監測溶解氧、溫度、酸堿度、鹽度、電導率、氨氮等水體環境重要因子,有利于對水產養殖提供科學指導和提升水產養殖的水質,從而降低水產養殖成本、提高水產養殖產量,增加水產養殖經濟效益。水產養殖智能化是農業數字經濟的重要一環。

大連海洋大學研究人員采用溫度、酸堿度、溶解氧、電導率以及濁度傳感器、STM32C8T6微控制器、ZigBee和ESP8266無線通信模塊構建低功耗的水質監測智能傳感器,并建立水產養殖水質在線監測系統,提高了養殖效率同時節約了人力,促使科學水產養殖進一步智能化。上海海洋大學研究人員集合水體鹽度、酸堿度、氨氮、溫度和溶解氧傳感器,MSP430F149單片機和LoRa無線通信模塊,研發出一款可視化水產養殖水質智能傳感器,其所測水體溶解氧含量絕對誤差小于0.12mg/L,溫度絕對誤差小于0.05℃,PH值絕對誤差小于0.017,鹽度絕對誤差小于0.001%。農田土壤環境數據采集和研究是農業領域重點研究方向??咳斯さ膫鹘y農田土壤數據采集方法耗時耗力,大規模種植的現代化農場,更需要發展多功能的土壤環境數據的智能傳感器,可有助于提高農作物產量、改善土壤品質、防控農業面源污染具有重要的研究意義,同時也可助力于建設高標準農田。

南京信息工程大學研究人員采用溫濕度、全球定位系統(Global Positioning System,GPS)位置傳感器、STM32F103ZET6微控制器和華為MG323 GPRS無線通信模塊,實時采集土壤的位置信息和溫濕度信息,通過GPRS將采集的土壤信息傳送到上位機中解析,并在MySQL數據庫中存儲。
華中農業大學的研究人員采用土壤水分、霍爾、超聲波傳感器,STM32微控制器,SIM900A GPRS無線通信模塊,研發出移動式智能傳感器,采用自走式循環輪檢對西瓜土壤信息進行檢測,提高了土壤信息采集效率。而西安科技大學學者則采用溫、濕度和PH值傳感器,土壤養分速測儀,Android和STM32F103微控制器,LoRa和ZigBee無線通信模塊,針對耕地面積大小采用不同智能傳感器對土壤參數進行測量,分析測量結果后配置土壤營養配方,實現對耕地土壤科學施肥和精準施肥。
對養殖環境中溫度、濕度、氨氣、硫化氫、二氧化碳、二氧化硫、光照等環境參數的監測與調控,有助于為畜禽提供適宜的生產環境,保證畜禽安全、畜牧環保和畜禽產品質量安全等問題,是現代規模化畜禽養殖的重要技術支撐。同時,畜禽生長過程中產生的甲烷、甲醇和二氧化碳等,對生態環境也具有一定威脅。

各種家禽生產環境的實時監測系統對于精準畜牧師非常有價值的,低成本、輕重量、模塊化和可移植性好的傳感器研究意義重大。河北農業大學研究人員等采用模塊化方法構建了畜禽養殖遠程監測系統,采用了SHT30溫濕度傳感器(瑞士Sensirion)、MH-Z19B型二氧化碳傳感器(鄭州煒盛)、電化學氨氣和硫化氫傳感器(日本Nemoto)、以及激光SDS011PM2.5/PM10激光傳感器來獲取畜禽環境,并選用了STM32L0微控制器、LoRa通信模塊(AI-thinker Ra-02射頻模塊和SX127通信模塊)、GPRS模塊等共同構建實現,最終實現對雞舍環境的實時遠程監測,有助于為雞舍生產管理提供技術支撐。重慶師范團隊則選擇STC89C單片機、溫度傳感器(美國SALLAS)、MQ-2煙霧傳感器(鄭州煒盛)和ADC0809轉換器來獲取畜禽環境的溫度和煙霧濃度,當溫度和煙霧濃度參數超出預設范圍,系統將自動識別并報警。也有學者以STM32F103為主控制器,配置了MQ135空氣污染傳感器(鄭州煒盛)監測二氧化硫和氨氣、以及濕度傳感器DHT11(廣州奧松)和溫度傳感器DS18B20(美國SALLAS)來實時監測牛舍環境情況,同時還研發了空氣提純盒(氣泵、壓縮機、加熱板和風扇)來調控牛舍環境來保證牛的健康生長、繁殖和育肥。對二氧化碳濃度、氧氣濃度、氨氣濃度、光照、溫度、濕度等氣象環境信息的監測,有助于調控改善農作物和動物生長環境,而氨氣、二氧化碳、氧化亞氮、甲烷等農業污染氣體的監測,有助于促進農業生態可持續發展。設施農業更需要實時監測溫室大棚內氣象環境信息,來維持最適宜農作物生長的環境。

例如吉林大學研究人員采用S300紅外二氧化碳、光照度和溫、濕度傳感器,STM32F103R微控制器,NR24L0無線通信模塊,研發出溫室環境信息智能傳感器,智能傳感器將數據上傳至基于 LabVIEW設計的上位機終端,即可實時監測溫室大棚內的環境信息。西南石油大學研究人員采用土壤溫濕度、光照、土壤電導率、PH值和空氣溫室度傳感器,EFM32G222F128微控制器和LoRa無線通信模塊,也設計出監測農田環境信息的智能傳感器。也有學者采用酸堿度、電化學傳感器、光照度、濕度、二氧化碳、水位、定時器傳感器,Arduino微控制器及WRTnode無線通信模塊,研發出監測氣霧栽培環境信息的智能傳感器,減少了氣霧栽培中人工監視和控制過程的復雜度,提高了氣霧栽培的可靠性和可用性,為植物學家提供植物生長與營養參數和生長環境相關聯的信息。