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本文全面综述了智慧农业与精准农业中的定位技术，涵盖传感器、系统、方法及应用。探讨了不同定位技术的优劣，分析其在不同农业场景中的应用情况，并指出面临的挑战和未来趋势，对农业领域相关研究有重要参考价值。
引言
定位技术是指利用感知技术确定观察对象在周围环境中的空间位置和方向的过程，这一技术在精准和自动化农业发展的大背景下显得尤为重要。随着农业市场规模的不断扩大，预计到 2030 年将从 2022 年的 71 亿美元增长到 206.6 亿美元，对农林环境中作业设备的定位需求也日益增长。定位技术在农业中的应用十分广泛，能帮助减少劳动力投入、提高作业效率、降低生产成本并最大化资源利用。例如在农业机器人导航与自主任务分配、农业物流以及环境监测等方面，定位技术都发挥着关键作用。
不过，农业环境具有大规模、动态和非结构化的特点，这给精准定位带来了诸多挑战。广阔的田野、多样的地形和障碍物，如树木、农作物和树叶等，都会干扰信号，使得精准定位变得困难。此外，农业活动的动态性，像种植、收割和耕作等，会改变地形和信号条件，进一步增加了定位的复杂性。天气条件，比如雨雪雾等，也会影响定位技术的准确性。
室内和室外环境差异较大，适合不同的定位技术。室外环境通常空间开阔但存在障碍物，卫星定位技术应用广泛，像全球导航卫星系统（GNSS），包括全球定位系统（GPS）、全球卫星导航系统（GLONASS）、北斗导航卫星系统（BDS）和伽利略系统等。这些卫星定位技术通过卫星广播测距信号和导航信息，GNSS 接收器根据接收到的导航信息计算卫星位置，并基于三边测量或多边测量技术测量与三颗卫星的距离来确定自身位置。然而，卫星定位技术存在成本高、分辨率有限、数据处理复杂等问题，并且在室内、信号遮挡环境或恶劣天气下性能不佳。
为此，人们提出了许多适用于室内和遮挡环境的定位技术，主要分为基于射频（RF）、光学、声学、磁性和惯性的技术。其中，基于射频的技术应用广泛，包括射频识别（RFID）、超宽带（UWB）、蓝牙、ZigBee、WIFI、调频广播、蜂窝网络和低功耗广域网（LPWAN）等。声学技术包含超声波和声学信号，光学技术则有可见光通信（VLC）、红外线（IR）、激光雷达（LiDAR）和基于视觉的定位等。部分技术，如 ZigBee、蜂窝网络和惯性定位技术，在室外也有应用。由于单一技术难以满足准确性、低成本、可用性和覆盖范围等多方面的需求，因此集成技术，如 GPS/IMU、IR/RFID 和 GPS/WIFI 等，成为了热门研究方向。
定位技术的方法主要分为五类：指纹分析、几何分析、接近度分析、航位推算和学习算法。这些方法通过测量到达角度（AOA）、到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、接收信号强度（RSS）等传统参数，以及信道状态信息（CSI）、往返时间（RTT）等新参数来计算传感器节点之间的距离，进而获取位置信息。
不同农业场景对定位技术的需求各异。温室环境封闭，便于人类严格控制作物生长条件，适合发展机械臂和无线传感器网络；果园中，准确识别单棵树木对于病虫害检测和除草等工作至关重要，收割机器人和喷药机器人应用广泛；农田受地形、面积和天气等多种因素影响，适用多种定位技术但限制也较多，混合技术更为合适；在畜牧养殖和水产养殖中，监测动物生长和生活条件对保障动物福利十分关键，但禽舍和水下定位面临挑战，可穿戴设备和无线传感器网络更受青睐。
本文按照 PRISMA 标准框架，在 Web of Science 数据库中进行文献检索、筛选、处理和分析，以确保文献收集的透明度和系统综述的科学严谨性与可靠性。通过一系列严格的筛选流程，最终确定 174 项符合要求的研究进行深入分析，并利用 VOSviewer 1.6.20 进行文献统计分析。
传感器、系统和技术
本部分详细介绍了不同领域常用的定位传感器、系统和技术，包括基于声学、光学、磁性、卫星、惯性和射频的技术，以及集成技术，并对它们的特点进行了讨论。典型的定位技术分类明确，如卫星定位技术虽在室外定位表现出色，但存在信号易受干扰等问题；而其他各类技术在不同场景下也各有优劣。
定位方法
该部分阐述了现有的定位方法，如接近度分析、指纹分析、几何分析、航位推算和学习算法，以及这些方法所利用的信号特征。不同的定位方法根据具体的应用场景和需求选择合适的信号参数来实现定位功能。
露天农田耕作
露天农田具有动态、复杂和非结构化的特点，环境因素如风雨、灰尘、湿度、振动和极端温度等不受控制，而且农作物随位置和时间变化迅速，这些都严重影响定位精度。然而，露天农田是农业设备应用的主要领域之一，在该领域应用定位技术可以提高作业效率。
结论
本文回顾了农业定位技术，强调了向集成解决方案发展的趋势，以解决误差积累和成本低效的问题。深度学习在复杂环境中提高定位精度方面的应用越来越广泛，在精准种植、温室控制、果园追踪、畜牧监测和水产养殖等方面都有体现。不过，目前仍面临信号干扰、精度限制、实时性能和环境适应性等挑战，未来的研究应致力于解决这些问题，推动农业定位技术的进一步发展。
