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基于C#的物联网智能农业监控系统研究
随着经济的飞速发展，人们对于生活品质和质量要求越来越高。智能化的物联网技术，成为了当前的重要发展方向，也在不断地运用于人们的生活方式当中。智能农业监控系统，是在全球经济持续增长的背景下，缓解人为因素对农业生产带来危害的一种解决方案。本文尝试从农业生产现状出发，谈到农业智能化相关技术对农业生产的帮助，重点讨论物联网技术在农业监控系统中的运用，并提出了基于C#的物联网智能农业监控系统研究。
一、农业生产现状
目前，中国仍是世界最大的农业国家，农业产业劳动力人数超过1亿人。然而，农业生产却有诸多问题，主要有一下三大问题：
1、农业生产效率低下：人工普遍用于种植和收获，并且传统的做法无法满足现代农业生产的要求。农业人力资源的结构也较为复杂，有一定的技术含量，也会因自然灾害等因素产生不稳定性。
2、农业生产路线复杂：农业生产的规模并不是很大，而土地占比却高达70%，这就意味着农民需要自己治理和管理自己的土地。而传统的生产方法无法满足相关的管理技术要求，使得农民们难以高效、科学地生产所需的农作物。
3、农产品供应链管理匮乏：由于传统模式的不足，牵涉到农产品生产、销售、储存、运输、加工等多个方面，可以采取极具效益的信息化管理才能将其完成，而这正是现有的瓶颈所在。
二、物联网技术与农业
农业管理与生产中要保障质量和效率，数字化的技术和手段都具有比传统作法更为广泛的可操作性和管理性，物联网技术正是应对农业生产现状的利器，如下：
1、管理土地信息及作物的生长环境，以及对其进行自动化的管理，能够提高作物的产量和品质。
2、利用物联网技术建立农业生产的供应链管理系统，保证农产品的质量和运营的高效性。
3、借助云计算技术和大数据分析技术，为农业生产提供支持和管理方案。
三、基于C#的物联网智能农业监控系统研究
农业监控系统人工处理十分耗时、耗人力，但是，通过基于C#的智能农业监控系统，我们可以将人工处理数据和监控辛勤劳作转化到系统中，实现智能化监测和管理。
1、环境数据采集
建立农业监测点，通过现代设备进行温度、湿度、土壤湿度等数据的采集，借助C#编写模块，将采集的数据存入数据库并相应地进行处理。
2、智能模型构建
将采集到的数据分析、处理和降维，按照机器学习方法，建立智能模型，形成预测模型，以此来对农作物的生长环境进行监测和控制，为农民提供合适的灌溉和肥料计量的方式。其中计算模型可以运用在遥感成像模型、水分预测模型等方面。
3、应用前端设计
根据平台的设计，量化基于C#的物联网智能农业监控系统建设，对其进行可视化、实时化的部署和展现，并对用户提供适用的应用场景，
4、综合考虑
采用众多不同的技术方法，实现安全、稳定和短时间检索抓取。
四、总结
基于C#的物联网智能农业监控系统具有智能化、高效性和农民易控性三个主要特点。作为一种巨大的支持平台，它可以有效地解决农业生产中遇到的诸多问题，同时，提高了物联网技术在农业生产中的应用范围，有助于农业科技的进一步发展。