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基于智能传感器的精准农业:现状、挑战与未来展望

2026-05-09 03:40:30

在全球粮食需求增长与资源约束加剧的双重压力下，智能传感器已成为精准农业的核心支撑，推动传统种植向数据驱动的可持续模式转型。本综述系统梳理了智能传感器在精准农业中的应用现状、挑战与未来趋势，为行业发展提供了全景式框架。

图1 精准农业中的智能传感器系统架构。展示土壤湿度、环境温度、养分含量等多类传感器节点，通过无线通信协议与中央处理枢纽互联，构建数据驱动的农场管理体系，实现灌溉自动化调节与资源精准施用。

智能传感器类型丰富，适配多元农业场景。土壤传感器实时监测水分、pH值及NPK养分，为灌溉施肥提供依据；作物健康传感器通过多光谱/高光谱成像、热成像技术，捕捉病虫害、胁迫状态等表型信息；环境传感器追踪温湿度、光照等微气候数据；新兴的植物可穿戴设备则实现植株生理状态的原位连续监测，形成全方位数据采集网络。

表1 精准农业中智能传感器的类型与规格

核心应用中，传感器与物联网（IoT）、人工智能（AI）的融合成效显著：智能灌溉系统结合土壤moisture与作物水分胁迫指数（CWSI），可减少20%-50%的水资源消耗；基于多传感器融合的病虫害检测系统，能在症状显现前识别异常，降低损失；AI驱动的预测分析则通过整合多源数据，优化种植决策，提升产量与资源利用效率。

图2 田间环境传感器部署策略对比。对比传统人工采样与现代自动化部署方案，凸显智能传感器在数据分辨率、覆盖范围、实时性及成本效益上的优势，为精准管理提供技术支撑。

当前技术瓶颈集中在传感器校准、数据interoperability、农村网络connectivity及成本控制。未来，硼烯等新型材料、传感器微型化、边缘计算实时分析及数字孪生技术将成为发展重点。

图3 精准农业中智能传感器的未来预测趋势与技术演进。

智能传感器与物联网、AI融合，推动农业向数据驱动的精准化、可持续转型，通过实时监测优化资源配置，应对资源短缺与粮食安全。尽管潜力巨大，但高成本、技术复杂及数据互通难等问题制约其应用。破局需加快新材料、数字孪生等技术突破，并完善政策标准、加强农民培训。通过技术创新与多方协作，方能释放其提升产量与环保的潜力，构建高效、环境友好的现代农业体系。

来源

Manono, B. O., Mwami, B., Mutavi, S., & Nzilu, F. (2026). Precision Farming with Smart Sensors: Current State, Challenges and Future Outlook. Sensors, 26(3), 882.

https://doi.org/10.3390/s26030882

编辑

张梦娇

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