农业4.0正在兴起，需要一个扩展的传感器套件。农业4.0指的是采用无人机、机器人、物联网(IoT)、垂直农场、人工智能(AI)、可再生能源和先进传感器方法的系统。农业4.0在某些方面与工业4.0类似:工业4.0旨在支持生产过程的自动化和大规模定制，而农业4.0则有望支持跨微环境的农业实践的自主操作和大规模定制。
将数字技术集成到农业中，农业运营可以瞄准提高产量、降低成本、减少作物损害、水、燃料和化肥使用所需的资源。本常见问题解答介绍了农业4.0中正在开发的传感器技术，包括植物和高光谱成像的可穿戴设备，欧盟的农业互操作性和分析系统计划，以及农业4.0中与无线传感器网络和物联网相关的安全挑战。
这套对植物
石墨烯和光纤是用于开发植物可穿戴传感器的两项技术。石墨烯传感器可以测量不同作物将水分从根部输送到上下叶片所需的时间。最初，研究人员使用这些传感器来帮助开发更有效利用水的植物。从长远来看，这些贴在胶带上的石墨烯传感器(也被称为“植物纹身”)有望支持农业4.0应用中廉价、高性能传感器的设计(图1)并帮助提高灌溉系统的效率。用于制造传感器的工艺可以生产出直径为几毫米、特征小至5 μm的设备。小的特征尺寸增加了传感器的灵敏度。这些传感器中氧化石墨烯的导电性在水蒸气存在时发生变化，从而能够测量叶片的蒸腾(水蒸气的释放)。
图1:胶带上的石墨烯可用于制造植物的可穿戴传感器。(图片:爱荷华州立大学）
光纤布拉格光栅(FBG)传感技术也正在开发用于农业应用。光纤光栅作为陷波滤波器，反射以布拉格波长(λ)为中心的一小部分光B)，当被宽光谱照射时。它被制成嵌入光纤核心的微结构。与石墨烯传感器(石墨烯传感器是一种新兴技术)不同的是，FBG传感器已经应用于多个领域，包括航空航天、土木工程和人类健康监测。光纤光栅传感器具有灵敏度高、体积小、重量轻的特点。就农业传感器而言，FBG技术对应变(ε)和温度变化(ΔT)的固有敏感性与一种湿度激活聚合物相结合，以检测周围空气中的相对湿度变化(ΔRH)。此外，FBG传感器可以多路复用，以支持在单个设备中监测植物生长和环境条件。设计用于农业应用的光纤光栅由三个部分组成，一个用于ε传感，一个用于ΔRH监测，第三个优化用于ΔT测量。它是用光栅长度为10毫米，λ的商用光纤光栅制作的B具有1533纳米的可拉伸丙烯酸酯涂层。涂层保护FBG，并提高其与植物茎部的粘附性。
从多光谱成像到高光谱成像
多光谱成像是一种成熟的农业传感技术。它可以在明显的症状出现之前检测到植物健康的细微变化。例如，在叶子明显变黄之前，就可以检测到植物叶绿素含量的下降。多光谱传感器使用712到722 nm波长(红边波段)，在这里应力迹象最容易被识别。多光谱成像可以通过固定装置实现，其中传感器在温室的轨道系统上来回移动，或穿过开阔的田野。它们也非常适合用无人机携带。例如，在一种配置中，基于无人机的多光谱成像系统可以在不到30分钟的时间内扫描100英亩的土地(在发现的400英尺以上，重叠70%)(图2)．多光谱成像的一些好处包括:
- 早期疾病检测
- 改善灌溉和水资源管理
- 更快更准确的植物计数，优化施肥和虫害控制
- 通过自动化作业降低了成本
图2:基于无人机的多光谱相机可以用不到半小时的时间扫描100英亩的土地。(图片:Coptrz）
今天的多光谱传感器和新兴的高光谱传感器之间的主要区别是用于表示电磁波谱数据的带宽(频带的数量和频带的狭窄程度)。多光谱成像一般使用3 ~ 10个波段来覆盖相关光谱。高光谱图像包含数百或数千个较窄的波段(10至20纳米)，提供更高的分辨率，覆盖更广泛的光谱范围。光谱分辨率是高光谱成像相对于多光谱成像的一个重要特征，即能够捕获大量的窄光谱波段。高光谱成像的其他优点包括:
- 更高的空间分辨率和辨别小特征的能力，
- 更高的时间分辨率和更快速感知重要环境变化的能力，如灌溉需求
- 更高的辐射灵敏度和辨别辐射能量的微小差异的能力
高光谱成像传感器提供了农业领域高度详细的电磁波谱，使其成为探测重要土壤属性和退化的较小和更局部的变化以及作物健康和适宜性变化的有用工具。农业4.0中传感器的越来越多的使用，以及高光谱成像等更高分辨率传感器的加入，推动了大数据的使用，并引发了有关数据安全、数据完整性和隐私的担忧。解决这些问题是欧盟ATLAS计划的主要重点。
农业互操作与分析系统
欧盟资助的农业互操作性和分析系统(ATLAS)项目旨在开发一个支持创新和农业4.0的开放平台。ATLAS是欧盟地平线2020研究和创新项目之一。夫琅和费协会负责管理这个项目。它通过将农业设备与传感器系统和数据分析相结合，解决了目前农业中缺乏数据互操作性的问题。由此产生的平台有望支持各种传感器系统的硬件和软件互操作性的集成，并扩大数字农业的效益。ATLAS旨在为农业应用开发一个开放的互操作性网络，并为创新的数据驱动农业建立一个可持续的生态系统(图3)．ATLAS建立在现场传感器网络和多传感器系统的基础上，提供实现农业4.0所需的大数据。
ATLAS平台有望支持农业机械、传感器系统和数据分析工具的灵活组合，以克服当前互操作性的缺乏，并使农民能够通过使用最先进的数字技术和数据可持续地提高生产力。ATLAS还将定义硬件和软件层，以允许从大量传感器获取和共享数据，并使用各种专用分析方法对这些数据进行分析。该项目将通过一系列横跨农业价值链的试点研究来展示农业4.0的好处，并最终定义下一代标准，以继续越来越多地采用数据驱动架构。
无线传感器网络与安全
无线传感器网络(WSNs)和物联网(IoT)解决方案广泛应用于农业4.0，为农民提供了众多好处。然而，各种传感器和网络设备之间的互连可能包含未打补丁或过时的固件或软件，这为网络不安全创造了机会，并开启了各种攻击载体，包括设备攻击、数据攻击、隐私攻击、网络攻击等。
越来越多地使用自动化甚至自主操作来提高产量也引发了安全问题。除了ATLAS之外，欧盟的“地平线2020”研究和创新项目还专注于开发用于农业4.0系统的网络流量监测和分类工具。有效的流量监控有望在保护助手和用户免受网络攻击的影响方面发挥重要作用。基于机器学习(ML)方法，正在为农业4.0开发网络流量分析和分类工具，以帮助减轻对无线传感器网络和其他物联网资产的威胁。
总结
农业4.0的部署依赖于越来越多地使用无线传感器网络来提高产量并为农民降低成本。它还需要开发新的传感器模式，如使用基于石墨烯和FBG传感器的植物可穿戴设备，并扩展现有的传感器模式，如从多光谱成像转向高光谱成像。欧盟的ATLAS计划旨在提高互操作性，并从传感器和数据分析技术日益增长的多样性中实现最大利益。在农业4.0中，网络安全的改进对于确保数据的安全性、完整性和隐私性也至关重要。
引用:
多光谱图像在农业中的5种应用, Coptrz
高光谱传感在农业中的研究进展，特色农业4.0
农业4.0和智能传感器。数字农业的科学发展:挑战与机遇MDPI传感器
农业互操作性和分析系统,阿特拉斯
工程师为植物制造可穿戴传感器，可以测量作物的水分使用情况爱荷华州立大学
基于FBG技术的植物可穿戴传感器用于生长和微气候监测MDPI传感器
精准农业技术及其应用的影响因素美国农业部
了下:传感器提示
