智慧农业依赖多种物联网技术实现精准化、智能化生产管理。其核心技术体系主要包括以下几个方面：
1. 传感器网络技术
部署土壤温湿度、光照强度、CO₂浓度、气象站等多维传感器，实时采集环境参数。例如电化学传感器可检测土壤pH值，多光谱传感器可分析作物生长状态，数据采集频率可达分钟级，误差范围控制在±2%以内。
2. NB-IoT/LoRa低功耗广域通信
针对农田广域覆盖需求，采用LPWAN技术实现低成本、低功耗（单设备续航可达5年）的远程传输。NB-IoT基于蜂窝网络，适合平原区；LoRa则在山区等信号弱区域更具优势，传输距离可达15公里。
3. 边缘计算节点
部署具备AI加速芯片的田间嵌入式设备（如瑞芯微RK3588），实现病虫害图像识别、灌溉决策等实时边缘计算，延迟低于50ms，较云端处理节省90%带宽。
4. 无人机遥感与卫星数据融合
大疆T40无人机搭载多光谱相机，每周生成NDVI植被指数图，结合Sentinel-2卫星数据（分辨率10m）进行长势分析，建立作物生长模型指导变量施肥。
5. 区块链溯源系统
采用Hyperledger Fabric架构记录全程生产数据，包括农药使用记录（需符合GB/T 38550-2020标准）、采收时间等，支持供应链环节的不可篡改查询。
6. 数字孪生平台
通过ANSYS Twin Builder构建农场三维模型，集成土壤墒情、气象预测等数据进行模拟推演，实现霜冻预警、产量预测等功能，预测准确率达85%以上。
7. 自动化控制系统
智能灌溉系统通过PID算法动态调节电磁阀开度，结合蒸腾量模型节水30%；自动化温室通过CO₂补偿系统将浓度维持在800-1200ppm最优区间。
当前技术难点在于多源异构数据的标准化处理（需遵循农业物联网GB/T 34068-2017标准）及复杂场景下的算法泛化能力。未来5G+北斗三代系统的厘米级定位将进一步提升农机无人化作业精度。
