芯耀
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编者按：传感器作为“信息时代的神经末梢”，已渗透到社会经济的每一个关键领域。2025年10月以来，《中国电子报》邀请九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生开设“郭源生细说传感器”专栏，聚焦电力、重大装备、智能制造、智慧农业、智慧医疗与大健康、智能家电及消费电子、城市安防、低空经济八大领域与场景，先后刊登《“坐阵”发电侧，传感器成新型电力系统稳定运行的基石》《储能传感器明确三大核心发展方向》等文章，受到读者广泛关注，好评如潮。本次刊发的是智慧农业领域的第一篇，聚焦农业数字化的感知技术，就其应用前景、产业现状、未来建议等进行展开阐述，以形成产业共识，促进产业发展。
农业现代化是国家发展战略的核心，实现粮食安全与乡村振兴是实现战略核心的关键支撑，也是破解 “饭碗”和“菜篮子”的有效路径。当前，农业正处于从传统经验驱动向现代数据驱动转型的关键期，面临着资源约束趋紧、劳动力成本上升、生产效率偏低等多重挑战。据农业农村部最新数据显示，我国农业劳动生产率仅为工业的1/8、服务业的1/4，化肥农药利用率不足40%，与发达国家存在显著差距。在此背景下，智慧农业作为农业数字化转型的核心形态，其本质是实现从 “经验种植” 到可量化、可追溯、可调控的“数据种植”转型，通过技术创新打破传统农业“看天吃饭” 的被动局面，推动生产效率与可持续性双提升。
感知技术是农业数据化的基础与核心，是智慧农业的“数据窗口”。不同设施条件、不同作物品种、不同地理环境，对数据采集的精度、频率、维度要求存在显著差异。立足“设施类型-植物品类-地理环境”三个维度形成的交叉数据，系统解析传感器的适配逻辑与应用场景，通过技术参数、典型案例、产业形态的多维支撑，构建一套科学、可落地的智慧农业感知体系，为农业数字化转型提供底层技术参考依据是当务之急。
设施农业感知技术的场景类别与适配方法
设施农业是感知技术的承载载体，直接决定了传感器的配置等级与应用模式。可划分为植物工厂、智能大棚、大田农业三大类别和不同的应用场景。
植物工厂的全流程感知
植物工厂作为智慧农业的最高形态，通过感知技术对光、温、水、气、肥等环境因子的精准调控，实现作物生长过程闭环控制和科学干预，实现全天候连续生产。据国际植物工厂学会统计，先进植物工厂的单位面积产量可达传统农业的30~100倍，水资源利用率超95%，农药使用量近乎为零。
1.目标需求
实现光环境（光照强度、光谱、光周期）、温度（空气温度、根区温度）、水分（湿度、灌溉量）、气体（CO₂浓度、氧气含量）、养分（EC 值、pH值、氮磷钾浓度）、病虫害（孢子浓度、虫害踪迹）六大类参数的实时监测与闭环调控，误差≤3%，系统延迟≤10秒。
2.传感器配置及性能指标
（1）多光谱相机：采用16波段高光谱传感器，波长范围400-1000nm，空间分辨率≤0.1mm /像素，光谱分辨率≤5nm，可实时监测作物叶绿素含量、叶片含水量、病虫害胁迫等指标，数据采集频率1次/分钟，支持作物长势的定量化评估。
（2）茎流传感器：基于热扩散原理，测量范围0-500g/h，精度±5%，分辨率0.1g/h，可实时监测作物水分蒸腾速率，为精准灌溉提供数据支撑，响应时间＜30秒，工作温度范围-10℃~60℃。
（3）CO₂浓度传感器：采用红外检测技术，测量范围0-5000ppm，精度 ±50ppm+2% FS，响应时间＜10秒，稳定性≤±2%/年，可联动CO₂发生器实现浓度精准调控（多数作物适宜浓度为800-1200ppm）。
（4）EC/pH值传感器：EC测量范围0-10mS/cm，精度±0.01mS/cm；pH 测量范围4.0-8.0，精度±0.02pH，响应时间＜2秒，具有0~60℃温度范围自动补偿功能，用于监测营养液浓度与酸碱度和作物养分吸收状况。
（5）微型气象传感器：集成温度、湿度、光照强度三大参数，工作温度测量范围-40℃~85℃，精度±0.2℃；湿度测量范围0-100% RH，精度±2% RH；光照强度测量范围0-200000lux，精度±5%，数据采集频率1次/5分钟，支持无线传输（LoRa/NB-IoT协议）。
3.应用特征
植物工厂的感知体系具备“高频采集、精准控制、全链追溯”三大特征。数据采集频率普遍≤5分钟，部分关键参数（如EC/pH值）可达1次/分钟，误差控制≤3%，确保环境因子的稳定可控。例如，某植物工厂通过传感器组合，实现生菜生长全周期的自动化调控：育苗期光照强度控制在15000lux，生长期提升至25000lux，CO₂浓度维持在1000ppm，营养液EC值稳定在1.2-1.5mS/cm，pH值控制在5.5-6.5，实现21天/茬的快速生长周期，单平米年产量达30kg，较传统种植提升50倍。此外，传感器数据可与区块链技术结合，实现从种子到采收的全参数追溯，产品溢价3倍以上。
植物大棚的环境动态感知
大棚占设施农业总面积的78%（农业农村部2024年数据），是设施农业的主流形态。与植物工厂相比，注重成本与效益的平衡，传感器配置以核心环境参数监测为主。
1.目标需求
聚焦温湿度、光照、土壤墒情、病虫害四大核心参数，实现 “监测-预警-调控”的闭环，确保作物生长环境稳定在适宜区间，减少环境波动导致减产风险。例如，草莓生长温度为18~22℃，空气湿度60-70%，土壤含水量20-25%，光照强度≥10000lux，偏离此区间需及时联动设备调控。
2.传感器配置及性能指标
（1）温湿度传感器：采用电容式传感技术，温度测量范围-40℃~85℃，精度±0.3℃；湿度测量范围0-100% RH，精度±2% RH（40-80% RH区间），响应时间＜8秒，防护等级IP65，支持防结露设计，适用于大棚高湿环境。
（2）光照传感器：测量范围0~200000lux，精度±5% FS，光谱响应范围 400-700nm（接近植物光合作用有效光谱），输出信号为4-20mA，可直接与大棚遮阳网控制系统联动。
（3）墒情传感器：基于频域反射原理（FDR），测量范围0~100% vol，精度±2% vol，分辨率0.1% vol，探测深度5-20cm，具备耐盐碱、抗腐蚀特性，工作温度范围-20℃~60℃，适用于不同类型土壤。
（4）虫情测报灯：采用诱虫灯管（波长365nm），诱捕半径≥30m，具备自动拍照、虫体识别功能，识别准确率≥85%，可实时上传虫情数据至云平台，支持按害虫种类、数量生成预警报告。
（5）水肥一体化监测传感器：集成流量、压力、EC/pH值三大参数，流量测量范围0-50m³/h，精度±1% FS；压力测量范围0-1.6MPa，精度±0.5%FS；EC/pH值指标同前，可实时监测水肥灌溉的流量、压力与养分浓度，确保灌溉均匀性。
3.应用特征
采用“联动调控”，传感器数据直接对接遮阳网、水肥机、通风扇、卷膜器等设备，实现半自动化运行。例如，某草莓种植基地采用上述传感器组合，构建了草莓膨果期精准调控系统：当光照强度超过30000lux 时，自动启动遮阳网；当土壤墒情低于20% vol时，水肥机启动，灌溉量根据作物蒸腾速率动态调整（灌溉量误差≤5%）；当虫情测报灯识别到蚜虫数量超过5头/天，系统自动推送防治建议。该方案实施后，草莓亩产量提升22%，水肥利用率提升35%，人工成本下降60%，产品合格率从85%提升至98%。
大田作物的规模化感知网络
大田农业是粮食生产的主流，种植面积占比超80%。重点关注影响作物产量的墒情、病虫害、气象灾害、倒伏风险等关键因素。受地形复杂、环境多变影响，感知体系需采用“固定+移动”组网模式，平衡监测精度与部署成本。
1.目标需求
千亩级、万亩级区域的全覆盖监测，数据采集频率根据参数类型调整：墒情、气象参数1次/小时，病虫害1次/天，倒伏风险、气象灾害实时监测，确保及时发现生产隐患，支撑规模化精准作业（如精准灌溉、统防统治）。
2.传感器配置及性能指标（微型气象站或智能节点等）
（1）固定墒情传感器：采用土壤张力计与FDR双模检测，测量范围0-100kPa，精度±5kPa；0~100% vol（含水量）精度±2% vol，工作温度-20℃~60℃，防护等级IP68，可埋深20/40/60cm，支持多深度土壤水分监测。
（2）区域虫情测报站：采用诱虫灯、高清相机、环境传感器，诱捕半径≥50m，具备虫体自动计数、图像识别功能，识别害虫种类≥30种，准确率≥80%，数据通过4G/NB-IoT上传，续航能力≥30天（太阳能供电）。
（3）田间气象站：集成温度、湿度、风速、风向、降水、日照六大参数，温度精度±0.2℃，湿度精度±2% RH，风速精度±0.3m/s（0-60m/s范围），降水精度±0.2mm，数据采集频率1次/10分钟，支持气象灾害（如暴雨、大风）预警。
（4）无人机巡检系统：搭载多光谱相机（6波段，400-900nm）、热成像相机（分辨率640×512像素），飞行高度50-100m，地面分辨率≤5cm，续航时间≥30分钟，可覆盖500亩/架次，实现作物长势分级、病虫害热点区域定位、灌溉效果评估。
（5）卫星遥感数据终端：支持接收哨兵2号、高分6号等卫星数据，空间分辨率≤10m，光谱分辨率≤10nm，可获取NDVI（植被覆盖指数）、EVI（增强植被指数）等参数，实现万亩级作物长势宏观监测，数据更新频率1次/ 5天。
3.应用特征
采用 “固定站点+移动巡检+卫星遥感”的三级组网模式：固定站点（墒情传感器、气象站、虫情测报站）实现关键节点精准监测，无人机巡检实现中尺度区域细节补充，卫星遥感实现大范围宏观覆盖。例如，某小麦种植基地（面积1.2万亩）感知网络：固定站点每500亩部署1个，实时监测墒情与气象；无人机每周巡检1次，定位病虫害发生区域；卫星遥感数据用于评估整体长势。当土壤墒情低于15% vol时，系统自动生成灌溉方案，指导水肥一体机进行精准灌溉；当虫情测报站发现小麦蚜虫病株率超过5%，结合无人机定位的热点区域区域，实施 “定点施药”，农药用量减少40%。小麦亩产量提升18%，灌溉水利用率提升45%，病虫害损失率从12%降至3%。
不同植物类别、生长周期的差异化感知技术适配方式
不同作物的生物学特性、生长周期、收获部位存在显著差异，决定了感知技术的核心监测参数与适配模式。
不同类别农作物的感知监测区别
根茎类作物聚焦根系发育环境，叶菜类作物关注叶片健康状态，果实类作物侧重品质形成过程对数据要求截然不同。
1.根茎类作物（山药、萝卜、土豆等）
根茎类作物生长质量与土壤环境密切相关，监测参数包括土壤温湿度、土壤肥力、土壤紧实度、根系生长状态。主要传感器配置：
（1）土壤温湿度传感器：温度测量范围-20℃~60℃，精度±0.2℃；湿度0~100% vol，精度 ±2% vol，埋深20-40cm，监测根系发育环境。
（2）土壤肥力传感器：氮、磷、钾三大参数，测量范围0-500mg/kg，精度±5% FS，响应时间＜30 秒，支持土壤养分动态监测。
（3）土壤紧实度传感器：压力测量范围0-1000kPa，精度±20kPa，探测深度 0-60cm，避免土壤板结影响根系生长。
（4）根系生长监测传感器：采用微型电阻式传感器，测量范围0-50mm，精度±0.1mm，可实时监测根系伸长速率。
（5）应用特征：以山药种植为例，适宜的土壤温度为15~25℃，土壤湿度20~25% vol，土壤紧实度＜300kPa。数据显示，当土壤温度低于15℃时，山药根系生长速率下降50%；当土壤湿度低于18% vol时，根系分叉率增加，影响商品品质。通过精准调控，山药亩产量提升25%，一级品率从70%提升至90%。
2.叶菜类作物（白菜、生菜、菠菜等）
叶菜类农作物生长周期为25-60天，对水分、光照、病虫害敏感，监测参数包括叶片湿度、叶绿素含量、光照强度、病虫害胁迫。传感器配置如下：
（1）多光谱传感器：测量范围400-900nm，包含叶绿素敏感波段650nm、水分敏感波段940nm，精度±3%。
（2）叶片湿度电容式传感器：测量范围0-100% RH，精度±2% RH，响应时间＜5 秒，直接贴附于叶片表面，预警霜霉病、软腐病等真菌性病害。
（3）叶绿素传感器：测量范围0-99.9SPAD，精度±1SPAD，响应时间＜2 秒，可实时监测作物氮素营养状况，指导精准施肥。
（4）病虫害孢子捕捉器：采用空气抽吸式，采样流量10L/min，可捕捉空气中的真菌孢子，检测下限1个/m³，支持病害早期预警。
应用特征：以生菜种植为例，适宜的叶绿素含量为40-50SPAD，叶片湿度＜85% RH，光照强度15000-25000lux。当叶片湿度持续超过85% RH 且温度高于20℃时，系统预警霜霉病风险，及时启动通风降湿设备；当叶绿素含量低于 40SPAD 时，自动推送氮素补充建议。
3.果实类作物（番茄、荔枝、苹果等）
果实类作物生长周期3-12个月，其生长关键影响因素涉及膨大速率、糖分积累、成熟度调控及病虫害防控，监测参数为果实生长量、糖分含量、成熟度、果实硬度等。
（1）果实生长传感器：采用位移传感器，测量范围0-100mm，精度±0.01mm，响应时间＜1秒，可实时监测果实直径变化，计算膨大速率。
（2）糖分传感器：基于近红外光谱技术，测量范围5-25°Brix，精度±0.2°Brix，响应时间＜5秒，非破坏性检测果实糖分积累。
（3）成熟度传感器：测量成熟度指数范围0-100%，精度±3%，通过检测果实色泽、可溶性固形物含量评估成熟度，指导精准采收。
（4）果实硬度传感器：测量范围0-20kg/cm²，精度±0.1kg/cm²，用于评估果实品质与耐储运性。
（5）应用特征：以番茄种植为例，膨大期适宜的膨大速率为2-3mm /天，糖分积累速率为0.5-1°Brix /周。当光照强度低于10000lux时，番茄膨大速率下降40%；当土壤钾含量低于150mg/kg时，糖分积累速率下降30%。通过精准调控光照与水肥，番茄亩产量提升30%，平均糖度从10°Brix 提升至13°Brix，货架期延长5天。
全生育期的感知技术适配
农作物全生育期可划分为育苗期、生长期、采收期三个阶段，不同阶段的生长重点不同，传感器配置与监测重点也需动态调整。
1.育苗期：聚焦 “出苗率与壮苗率”
监测重点为苗床温湿度、光照强度、积温。核心传感器配置：
（1）苗床温湿度传感器：温度测量范围-10℃~50℃，精度±0.2℃；湿度0-100% RH，精度±2% RH，部署密度1个/ 10㎡。
（2）光照传感器：测量范围0~200000lux，精度±5% FS，用于调控育苗棚光照，确保幼苗光合作用需求。
（3）积温传感器：测量范围-40℃~85℃，精度±0.1℃，可累计作物生长所需积温（如水稻育苗期需积温250~300℃・d），指导移栽时间。
（4）应用案例：水稻育苗期需将苗床温度控制在25~30℃，湿度控制在 70-80% RH，积温达到280℃・d 时即可移栽。通过传感器监测，苗床温度波动控制在±1℃以内，出苗率从85% 提升至98%，壮苗率从75% 提升至92%，为后续高产奠定基础。
2.生长期：聚焦 “长势调控与病虫害防控”
监测重点为水肥状况、长势动态、病虫害发生情况。传感器配置：
（1）营养元素传感器：监测氮、磷、钾、钙、镁等参数，测量范围0-500mg/kg，精度±5% FS，动态监测土壤养分变化。
（2）茎秆生长传感器：采用激光测距技术，测量范围0-200cm，精度±0.1cm，数据采集频率1次/天，评估作物长势。
（3）病虫害监测传感器：包括虫情测报灯、孢子捕捉器、叶片病害传感器，实现病虫害 “早发现、早防治”。
（4）环境传感器：监测温湿度、光照、CO₂浓度等环境参数，为长势调控提供依据。
（5）应用案例：玉米需控制株高在220-250cm，穗位高80-100cm，氮素含量3.5-4.5%。当检测到株高增长速率超过5cm /天，及时减少氮肥施用，防止倒伏；当检测到玉米大斑病孢子浓度超过10个/m³时，系统及时推送针对性化学防治或生物防治方案。
3.采收期：聚焦 “成熟度与品质保障”
监测重点为成熟度、糖分含量、果实硬度、田间环境参数。传感器配置：
（1）成熟度传感器：非破坏性检测果实成熟度，指导分批采收。
（2）糖分传感器：实时监测果实糖分积累，确保达到商品糖度标准（如苹果≥12°Brix，荔枝≥15°Brix）。
（3）果实硬度传感器：检测果实硬度（如苹果适宜硬度为8~10kg/cm²），评估耐储运性。
（4）田间环境传感器：监测温度、湿度、降水等参数，避免采收后因环境不适导致品质下降。
（5）应用案例：荔枝采收期需在果实成熟度达到85~90%、糖度≥15°Brix、硬度≥6kg/cm² 时采收，且需避开高温高湿天气。
不同地理环境的感知技术适配与优化
南北方气候差异显著，地形地貌复杂（平原、丘陵、山地、盐碱地等），不同地理环境对传感器的环境耐受性、通信方式、部署模式提出差异化要求。
南北方气候差异下的感知适配
南北方气候差异核心体现在温度、降水、湿度等参数，直接影响传感器的防护设计、通信稳定性与供电方式。
1.南方多雨地区（长江以南、华南地区）
南方多雨地区年降水量1000-2000mm，空气湿度60-90%，夏季高温高湿，冬季温和多雨，传感器适配重点为 “防雨防腐、抗干扰、排水监测”。
（1）防雨型虫情测报灯：防护等级IP68，采用不锈钢304级材质，具备防积水设计，诱虫灯管具备防水涂层，避免雨水短路。
（2）防腐湿度传感器：采用聚四氟乙烯外壳，抗腐蚀能力强，湿度测量范围0-100% RH，精度±2% RH，适用于高湿高盐雾环境。
（3）土壤墒情排水监测传感器：集成土壤含水量与地下水位监测，地下水位测量范围0-10m，精度±0.01m，预警内涝风险。
（4）无线通信优化：采用LoRa/Wi-Fi双模通信，在多雨天气下自动切换至 LoRa模式（通信距离3-5km），避免Wi-Fi信号衰减。
（5）供电方式：太阳能+锂电池双供电，锂电池容量≥10Ah，保障阴雨天气连续工作≥7天。
（6）应用案例：荔枝园采用上述传感器配置，防雨型虫情测报灯成功抵御台风暴雨天气，无设备故障；土壤墒情排水监测传感器在汛期及时预警内涝风险，启动排水系统，避免荔枝根系积水腐烂。
2.北方干旱地区（黄河以北、西北地区）
北方干旱地区年降水量200-600mm，空气湿度30-60%，冬季寒冷最低温度-30℃以下，夏季炎热干燥，传感器重点为“防风化、耐低温、节水监测”。
（1）稳压型气象传感器：采用防风化氟碳涂层，风速范围0-60m/s，精度 ±0.3m/s，具备抗风沙设计，避免沙尘影响传感器性能。
（2）耐低温土壤墒情传感器：工作温度范围-40℃~60℃，采用低温锂电池（-40℃放电容量≥80%），埋深20-40cm，避免冻土层破坏传感器。
（3）节水灌溉流量传感器：测量范围0-50m³/h，精度±1% FS，具备防堵塞设计（不锈钢滤网），实时监测灌溉用水量，支撑节水管理。
（4）无线通信优化：采用NB-IoT通信协议，依托运营商网络，通信距离 10-15km，适用于北方广域种植场景。
（5）供电方式：太阳能板功率≥30W，锂电池容量≥15Ah，保障冬季低温环境下续航≥15天。
（6）应用案例：北方干旱地区向日葵种植基地采用上述传感器配置，耐低温土壤墒情传感器在-35℃环境下正常工作，稳压型气象传感器成功抵御沙尘暴天气；节水灌溉流量传感器实时监测灌溉用水，结合土壤墒情数据，实现“按需灌溉”，向日葵亩均灌溉用水量从300m³ 降至180m³，节水率40%，亩产量提升15%。
不同地理单元的感知重点
1.平原大田的规模化精准灌溉
华北平原是我国粮食主产区（小麦、玉米轮作），种植面积约30万平方公里，人均水资源量仅为全国平均水平的1/7，属于严重短缺。感知重点为墒情监测与规模化精准灌溉。传感器配置：
（1）规模化墒情监测网络：每500亩部署1个土壤墒情传感器（测量范围0~100% vol，精度±2% vol），支持多深度（20/40/60cm）监测。
（2）区域气象站：每1000亩部署1个，监测温度、湿度、降水、日照，为灌溉决策提供气象数据。
（3）灌溉流量传感器：安装于灌溉主管道，测量范围0-100m³/h，精度±1% FS，实时监测灌溉用水量。
（4）无人机巡检系统：每5000亩配置1架，搭载多光谱相机，评估作物水分胁迫状况，修正墒情监测数据。
（5）应用特征：采用“墒情+气象” 双因子灌溉模型，当20cm土壤墒情低于15% vol且未来3天无有效降水时，启动精准灌溉，灌溉量根据作物生育期动态调整（小麦拔节期灌溉量 40m³/ 亩，玉米抽雄期灌溉量50m³/ 亩）。
2.丘陵山地适配型感知网络
南方丘陵山地占我国国土面积的30%以上，地形复杂（坡度15-30°），地块零散，交通不便。传感器配置：
（1）小型化温湿度传感器：体积≤5cm×3cm×2cm，重量≤50g，测量范围-40℃~85℃、0-100% RH，精度±0.3℃/±2% RH，防护等级IP65。
（2）低功耗墒情传感器：工作电流≤10μA（休眠）/5mA（工作），测量范围0~100% vol，精度±2% vol，支持LoRa无线传输（通信距离3-5km）。
（3）地形适配型无人机：机身重量≤3kg，折叠式设计，续航时间≥25 分钟，支持坡度≥30° 的山地作业，地面分辨率≤5cm。
（4）便携式虫情测报仪：重量≤2kg，太阳能供电，诱捕半径≥20m，支持手机 APP 数据查看，适用于零散地块。
（5）应用特征：某柑橘种植基地（坡度25°），传感器续航时间≥6 个月，数据传输成功率≥95%，病虫害预警准确率≥85%，柑橘亩产量提升18%，人工成本下降70%。
3.盐碱地耐盐耐低温感知方案
东北盐碱地面积约3.8万平方公里，土壤盐分含量0.1-0.3%，冬季低温（最低温度-40℃），核心问题是土壤盐碱化与低温胁迫，感知重点为“土壤盐分监测+耐低温设计”。传感器配置：
（1）土壤盐分传感器：测量范围0-20g/L，精度±0.1g/L，工作温度-40℃~60℃，采用钛合金电极，抗腐蚀能力强。
（2）土壤pH值传感器：测量范围3.0-11.0，精度±0.02pH，工作温度-40℃~60℃，支持盐碱地土壤酸碱度监测。
（3）耐低温气象传感器：工作温度-40℃~85℃，测量温湿度、风速、风向，精度±0.2℃/±2% RH/±0.3m/s。
（4）作物耐盐性监测传感器：采用多光谱技术，测量NDVI（植被覆盖指数）与SAVI（土壤调整植被指数），评估作物盐碱胁迫程度。
（5）应用特征：通过土壤盐分、pH值传感器数据，指导盐碱地改良（如施用脱硫石膏、有机肥）；结合气象传感器数据，调控灌溉量（洗盐灌溉），降低土壤盐分含量。某位于东北的耐盐水稻种植基地土壤盐分含量从0.25%降至0.1%，水稻亩产量从300kg提升至550kg，盐碱地利用率从30% 提升至80%。
区域适配原则
传感器的区域适配需遵循以下三原则：
1.环境耐受性适配：根据区域气候与地理特征，选择具备相应防护等级、工作温度范围、抗干扰能力的传感器。例如，南方多雨地区防护等级需≥IP68，北方寒冷地区工作温度需≤-40℃，盐碱地需具备抗腐蚀设计。
2.数据精准性优化：在满足环境耐受性的基础上，根据区域种植需求调整传感器精度与采集频率。例如，精准种植区域精度需提升1-2个等级（如温度精度从±0.5℃提升至±0.2℃），规模化种植区域可适当降低采集频率（如从1次/ 10分钟调整至1次/小时）。
3.部署成本控制：结合区域经济水平与种植规模，选择性价比最优的传感器方案。例如，小农户种植区域可采用低成本传感器（如土壤墒情传感器精度±3% vol），规模化种植基地可采用高精度传感器（如精度±2% vol）。
智慧农业数据与模型的底层逻辑
“设施类型-植物品类-地理环境”三维感知体系并非孤立存在，而是以“作物需求”为核心，联动“设施条件”与“区域环境”，构建动态适配的感知矩阵，为智慧农业数据模型提供底层支撑。
融合逻辑：以作物为核心的三维联动模型
三维融合的核心逻辑是：以特定作物的生物学特性与生长需求为出发点，结合设施条件的调控能力，适配区域环境的客观约束，形成“作物需求→设施调控→区域适配”的闭环体系。
以“北方干旱地区的温室番茄（设施+作物）”为例，融合逻辑如下：
作物需求：番茄生长适宜温度18~25℃，湿度60-70%，土壤墒情20-25% vol，CO₂浓度800-1200ppm，氮磷钾比例3:1:2。
设施调控：温室具备温控（加热 / 降温）、湿控（通风 / 加湿）、水肥一体化、CO₂增施等功能，传感器需实时监测上述参数，联动设备调控。
区域适配：北方干旱地区气候干燥（空气湿度30-50%）、水资源短缺、冬季寒冷，传感器需具备耐低温（-40℃）、低功耗特性，灌溉传感器需精准控制用水量，避免浪费。
通过三维融合，构建番茄水肥调控模型：
灌溉量= f(作物生育期×土壤墒情×区域降水量×设施灌溉效率)
施肥量= f(作物氮磷钾需求×土壤肥力×区域土壤类型×设施施肥方式)
该模型整合三维感知数据，实现灌溉量与施肥量的动态优化，较传统种植节水35%、节肥40%。
实践价值：解决传统感知 “一刀切” 难题
传统农业感知技术存在“重设备、轻适配”的问题，同一类型传感器应用于不同设施、作物、区域，导致数据精准度不足、调控效果不佳。三维感知体系通过精准适配，解决了这一难题，其实践价值主要体现在三个方面：
数据精准度提升：通过场景化适配，传感器数据误差率从传统的10-15% 降至3-5%。例如，针对南方多雨地区的叶菜类作物，采用防雨型叶片湿度传感器，数据误差从±5% RH降至±2% RH，病害预警准确率提升30%。
调控效率优化：三维数据融合使调控决策更科学，避免 “盲目灌溉、盲目施肥”。据农业农村部试点数据显示，采用三维感知体系后，作物灌溉效率提升 40-50%，施肥效率提升35-45%，病虫害防治效率提升30-40%。
部署成本降低：通过按需配置传感器，避免过度追求高精度设备，部署成本降低20-30%。例如，大田作物传感器部署密度较传统方案降低50%，但监测覆盖率提升至95%以上。
技术突破方向：从数据采集到智能决策
三维感知体系的未来发展方向是实现 “数据采集-分析-决策-执行”的全流程智能化，核心突破点包括：
多功能集成传感器：开发 “温湿度+肥力+病虫害”一体化传感器，减少传感器数量，提升数据融合效率。例如，集成土壤温湿度、氮磷钾、盐分、pH值的五合一传感器，体积缩小50%，成本降低30%，数据同步性提升至99%。
AI+传感器的智能决策闭环：传感器内置AI算法，实现本地数据预处理与智能决策。例如，病虫害传感器内置图像识别算法，可直接输出害虫种类、数量及防治建议，响应延迟≤1秒，无需云端计算。
跨场景自适应传感器：开发具备环境自适应能力的传感器，可根据设施类型、作物品种、区域环境自动调整精度与采集频率。例如，传感器检测到种植场景从大棚切换至大田时，自动将数据采集频率从1次/ 10分钟调整至1次/小时，精度从±0.2℃调整至±0.5℃。
数据安全与共享技术：采用区块链技术实现传感器数据加密存储与共享，确保数据真实性与安全性。例如，农产品溯源系统中，传感器数据通过区块链上链，不可篡改，消费者可实时查询作物生长全过程数据。
农业传感器技术发展趋势与市场需求前景
技术发展趋势
1.小型化、低功耗、低成本
随着应用持续扩大，农业传感器正向小型化、低功耗方向演进，以适配复杂地形与低成本部署需求。
小型化：MEMS技术使传感器体积从厘米级缩小至毫米级，如微型土壤墒情传感器体积仅为2mm×2mm×1mm，可埋入植物根系周围，实现精准监测。
低功耗：采用低功耗芯片与休眠唤醒技术，使工作电流从毫安级降至微安级（休眠电流≤1μA，工作电流≤5mA），续航时间从数月延长至数年，减少电池更换频率。
自供电技术：集成太阳能、振动、温差等微能量收集技术，实现传感器自供电，无需外部电源。例如，太阳能供电传感器在光照≥1000lux 时即可充电，满足全天候工作需求。
2.多功能集成
为减少传感器数量、提升数据融合效率，多功能集成成为重要发展方向。
多参数集成：开发“温湿度+肥力+病虫害”“土壤墒情+盐分+pH值”等多参数传感器，如五合一土壤传感器可同时监测温湿度、氮磷钾、盐分，数据同步性提升至99%，体积缩小50%，成本降低30%。
多技术融合：融合光学、电学、声学等多种检测技术，提升性能。例如，病虫害传感器融合机器视觉与光谱技术，识别准确率从85%提升至95%，可识别害虫种类从30种扩展至50种。
3.智能化升级
从“数据采集”向“智能决策”升级，内置AI算法与边缘计算能力。
AI算法嵌入：将深度学习、机器学习算法集成到传感器中，实现本地数据预处理与智能决策。例如，作物长势传感器内置CNN（卷积神经网络）算法，可直接输出作物营养状况评估与施肥建议，响应延迟≤1秒。
边缘计算集成：内置微处理器（MCU）与存储模块，实现本地数据筛选、特征提取与分析，仅将有效数据上传云端，降低云端传输压力50%以上。
自诊断与自校准：内置自诊断算法，监测传感器工作状态，故障预警准确率≥90%；具备自动校准功能，根据环境变化调整参数，确保数据精度长期稳定（校准周期≥6个月）。
4.本土化发展加速
在政策持续推动与市场需求双轮驱动下，高端市场长期被国外企业垄断，核心产品依赖进口局面有望打破，本土化发展成为产业发展的新趋势，核心技术、产品性能、市场份额均实现突破性进展。
（1）核心技术突破：攻克 “卡脖子” 环节
国内企业与科研院所联合攻关，聚焦MEMS芯片、敏感材料、检测算法三大核心环节。农业专用MEMS芯片采用自主研发的深硅刻蚀、键合工艺，实现量产，其国产化率从2020年的30% 提升至2024年的45%。测量精度达 ±0.2℃/±2% RH，功耗低至1μA，性能对标国际同类产品，成本降低40%；敏感材料突破压电陶瓷、光学镀膜、气体敏感膜等关键材料技术，国产压电陶瓷材料的机电耦合系数达0.65（国际同类型材料先进水平0.68），光学镀膜的光谱透过率≥95%，气体敏感膜的检测下限达1ppb ，满足农业高精度监测需求；检测算法适用于农业场景的AI识别、数据校准算法，如作物病虫害图像识别算法准确率达92%（国际同类算法94%），土壤养分检测校准算法将误差控制在3%以内，实现从“数据采集”到“智能分析”的技术闭环。
（2）产品性能提升：缩小与国际先进水平差距
在精度、稳定性、环境适应性等关键指标快速提高。国产16波段高光谱传感器光谱分辨率从10nm 提升至5nm，空间分辨率≤0.1mm /像素，与国际同类产品（光谱分辨率4nm）差距缩小，且数据采集频率提升至1次/分钟，支持实时监测；土壤墒情传感器采用FDR与张力计双模检测技术，含水量测量精度达±1.5% vol（国际先进水平±1% vol），工作温度范围-40℃~85℃，防护等级 IP68，可在盐碱地、沼泽地等复杂环境稳定工作，使用寿命达5年；虫情测报站集成AI图像识别算法，可识别害虫种类≥50种，准确率≥88%，诱捕半径≥50m，续航能力达60天（太阳能供电），国际同类产品续航为45天。
（3）市场份额扩张：性价比优势凸显
价格具有明显优势。国产多光谱相机单价约3万元/台，国际同类产品为8 万元/台；土壤墒情传感器单价约800元/个，国际产品为2000元/个；针对我国南北方气候差异、地形复杂等特点，推出定制化产品，如南方多雨地区的防雨型虫情测报灯、北方干旱地区的低功耗墒情传感器、丘陵山地的小型化无线传感器，适配性优于进口产品；对国产农业传感器在研发政策上给予最高30%的补贴，地方政府推出“以旧换新”“集中采购”等激励措施，加速国产替代进程。
（4）典型案例：国产传感器规模化应用实践
某大蒜种植基地面积5000亩采用全套国产方案，替代原进口设备：
传感器配置：国产土壤墒情传感器（1个/ 500亩）、田间气象站（1个/ 1000亩）、虫情测报站（1个/ 1000亩）、无人机多光谱相机；
应用效果：大蒜亩产量提升16%，水肥利用率提升32%，病虫害损失率从 10% 降至2.8%，整体投入成本较进口方案降低55%，投资回报周期缩短至1.5 年；
技术支撑：与国产智慧农业平台无缝对接，实现“监测-分析-调控”全流程国产化，数据传输延迟≤1秒，稳定性达99.5%。
5.成本控制与规模化普及路径
通过技术创新、产业协同、政策扶持三大路径，降低部署与使用成本，推动 “小农户”与“大农业”协同受益。
（1）技术创新降本：从“单一功能”到“多功能集成”，开发“多参数一体化” 传感器，如“温湿度+光照+ CO₂” 集成传感器、“土壤墒情+肥力+pH值”集成传感器，减少使用数量，部署成本降低30%以上。采用低功耗MCU芯片、休眠唤醒技术、微能量收集（太阳能、振动能），工作功耗从10-100mW降至1-5mW，使用寿命延长至5-8年，维护成本降低50%。
（2）产业协同降本：构建“产学研用”生态链
传感器企业与芯片制造、材料供应、设备集成企业组成上下游协同，签订长期合作协议，通过规模采购降低原材料成本。针对不同种植规模（小农户、家庭农场、规模化基地）提供“传感器+平台+运维”打包方案，小农户可选择 “共享传感器”模式（按亩付费，每亩年费用50-100元），降低初始投入；在农业主产区打造产业集群，实现芯片设计、封装测试、终端应用的资源共享，物流成本降低15%，研发周期缩短30%。
（3）政策扶持降本：精准赋能产业发展
对农业传感器核心技术研发给予专项补贴，支持企业建设中试平台，降低研发风险；对规模化种植基地采购国产传感器给予采购补贴，推动普及；设立农业传感器产业基金，提供低息贷款、融资租赁等金融服务，缓解企业资金压力，支持技术升级与产能扩张。
结语
农业信息化的本质是数据化，而感知技术是数据化的核心基石。当前，我国农业传感器技术已实现从“跟跑”到“并跑”的跨越，国产化替代加速推进，产品性能持续提升，成本不断降低，在规模化种植基地、家庭农场、小农户等不同场景中广泛应用，推动农业生产效率提升，为保障粮食安全、推动乡村振兴提供了有力支撑。
未来，随着传感器技术与AI、物联网、卫星遥感、区块链等技术的深度融合，农业感知将向“全域化、智能化、一体化”方向演进：全域化实现“天-空-地-苗” 的全方位感知，智能化实现从“数据采集”到“自主决策”的升级，一体化实现 “感知-调控-执行”的闭环协同。我们坚信，在技术创新、产业协同、政策扶持的多重驱动下，农业传感器将进一步突破性能极限与应用边界，为农业数字化转型注入源源不断的动力，助力书写农业现代化高质量发展的崭新篇章。
（本栏目下一期将推出“智能农业领域第二篇——农业机械传感器，敬请关注！）
作者丨九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长 郭源生
编辑丨杨鹏岳美编丨马利亚监制丨赵晨
