摘要：智慧农业作为现代农业的创新模式，彻底改变了传统农业的种植、经营方式及产业结构。智慧农业依托卫星遥感、物联网等先进技术，显著提升了农作物的产量与质量，还加速了农业现代化进程。在阐述智慧农业技术定义和内涵的基础上，分析了智慧农业在农机和农业经济领域的具体应用，对智慧农业技术在农业生产中的效益进行了分析。

　　关键词：智慧农业技术；农业经济；应用与影响

　　1.引言

　　全球人口持续增长与城市化步伐的加快，给农业生产带来了前所未有的挑战，传统模式的生产模式已难以满足对粮食增产与提质的需求。智慧农业技术的兴起，为应对这些挑战开辟了新路径，它是信息技术、生物技术及先进制造技术等在农业领域的深度融合，标志着农业现代化与智能化的必然趋势，也是乡村振兴的科技引擎。科技部深刻认识到智慧农业的重要性，通过实施国家重点研发计划，聚焦智能农机、农业信息平台及数字乡村等关键领域，推动项目、基地、人才与资金的全方位整合，加速智慧农业技术的研发与应用。此举旨在提升农业生产效率与产品质量，推动农业向高效、智能、可持续方向转型，进而促进农业农村的现代化发展，为乡村振兴注入强劲科技动力，确保粮食安全与农业可持续发展。

　　2.智慧农业技术在农业发展中的应用

　　2.1传感器技术在农机运营中的应用

　　传感器技术在农机运营中发挥着重要作用。例如，通过压力传感器可监测农机部件的受力情况，确保设备在安全负荷内运行。位置传感器能精准定位农机位置，便于农田作业规划和管理。温度传感器实时监测发动机等关键部位温度，预防过热故障。同时，传感器还可检测土壤湿度、肥力等信息，为精准农业提供数据支持，提高农机作业效率和质量，推动农业现代化发展[1]。传感器技术在农机运营中作用显著。不仅提升作业效率和质量，还能降低运营成本，带来显著经济效益，推动农业现代化。

　　2.2物联网技术的应用

　　物联网技术正成为驱动农业现代化的关键力量，它深度融合于传统农业中，实现了对农作物、牲畜及水产的精细化管理。此技术通过前端传感器收集土地、天气、病虫害及农事作业信息，中端负责信息的高效传输，后端则进行信息的深度管理与应用。在农业生产中，物联网技术与农机紧密结合，不仅优化了农机的作业效率，还实现了对农作物生长环境的精准监测与调控。从农作物环境监测、温室智能化管理，到节水灌溉、天气预警，再到农业设备的智能检测与农产品的安全追溯，物联网技术均发挥着重要作用。它助力农业生产实现智能化、精准化，不仅提升了农作物的产量与品质，更为农业的可持续发展与现代化转型提供了坚实的技术支撑，引领农业迈向更加智慧、高效的未来。

　　2.3 5G技术的应用

　　5G技术的迅猛发展为智慧农业的构建注入了强劲动力，尤其在农机智能化应用方面展现出巨大潜力，在农机智能化领域，5G技术带来了巨大变革。5G网络的高速率和低延迟使得对农机设备的远程控制更加精准，农民和农业企业可以实时操控农机在复杂地形中作业。同时，强大的实时监控能力能及时发现设备故障，减少维修成本。通过精准作业，降低了种子、化肥等资源的浪费，提高了农业生产效率与作业质量。这不仅节省了成本，还能增加农产品产量，为农民和农业企业带来更高的经济收益，推动农业经济快速发展。

　　2.4无人机技术的应用

　　在智慧农业领域，无人机技术与多光谱摄像头及先进图像处理算法的融合，为农田管理带来了革命性的改变。无人机与农机设备的协同作业，实现了精准喷施和施肥。无人机搭载喷雾器或施肥装置，能够根据作物实际需求及土壤条件，进行精确的农药喷洒或化肥施用。这种智能化的作业方式不仅显著降低了农药和化肥的用量，减轻了环境污染，还提升了喷施和施肥的精准度与资源利用效率。

　　3.智慧农业技术在农业经济中的效益分析

　　3.1优化农业资源配置

　　智慧农业技术依托传感器技术，实现了对农田环境、水肥管理及病虫害防治的精准监控与调节[2]。农民利用传感器收集的温度、湿度、土壤水分等数据，能实时掌握农田状况，并依据作物生长需求实施精确管理。此外，智慧农业技术还优化了资源的利用。通过土壤湿度传感器实时监测，农民能精确控制灌溉，避免过度或不足。同时，结合大数据与人工智能算法，农民能科学施肥，准确计算肥料用量，减少过度施肥现象[3]。这种精准的资源管理方式，不仅降低了农业对水资源与化肥的依赖，还减轻了环境污染，改善了土壤质量，实现了农业生产的可持续发展。智慧农业技术的这些应用，不仅提高了农业生产效率，还为农业的绿色发展奠定了坚实基础。为了更好地理解和优化智慧农业技术在农业生产中的应用，我们可以建立一个智慧管理模型来评估不同管理策略对作物产量的影响。这个模型将考虑环境参数（如温度、湿度、土壤水分）和管理行为（如灌溉、施肥）对作物产量的影响。假设作物产量Y受到一系列环境参数和管理行为的影响，可以定义一个函数f来描述这种关系:

　　Y-f(f,H,W,I,F)

　　式中：T表示温度；H表示湿度；W表示土壤水分，I表示灌溉量；F表示施肥量。设f是一个线性函数简化表达:

　　Y=CT+H+y w+xl+⃞F+n

　　式中:a，β,χ,γ,δ是对应参数的系数;η是常数项，代表基本产量。

　　表1展示了不同条件下作物产量的变化情况。

　　表1展示了五种不同的环境和管理组合下的作物产量。例如，在序号5的情况下，当温度为20°C，湿度为80%，土壤水分保持在50%，并且灌溉和施肥均为适量时，作物产量最高，达到了850公斤/亩。相比之下，在序号3中，虽然温度和湿度适宜，但由于灌溉量较少，作物产量降至700公斤/亩。这些数据表明，通过精细化管理和适当的环境调控，可以显著提高作物产量，从而实现更高效益的农业生产。

　　3.2提高农业生产效益

　　智慧农业技术为农产品生产带来了显著的风险降低与产量提升[4]。借助作物遥感监测，农民能实时掌握作物生长状态，如叶面积、植被覆盖等，一旦发现异常或病虫害，便能迅速响应，有效减少损失并提升产量。同时，该技术还实现了喷施与施肥的精准化，根据作物及土壤实际需求，精确施用农药与化肥，不仅增强了效果，还进一步促进了产量增长。智慧农业还助力农民实现更科学合理的农业生产，通过精确灌溉与施肥管理，节约了水、电、肥等资源，降低了生产成本。此外，大数据分析与人工智能算法的应用，为农民提供了科学的种植与管理建议，避免了盲目投入与经验主义，进一步削减了不必要的开支。为了量化智慧农业技术如何提高农业生产效益，可以建立一个数学模型来评估不同技术手段对产量和成本的影响。该模型将考虑作物生长状态监测、精准施肥与喷施、精确灌溉等因素，并通过大数据分析与人工智能算法提供科学的管理建议。我们定义一个函数B来表示农业生产效益：

　　式中：

　　△Y表示因应用智慧农业技术带来的产量增量;△C表示因应用智慧农业技术带来的成本节省量。产量增量△Y可以由以下因素决定：

　　AY-f(M,P,I)

　　式中：

　　M表示作物生长状态监测(如叶面积指数LAI、植被覆盖率等);

　　P表示精准施肥与喷施(根据作物及土壤需求);I表示精确灌溉(根据土壤湿度等)。

　　成本节省量△C可以表示为:

　　AC-g(M,P,I)

　　式中M,P,I的含义同上。

　　表2展示了应用智慧农业技术前后的产量和成本变化情况（单位：人民币元）：

　　表格展示了在应用智慧农业技术前后，作物产量和成本的变化情况。例如，在序号1的情况下，通过适当的生长状态监测、精准施肥与喷施以及精确灌溉，使得产量增加了200公斤/公顷，并节省了600元/公顷的成本，最终提高了2600元/公顷的生产效益。这些数据显示，合理应用智慧农业技术可以显著提高农作物的产量并降低成本，从而增加农业生产效益。

　　4.总结

　　智慧农业的核心优势在于其全面的精细化管理，这一特点贯穿于农业产业链的始终。它巧妙地融合物联网、大数据、人工智能及3S信息技术等现代科技，不仅在生产环节发力，更在产前规划、产中管理、产后处理及营销服务等方面全面引入智能理念与技术应用。通过这一综合性手段，智慧农业实现了对农产品全链条的智能管控，有力提升了农业效率与可持续性，推动了现代农业向更高效、智能的方向迈进。

　　[1]甘甜.“互联网+”背景下传统农业向智慧农业转型路径研究[J].农业经济,2017(6):32-34.

　　[2]刘禹希.智慧农业促进农村经济发展的对策研究[J].南方农机,2021（12）：14-16.

　　[3]窦琨,胡佩霜.浅谈数字经济背景下智慧农业的发展和应用[J].科学与信息化,2023(11):178-180.

　　[4]周洋,钱国英.智慧农业技术在农业发展中的实践与应用[J].南方农机,2023,54(2):87-88.