农业物联网

农业物联网涉及通过互联网连接的传感器、无人机和机器人，它们可以自动和半自动地执行操作和收集数据，以提高效率和可预测性。随着全球需求的增加和劳动力短缺，农业自动化和机器人或俗称的农业机器人开始受到农民的关注。仅由于美国的劳动力短缺，作物产量估计每年减少约 21.3 亿（31 亿美元）。传感器和人工智能技术的最新进展使机器能够在周围环境中进行训练，这使得农业机器人更加引人注目。

拥有 200 年历史的美国农业设备公司约翰迪尔 (John Deere) 已经将其无处不在的拖拉机连接到互联网。农民现在可以通过手机了解拖拉机的生产率。约翰迪尔将其扩展到帮助在农民的智能手机上显示作物产量。多亏了特斯拉，智能汽车的臭虫也席卷了拖拉机。约翰迪尔正在开发自动驾驶拖拉机，这不仅可以节省农民的时间，还可以提高农场的安全性。

世界正处于农业机器人革命的早期阶段，大多数产品仍处于研发和试验阶段。

智能温室

智能温室通过创造适合作物生产的自我维持小气候，正在彻底改变农业产业。受控环境使农民能够消除对不可预测的天气或捕食者的担忧，同时收获实时数据，从而最大限度地提高效率并通过精确灌溉、温度控制、照明调整等提高产量。

半自动机器人

带手臂的半自动机器人可以检测杂草并在受影响的植物上喷洒杀虫剂，防止大面积破坏并降低整体杀虫剂成本。这些机器人也可用于收割和起重。重型农用车辆也可以在舒适的家中通过电话屏幕进行导航以执行任务，GPS 可以随时跟踪它们的位置。

无人机

农业无人机配备传感器和摄像头，用于成像、测绘和测量农场。它们可以被远程控制，也可以通过嵌入式系统中农业软件控制的飞行计划自动飞行，与传感器和 GPS 协同工作。从无人机数据中，可以得出有关作物健康、灌溉、喷洒、种植、土壤和田地、植物计数和产量预测等方面的见解。

智能遥感

遥感利用放置在农场的气象站等传感器来收集数据，然后将数据传输到分析工具进行分析。他们监测作物的光照、湿度、温度、形状和大小变化。传感器收集的湿度、温度、水分降水和露水检测方面的数据有助于确定农场的天气模式，以便为合适的作物进行种植。土壤质量分析有助于确定农场的养分价值和干旱地区、土壤排水能力或酸度，从而可以调整灌溉所需的水量和选择最有利的耕作类型。

计算机成像

计算机成像涉及使用安装在农场不同点的传感器摄像头或配备摄像头的无人机。他们拍摄的图像经过数字处理，从中获得有意义的见解。它们用于质量控制、疾病检测、灌溉监测以及收获后的农产品分类和分级。使用机器学习的图像处理包括将数据库中的图像与现收作物的图像进行比较，以确定大小、形状、颜色和生长情况，从而控制质量。