农业市场的物联网预计将从2023 年的151.78 亿美元增长到 2030 年的 717.53 亿美元。对高效农业实践的不断增长的需求以及政府对智能农业技术的支持推动了物联网解决方案的积极采用。 

它是如何工作的？

物联网和智能传感器是目前影响农业的最大趋势之一。现代农业公司可以购买昂贵的设备来实现其运营的现代化。然而，此类设备的供应商将其设备收集的数据存储在自己的云端，不向设备所有者提供对原始数据的完全访问权限。设备所有者实际上并不拥有其设备收集的数据。 

供应商软件的标准功能并不总是足以满足特定农业企业的需求。如果你从不同的供应商那里购买物联网设备，问题就会成倍增加，因为你必须从不同的来源分配所有这些数据，并以某种方式在你这边处理它们。 

构建物联网数据平台可以帮助企业高效地收集、存储、处理和分析来自物联网设备的数据，从而获得切实可行的见解和数据驱动的决策。具体配置取决于企业的需求和用例。 

数据平台是更复杂的物联网系统架构的一部分，负责管理和分析物联网设备和传感器产生的海量数据。

 该系统的主要特点和优点是： 

· 数据收集：联网的物联网设备生成的数据需要被输入到物联网平台，以便集中收集和存储。它可以实时完成，也可以批量完成。在我们为 MHP 开展的一个项目中，我们开发了一个 基于 Azure 的数据平台， 该平台可以汇总和处理来自 10 个不同来源的数据，并实现强大的数据分析，以实现自动化运营管理。

· 数据存储：根据数据性质和应用，将数据存储在适当类型的数据库中（MySQL、NoSQL、时间序列数据库等）。

· 数据处理：实时数据处理可触发即时操作或帮助检测异常以防止事故发生。当在一段时间内收集数据并分块处理时，也可以分批处理数据。

· 数据分析：该平台通常包括数据分析、报告和可视化工具。ML 算法有助于预测趋势、预见和预防异常、优化性能以及物联网设备群维护。

· 数据安全和隐私：平台必须具有强大的身份验证和授权机制来控制对敏感信息的访问。连接设备和平台之间传输的数据通常会被加密，以防止未经授权的访问。

· 设备管理：通常，数据平台还可以帮助跟踪所有连接的设备，监控其性能和状况，并管理配置。

· 通过API与外部系统集成：例如通过API与BI工具或者某些第三方服务共享数据，满足业务需求。

· 可扩展性：如果计划扩大物联网设备数量，则必须拥有一个可扩展的数据平台来处理不断增加的数据负载。为此，此类平台通常部署在云基础设施上。阅读有关 可扩展远程物联网设备管理的更多信息。

 物联网数据平台用例

天气监测：气象站的数据用于安排播种、收割和其他需要特定天气条件的过程。

农作物监测：通过成像和传感器数据跟踪生长阶段，检测潜在的疾病或害虫。  

土壤健康监测：测量和分析营养水平、pH 值和土壤成分，以管理及时施肥。  

灌溉管理：实时土壤湿度数据与天气监测相结合有助于实现灌溉自动化。 

设备追踪：跟踪使用情况，安排维护并发出必要操作的警报，并根据现场情况优化设备部署。

精准农业：自动施肥和施用农药以及其他精准农业实践的数据驱动洞察。   

安徽联智创新软件有限公司，智慧农业物联网系统管理平台，构建满足农业需求的物联网数据平台涉及实施硬件、软件和连接解决方案，通过统一平台处理物联网数据，为农业生产过程提供精准管理和数据分析。