉

隨全球氣候變暖的影響，淡水面積逐漸減少，報(bào)道顯示，我國農(nóng)業(yè)灌溉用水占全國總用水量的65%左右，一方面，我國的灌溉方式多為大水漫灌，水分利用率低；另一方面，煙農(nóng)缺乏理論知識(shí)，對(duì)灌溉時(shí)期把握不準(zhǔn)確，澆了無效水，造成水資源的大量浪費(fèi)和肥料淋失。適時(shí)合理的灌溉制度是保障煙葉產(chǎn)量，提高煙葉品質(zhì)的關(guān)鍵。

我國煙草種植區(qū)域中丘陵山地較多，地勢上的差異增大了灌溉難度，在大水漫灌下高地勢的養(yǎng)分和土壤隨水流失，造成高地勢地薄脫肥，低地勢貪青晚熟的惡性循環(huán)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和滴灌設(shè)備相結(jié)合是一種節(jié)水、高效的灌溉方式，適宜于各種地勢。根據(jù)煙草不同生長時(shí)期的根系深度，在田間不同空間位置、不同土壤深度埋置溫濕度傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測煙田土壤墑情信息，利用遙感技術(shù)，監(jiān)測煙株含水量，安裝田間小氣象站預(yù)測降雨量，根據(jù)煙株大田需水模型，在控制系統(tǒng)分時(shí)期、分耕層設(shè)置閾值，結(jié)合傳感器的實(shí)測信息進(jìn)行智能判斷與決策，通過滴灌管主管和支管上安裝的壓力計(jì)、流量計(jì)和控制閥進(jìn)行自動(dòng)灌溉，同時(shí)，根據(jù)傳感器的定位信息對(duì)煙田進(jìn)行管理分區(qū)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、適時(shí)、適量、合理灌溉；也可與水肥一體化設(shè)備結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)因時(shí)、因地、因品種用水用肥的自動(dòng)控制，提高水肥利用效率。

4.4 精準(zhǔn)施肥

煙草是喜鉀作物，同時(shí)對(duì)氮素很敏感，準(zhǔn)確監(jiān)測煙株養(yǎng)分含量，合理施肥、提高肥料利用率，減少環(huán)境污染一直是行業(yè)內(nèi)關(guān)注的話題。

土壤養(yǎng)分的釋放和煙株對(duì)養(yǎng)分的吸收利用與所處的復(fù)雜環(huán)境密切相關(guān)。在田間安裝農(nóng)情測報(bào)系統(tǒng)，融合土壤養(yǎng)分傳感器，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、準(zhǔn)確、連續(xù)的監(jiān)測煙田生態(tài)環(huán)境信息和土壤養(yǎng)分信息，利用RS獲取煙株生理生態(tài)信息，并通過GPS獲取傳感器定位信息，構(gòu)建大田網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，集成無線傳感網(wǎng)絡(luò)，將信息遠(yuǎn)程、快速、無損地傳輸至服務(wù)器終端，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、處理，根據(jù)煙草生長模型進(jìn)行云計(jì)算，結(jié)合專家決策系統(tǒng)進(jìn)行決策，利用GIS平臺(tái)生成決策處方圖，由服務(wù)器將決策信息發(fā)送至智能控制終端，實(shí)現(xiàn)煙草機(jī)械的智能調(diào)度，根據(jù)決策處方圖進(jìn)行變量施肥，減少肥料浪費(fèi)，降低農(nóng)業(yè)面源污染。該系統(tǒng)要求煙草器械本身也是一個(gè)智能控制體系，包括與大田一致的定位系統(tǒng)，兼容的信號(hào)傳輸系統(tǒng)，肥料施用量自動(dòng)控制系統(tǒng)。

現(xiàn)代監(jiān)測手段和云計(jì)算技術(shù)的研究無疑加速了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的完善。傳統(tǒng)化學(xué)測定手段準(zhǔn)確度高，但測定耗時(shí)、耗力，大大降低了數(shù)據(jù)的時(shí)效性；主動(dòng)遙感可以快速、準(zhǔn)確的測定煙株的生理指標(biāo)，但波段的限制導(dǎo)致一次性獲取的數(shù)據(jù)量較少，且多為點(diǎn)狀數(shù)據(jù)，難以實(shí)現(xiàn)連續(xù)監(jiān)測；衛(wèi)星遙感可以快速、同時(shí)獲取大面積區(qū)域的數(shù)據(jù)，但是衛(wèi)星圖像易受大氣效應(yīng)、地形因子、地物二向性反射等影響[63]，周期性差，圖像獲取昂貴。高光譜成像技術(shù)在連續(xù)的幾十個(gè)甚至幾百個(gè)光譜通道獲取地物輻射信息，在取得地物空間圖像同時(shí)，每個(gè)像元都能夠得到一條包含地物診斷性光譜特征的連續(xù)光譜曲線[64-66]，可同時(shí)反演煙株的物理和化學(xué)參數(shù)，而無人機(jī)搭載高光譜成像儀，加上無人機(jī)群的協(xié)同作業(yè)，機(jī)上數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)云端處理，可實(shí)現(xiàn)煙田面狀數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。物聯(lián)網(wǎng)能夠在時(shí)間上實(shí)現(xiàn)連續(xù)監(jiān)測，而WebGIS可以將點(diǎn)狀數(shù)據(jù)擴(kuò)展為面狀數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)與WebGIS、機(jī)載高光譜成像儀的結(jié)合可實(shí)現(xiàn)煙田數(shù)據(jù) “點(diǎn)面結(jié)合、空地一體化”的監(jiān)測。

4.5 智能烘烤群建立

烘烤是決定煙葉品質(zhì)和煙葉產(chǎn)值的關(guān)鍵技術(shù)，不同的土壤、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)藝措施導(dǎo)致煙葉素質(zhì)不同，給烘烤帶來一定的難度。目前我國的烤房建立相對(duì)集中，但是烘烤技師技術(shù)良莠不齊，烘烤過程中要求烘烤工作人員不斷察看煙葉狀態(tài)和記錄烘烤數(shù)據(jù)，造成烘烤人員休息不足和人手短缺的問題，智能烤房群的建立可以讓烘烤人員待在室內(nèi)同時(shí)獲取多個(gè)烤房的烘烤情況。

我國烤房正處于燃煤烤房和新能源烤房的過渡期，新能源烤房的燃燒室更加方便控制，也更利于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用。在密集烤房中安裝防霧、可控光源攝像頭用以觀察煙葉顏色和形態(tài)，在不同架層、部位安裝多個(gè)溫濕度傳感器，實(shí)時(shí)傳輸?shù)诫娔X終端，烘烤技師可在現(xiàn)有的烘烤專家曲線的基礎(chǔ)上，根據(jù)煙葉特殊情況和實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，通過燃燒室和風(fēng)機(jī)的控制設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)密集烤房的遠(yuǎn)程控制或自動(dòng)控制，以減少煙農(nóng)不斷察看的奔波，同時(shí)烘烤技師可以通過歷史數(shù)據(jù)對(duì)烘烤過程中出現(xiàn)的問題進(jìn)行分析，為以后烘烤曲線的建立提供理論依據(jù)。對(duì)各個(gè)烤房進(jìn)行編號(hào)定位，在每個(gè)烤房上安裝無線傳感設(shè)備，通過互聯(lián)網(wǎng)可以將多個(gè)烤房群進(jìn)行互聯(lián)，在強(qiáng)大的服務(wù)器支持下，可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)監(jiān)測和控制。

4.6 煙草農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系建立面臨的挑戰(zhàn)

除了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)本身所面臨的關(guān)鍵技術(shù)不成熟、IP地址不夠、成本和能耗偏高及網(wǎng)絡(luò)傳輸性能、數(shù)據(jù)安全等問題以外，煙草農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的建立還面臨以下挑戰(zhàn)：

（1）缺乏準(zhǔn)確、穩(wěn)定、實(shí)惠的傳感器。數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)的血液，精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)獲取是物聯(lián)網(wǎng)合理決策的前提。目前傳感器的種類較少，敏感度不夠，田間環(huán)境復(fù)雜，農(nóng)藝措施較多，降低了傳感器使用壽命，造成系統(tǒng)維護(hù)成本較高；傳感器標(biāo)準(zhǔn)體系不完善，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，兼容性差。開發(fā)多種類、低價(jià)格、高敏感、長壽命、強(qiáng)兼容的傳感器是煙草物聯(lián)網(wǎng)得以推廣的前提。

（2）缺乏防霧影像設(shè)備。在烘烤過程中煙葉的形態(tài)變化和顏色變化是烘烤曲線制定的重要指標(biāo)，而烤房內(nèi)沒有光源，溫度較高，濕度較大，鏡頭容易被霧氣覆蓋，目前的夜視攝像頭只能獲取葉片的形態(tài)變化，難以獲取煙葉顏色影像，防霧、真色攝像頭的研發(fā)是智能烤房群建立的難點(diǎn)。

（3）大田布線困難。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值低與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成本高的矛盾使物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中推廣緩慢，而煙草在大田生育期的農(nóng)事操作繁多，中耕培土、灌水、追肥等措施都可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備造成破壞，合理的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)布局是降低物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸成本和保證數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)年P(guān)鍵。

（4）數(shù)據(jù)模型不成熟。世界著名未來學(xué)家Jonn Naisbitt 曾說：“人類正被信息淹沒，卻饑渴于知識(shí)?！泵鎸?duì)物聯(lián)網(wǎng)巨大的數(shù)據(jù)量，我們?nèi)鄙賹?duì)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的方法。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有5V特點(diǎn)，即大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、精確（Veracity）、高價(jià)值（Value），除了多源數(shù)據(jù)融合的問題，對(duì)冗余數(shù)據(jù)的篩選和對(duì)異常數(shù)值的剔除是減少煙草物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算時(shí)間的關(guān)鍵，煙草物聯(lián)網(wǎng)的核心是數(shù)據(jù)挖掘和分析，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型建立、數(shù)據(jù)模型與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合，以及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)模型的耦合顯得至關(guān)重要。目前國際上大豆、小麥、玉米等基于農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的作物模型日漸成熟，但在煙草方面，基于生態(tài)環(huán)境的煙草生長模型、煙草需水規(guī)律模型、煙苗生長模型、煙草病蟲害發(fā)展規(guī)律模型、烤房燃料熱量釋放模型等數(shù)據(jù)模型尚不成熟，數(shù)據(jù)模型的建立與優(yōu)化需要多年、多源數(shù)據(jù)的積累。

此外，系統(tǒng)維護(hù)和軟件開發(fā)需要大量的技術(shù)人員，培養(yǎng)、引進(jìn)專業(yè)人才，加強(qiáng)科研力度，制定相關(guān)政策是我國物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的保障。由此可見，建立安全性高、實(shí)用性強(qiáng)、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、擴(kuò)展方便的煙草物聯(lián)網(wǎng)體系任重而道遠(yuǎn)。