自动控制措施技术匮乏或应用成本太高。 传统的农业环境信息采集、传输、处理和应用方式 农业大数据对采集、传输、处理和应用技术的要求 农业大数据采集需要的传感器：检测准确、小型化、低成本、无 线、低功耗、在线监测、方便安装、免维护； 农业大数据需要的信息采集：多维度、高粒度、大范围、连续、 在线、高频率； 农业大数据需要的信息传输：无线、远距离、稳定、双向； 农业大数据需要的信息接收和处理：云平台、数据库、数字模型、 核心技术： 远距离无线信息采集和传输技术 温室大棚设备无线控制技术 水肥一体化精准无线控制技术 病虫害数字模型应用 多节点信息协同和自组网技术 网络预警 无线节点和基站低功耗技术等。 土壤水势 雨量计 土壤水分 PR2 土壤温度 空气温湿度 大气 压 超声波风速风向 太阳辐射 植物红外线温度 植物茎杆直径测量计 果实生长尺寸 叶面湿度 叶面水分散失和 物联网无线信息采集节点 无线节点是物联网无线数据采集专用节点，创新的无线传感器接入、传输 技术。 单点信息采集的成本与传统的自动监测站相比下降大约８０－９０％； 信息传输稳定可靠、即插即用、超低功耗、免维护。无线信号可以轻松穿 越房屋、农作物等各种障碍物。 技术规格 描述 供电电源 Li AA 3.6V 2.4Ah 使用寿命 3-5 年（按每小时一次传输） 接口信息 1 个数字接口、

n粮仓墙边的漏水监测 智能窗户 可远程操控的轴流风机 可远程操控的通风窗户 具有除湿功能的窗户 实施传输子系统 n RS485工业总线：适用于粮仓内部各 传感器和执行器之间的组网 n ZIGBEE低功耗无线传输网络：适用 于粮仓内部各传感器和执行器之间的 组网 n 光纤、以太网或WIFI等网络：用于粮 仓与监控中心之间的数据传输 n TD-LTE/WCDMA/EVDO/GPRS等不 同制式无组数据通信网络：适用于长

环境信息传感器监测空气 温湿度、土壤水分、土壤温度、 光照强度、二氧化碳浓度等环 境参数，通过无线采集终端以 GPRS 方式将采集数据传输至 监控中心，以指导生产。 大棚外小型气象站 可靠运行于各种环境，低功耗、高稳定性、高精度、可无人值守， 主要采集户外空 气温湿度、风速、 风向、土壤温度、 土壤水分、雨量 共 7 路环境参数 与多功能气象站配套的传感器 控制装置  温室大棚智能控制单元

地小气候监测（空气温湿度、大气压力、 PM2.5、PM10、二氧化碳、光照、总辐 射）、土壤墒情检测（土壤温湿度、PH 值、电导率、盐分等），全局气象站是将 太阳能电源管理、传感器采集、物联网通 讯、低功耗，外观美观一体化设计，主要 应用于室内外环境检测和土壤墒情检测系 统。 视频监控 小气候监测 全局气象站 土壤墒情监测 四、现代农业园区物联网示范 水肥一体化智能灌溉系统 借助压力系统将肥料，按土壤养分含量和作

D F C 应具 备 感知预 警与应急指挥 联动功能 A 应具 备全天 候 24 小时 自 动监测 宜采用高集成、 低功耗、易维护、 结构简单的先进 系统 应具 备 长时间稳 定可靠使用且后 期维修维护费用 低的成熟系统 应具 备 支持多 种开放协议， 即插即用 应具 备 自动感 知功能 E

并对各个设备进行控制。 农业物联网应用 2 3 4 数据采集 模型模拟 数据分析 措施 智慧农业闭环 及时预测 1 农业环境 数据输入 数据输出 决策 无线节点 + 低功耗 + 多传感器接入 + 免费使用的云平台 高效、经济、方便的农业环境数据采集和控制技术。 智慧农业闭环 智慧农业效益分析 生态效益 社会效益 经济效益 提升企业品牌价值 提升市场占有率

( 传输层 ) 物联网传感 ( 感知 层 ) SaaS 系统 ( 应用 层 ) 人工智能（决策 层） 无线局域网接入： RFID, WIFI 、蓝 牙 运营商 3G/4G/5G 网络 低功耗广域物联网 RPMA 网络 ( 混合组网方式 ) 农眼： 行业集成度最高的气 象监测基站 虫感知： 虫情数据采集 农眼全景： 720 度全景图像监控 土壤传感器： 土壤温湿度、 EC 值、

授时精度优于 100ns 。北斗卫星导航系统在林业方面具有广阔的 应用空间，为林业资源监测及安全管理等提供重要支撑作用。  北斗系统可以同时提供定位和通信功能，具有终端设备小型化、 集成度高、低功耗和操作简单等特点。 四、智慧林业关键技术应用 （六） 3S 及北斗导航技术 五、智慧林业总体发展思路 （一）智慧林业战略定位 1. 构建生态文明体系，建设美丽中国的关 键支撑。 2

( 传输层 ) 物联网传感 ( 感知 层 ) SaaS 系统 ( 应用 层 ) 人工智能（决策 层） 无线局域网接入： RFID, WIFI 、 蓝牙 运营商 3G/4G/5G 网络 低功耗广域物联网 RPMA 网络 ( 混合组网方式 ) 农眼： 行业集成度最高的气 象监测基站 虫感知： 虫情数据采集 农眼全景： 720 度全景图像监控 土壤传感器： 土壤温湿度、 EC 值、微量元素

实时性要求：采用在线学习或增量学习，确保模型能够快速响 应环境变化。 最后，在方案规划中还需要考虑模型的部署环境。农业科技应 用场景多位于偏远地区，网络条件较差，因此模型需要具备轻量化 和低功耗的特点，以便在边缘设备上运行。同时，还需要设计友好 的用户界面，便于农业从业者操作和理解模型的输出结果。通过上 述需求分析与规划，可以确保 DeepSeek 大模型在农业科技领域的 应用具有较高的可行性和实用性。 预处理后的数据将作为后续模型训练和决策分析的基础。 在实际应用中，传感器技术的部署还需考虑能源供应和数据传 输的稳定性。为了确保传感器网络的长期运行，可采用低功耗设计 并结合太阳能供电系统。同时，数据传输方式的选择也至关重要， 常见的选择包括无线局域网（WLAN）、低功耗广域网 （LPWAN）以及蜂窝网络等，具体选择需根据监测区域的网络覆 盖情况和数据传输需求确定。 以下是一些常见的传感器类型及其应用场景的示例：