智能农业是指在农场中使用物联网、传感器、定位系统、机器人和人工智能等技术。其最终目标是提高作物的质量和产量，同时优化人力投入。

智能农业使用的技术示例包括：

1. 精准灌溉与精准植物营养

技术实现：

水肥一体化系统：通过土壤湿度传感器、EC/pH传感器实时监测土壤水分和养分含量，结合作物生长模型，自动调节滴灌或喷灌设备的施肥量。例如，广西灵山荔枝园采用该技术，用水量减少50%，化肥利用率提升30%。

变量施肥技术：利用光谱传感器分析作物长势，结合GPS定位，实现分地块精准施肥。

优势：减少资源浪费，降低环境污染，提升作物品质。

2. 温室气候管理与控制

技术实现：

物联网温室系统：集成温度、湿度、光照、CO₂传感器，通过自动控制外遮阳、湿帘、加热设备等，维持最佳生长环境。例如，智能温室可使冬季蔬菜产量提升40%。

能源优化：结合太阳能板和储能系统，降低能耗成本。

优势：突破气候限制，实现反季节种植，提高土地利用率。

3. 传感器网络

关键传感器类型：

土壤传感器：监测水分、温度、EC值、氮磷钾含量。

气象传感器：测量温湿度、风速、降雨量、太阳辐射。

生物传感器：检测植物病害（如电子鼻识别挥发性有机物）、动物健康（如奶牛体温/活动量监测）。

无人机搭载传感器：多光谱/高光谱相机评估作物长势，热成像检测灌溉效率。

数据融合：通过边缘计算节点整合多源数据，生成田间“数字孪生”模型。

4. 软件平台与数据分析

核心功能：

生产管理系统：记录播种、施肥、采收全流程数据，生成追溯码（如区块链技术确保数据不可篡改）。

AI决策模型：基于历史数据预测病虫害发生概率，优化灌溉策略。例如，某棉花基地通过变量施肥减少25%氮肥用量。

市场对接模块：整合电商平台，实现“订单农业”模式，减少流通损耗。

智能农业的本质是“数据驱动的农业生产革命”，通过技术集成，最终实现“环境友好、资源高效、生产智能”的可持续发展目标。所有这些技术之间的连接就是物联网——这是一种连接传感器和机器的机制，最终形成一个基于接收数据管理农场的复杂系统。借助该系统，农民可以通过平板电脑、手机或其他移动设备远程监控农场的各项生产流程，并做出战略决策，而无需置身于田间地头、温室、果园、葡萄园等地。