CN118011970A - 基于物联网的智能农业生产管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于物联网的智能农业生产管理系统，该系统的运行方法包括以下步骤：步骤一：传感器网络的布置和数据传输；步骤二：对传感器采集数据进行分析与预测；步骤三：对农田进行病虫害监测与预警；步骤四：为农田管理者提供决策支持与操作指导，所述数据采集与传输模块，用于采集农田数据并上传至农业生产管理系统；所述数据分析与决策支持模块，用于对传感器采集的数据进行分析并提供决策支持；所述自动化农业生产管理模块，用于将自动化设备与农业生产管理系统结合起来；所述数据存储与管理模块，用于接收、存储和管理传感器数据，本发明，具有病虫害防控效果好和有效地提高农田管理效率的特点。

Description

基于物联网的智能农业生产管理系统

技术领域

本发明涉及农业生产管理技术领域，具体为基于物联网的智能农业生产管理系统。

背景技术

农业生产管理是确保农作物生长和产量的关键因素，在传统的农业生产管理方法中，农田管理者主要依靠其经验和人工观察来进行决策和操作，这种依赖限制了农业生产效率和质量的进一步提升，然而，随着物联网技术的快速发展，智能农业生产管理系统正在农业领域引起广泛关注，并带来了新的机遇。

目前，物联网技术已经在农业生产中得到广泛应用，为农业生产管理带来了革命性的变化。通过引入传感器网络，农田、温室和其他农业环境可以实时监测和收集关键的农业参数，如土壤湿度、温度、光照等，同时，农业生产管理系统结合了数据挖掘和机器学习算法，对农业生产过程进行实时分析和预测，为农田管理者提供决策支持和精确的操作指导。

然而，尽管物联网技术在农业生产管理中具有巨大的潜力，但仍然存在一些问题亟待解决。首先，传统的病虫害防控方法仍然依赖于农田管理者的主观判断和经验，缺乏准确性和时效性，导致防治措施的不准确和时机的延误。此外，传统的农业生产管理系统也面临实时数据和决策支持的缺失，农田管理者在决策时常常面临信息不足和不确定性。因此，设计可以有效进行病虫害防控和提供决策支持的基于物联网的智能农业生产管理系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供基于物联网的智能农业生产管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于物联网的智能农业生产管理系统，该系统的运行方法包括以下步骤：

步骤一：传感器网络的布置和数据传输；

步骤二：对传感器采集数据进行分析与预测；

步骤三：对农田进行病虫害监测与预警；

步骤四：为农田管理者提供决策支持与操作指导。

根据上述技术方案，所述传感器网络的布置和数据传输的步骤，包括：

在农田、温室或其他农业环境中布置传感器网络；

传感器包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器；

传感器实时监测并收集关键的农业参数数据；

通过物联网技术将数据传输到农业生产管理系统。

根据上述技术方案，所述传感器实时监测并收集关键的农业参数数据的步骤，包括：

对于土壤湿度传感器，将其埋入农田土壤中，以测量土壤的湿度水平，温度传感器安装在农田或温室的适当位置，以测量环境温度，光照传感器则被放置在光照条件的代表性位置，以监测光照强度，这些传感器通过物联网技术与农业生产管理系统进行通信，首先，传感器将实时监测到的农业参数数据进行采集和处理，然后，数据通过无线通信方式传输到农业生产管理系统，在数据传输过程中，必须确保数据的安全性和完整性，可以采用数据加密和认证机制，以防止数据被篡改或未经授权的访问，同时，建立稳定可靠的网络连接，确保数据传输的稳定性和实时性。

根据上述技术方案，所述对传感器采集数据进行分析与预测的步骤，包括：

农业生产管理系统利用数据挖掘和机器学习算法对传感器数据进行实时分析和预测；

分析土壤湿度、温度、光照参数，了解作物生长状态和病虫害风险；

生成预测模型用于农业生产过程的优化。

根据上述技术方案，所述分析土壤湿度、温度、光照参数，了解作物生长状态和病虫害风险的步骤，包括：

系统应用数据挖掘算法针对土壤湿度数据进行聚类分析，分析聚类结果，识别不同的土壤湿度状态，通过观察聚类簇的分布和特征，可以确定土壤湿度的不同级别或阈值，如干旱、正常和过湿，根据聚类分析的结果，建立土壤湿度的变化模型，来预测土壤湿度的未来变化趋势，对于温度数据，系统可以通过回归分析算法，对温度的影响因素进行建模和预测，这样可以判断当前温度是否符合作物的最佳生长条件，或者是否存在温度过高或过低的风险，系统可以提供相应的温度调节建议，如通风、降温或加温，以保持良好的生长环境。

根据上述技术方案，所述生成预测模型用于农业生产过程的优化的步骤，包括：

系统使用决策树算法，对光照强度的影响进行建模和预测，这样可以判断作物是否得到足够的光照，或者是否存在光照不足或过度曝光的风险，系统提供相应的建议，如合理调整遮阳网或增加照明设备，以优化光照条件，通过对土壤湿度、温度和光照参数的实时分析和预测，农业生产管理系统可以了解作物的生长状态和病虫害风险，系统可以生成预测模型，以便农田管理者了解作物的生长趋势和可能的病虫害发生情况，这样，农田管理者可以采取相应的管理措施，如施肥、喷药或调整种植计划，以最大程度地提高农作物的产量和质量，通过详细的数据分析和预测步骤，将大大提升农业生产的决策能力和效率，为农田管理者提供实时的农业管理支持。

根据上述技术方案，所述对农田进行病虫害监测与预警的步骤，包括：

系统自动监测和识别病虫害的存在和程度；

发出预警通知，提醒农民采取相应的防治措施。

根据上述技术方案，所述系统自动监测和识别病虫害的存在和程度的步骤，包括：

系统利用数据挖掘和机器学习算法，对传感器数据进行分析，以检测可能存在的病虫害情况，通过监测作物的生长状态、土壤湿度、温度参数与病虫害的关联，系统能够自动识别潜在的病虫害风险；一旦系统检测到病虫害风险，即超过预设的阈值或与已知病虫害模式相匹配，系统将发出预警通知，提醒农田管理者及时采取相应的防治措施，系统还可以为农田管理者提供详细的病虫害信息，如病虫害种类、发生程度、传播途径，这样，农田管理者可以了解病虫害的具体特征和危害，从而更好地制定防治策略和选择合适的农药或生物控制方法，同时为了实现病虫害监测与预警的功能，系统需要建立病虫害数据库和模型，这些数据库和模型包含了各种病虫害的特征、行为规律和防治方法，系统通过与实时采集的数据进行比对和分析，能够准确识别和预测不同类型的病虫害。

根据上述技术方案，所述为农田管理者提供决策支持与操作指导的步骤，包括：

系统通过可视化界面向农田管理者提供决策支持和操作指导；

农田管理者获取作物生长状态、病虫害风险信息；

系统与自动化设备集成，实现自动化的农业生产管理；

自动化设备根据系统指令自动调整灌溉、施肥操作。

根据上述技术方案，所述该系统包括：

数据采集与传输模块，用于采集农田数据并上传至农业生产管理系统；

数据分析与决策支持模块，用于对传感器采集的数据进行分析并提供决策支持；

自动化农业生产管理模块，用于将自动化设备与农业生产管理系统结合起来。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有数据分析与决策支持模块、数据分析与决策支持模块、自动化农业生产管理模块实现智能农业生产管理系统，该系统首先在农田、温室或其他农业环境中布置传感器网络，实时监测和收集关键的农业参数数据，随后利用数据挖掘和机器学习算法对传感器数据进行实时分析和预测，了解作物生长状态和病虫害风险，并生成预测模型用于优化农业生产过程，系统能够自动监测和识别病虫害的存在和程度，并发出预警通知，提醒农田管理者采取相应的防治措施，同时，系统通过可视化界面提供决策支持和操作指导，农田管理者可以获取作物生长状态、病虫害风险等信息，系统还与自动化设备集成，实现自动化的农业生产管理，本发明有效地优化农业生产过程，并提高生产效率和质量。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例一提供的基于物联网的智能农业生产管理方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的基于物联网的智能农业生产管理系统的模块组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：图1为本发明实施例一提供的基于物联网的智能农业生产管理方法的流程图，本实施例可应用农业生产管理的场景，该方法可以由本实施例提供的基于物联网的智能农业生产管理系统来执行，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：

步骤一：传感器网络的布置和数据传输；

在本发明实施例中，为了实现基于物联网的智能农业生产管理系统，首先在农田、温室或其他农业环境中布置传感器网络，以监测关键的农业参数，这些传感器包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等；

示例性的，对于土壤湿度传感器，将其埋入农田土壤中，以测量土壤的湿度水平，温度传感器安装在农田或温室的适当位置，以测量环境温度，光照传感器则被放置在光照条件的代表性位置，以监测光照强度，这些传感器通过物联网技术与农业生产管理系统进行通信，首先，传感器将实时监测到的农业参数数据进行采集和处理，然后，数据通过无线通信方式传输到农业生产管理系统，在数据传输过程中，必须确保数据的安全性和完整性，可以采用数据加密和认证机制，以防止数据被篡改或未经授权的访问，同时，建立稳定可靠的网络连接，确保数据传输的稳定性和实时性；

示例性的，农业生产管理系统负责接收、存储和管理传感器数据，并可以采用云平台或本地服务器来处理大量的数据，接收到的数据被存储在数据库中，以便后续的分析和决策支持，此外，农业生产管理系统还具备对传感器的管理和配置功能，例如，可以通过农业生产管理系统对传感器进行校准、设置采样频率和阈值等，这样可以确保传感器的准确性和适应性，以满足特定的农业生产需求，通过详细的布置和数据传输步骤，基于物联网的智能农业生产管理系统可以实现实时监测和数据传输的关键环节，为后续的数据分析和决策支持奠定基础。

步骤二：对传感器采集数据进行分析与预测；

在本发明实施例中，农业生产管理系统在接收到传感器数据后，利用数据挖掘和机器学习算法对这些数据进行实时分析和预测，这些算法可以帮助系统了解作物生长状态和病虫害风险，并生成相应的预测模型；

示例性的，首先，系统应用数据挖掘算法针对土壤湿度数据进行聚类分析，分析聚类结果，识别不同的土壤湿度状态，通过观察聚类簇的分布和特征，可以确定土壤湿度的不同级别或阈值，例如干旱、正常和过湿等，根据聚类分析的结果，建立土壤湿度的变化模型，来预测土壤湿度的未来变化趋势，对于温度数据，系统可以通过回归分析算法，对温度的影响因素进行建模和预测，这样可以判断当前温度是否符合作物的最佳生长条件，或者是否存在温度过高或过低的风险，系统可以提供相应的温度调节建议，如通风、降温或加温，以保持良好的生长环境；

示例性的，此外，系统使用决策树算法，对光照强度的影响进行建模和预测，这样可以判断作物是否得到足够的光照，或者是否存在光照不足或过度曝光的风险，系统提供相应的建议，如合理调整遮阳网或增加照明设备，以优化光照条件，通过对土壤湿度、温度和光照等参数的实时分析和预测，农业生产管理系统可以了解作物的生长状态和病虫害风险，系统可以生成预测模型，以便农田管理者了解作物的生长趋势和可能的病虫害发生情况，这样，农田管理者可以采取相应的管理措施，如施肥、喷药或调整种植计划，以最大程度地提高农作物的产量和质量，通过详细的数据分析和预测步骤，将大大提升农业生产的决策能力和效率，为农田管理者提供实时的农业管理支持。

步骤三：对农田进行病虫害监测与预警；

在本发明实施例中，基于数据分析结果，基于物联网的智能农业生产管理系统能够自动监测和识别病虫害的存在和程度，为农田管理者提供了实时的病虫害风险预警和防治措施的及时响应；

示例性的，系统利用数据挖掘和机器学习算法，对传感器数据进行分析，以检测可能存在的病虫害情况，通过监测作物的生长状态、土壤湿度、温度等参数与病虫害的关联，系统能够自动识别潜在的病虫害风险；一旦系统检测到病虫害风险，即超过预设的阈值或与已知病虫害模式相匹配，系统将发出预警通知，提醒农田管理者及时采取相应的防治措施，系统还可以为农田管理者提供详细的病虫害信息，如病虫害种类、发生程度、传播途径等，这样，农田管理者可以了解病虫害的具体特征和危害，从而更好地制定防治策略和选择合适的农药或生物控制方法，同时为了实现病虫害监测与预警的功能，系统需要建立病虫害数据库和模型，这些数据库和模型包含了各种病虫害的特征、行为规律和防治方法，系统通过与实时采集的数据进行比对和分析，能够准确识别和预测不同类型的病虫害；

示例性的，使用机器算法对传感器分析的方法为：系统首先对传感器采集到的数据进行预处理，包括清洗、校正和去噪处理，以确保数据的准确性和可靠性，随后进行特征提取与选择，系统利用数据挖掘技术从传感器数据中提取与病虫害相关的特征，例如，通过对土壤湿度数据的分析，提取平均湿度、湿度变化率等特征；对温度数据进行分析，提取平均温度、温度波动性等特征，此外，结合领域专家的知识和相关文献，选择与病虫害关联较强的特征，接下来，系统利用机器学习算法构建预测模型，并进行模型训练和参数调优，常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等，在训练阶段，系统使用已知的病虫害情况和传感器数据进行训练，通过交叉验证等技术评估模型的性能，并对模型参数进行调整，以获得更准确和可靠的预测模型；

示例性的，利用训练好的预测模型，系统实现病虫害的自动检测和预测，通过实时监测作物的生长状态、土壤湿度、温度等参数与病虫害的关联，系统能够自动识别潜在的病虫害风险，一旦检测到病虫害风险超过预设阈值或指示病虫害的存在，系统将及时发出预警通知，提醒农田管理职采取相应的防治措施，通过详细的病虫害监测与预警步骤，基于物联网的智能农业生产管理系统能够及时识别和响应病虫害风险，这将帮助农田管理者采取及时有效的防治措施，最大限度地减少病虫害对农作物的损害，保障农业生产的稳定性和可持续发展。

步骤四：为农田管理者提供决策支持与操作指导。

在本发明实施例中，农业生产管理系统为农田管理者提供决策支持和操作指导，以优化农业生产过程并提高农作物的产量和质量；

示例性的，通过可视化界面或移动应用程序，农田管理者可以轻松地获取作物生长状态、病虫害风险等关键信息，系统将这些信息以直观的图表、报表或实时监测画面的形式呈现，使农田管理者能够全面了解农田、温室或其他农业环境的状况，系统还根据实时数据和预测模型生成相应的建议和操作指导，如灌溉调控、温度调节、光照管理、施肥方案、病虫害防治措施等，农田管理者可以根据系统的建议，及时采取适当的管理措施，以最大限度地促进作物生长和减少潜在的病虫害危害；为了实现决策支持与操作指导的功能，系统需要具备先进的用户界面和智能算法，用户界面应具有友好的交互设计，使农田管理者能够轻松访问和理解系统提供的信息和建议，智能算法则需要综合考虑多个因素，如土壤特性、气象条件、作物需求和病虫害风险等，以生成个性化的决策支持和操作指导；

示例性的，通过与农业生产管理系统的连接，自动化设备可以接收来自系统的指令和数据，根据农业生产管理系统的指令和预测模型的分析结果，自动化设备可以自动调整灌溉、施肥等操作，以满足作物的需求并提供精确的农业管理，例如，在灌溉方面，系统可以根据土壤湿度传感器的数据和预测模型的分析结果，判断作物的水分需求，并向灌溉系统发送相应的指令，灌溉系统可以根据指令自动启动、停止或调整灌溉水量，实现对作物灌溉的精确控制，这样可以避免水资源的浪费，同时保证作物在不同生长阶段获得适当的水分供应，同样地，在施肥方面，系统可以根据土壤营养状况、作物需求和预测模型的分析结果，为施肥设备提供指令，施肥设备可以根据指令自动进行施肥操作，并确保作物得到适量、适时的营养补给，这有助于提高施肥效率，减少肥料的浪费，同时满足作物的养分需求，通过详细的自动化农业生产管理步骤，基于物联网的智能农业生产管理系统能够实现农业生产的自动化和精确化管理，这将减轻农田管理者的劳动负担，提高生产效率和质量，并实现可持续农业发展的目标。

实施例二：本发明实施例二提供了基于物联网的智能农业生产管理系统，图2为本发明实施例二提供的基于物联网的智能农业生产管理系统的模块组成示意图，如图2所示，该系统包括：

数据采集与传输模块，用于采集农田数据并上传至农业生产管理系统；

数据分析与决策支持模块，用于对传感器采集的数据进行分析并提供决策支持；

自动化农业生产管理模块，用于将自动化设备与农业生产管理系统结合起来；

在本发明的一些实施例中，数据采集与传输模块包括：

传感器布置与连接模块，用于在农田、温室或其他农业环境中布置传感器网络；

数据实时监测与收集模块，用于实时监测传感器数据，包括土壤湿度、温度、光照等；

数据存储与管理模块，用于接收、存储和管理传感器数据，确保数据的安全性和完整性；

在本发明的一些实施例中，数据分析与决策支持模块包括：

数据分析与预测模型模块，用于利用数据挖掘和机器学习算法对传感器数据进行实时分析和预测，了解作物生长状态和病虫害风险，并生成预测模型；

病虫害监测与预警模块，用于自动监测和识别病虫害的存在和程度；

决策支持与操作指导模块，用于为农田管理职提供决策支持和操作指导；

在本发明的一些实施例中，自动化农业生产管理模块包括：

自动化设备集成与控制模块，用于与自动化设备进行集成，实现自动化的农业生产管理；

环境控制与优化模块，用于根据预测模型的分析结果和作物需求，自动调整农业环境的参数；

自动化决策与执行模块，用于根据农业生产管理系统的指令和预测模型的分析结果，自动化设备进行自动化决策和执行。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤一：传感器网络的布置和数据传输；

步骤二：对传感器采集数据进行分析与预测；

步骤三：对农田进行病虫害监测与预警；

步骤四：为农田管理者提供决策支持与操作指导。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述传感器网络的布置和数据传输的步骤，包括：

在农田、温室或其他农业环境中布置传感器网络；

传感器包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器；

传感器实时监测并收集关键的农业参数数据；

通过物联网技术将数据传输到农业生产管理系统。

3.根据权利要求2所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述传感器实时监测并收集关键的农业参数数据的步骤，包括：

对于土壤湿度传感器，将其埋入农田土壤中，以测量土壤的湿度水平，温度传感器安装在农田或温室的适当位置，以测量环境温度，光照传感器则被放置在光照条件的代表性位置，以监测光照强度，这些传感器通过物联网技术与农业生产管理系统进行通信，首先，传感器将实时监测到的农业参数数据进行采集和处理，然后，数据通过无线通信方式传输到农业生产管理系统，在数据传输过程中，必须确保数据的安全性和完整性，可以采用数据加密和认证机制，以防止数据被篡改或未经授权的访问，同时，建立稳定可靠的网络连接，确保数据传输的稳定性和实时性。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述对传感器采集数据进行分析与预测的步骤，包括：

农业生产管理系统利用数据挖掘和机器学习算法对传感器数据进行实时分析和预测；

分析土壤湿度、温度、光照参数，了解作物生长状态和病虫害风险；

生成预测模型用于农业生产过程的优化。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述分析土壤湿度、温度、光照参数，了解作物生长状态和病虫害风险的步骤，包括：

系统应用数据挖掘算法针对土壤湿度数据进行聚类分析，分析聚类结果，识别不同的土壤湿度状态，通过观察聚类簇的分布和特征，可以确定土壤湿度的不同级别或阈值，如干旱、正常和过湿，根据聚类分析的结果，建立土壤湿度的变化模型，来预测土壤湿度的未来变化趋势，对于温度数据，系统可以通过回归分析算法，对温度的影响因素进行建模和预测，这样可以判断当前温度是否符合作物的最佳生长条件，或者是否存在温度过高或过低的风险，系统可以提供相应的温度调节建议，如通风、降温或加温，以保持良好的生长环境。

6.根据权利要求4所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述生成预测模型用于农业生产过程的优化的步骤，包括：

系统使用决策树算法，对光照强度的影响进行建模和预测，这样可以判断作物是否得到足够的光照，或者是否存在光照不足或过度曝光的风险，系统提供相应的建议，如合理调整遮阳网或增加照明设备，以优化光照条件，通过对土壤湿度、温度和光照参数的实时分析和预测，农业生产管理系统可以了解作物的生长状态和病虫害风险，系统可以生成预测模型，以便农田管理者了解作物的生长趋势和可能的病虫害发生情况，这样，农田管理者可以采取相应的管理措施，如施肥、喷药或调整种植计划，以最大程度地提高农作物的产量和质量，通过详细的数据分析和预测步骤，将大大提升农业生产的决策能力和效率，为农田管理者提供实时的农业管理支持。

7.根据权利要求1所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述对农田进行病虫害监测与预警的步骤，包括：

系统自动监测和识别病虫害的存在和程度；

发出预警通知，提醒农民采取相应的防治措施。

8.根据权利要求7所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述系统自动监测和识别病虫害的存在和程度的步骤，包括：

系统利用数据挖掘和机器学习算法，对传感器数据进行分析，以检测可能存在的病虫害情况，通过监测作物的生长状态、土壤湿度、温度参数与病虫害的关联，系统能够自动识别潜在的病虫害风险；一旦系统检测到病虫害风险，即超过预设的阈值或与已知病虫害模式相匹配，系统将发出预警通知，提醒农田管理者及时采取相应的防治措施，系统还可以为农田管理者提供详细的病虫害信息，如病虫害种类、发生程度、传播途径，这样，农田管理者可以了解病虫害的具体特征和危害，从而更好地制定防治策略和选择合适的农药或生物控制方法，同时为了实现病虫害监测与预警的功能，系统需要建立病虫害数据库和模型，这些数据库和模型包含了各种病虫害的特征、行为规律和防治方法，系统通过与实时采集的数据进行比对和分析，能够准确识别和预测不同类型的病虫害。

9.根据权利要求1所述的基于物联网的智能农业生产管理方法，其特征在于：所述为农田管理者提供决策支持与操作指导的步骤，包括：

系统通过可视化界面向农田管理者提供决策支持和操作指导；

农田管理者获取作物生长状态、病虫害风险信息；

系统与自动化设备集成，实现自动化的农业生产管理；

自动化设备根据系统指令自动调整灌溉、施肥操作。

10.基于物联网的智能农业生产管理系统，其特征在于：所述该系统包括：

数据采集与传输模块，用于采集农田数据并上传至农业生产管理系统；

数据分析与决策支持模块，用于对传感器采集的数据进行分析并提供决策支持；

自动化农业生产管理模块，用于将自动化设备与农业生产管理系统结合起来。