建设一个智能农业系统的挑战是什么?

智能农业系统需要各种物联网能力来提高农业生产并提供新的监测能力。

对于大面积的传统农业，传感器放置在地面上可以记录土壤湿度、温度和pH值的实时数据，而环境传感器可以记录日照、降雨、风速、空气温度和湿度。无人驾驶飞机也可用于监视农作物和害虫。

对于小型室内农场，LED照明，精确控制光周期，土壤和环境传感器可以降低能源成本和增加产量。

智能农业系统的挑战包括集成这些传感器，并将传感器数据与分析驱动自动化和响应活动联系起来。当集成,数据分析的使用通过精确控制水、肥、光，可以降低农业的总成本，并在同等面积下促进更高的产量。智能方法通过室内或室外的远程监控，允许在更小、更分散的土地上耕作。

为了成功地部署一个智能农业系统，可以考虑建立一个通信网络，它可以在大片农田中整合有限数量的传感器。这将需要第三方网络供应或建立一个由接入点和私有回程网络上行链路组成的私有网络，该网络将所有数据传输到集中监控软件或分析前端系统。

由于网络的可靠性，您选择的通信网络是至关重要的。土地的拓扑结构，风和雨可以影响一些私有网络类型的点对点通信技术。网状网络技术许多公用事业公司都在使用这种系统，它更可靠，可以承受网络故障。这种技术不太容易因环境条件而发生故障，但是这种网络的部署成本更高。

在构建智能农业系统时，选择传感器品牌和类型通常是最简单的任务。建立监测和自动化软件包来实施行动，如浇水触发器、警报和通知，将需要软件专业知识，而一些农业专家会发现这具有挑战性。例如，作物应该多久浇一次水?开始常规浇水之前，允许的最低土壤湿度是多少?与传感器和农业设备的软件集成是一项耗时的活动，但也需要考虑季节性条件和作物专业知识。

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