宋永嘉 劉賓 魏暄云 巴超 衡家然

摘要：精準農(nóng)業(yè)是21世紀農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標志，對于推動我國農(nóng)業(yè)發(fā)展與農(nóng)村建設(shè)具有重要戰(zhàn)略價值。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的全球風靡與不斷創(chuàng)新，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，首先就大數(shù)據(jù)基本內(nèi)涵、研究進展與行業(yè)發(fā)展趨勢進行了分析，論述精準農(nóng)業(yè)的概念、技術(shù)體系及其實施流程;隨后總結(jié)并概括無線傳感技術(shù)框架的物理組件、節(jié)點類型和技術(shù)特征，重點評述無線傳感技術(shù)在精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究概況;最后系統(tǒng)分析了大數(shù)據(jù)時代下無線傳感技術(shù)在精準農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用案例，并對未來行業(yè)發(fā)展趨勢進行簡要展望。本研究立足于大數(shù)據(jù)背景下，對于提升、豐富我國精準農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)方法具有一定參考價值。

關(guān)鍵詞：精準農(nóng)業(yè);無線傳感技術(shù);大數(shù)據(jù);物聯(lián)網(wǎng)

中圖分類號：S126文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2021）08-0031-07

收稿日期：2020-10-09

基金項目：河南省高?？萍紕?chuàng)新團隊支持計劃（編號：19IRTSTHN030）。

作者簡介：宋永嘉（1968—），女，河北冀州人，教授，主要從事水利工程、水力學及河流動力學研究。E-mail：songyongjia@ncwu.edu.cn。

通信作者：劉 賓，碩士研究生，主要從事水利工程研究。E-mail：liubindwy@163.com。

人類社會的農(nóng)業(yè)發(fā)展歷程大致經(jīng)歷了如下發(fā)展階段：以人力和牲畜為動力的原始農(nóng)業(yè)1.0時代，以機械動能為代表的傳統(tǒng)工業(yè)化農(nóng)業(yè)2.0時代，多類型自動控制裝備為主的新型自動化工業(yè)3.0時代，新型工業(yè)化農(nóng)業(yè)3.0時代，以物聯(lián)網(wǎng)、云存儲以及大數(shù)據(jù)為代表的新興智能化農(nóng)業(yè)4.0時代[1]。黨的十九大報告指出：“實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，要堅持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，按照產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕的總要求，建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機制和政策體系，加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”，這標志著以高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、生態(tài)、智能為發(fā)展目標的農(nóng)業(yè)4.0時代正式來臨。截至2019年底，我國農(nóng)作物耕種收綜合機械化率突破70%，小麥、水稻、玉米三大主產(chǎn)糧食作物生產(chǎn)基本實現(xiàn)機械化，目前我國農(nóng)業(yè)整體水平基本處于3.0時代初期，產(chǎn)業(yè)化、信息化以及可持續(xù)化是我國農(nóng)業(yè)邁入4.0時代的基本內(nèi)涵與核心理念。如何深入推進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進程，助力于當前鄉(xiāng)村經(jīng)濟建設(shè)與農(nóng)民生活水平提升，是長期以來從事農(nóng)村區(qū)域發(fā)展相關(guān)研究以及社會普遍關(guān)注的熱點議題之一[2-4]。

精準農(nóng)業(yè)（precision agriculture，簡稱PA）、精細化作物管理（precision crop management，簡稱 PCM），出現(xiàn)于20世紀70年代后期，以遙感監(jiān)測技術(shù)和微電子自動控制技術(shù)為技術(shù)優(yōu)勢的農(nóng)業(yè)機械機電一體化設(shè)備、農(nóng)業(yè)環(huán)境自動化監(jiān)控設(shè)備以及田面地理信息智能捕獲設(shè)備等一系列數(shù)字化裝置為農(nóng)作物的精細化管理提供了可能，從而為進一步推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平、緩解日益趨緊的資源與環(huán)境約束指明了全新的路徑選擇[5]。近年來，精準農(nóng)業(yè)在農(nóng)田信息獲取方面取得一系列顯著進展，特別是基于遙感定位監(jiān)測[6]、無人機低空攝影、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、遠程無線傳感以及多源數(shù)據(jù)挖掘整合等一系列新興信息化技術(shù)的運用與融合，為精準農(nóng)業(yè)模式的大面積、跨地域的規(guī)模化推廣實施創(chuàng)造了有利條件。被稱為科學研究的第四范式，即基于大數(shù)據(jù)技術(shù)下的密集型計算研究模式，實現(xiàn)了人類社會從經(jīng)驗研究模式、理論研究模式到模擬研究模式的突破，成為21世紀科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的顯著標志[7]。它由于具有海量數(shù)據(jù)集合性能（volume）、超高速的數(shù)據(jù)傳輸能力（velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣性形式（variety）以及數(shù)據(jù)所帶來的巨大價值（value），即“4V”特征，為各行業(yè)數(shù)據(jù)獲取、綜合應(yīng)用與決策支持提供了重要保障。盡管目前國內(nèi)外關(guān)于精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)研究已經(jīng)取得一系列重要進展，但是對于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用方面尚處于起步階段，相關(guān)文獻也較少。因此，探討大數(shù)據(jù)時代下新興數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，特別是無線傳感器在精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究概況、應(yīng)用現(xiàn)狀以及未來前景，對于促進我國精準農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用推廣具有重要價值。

1 大數(shù)據(jù)時代下精準農(nóng)業(yè)技術(shù)框架

1.1 大數(shù)據(jù)基本內(nèi)涵與行業(yè)發(fā)展

1.1.1 大數(shù)據(jù)的概念及研究進展 自21世紀以來，隨著資訊類型與規(guī)模劇增，數(shù)據(jù)以前所未有的速度與數(shù)量加速積累，人類社會正式進入大數(shù)據(jù)時代。以試驗數(shù)據(jù)分析為中心的傳統(tǒng)學科（諸如基因組學、信息科學、天體物理學以及環(huán)境監(jiān)測科學等），其數(shù)據(jù)來源與渠道呈現(xiàn)出多元化，催生了有效整合與深度挖掘多源海量數(shù)據(jù)的現(xiàn)實需求;與此同時，谷歌、臉書、百度、阿里巴巴等全球知名互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭所運營與處理的客戶信息逐漸增加，已經(jīng)相繼突破TB級別，達到了PB，甚至 EB數(shù)量級規(guī)模。大數(shù)據(jù)的定義為利用常用軟件工具獲取、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時間超過可容忍時間的數(shù)據(jù)集合，其結(jié)果必須借助計算機對其進行統(tǒng)計、比對與解析。大數(shù)據(jù)的興起與應(yīng)用引起了學術(shù)界的高度重視，2008年《Nature》出版發(fā)行了《Big Data》?？攸c探討大數(shù)據(jù)對于經(jīng)濟學、超級計算與數(shù)據(jù)處理技術(shù)等領(lǐng)域帶來的機遇與挑戰(zhàn);2011年《Science》也推出《Dealing with Data》專欄，就大數(shù)據(jù)理論研究過程中存在的一系列重大爭議性議題進行了探討，指出了大數(shù)據(jù)對未來科學研究與大眾生活的重要應(yīng)用價值[8]。2012年，歐洲信息學與數(shù)學研究協(xié)會會刊《ERCIM News》出版專刊《Big Data》，探討大數(shù)據(jù)時代下密集型數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)獲取技術(shù)等重大問題，并介紹了歐洲科研機構(gòu)所取得的最新進展[9]。在此背景下，2012年6月由中國計算機學會青年計算機科技論壇組織舉辦的以“大數(shù)據(jù)時代，智謀未來”為主題的學術(shù)研討會，就國內(nèi)外大數(shù)據(jù)挖掘處理、技術(shù)體系構(gòu)建、平臺開發(fā)與現(xiàn)實應(yīng)用案例最新進展進行了系統(tǒng)討論，為我國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域后續(xù)研究奠定了良好基礎(chǔ)。

1.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)行業(yè)發(fā)展與應(yīng)用 在應(yīng)用方面，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與平臺建設(shè)也取得了重要突破。2011年麥肯錫公司發(fā)布了題為《Big data：the next frontier for innovation，competition and productivity》的評估報告，全面分析大數(shù)據(jù)對當前全人類生活習慣、工作方式以及技術(shù)研究領(lǐng)域所產(chǎn)生的深遠影響。2012年1月召開的世界達沃斯經(jīng)濟論壇上更是將大數(shù)據(jù)作為其中的重要議題，并發(fā)布了《Big data，big impact：new possibilities for international development》的特別報告，將個人移動數(shù)據(jù)的融合利用與隱私保護提上議事日程。2012年3月，美國奧巴馬聯(lián)邦政府正式提出大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計劃，旨在運用大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)方案解決全球環(huán)境、生物醫(yī)學等領(lǐng)域重大問題。2013年5月聯(lián)合國框架下的Global Pulse項目正式發(fā)布名為《Big data for development：challenges and opportunities》的全球性發(fā)展評估報告，指出大數(shù)據(jù)時代下各國在海量數(shù)據(jù)獲取與處理方面所面臨的重大機遇與新的挑戰(zhàn)。中國也在2016年底推出《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，以期建立技術(shù)產(chǎn)品先進可控、應(yīng)用能力顯著增強、生態(tài)體系繁榮發(fā)展、數(shù)據(jù)安全保障有力的總體目標[10]。

1.2 精準農(nóng)業(yè)技術(shù)體系概述

1.2.1 精準農(nóng)業(yè)技術(shù)體系總體框架 由于精準農(nóng)業(yè)具有跨學科、集成化和以應(yīng)用為基本導向的典型特征，目前研究學界對其概念尚未形成統(tǒng)一共識，Zhang等認為，所謂精準農(nóng)業(yè)的基本內(nèi)涵是指基于各類作物與生長環(huán)境的時空差異性，運用各種信息化技術(shù)要素、裝備平臺等獲取農(nóng)田單位信息，并由此利用變量控制策略實現(xiàn)農(nóng)作物整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的精細化管理[5]。楊曉北認為，精準農(nóng)業(yè)是以3S技術(shù)（遙感、全球定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)）為技術(shù)支撐，合理、高效利用農(nóng)業(yè)資源，提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)，降低生產(chǎn)經(jīng)營成本，以改善農(nóng)村生態(tài)環(huán)境和實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展為最終目的，最終完成雙高一優(yōu)（高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)）的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)目標的技術(shù)體系與發(fā)展模式[11]。由此可推測，在精準農(nóng)業(yè)技術(shù)框架下，農(nóng)業(yè)經(jīng)營者依據(jù)地塊土壤、氣候、水肥、病害以及作物產(chǎn)量等差異性，進行綜合化、集中式育苗、耕種、施肥、灌溉以及收割等全流程信息化管理調(diào)控，以期以較低的投入獲取經(jīng)濟、社會與環(huán)境等各類效益的最大化，同時兼顧當?shù)丨h(huán)境承載容量與資源稟賦的差異[12]。

1.2.2 實施精準農(nóng)業(yè)技術(shù)基本流程 精準農(nóng)業(yè)的實施流程主要包括稟賦差異評估、生產(chǎn)過程管控以及綜合效益預測3個主要步驟[13]。國內(nèi)相關(guān)學者則進一步將精準農(nóng)業(yè)的工作主體步驟劃分為農(nóng)田信息獲取、信息管理分析與決策制定及實施等部分[5，14]，奠定了精準農(nóng)業(yè)的行業(yè)發(fā)展方向與實際應(yīng)用場景。因此，本研究主要參照上述步驟進行簡要論述。

1.2.2.1 農(nóng)田信息獲取 作為實施精準農(nóng)業(yè)的根本前提，基本農(nóng)田信息對于農(nóng)作物長勢狀況與最終產(chǎn)量具有決定性影響，高密度、高分辨率、快速且成本低廉的信息獲取技術(shù)方案對于精準農(nóng)業(yè)的應(yīng)用推廣具有重要意義[15]。由于農(nóng)田信息來源與類型的復雜性與多樣性，目前從技術(shù)層面已經(jīng)具有一定的應(yīng)用推廣的農(nóng)田信息獲取技術(shù)主要針對于農(nóng)田土壤、作物、微氣象、病蟲害以及極端災害等方面，而主流獲取方法則包括常規(guī)田野調(diào)查、基于全球定位系統(tǒng)（GPS）定位定期監(jiān)測、遙感及無人機多源影像監(jiān)測以及無線傳感器自動監(jiān)測等。（1）常規(guī)田野調(diào)查，通常采用網(wǎng)格式全面采樣調(diào)查，側(cè)重對土壤信息進行化驗測試與分析，按照精準農(nóng)業(yè)的要求，一般采取100 m×100 m設(shè)置一個采樣點[16]，該方法要耗費大量人力、物力，通常作為某一地塊的基底性評估。（2）GPS定位定期監(jiān)測，通過GPS對采樣點進行地理位置定位，并將其導入地理信息系統(tǒng)（GIS），可實現(xiàn)對整個農(nóng)田地塊空間矢量化、插值化、可視化等處理，為農(nóng)田信息的科學管理與制定耕作計劃提供重要參考，目前關(guān)于這一方面已經(jīng)具備較為成熟的技術(shù)，相關(guān)文獻資料已經(jīng)大量見于報端[17-19]。（3）遙感及其無人機等多源影像監(jiān)測，主要通過遙感、無人機、三維激光掃描等各類攝影成像技術(shù)，獲取較大范圍內(nèi)農(nóng)田基礎(chǔ)信息資料，彌補常規(guī)人為采樣調(diào)查及GPS定位定期監(jiān)測的不足，同時引入無人機與三維激光掃描等高精度且具有較強即時性的遙感成像技術(shù)，給精準農(nóng)業(yè)的決策服務(wù)提供了更為準確與有力的技術(shù)支撐[20-21]。（4）無線傳感器自動監(jiān)測，集傳感器、微處理器以及無線通信為一體的遠程自動監(jiān)測方法，可大幅降低精準農(nóng)業(yè)實施過程中的人力、物力消耗，已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)信息化、智能化研究領(lǐng)域的熱點之一。

1.2.2.2 信息管理與分析 將各類農(nóng)田基本信息收集獲取完成后，需要對其進行系統(tǒng)處理、分類、運算與分析，針對精準農(nóng)業(yè)實施過程中所涉及的農(nóng)田信息的復雜性、多源性以及可操作性，常規(guī)的信息管理與分析方法主要借助GIS系統(tǒng)，通過其強大的地理位置定位、空間插值以及地統(tǒng)計等分析方法，實現(xiàn)對農(nóng)田信息管理的可視化、動態(tài)化以及風險預警等多重功能[17-19，22]。目前，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進步，基于遺傳算法[23]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[24]、模糊運算[25]、系統(tǒng)動力學模型[26]以及計算機視覺和人工智能語言[27]等方法的應(yīng)用，極大地拓展了精準農(nóng)業(yè)實施過程中信息深度挖掘與處理能力。

1.2.2.3 決策制定及實施 綜合不同來源、途徑所獲取的精準農(nóng)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)與資料，在完成系統(tǒng)的信息處理分析之后制定的農(nóng)業(yè)發(fā)展決策是執(zhí)行精準農(nóng)業(yè)的核心環(huán)節(jié)，對整個精準農(nóng)業(yè)既定目標與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代發(fā)展進程具有決定性作用。目前，在決策制定與具體實施過程中相關(guān)學者、工程技術(shù)人員不斷總結(jié)，并借鑒其他行業(yè)相關(guān)技術(shù)，土壤營養(yǎng)反演模型[28]、作物生產(chǎn)模擬模型[29]、專家評估模型[30]及綜合決策樹模型等方法相繼出現(xiàn)，對精準農(nóng)業(yè)的決策制定具有重要的促進作用。然而，由于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)自身的時空異質(zhì)性，特別是土壤肥力在其剖面垂直和水平的差異性以及降水、降雪等不同氣象因子的極端不規(guī)律性都將為精準農(nóng)業(yè)在實施過程中造成嚴重的干擾，因此，研發(fā)設(shè)計、不斷積累創(chuàng)新基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對于提升精準農(nóng)業(yè)信息化、智能化與集成化水平具有重要的現(xiàn)實意義。

2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特征及其研究概況

2.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系

2.1.1 無線傳感器關(guān)鍵節(jié)點與類型 無線傳感器技術(shù)是指基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和射頻識別而逐漸發(fā)展起來的無線近、中程信息傳輸技術(shù)，原為出于識別目的而開發(fā)的射頻識別（RFID）設(shè)備，逐漸發(fā)展成為一系列具有信息交換能力的RFID傳感器設(shè)備。 與RFID相比，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）允許存在不同網(wǎng)絡(luò)拓撲和多跳通信協(xié)議，因而被美國Bloomberg《Businessweek》雜志在1999年評為21世紀最有影響改變世界的十大技術(shù)之一。目前，市面上主流的傳感器設(shè)備多由其控制節(jié)點組成，這些節(jié)點在路由協(xié)議與介質(zhì)訪問控制（MAC）協(xié)議共同控制下創(chuàng)建無線專用網(wǎng)絡(luò)，完成對諸如土壤-作物系統(tǒng)溫度、濕度以及其他氣象因子等基本信息的自動采集與傳輸至服務(wù)器。換句話說，控制節(jié)點是無線傳感器的基本物理單元，按照其分工性能劃分，可將其稱為傳感器節(jié)點（sener node，簡稱SeN）、匯聚節(jié)點（sink node，簡稱SiN）和網(wǎng)關(guān)節(jié)點（gateway node，簡稱GwN）3個類型。其中，傳感器節(jié)點主要對土壤、微氣象、微生物活動、作物生長狀態(tài)等基本參數(shù)進行采集、初步處理，并且完成對其融合、歸類與路由傳輸，最終將上述多類數(shù)據(jù)信息發(fā)送至匯聚節(jié)點;匯聚節(jié)點的核心功能是將由傳感器節(jié)點獲取的信息數(shù)據(jù)進行匯編處理后，發(fā)送至服務(wù)器的網(wǎng)關(guān)節(jié)點，相當于整個無線傳感網(wǎng)絡(luò)的傳輸中轉(zhuǎn)站;而網(wǎng)關(guān)節(jié)點則作為面向用戶操作的控制終端，對數(shù)據(jù)進行存儲、動態(tài)展示以及輔助決策系統(tǒng)構(gòu)建。從物理部件來看，上述節(jié)點主要由傳感器模塊、微處理器模塊、能源供給模塊以及無線通信模塊構(gòu)成。其中傳感器模塊的主要功能在于為不同傳感器節(jié)點提供可擴展接口;微處理器模塊則用于處理各傳感器節(jié)點的協(xié)調(diào)，并完成部分通信協(xié)議;能源供給模塊是為傳感器不同節(jié)點提供電源的能源中樞;無線通信模塊則用于創(chuàng)建傳感器節(jié)點之間的無線通信協(xié)議，承接并轉(zhuǎn)譯由傳感器所采集的各類信息數(shù)據(jù)。

2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)特征

2.1.2.1 具備多跳路由通信協(xié)議 無線傳感器的通信原理是建立在各核心物理組件以及不同類型控制節(jié)點的基礎(chǔ)之上，具有建立多跳路由通信協(xié)議的能力，沒有采用傳統(tǒng)控制器局域網(wǎng)（control area network，CAN）的專用通信網(wǎng)絡(luò)。各控制節(jié)點通過能源供給模塊提供穩(wěn)定的能源保障，進而大幅改善了無線傳感器自動控制與數(shù)據(jù)采集的工作效率與整體精度，為大規(guī)模的農(nóng)業(yè)環(huán)境應(yīng)用推廣奠定了基礎(chǔ)。

2.1.2.2 具有動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓撲關(guān)系 在日常工作情景下，不同功能的控制節(jié)點需要就工作任務(wù)的變化而不斷調(diào)整、加入或退出個別節(jié)點，具備動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓撲關(guān)系的無線傳感器可以根據(jù)上述改變進行無人監(jiān)控下準確預測與分析，進而提升了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的自動化信息處理能力。

2.1.2.3 自組織與無中心特性 由于無線傳感器具有多跳路由與動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓撲的技術(shù)優(yōu)勢，各控制節(jié)點通過分布式邏輯算法協(xié)調(diào)工作環(huán)境下各自的通信網(wǎng)絡(luò)，彼此具有相對平等的關(guān)系，具備強大的自組織和無中心特性，因而無需人為干預，可實現(xiàn)快速、自動組網(wǎng)，即表現(xiàn)出較強的抗毀性與健壯性。

2.1.2.4 低成本、低價格與低能耗 對面向大范圍精準農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)境而言，低成本、低價格和低能耗使無線傳感技術(shù)在眾多的新型信息技術(shù)之中脫穎而出，表現(xiàn)出巨大的技術(shù)優(yōu)勢與應(yīng)用潛力。目前的傳感器大多基于ZigBee（紫蜂）技術(shù)研發(fā)制成，技術(shù)上已經(jīng)日臻成熟，價格已經(jīng)大幅下挫，而核心組件的控制節(jié)點多采用電池供電，能耗上也急劇降低，為農(nóng)業(yè)環(huán)境領(lǐng)域提供了道路。

2.2 無線傳感技術(shù)研究概況

2.2.1 無線傳感器在國外研究現(xiàn)狀 早在2003年，美國國家8科學基金委員會（national science foundation，簡稱NSF）首次全面制定無線傳感技術(shù)研究規(guī)劃，重點研究方向包括傳感器網(wǎng)絡(luò)特征、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)查詢以及安全保障等議題;在此推動下，美國加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校、加州理工學院、麻省理工學院等知名學府與研究機構(gòu)開創(chuàng)了傳感器技術(shù)基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)的研究先河，隨后英國、日本、中國、德國等國家相繼成立或拓展相應(yīng)研究組織，促進了無線傳感技術(shù)從核心理論到應(yīng)用研究的發(fā)展步伐。鑒于目前無線傳感技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于遙感、環(huán)境、地質(zhì)及其生物監(jiān)測方面，本文側(cè)重于對其在農(nóng)業(yè)，尤其是精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究進展進行論述，以期探究基于無線傳感技術(shù)下實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)的高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)的實施路徑。新西蘭運用傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測當?shù)仄咸褕@發(fā)生霜凍的潛在風險，并基于其數(shù)據(jù)制訂相應(yīng)的果園防護策略。澳大利亞在農(nóng)場灌溉、施肥與牧群活動方面進行無線傳感器監(jiān)測，為牧區(qū)精準管理提供了較為成功的應(yīng)用案例。就精準農(nóng)業(yè)方面，特別是土壤系統(tǒng)監(jiān)測、微氣象動態(tài)監(jiān)控、作物日常生長特征以及結(jié)合無人機低空攝影等方面，無線傳感技術(shù)也取得了豐碩研究成果，一系列綜述報告、專業(yè)論文[31]相繼正式發(fā)表，為精準農(nóng)業(yè)進入傳感大數(shù)據(jù)時代奠定了堅實基礎(chǔ)。近5年來，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的引領(lǐng)下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)[32]、機器學習技術(shù)[33]、智能便攜式設(shè)備[34]的不斷融合創(chuàng)新，為無線傳感技術(shù)在精準農(nóng)業(yè)的應(yīng)用指明了新的方向。

2.2.2 無線傳感器在國內(nèi)研究現(xiàn)狀 從國內(nèi)無線傳感技術(shù)的研究脈絡(luò)來看，我國在該領(lǐng)域的發(fā)展進度與國外研究基本保持同步。早在1999年由中國科學院組織發(fā)布的《知識創(chuàng)新工程試點領(lǐng)域方向研究》中首次將無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用提升至國家科技發(fā)展戰(zhàn)略高度，將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)列為“五大重點研究項目”，為我國無線傳感技術(shù)研究領(lǐng)域開啟了良好的開端[35]。自2002年起，相關(guān)研究機構(gòu)與高校，諸如中國科學院電子所、自動化所、軟件所及清華大學、哈爾濱工業(yè)大學、西北工業(yè)大學等在無線傳感器基礎(chǔ)研究與多場景應(yīng)用等方面取得一系列進展。2004年，“面向傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布自治系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及協(xié)調(diào)控制理論”被評為中國國家自然科學基金重點項目，標志著我國無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究邁入實質(zhì)性發(fā)展階段;2006年，國家科學基金將水下移動傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研發(fā)也列為重點研究項目，對于我國無線傳感技術(shù)體系構(gòu)建做出了重要貢獻[36]。同年期間，國務(wù)院制定并頒布的《國家中長期科學與技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》中，將傳感器網(wǎng)絡(luò)及智能信息處理列為重點領(lǐng)域下的優(yōu)先主題，凸顯了無線傳感技術(shù)的重要戰(zhàn)略意義。2008年9月11日，代表我國無線傳感技術(shù)研究與應(yīng)用領(lǐng)域最高水準的傳感器網(wǎng)絡(luò)標準工作組正式成立，預示著我國深入?yún)⑴c該行業(yè)國際標準活動，為全球無線傳感技術(shù)的全面發(fā)展奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。在具體研究方面，國內(nèi)學者已初步完成對農(nóng)業(yè)環(huán)境下土壤濕度、溫度、pH值、含水率、密度、有機質(zhì)等基礎(chǔ)參數(shù)的實時動態(tài)監(jiān)測[37-40]，在作物需水指標的檢測方面也取得階段性進展[41]。

3 大數(shù)據(jù)下無線傳感技術(shù)在精準農(nóng)業(yè)的應(yīng)用

3.1 旱區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉精細化管理

眾所周知，制約旱區(qū)、半干旱區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因子為水分供給，因而在不同種植模式、作物類型下的灌溉耗水的動態(tài)監(jiān)測及全周期測算分析對于確保旱區(qū)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收具有舉足輕重的現(xiàn)實意義。Kim等通過自行設(shè)計的可變速灌溉設(shè)施，結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組件和實時動態(tài)監(jiān)測軟件，研發(fā)出一套可根據(jù)土壤濕度變化而自動感測與實時控制的智能灌溉系統(tǒng)[42]。Harun等基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（IoT），初步搭建精準農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)，通過硬件組件、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及軟件過程實現(xiàn)對其精密控制與信息收集，并且在反饋回路中分析和監(jiān)控來自傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合預先計算結(jié)果激活控制程序設(shè)備閾值[43]。Sadiq等設(shè)計由傳感器和微控制器為物理核心組件，運用RFID模塊收集、傳輸傳感器數(shù)據(jù)，并將其通過Arduino Nano和繼電器與控制單元相銜接，農(nóng)戶基于上述自動化灌溉控制系統(tǒng)可設(shè)定特定作物所需要的水位，提供可承受的低成本、低功耗旱區(qū)灌溉解決方案[44]。高軍等將ZigBee技術(shù)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)與GPRS（通用分組無線服務(wù)）空間信息處理系統(tǒng)相結(jié)合組建節(jié)水灌溉系統(tǒng)，采用CC2530為無線節(jié)點，以單片機為控制核心、無線路由節(jié)點、無線網(wǎng)關(guān)、監(jiān)控中心為核心物理基礎(chǔ)，實施對土壤墑情和作物用水狀況精準管理[45]。聞?wù)湎嫉妊邪l(fā)設(shè)計一套精準滴灌智能控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)依據(jù)作物生長需求狀態(tài)，實施定量定點、精準施肥與實時滴灌等一系列自動控制管理，從而實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)對于增產(chǎn)增效、節(jié)水節(jié)肥和保護生態(tài)環(huán)境的戰(zhàn)略考量[46]。

3.2 農(nóng)業(yè)綜合環(huán)境自動化監(jiān)測

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動容易受氣象、水肥、病蟲害、地質(zhì)災害以及市場波動等諸多因素的影響[47]。因此，開發(fā)并研制適應(yīng)于農(nóng)業(yè)場景的自動監(jiān)測系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景，國內(nèi)外相關(guān)研究領(lǐng)域針對上述問題開展了大量應(yīng)用研究與實踐探索。Abd El-Kader等基于APTEEN（能量有效的閾值敏感路由協(xié)議）對埃及精準農(nóng)業(yè)實施過程無線傳感網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進行了系統(tǒng)回溯與整理，在馬鈴薯種植的適應(yīng)性、施肥規(guī)劃、病蟲害防治以及精準灌溉管理等方面，取得豐富的實踐經(jīng)驗[48]。Srbinovska等將 RTK-GPS （載波相位差分技術(shù)-全球定位系統(tǒng)）、電導率測試儀、WATERMARK（水?。o線傳感器集成構(gòu)成農(nóng)業(yè)環(huán)境自動監(jiān)測平臺，研制并測試土壤溫度自動測試狀況，結(jié)果表明，傳感器在精度具有較高水平（R2=0.85）[49]。Feng等對窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）、遠程專用網(wǎng)（LoRa-CNN）以及ZigBee無線通信技術(shù)的3款無線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)備在精準農(nóng)業(yè)的應(yīng)用效果展開測試，結(jié)果表明，ZigBee技術(shù)是非常適應(yīng)于設(shè)施農(nóng)業(yè)的信息采集方式，而 NB-IoT 和LoRa-CNN技術(shù)在田野尺度的集約式農(nóng)業(yè)環(huán)境下具有更為顯著的優(yōu)勢[32]。Zervopoulos等將傳感器節(jié)點接到網(wǎng)絡(luò)時鐘上，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議同步化處理，并將其應(yīng)用于希臘科孚島（Corfu island）的橄欖林精準管理之中，實現(xiàn)了相對濕度、氣溫、紫外線輻射及土壤含水率的自動化監(jiān)測[50]。楊瑋等設(shè)計并研制以ZigBee 無線微型控制器、JN5139-M01 模塊為核心的溫室無線智能傳感網(wǎng)絡(luò)智能控制終端，該系統(tǒng)實現(xiàn)對溫室環(huán)境諸因子（土壤溫度、土壤水分等）的數(shù)據(jù)采集和有效控制[51]。

3.3 作物生長生理實時化監(jiān)控

除了對上述農(nóng)業(yè)用水與環(huán)境監(jiān)測之外，無線傳感技術(shù)在精準農(nóng)業(yè)的應(yīng)用還體現(xiàn)在作物生長、生理自動化、智能化監(jiān)控方面。Bencini等自行設(shè)計了一套無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（該系統(tǒng)由GPRS子系統(tǒng)、控制處理器及全球決策分析子系統(tǒng)組成），對意大利和法國3處葡萄園展開生理與病蟲害實地監(jiān)測，結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠較為準確地反映葡萄生產(chǎn)周期等基本參數(shù)變化，能初步達到自動化監(jiān)管的目的[52]。Jiang等設(shè)計一套基于具有動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)的收斂樹算法（DCTA）的無線傳感系統(tǒng)，對臺灣地區(qū)某蘭花溫室種植園進行應(yīng)用測試，結(jié)果表明該算法能夠可靠地收集蘭花生理動態(tài)數(shù)據(jù)，整個試驗過程中數(shù)據(jù)平均成功傳送率達到92.5%[53]。Zhao等開發(fā)了一款多功能葉片生理參數(shù)監(jiān)測的連續(xù)式小型無線傳感器，該裝置能夠較為靈敏地捕獲葉片溫度、水化、光照度等指標變化，無論在室內(nèi)還是室外環(huán)境均表現(xiàn)出較高的精度與適應(yīng)性[54]。高峰等基于無線傳感器技術(shù)，研制出作物水分狀況監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可實現(xiàn)信息采集節(jié)點的自動部署、數(shù)據(jù)自組織傳輸，可以實時、精確獲取作物需水信息，包括引起作物水分虧缺的環(huán)境信息（例如溫度、濕度、土壤溫度、土壤濕度等）以及水分虧缺時作物水分生理指標微變化信息等，具有功耗低、成本低廉、魯棒性好、擴展靈活等優(yōu)點[41]。

4 展望

盡管無線傳感技術(shù)在精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)取得一系列重要進展，特別是近5年來隨著大數(shù)據(jù)思維、技術(shù)以及研究范式的引入、融合與創(chuàng)新應(yīng)用，基于物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、人工智能及其智能設(shè)備等新興信息技術(shù)的無線傳感系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取、傳輸轉(zhuǎn)換以及存儲管理等方面已經(jīng)具有明顯進步，對于農(nóng)業(yè)環(huán)境、作物生理等方面的監(jiān)測效度、精度與適應(yīng)性具有明顯提升。然而，由于農(nóng)業(yè)-作物系統(tǒng)所具有的高度異質(zhì)性、極端變化性及監(jiān)測長期性等問題，導致無線傳感器在某些特定參數(shù)（例如土壤肥力、農(nóng)作物光飽和指數(shù)等）的應(yīng)用存在較大困難。另外，由于無線傳感網(wǎng)絡(luò)具有多通信融合困難、傳感器自身成本及運行成本較高、傳感器使用過程中能源供給難以快速解決、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全性有待提高等缺陷[51]，后續(xù)相應(yīng)基礎(chǔ)性研究及其應(yīng)用實踐過程中應(yīng)進一步著手解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)行互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)融合問題;進一步加強與大數(shù)據(jù)技術(shù)的高度融入與集成創(chuàng)新，開發(fā)具有高度智能化、便攜式的低功耗、低成本的農(nóng)業(yè)傳感器專用設(shè)備;與現(xiàn)有成熟、穩(wěn)定的大面積、規(guī)模化農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，例如，新進組網(wǎng)完成的北斗導航系統(tǒng)、高精度遙感反演以及無人機低空實地監(jiān)測等緊密結(jié)合，構(gòu)建點-線-面多為一體自動監(jiān)測系統(tǒng)，為我國精準農(nóng)業(yè)穩(wěn)步推進與農(nóng)產(chǎn)品高品質(zhì)建設(shè)提供更為翔實、科學的決策支撐。

參考文獻：

[1]李朋來. 向農(nóng)業(yè)4.0時代邁進中的我國精準農(nóng)業(yè)發(fā)展制度供給研究[J]. 科學管理研究，2020，38（1）：119-124.

[2]Fei H T. Rural development in China：Prospect and retrospect[M]. Chicago：University of Chicago Press，1989.

[3]Zhu L，Jiang Z Y. From brigade to village community：the land tenure system and rural development in China[J]. Cambridge Journal of Economics，1993，17（4）：441-461.

[4]張富剛，劉彥隨. 中國區(qū)域農(nóng)村發(fā)展動力機制及其發(fā)展模式[J]. 地理學報，2008，63（2）：115-122.

[5]Zhang N Q，Wang M H，Wang N. Precision agriculture—A worldwide overview[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2002，36（2/3）：113-132.

[6]Lamb D W，Brown R B. PA-precision agriculture：remote-sensing and mapping of weeds in crops[J]. Journal of Agricultural Engineering Research，2001，78（2）：117-125.

[7]鄧仲華，李志芳. 科學研究范式的演化——大數(shù)據(jù)時代的科學研究第四范式[J]. 情報資料工作，2013（4）：19-23.

[8]Science. Dealing with data[EB/OL]. （2011-02-11）[2020-09-01]. https：//science.sciencemag.org/content/331/6018.

[9]ERCIM News. Big data[EB/OL]. （2012-04-01）[2020-09-01]. https：//ercim-news.ercim.eu/images/stories/EN89/EN89-web.pdf.

[10]Shih H M，Xue J Y. Big data development in China[J]. East Asian Policy，2018，10（4）：91-102.

[11]楊曉北. 中美精準農(nóng)業(yè)發(fā)展評價及路徑選擇[J]. 世界農(nóng)業(yè)，2018（9）：143-149.

[12]蒙繼華，吳炳方，杜 鑫，等. 遙感在精準農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用進展及展望[J]. 國土資源遙感，2011（3）：1-7.

[13]Pierce F J，Nowak P. Aspects of precision agriculture[J]. Advances in Agronomy，1999，67：1-85.

[14]趙春江，薛緒掌，王 秀，等. 精準農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的研究進展與展望[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2003，19（4）：7-12.

[15]Tian H K，Wang T H，Liu Y D，et al. Computer vision technology in agricultural automation—A review[J]. Information Processing in Agriculture，2020，7（1）：1-19.

[16]Han S，Hummel J W，Goering C E，et al. Cell size selection for site-specific crop management[J]. Transactions of the ASAE，1994，37（1）：19-26.

[17]Garcia F J M. Analysis of the spatio-temporal distribution of Helicoverpa armigera Hb. in a tomato field using a stochastic approach[J]. Biosystems Engineering，2006，93（3）：253-259.

[18]Liu G S，Jiang H L，Liu S D，et al. Comparison of kriging interpolation precision with different soil sampling intervals for precision agriculture[J]. Soil Science，2010，175（8）：405-415.

[19]Córdoba M A，Bruno C I，Costa J L，et al. Protocol for multivariate homogeneous zone delineation in precision agriculture[J]. Biosystems Engineering，2016，143：95-107.

[20]Rovira-Más F，Zhang Q，Reid J F. Stereo vision three-dimensional terrain maps for precision agriculture[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2008，60（2）：133-143.

[21]Friedli M，Kirchgessner N，Grieder C，et al. Terrestrial 3D laser scanning to track the increase in canopy height of both monocot and dicot crop species under field conditions[J]. Plant Methods，2016，12（1）：1-15.

[22]Yang X T，Li M，Zhao C J，et al. Early warning model for cucumber downy mildew in unheated greenhouses[J]. New Zealand Journal of Agricultural Research，2007，50（5）：1261-1268.

[23]Babatunde O，Armstrong L，Leng J，et al. Comparative analysis of genetic algorithm and particle swam optimization：an application in precision agriculture[J]. Asian Journal of Computer and Information Systems，2015，3（1）：1-12.

[24]Mohapatra A G，Lenka S K. Neural network pattern classification and weather dependent fuzzy logic model for irrigation control in WSN based precision agriculture[J]. Procedia Computer Science，2016，78：499-506.

[25]Papageorgiou E I，Markinos A T，Gemtos T A. Fuzzy cognitive map based approach for predicting yield in cotton crop production as a basis for decision support system in precision agriculture application[J]. Applied Soft Computing，2011，11（4）：3643-3657.

[26]Fisher D K，Norvell J，Sonka S，et al. Understanding technology adoption through system dynamics modeling：implications for agribusiness management[J]. International Food and Agribusiness Management Review，2000，3（3）：281-296.

[27]Patrício D I，Rieder R. Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops：a systematic review[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2018，153：69-81.

[28]Thomasson J A，Sui R，Cox M S，et al. Soil reflectance sensing for determining soil properties in precision agriculture[J]. Transactions of the ASAE，2001，44（6）：1445-1453.

[29]Cassman K G. Ecological intensification of cereal production systems：yield potential，soil quality，and precision agriculture[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，1999，96（11）：5952-5959.

[30]Cook S E，Bramley R V. Precision agriculture-opportunities，benefits and pitfalls of site-specific crop management in Australia[J]. Australian Journal of Experimental Agriculture，1998，38（7）：753-763.

[31]Lee W S，Ehsani R. Sensing systems for precision agriculture in Florida[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2015，112：2-9.

[32]Feng X，Yan F，Liu X Y. Study of wireless communication technologies on Internet of things for precision agriculture[J]. Wireless Personal Communications，2019，108（3）：1785-1802.

[33]Mekonnen Y，Namuduri S，Burton L，et al. Review-machine learning techniques in wireless sensor network based precision agriculture[J]. Journal of the Electrochemical Society，2020，167（3）：037522.

[34]Bayrakdar M E. A smart insect pest detection technique with qualified underground wireless sensor nodes for precision agriculture[J]. IEEE Sensors Journal，2019，19（22）：10892-10897.

[35]蔡述庭. 無線電傳感器網(wǎng)絡(luò)中能源高效的視頻信號壓縮關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 廣州：廣東工業(yè)大學，2011.

[36]馬祖長，孫怡寧，梅 濤. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述[J]. 通信學報，2004，4（4）：114-124.

[37]劉 卉，汪懋華，王躍宣，等. 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田土壤溫濕度監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)[J]. 吉林大學學報（工學版），2008，38（3）：604-608.

[38]蔡義華，劉 剛，李 莉，等. 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田信息采集節(jié)點設(shè)計與試驗[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2009，25（4）：176-178.

[39]李 震，Wang N，洪添勝，等. 農(nóng)田土壤含水率監(jiān)測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2010，26（2）：212-217.

[40]夏朝俊，顧春新，李 彬. 精準農(nóng)業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究與實現(xiàn)[J]. 機電工程，2015，32（3）：439-442.

[41]高 峰，俞 立，張文安，等. 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的作物水分狀況監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2009，25（2）：107-112.

[42]Kim Y，Evans R G，Iversen W M. Remote sensing and control of an irrigation system using a distributed wireless sensor network[J]. IEEE transactions on instrumentation and measurement，2008，57（7）：1379-1387.

[43]Harun A N，Kassim M R M，Mat I，et al. Precision irrigation using wireless sensor network[C]. Kuala Lumpur：International Conference on Smart Sensors and Application （ICSSA），2015.

[44]Sadiq M T，Hossain M M，Rahman K F，et al. Automated irrigation system：controlling irrigation through wireless sensor network[J]. International Journal of Electronics and Electrical Engineering，2019，7（2）：33-37.

[45]高 軍，豐光銀，黃彩梅. 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)水灌溉控制系統(tǒng)[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù)，2010，33（1）：204-206.

[46]聞?wù)湎迹?龍，楊海清，等. 發(fā)展自動控制精準滴灌技術(shù)加快節(jié)約型農(nóng)業(yè)建設(shè)[J]. 農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)，2010，36（3）：22-24.

[47]韓團軍，尹繼武，趙增群，等. 基于LoRa的遠程分布式農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學，2019，47（19）：236-240.

[48]Abd El-Kader S M，El-Basioni B M M. Precision farming solution in Egypt using the wireless sensor network technology[J]. Egyptian Informatics Journal，2013，14（3）：221-233.

[49]Srbinovska M，Gavrovski C，Dimcev V，et al. Environmental parameters monitoring in precision agriculture using wireless sensor networks[J]. Journal of Cleaner Production，2015，88：297-307.

[50]Zervopoulos A，Tsipis A，Alvanou A G，et al. Wireless sensor network synchronization for precision agriculture applications[J]. Agriculture，2020，10（3）：89.

[51]楊 瑋，呂 科，張 棟，等. 基于ZigBee技術(shù)的溫室無線智能控制終端開發(fā)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2010，26（3）：198-202.

[52]Bencini L，Chiti F，Collodi G，et al. Agricultural monitoring based on wireless sensor network technology：real long life deployments for physiology and pathogens control[C]. Athens：2009 Third International Conference on Sensor Technologies and Applications，2009.

[53]Jiang J A，Wang C H，Liao M S，et al. A wireless sensor network-based monitoring system with dynamic convergecast tree algorithm for precision cultivation management in orchid greenhouses[J]. Precision Agriculture，2016，17（6）：766-785.

[54]Zhao Y C，Gao S H，Zhu J，et al. Multifunctional stretchable sensors for continuous monitoring of long-term leaf physiology and microclimate[J]. ACS Omega，2019，4（5）：9522-9530.