19世纪，农业领域出现了以蒸汽机为代表的新型机械，农业机械的广泛使用和农户大量使用化学药品标志着农业2.0时代的开始。

20 世纪，随着计算机和电子技术的快速发展，全新的智慧农业时代到来。物联网、大数据分析、人工智能、云计算和遥感等新技术的应用，显著改善了农业活动，慧农业中的大数据提供了实时农业状况的推断性概览，使农民能够做出有效的决策。

全球多个多边组织和发展中国家已提出采用智能农业技术来提高农业产量，在优化农业劳动力需求和提高产品数量和质量方面，传感器可以持续更准确地监测农作物，在农作物生命周期的早期阶段检测任何不良状况。当前的农业从农作物播种到收获、储存和运输都采用了智能工具。由于其精确的监测能力，适当使用各种传感器使整个操作更加高效和有利可图。此外，快速收集数据的传感器可直接在线获取以供进一步评估，并为每个地点提供针对农作物和场地的农业。

智能农业和监测解决了与作物生产相关的许多问题，特别是有关土壤特性、气候因素、土壤湿度等变化的问题，以改善空间管理实践，从而提高作物产量并避免过量使用化肥和农药。

智能农业使用的技术

1、全球定位系统（GPS）

GPS 可以精确记录纬度、经度和海拔信息。全球定位系统卫星发射信号，使 GPS 接收器能够实时计算其位置，并在移动时提供连续的位置信息。精确的位置信息使农民有机会发现田间数据的精确位置，例如害虫发生情况、土壤类型、杂草和其他障碍物。该系统有助于识别各种田间位置，以便将必要的投入（种子、肥料、除草剂、杀虫剂和水）应用于特定田间。

2、地理信息系统（GIS）

GIS 包括硬件和软件，用于提供汇编、存储、检索、属性分析和位置数据，以生成地图并分析统计和空间方法的特征和地理。GIS 数据库提供有关田间土壤类型、养分状况、地形、灌溉、地表和地下排水、化学施用量和作物产量的信息，并建立影响特定农田作物的因素之间的关系。除了数据存储和显示之外，GIS 还用于通过组合和改变数据层来评估当前和替代的管理，以供决策制定。

3、土壤和植物传感器

土壤传感器和植物可穿戴设备可实时监测土壤中的物理和化学信号，如水分、pH 值、温度和污染物，并提供信息以优化作物生长条件，对抗生物和非生物胁迫，并提高作物产量。土壤有机质 (SOM)、氮 (N)、磷 (P) 和钾 (K) 是作物生产最重要的营养成分。基于近红外反射的传感器可以测量表面和地下土壤氮的空间变化 。通过评估红外和可见光波长区域的土壤光谱反射率，基于最佳波长预测 SOM 。使用近红外光谱光度法技术预测土壤氮和磷。土壤表观电导率  传感器在田间表面持续收集信息，同时，使用光电、声学、阻抗传感器和纳米结构生物传感器检测土壤昆虫/害虫。

4、产量监控

产量监测器是传感器和组件的组合，包括数据存储设备、计算机和用户界面，用于控制集成和交互组件。传感器通过评估谷物流动的质量或体积力来连续测量产量。质量流量传感器基于发射微波能量束并测量撞击后反弹的能量的原理。在产量监测器中，GPS 接收器根据位置产量数据创建产量图。

产量监测器安装在收割机上，与移动应用程序相连，显示实时收获数据，并自动上传到网络平台。该应用程序可以生成高质量的产量图并与农学家分享，农民可以导出其他农场管理数据进行分析。在园艺作物中，为了准确确定农产品的产量和质量，果实生长被认为是作物生长期内最相关的参数之一。彩色图像可用于追踪果实状况，以估计果实成熟度、做出收获决策和瞄准合适的市场。卫星图像是实时监测广大区域作物产量的选择之一；例如，Sentinel-1A 图像用于绘制缅甸的水稻产量和作物强度。

作物产量估算系统由软件和硬件组件组成。基于蓝牙终端安卓应用程序和产量估算软件程序，通过移动应用程序使用数学计算估算作物产量。基于光谱特征的卫星作物产量预测表明，估计产量与实际产量一样可靠。使用机器学习和作物模型中的卫星数据同化，在不同环境下成功进行了玉米产量预测。