农机作业智能监测系统具备多种功能，旨在实现对农业生产全过程的实时监测、精准管理和智能控制。以下是其主要功能：
- 农机位置监控：通过卫星定位模块(如北斗/GPS)实时获取和记录农机的位置信息。
- 农机状态监测：实时监控农机的工作状态，包括速度、作业深度等参数，并提供故障报警和指示灯提示。
- 历史轨迹跟踪：记录并回放农机在指定时间段内的历史行走轨迹，包括经纬度、速度等信息。
- 作业面积统计：精准计量农机作业面积，误差小于3%。
- 指挥调度与路线规划：支持远程调度和路线规划，提高作业效率。
- 视频监控：通过摄像头拍摄作业现场图片或视频，辅助确认机车作业状态。
- 数据分析与统计：对收集到的数据进行分析和统计，提供报表统计分析服务。
- 设备管理：管理各种农机设备，确保设备正常运行。
- 地块管理：管理不同地块的作业情况，优化资源配置。
- 组织管理：支持多级账户管理，包括合作社账户、县级账户和省级账户，分别用于监测不同层级的农机作业。
- 无人驾驶与自动化控制：利用人工智能和机器学习技术实现农机的自主驾驶和智能控制，提高作业精度和效率。
- 环境监测：实时监测土壤湿度、温度、养分含量等环境参数，为精准农业提供数据支持。
- 预警系统：在参数数据超出阈值时向用户发出异常告警通知，及时调整作业计划。
- 远程控制：通过手机或电脑远程监控和控制智能农机的作业状态，及时调整作业计划。
这些功能共同构成了一个全面的智能监测系统，能够显著提升农业生产的智能化水平和管理效率。
一、 农机作业智能监测系统的最新技术
农机作业智能监测系统的最新技术进展主要集中在以下几个方面：
通过在农业机械上安装北斗终端，实现了农机作业的动态监测和量化统计。该系统能够实现对农机作业过程、深度、面积等参数的精准测量，并且可以进行数据传输和管理。
开发了农机精准变量投入量物联网监测平台，可以实时监测喷药、施肥、灌溉等作业环节。该平台能够记录车辆作业轨迹、施肥量和运行状况，并支持通过PC机和手机查询整个作业数据，方便用户使用。
构建了以卫星、雷达、无人机、传感器等为载体的天空地立体化监测传感网络，实现高带宽、低时延、广接入的农情信息感知传输。这些技术能够实时获取水土气、作物长势、虫情等农情信息，并支撑智能农机装备的启停、行驶、转向和避障等管控。
国家农业智能装备技术研究中心研发的农机深松作业远程监控系统，结合GPS和北斗双星定位以及深松传感器，可以实现作业过程的精准测量。此外，还开发了基于大数据驱动的智能作业平台，解决了复杂农田环境中的作业路径规划和自主起降控制等问题。
在世界智能制造大会上展示的“基于北斗的农机自动导航与作业精准测控关键技术”，进一步提升了无人农机的精度和效率。同时，国家重点研发计划也推动了这一领域的技术发展。
当前农机作业智能监测系统的技术进展主要体现在精准定位、物联网平台应用、天空地一体化监测、远程监控与大数据分析以及无人驾驶与自动化导航等方面。
二、 农机作业智能监测系统在提高农业生产效率方面的实际效果?
评估农机作业智能监测系统在提高农业生产效率方面的实际效果，可以从以下几个方面进行详细分析：
智能农机通过安装各种类型的传感器和物联网设备，可以实现对农田土壤湿度、温度、养分等数据的实时监测。这些数据能够帮助农民科学合理地安排农作物的种植、施肥等工作，从而提高生产效率。例如，丰疆智能农机作业监测终端在陕西榆林的应用，通过旋耕作业项目监测，有效加快了秸秆腐烂分解，提高了土地肥力并减少了资源浪费。
智慧农机通过自动化技术大幅减少了人力需求。例如，在江苏省海滨农业机械合作社，无人机用于田间植物保护作业，不仅减少了农药使用量，还降低了成本并提高了生产效率。南京市通过北斗智慧农机终端实现稻麦秸秆还田作业核查，累计监管各类型作业面积达256万亩次，示范应用效果良好。
多台无人化智能收获机和运粮车的协同作业控制方法研究显示，通过优化作业顺序和时间，可以显著减少非作业时间，提高作业效率。例如，相对于仓满召唤卸粮模式，智能农机多机协同作业控制方法实现了显著的效率提升。
环境感知技术和自动化控制技术的应用，使得智慧农机能够实时监测作物生长环境数据，并进行分析预测，为精准施肥、灌溉等提供科学依据。这不仅提高了作物产量和品质，还减少了资源浪费和环境污染。
借助卫星定位设备和智能传感设备，农业管理部门可以实现全天候、全方位的监测，为辖区作业统计、政策制定和补贴发放提供数据支持。此外，基于物联网的农业机械化监测管理系统也在中国启动，进一步提升了农业机械化水平。
智慧农机的智能化和自动化减轻了农民的劳动负担。例如，智能播种机可以根据农田的要求自动进行种子的定量、间距和深度控制，智能收割机则可以根据作物的成熟度和大小自动调整刀具的高度和速度，从而大幅降低劳动强度。
智慧农机项目的成功示范具有良好的可复制性，可以带动推进其他地区的农机信息化建设。例如，南京市的项目已经带动省内其他地市的农机信息化建设。
三、 农机作业智能监测系统在环境监测方面的应用
农机作业智能监测系统在环境监测方面的应用案例主要集中在农业大棚、温室大棚以及农田环境的实时监测和数据采集。以下是几个具体的应用案例：
这种系统通过使用STM32F103C8T6微控制器，结合土壤湿度传感器、光照传感器和温度传感器等设备，能够帮助农民及时了解农田环境状况，从而提高作物产量和质量。
在这个项目中，通过安装环境监测设备、土壤墒情监测站和智能虫情监测系统，实现了对农田环境各项数据的实时监测，并通过土壤墒情数据自动控制灌溉设备，同时进行病虫害监测预警。
在这个示范基地中，利用物联网智能化环境检测控制系统，对温室大棚内的6种环境参数(如温度、湿度、光照等)以及室外气象站的数据进行采集，并通过风机水泵等设备进行环境调节。
该系统基于LoRaWAN®技术，对温室大棚环境进行全天候监测，确保农作物生长环境的稳定性。
支持温度、湿度、光照、土壤温度、含水量、空气质量、电导率等参数的采集，并通过曲线、数值以及图形化界面的方式展现给管理者，方便决策和智能预警。
利用ZigBee无线传感器网络和STM32F429ZGT6微处理器体系，实时采集环境图像、温度、湿度、光照强度以及二氧化碳等数据，用于高效监控和管理设施农业环境。
部署在农田中的各种传感器(如土壤湿度传感器、养分传感器、气象站等)，实时监测土壤、作物和环境状况，评估农业面源污染的风险并制定防治措施。
四、 农机作业智能监测系统的成本效益
农机作业智能监测系统的成本效益分析可以从多个方面进行探讨，包括初期投资、长期运营成本以及整体经济效益。
从初期投资来看，智能农机的成本通常高于传统农机。然而，随着技术的发展和普及，智能农机的成本可能会逐渐下降。例如，基于北斗的农机自动导航产品可以显著提升作业质量和效率，同时降低作业成本。此外，使用智能农业管理系统后，肥料投入成本节省了30%，一年内即可回收投入成本。
在长期运营成本方面，智能监测系统通过自动化控制和精准管理，能够有效减少人力投入和时间成本。例如，灌溉自动控制系统无需人工到田间开关阀门，提高了人均管理定额，减少了灌溉系统的运行成本。同样，智能温室大棚监控系统可以减少人工数量，节约劳动力成本，并实现精细化管理。
从整体经济效益来看，智能农机不仅提高了作业效率和质量，还降低了化肥、农药等生产资料的消耗，从而增加了农作物的产量和品质。例如，在湖南的智慧农业项目中，运用数据精准指导水稻生产，每亩节本增效200元以上。此外，最新版的投资回报(ROI)计算器模型整合了空间变异性，为规模化农业生产提供了更为精确的肥料预期回报结果预测。
虽然智能农机的初期投资较高，但其长期运营成本较低，并且能够显著提高农业生产效率和经济效益。
五、 在实施农机作业智能监测系统过程中主要挑战和解决方案
在实施农机作业智能监测系统过程中，面临的主要挑战和解决方案如下：
1. 主要挑战
智能农业传感器技术仍处于初级阶段，研究团队数量较少，无法满足智慧农业发展的全部需求。此外，智能农机需要先进的硬件设备和复杂的软件系统来实现智能化操作，但这些技术和设备的成本较高。
数据来源有限、数据融合难度大、数据安全风险高是智慧农业发展中的重要问题。目前我国农情与农机基础数据不足，对数据缺乏有效分析与利用的现状亟待解决。
传感器价格昂贵，大多数只应用于大型温室环境中，对于多数普通农户来说难以承受。同时，智能农机的开发和维护也需要大量的资金投入。
政策不够支持，市场不成熟和人才短缺等问题也是制约智慧农业发展的关键因素。
应用场景有限，很多技术在实际应用中效果有限，难以全面推广。
硬件设施方面也存在不少亟待解决的问题，如传感器的选择、数据分析能力以及对各种技术集成的能力。
2. 解决方案
需要政府、企业、高校等各方共同努力，加大研发投入，提升传感器技术和智能农机的研发水平，以适应不同规模农户的需求。
建立多场景、低成本、标准化和高通量的数据自主采集技术体系，创建综合性的农情/农机作业基础信息大数据平台，为智慧农业生产提供数据支撑。
探索更经济的技术方案，降低传感器和智能农机的成本，使其能够被更多普通农户接受和使用。
政府应出台更多支持政策，鼓励企业投入智慧农业领域，并通过示范项目引导市场需求，培养相关人才。
不断拓展智能监测系统的应用场景，使其能够在更多类型的农业生产中发挥作用，提高其普及率和实用性。
加强硬件设施的建设，优化传感器和视觉控制系统的设计，提高其在复杂环境下的稳定性和可靠性。
