边缘计算是一种分布式计算框架，其中所有计算过程都发生在边缘（信息收集和使用发生的地方），而不是在中心位置。边缘计算依靠路由器、机器人、传感器和物联网网关等边缘设备在本地过滤和分析数据。
1.农作物管理
借助边缘计算，农民可以自动收集和分析来自土壤和传感器的数据。这种实时处理和低延迟连接使他们能够尽早了解作物状态，优化施肥、改善灌溉。
2.天气预报
大自然天气变化很快，在智慧农业中使用边缘计算来预测未来天气变化，提前做出准备。传感器可以分析当地的温度、光照、湿度和气压数据，使工人能够预测风暴、暴雨或气温。
3.牲畜管理
通过使用一系列边缘设备，农民可以监测牲畜的健康状况并发出预警信号。同时也可以通过无人机或其他自动化设备，实现远程放牧和监管。
4.预测性维护
安装在农业设备上的边缘设备可以监测设备的实时振动、运动、温度等信息。它们可以在本地快速过滤、处理和分析数据，因此这些设备可以立即报告任何故障数据。这样就可以在机器需要损坏之前提前维护设备。
农业虽然是全球最大、最关键的行业之一，但是自动化技术发展却是最慢的。
1.降低成本
农民可以通过边缘计算避免支付与云相关的费用和带宽使用费。它还可以通过优化自动化农业设备来节省农民的劳动力成本。
2.提高农作物产量
边缘计算赋能自动化农业设备，使其可以更好地适应环境。更快的收割、更准确的环境检测和优化的收割路线可以提高农作物产量。
3.可持续性
与依赖远程数据中心的设备相比，本地处理的设备大大减少浪费的能源资源。此外，它们还可以优化其他连接设备，进一步提高利用率，提高设备及能源的可持续发展。
4.减少资源浪费
监测土壤的边缘设备可以通过实时跟踪磷、氮、钾等物质的含量，准确判断农作物何时需要浇水或施肥，优化灌溉和施肥量，减少资源浪费。
5.处理速度更快
边缘设备在本地分析信息，因此它们不会像标准数据中心一样存在延迟和带宽问题。实时处理使设备效率更高，因为它们延迟时间更短。
总的来说，边缘计算在智慧农业中通过提升实时数据处理能力、促进资源的有效管理和降低运营成本，正在成为推动农业现代化的重要技术之一。随着物联网技术的持续发展，边缘计算在农业领域的应用前景将更加广阔。
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