到2050年，世界人口预计将增加近20亿，导致粮食需求迅速增加。最近的一项预测显示，尽管取得了一些进展，但世界在实现“零饥饿”目标方面仍然落后。社会经济和福祉的影响将影响粮食安全。弱势群体将遭受营养不良。为了满足日益增长的人口的需求，农业需要现代化、智能化和自动化。通过采用现有技术，可以将传统农业改造为高效、可持续、环保的智慧农业。在这篇调研论文中，作者介绍了智慧农业的应用、技术趋势、可用的数据集、网络选项和挑战。通过不同的应用领域，探讨了如何在农业物联网的基础上构建农业信息物理系统。农业4.0也作为一个整体进行了讨论。我们专注于技术，如支持自动化的人工智能(AI)和机器学习(ML)，以及提供数据完整性和安全性的分布式分类账技术(DLT)。在对不同架构的深入研究之后，我们提出了一个基于数据处理位置的智慧农业框架。我们将智慧农业的开放研究问题作为未来的研究工作分为两组——从技术的角度和从网络的角度。AI、ML、作为DLT的区块链和基于物理不可克隆功能(PUF)的硬件安全属于技术组，而任何与网络相关的攻击、假数据注入和类似的威胁属于网络研究问题组。
https://www.zhuanzhi.ai/paper/089db472afc67311d98ccfa590a90e51
智慧农业概述
世界人口预计在2050年达到97亿，并可能在本世纪末达到110亿。根据这些预测，预计全世界的食品消费将迅速增加。为未来人口提供所需的粮食生产增加是一项艰巨的任务。只有通过可持续和智慧农业，才能提高粮食供应产量。目标是到2030年在世界各地消除饥饿。但目前，我们还没有达到这个目标[2,3]。今天，全世界有8亿人营养不良。增加的人口在这个问题上起着重要的作用。更多的人意味着更多的食物。到2050年，需要增加70%的粮食产量才能满足世界人口的需求。一些其他因素使这种情况进一步恶化:
- 城市化正在改变饮食习惯。人们正在消耗更多的动物蛋白。1997-1999年，人均动物蛋白年消费量为36.4公斤，到2030年将增至45.3公斤。
- 自然资源正在枯竭。耕地正在变成不适合耕种的土地。目前，25%的耕地高度不适宜，44%的耕地中度不适宜。水资源短缺使40%的耕地变成了不毛之地。
- 城市扩张和新增农田导致的森林砍伐正在迅速消耗地下水。•过度耕作导致休耕期缩短，作物轮作不足，牲畜过度放牧导致水土流失。
- 气候变化正在迅速发生。它影响着粮食种植的方方面面。在过去50年里，温室气体排放量翻了一番，导致不可预测的降水和干旱或洪水的发生增加。
- 食物浪费是另一个因素。在全球范围内，33%到50%的食物被浪费。
智慧农业概览
为了缓解这些问题，食品和农业行业欢迎“农业4.0”，这是一场以科技为核心的绿色、智能革命。图1为智慧农业概述。如果我们回顾一下工业革命，我们会发现它实际上开始于新石器时代和铜器时代，当时的人们使用木头和岩石作为工具，后来又使用金属作为农业工具。但是工业1.0是从蒸汽机的使用开始的。大规模生产和使用电能开创了工业2.0。工业3.0伴随着自动化和信息技术的使用，而工业4.0则通过人工智能、大数据(BD)、物联网(IoT)、机器人技术等来连接网络物理系统中的机器和节点。一场平行的农业革命也随之发生——首先是农业1.0的本土工具，农业2.0的拖拉机和化肥的使用，农业3.0的决策和监控系统，以及农业4.0[5]的智慧农业。农业4.0是由多种技术的融合定义的，如物联网、人工智能、区块链、无人机(UAV)的使用、纳米技术和机器人技术，如图2所示
智慧农业4.0
为什么我们需要智慧农业？
利用图2所示的技术，传统的体力劳动和低生产率的农业正在转变为可持续的、智能的、高效的和生态友好的农业。历史悠久的旧世界农业正在向“智慧”农业转变。新的术语正在出现——“智慧农业”、“数字农业”、“精准农业”。“智慧农业”是“智能农业”的另一个名称。在“智能农业”中，重点是访问数据，并应用这些数据来优化一个复杂的系统，以提高产品的质量标准和产量，同时减少人力。
“精准农业还是农业”和“数字农业”，大多是“智能农业”[6]的前身。当农业的目标是在不同技术的帮助下为特定领域或作物优化、精确和定制解决方案时，它就属于“精准农业或农业”的标签。“数字农场”就是这两者的结合。本文将讨论解决“农业4.0”问题的“智能农业”及其未来。
图3显示了智能农业相对于传统农业的巨大优势。它们是:
- 节约用水。
- 优化化肥和农药的使用。因此，农产品更无毒和营养丰富。
- 提高作物生产效率。
- 降低运营成本。
- 在城市、沙漠中开辟非常规农业区。
- 降低温室气体排放。
- 减少土壤侵蚀。
- 为农民提供实时数据。
智慧农业架构
基于农业物联网的农业信息物理系统(A-CPS)
- 数据收集: 首先，通过互联网连接的各种物体(“T”)或传感器(“I”)收集传感器级或末端级的数据。
- 数据处理: 第二，如果需要进行任何数据处理，以使数据与模型兼容，则在此阶段在边缘级进行。例如，如果传感器数据不在范围内，或者需要将无人机拍摄的照片更改为灰度，或者在发送到云之前需要对数据进行加密，则在此执行。
- 预测: 对于现有的技术，这主要是在云计算中完成的。在边缘处理的数据，在这里从预定义的规则或模型(主要是ML、模糊逻辑(FL)和基于Arificial神经网络(ANN))分析。这是存储数据以供将来使用的地方。边缘人工智能计划正在改变这一局面。
- 解决方法: 在云平台上发现问题后，立即提出解决方法。这一阶段可以在云中完成，也可以在边缘完成。例如，如果部分农田是干旱的，这个阶段表明灌溉系统的阀门需要释放什么价值和多长时间来最佳地灌溉干旱的土地。
- 采取的措施: 这是执行解决方案实施的周期的最后阶段。这是由物联网设备执行的。在前面的例子中，这里是打开灌溉系统的阀门。
本节将讨论智慧农业的应用领域。图8展示了智慧农业的一些应用领域，如作物管理、智能灌溉、牲畜监测、病虫害防治等。图10展示了智能温室、无人机和自动拖拉机、水耕系统等应用领域。
更多阅读：
