常用的信息采集技术包括以下几种：
手工采集方法
包括问卷调查、访谈、观察等方式，适用于小样本、复杂或难以量化的情况。优点是灵活性高，适应性强，能够获取详细和质量较高的数据。缺点是耗时耗力，容易受到调查者主观性和偏见的影响。
自动化采集方法
利用电子设备、传感器、监测系统等自动获取数据。可以快速、准确地采集大量数据，并能够连续监测和记录变化。优点是节省时间和人力成本，减少人工错误，提高数据的可信度。缺点是需要先建立好监测系统，对设备的维护和管理要求较高。
网络采集方法
通过搜索引擎、社交媒体、网站等在线资源来搜集数据。可以获取大规模的数据，包括文字、图片、视频等多种形式。优点是获取数据迅速方便，更新及时，且可以进行跨地域的数据收集。缺点是网络数据的真实性和有效性需要进行验证，网络数据隐私和安全问题也需要引起重视。
机器学习方法
利用算法和模型对数据进行分析和预测。这是人工智能的一个重要分支，适用于需要大量数据处理和预测的场景。
传感器技术
包括温度传感器、湿度传感器、土壤养分传感器、图像传感器等，用于实时监测农田环境中的参数。
全球定位系统（GPS）
提供实时、准确的三维位置、速度和时间信息，用于农田定位、导航、监测。
遥感（RS）技术
利用卫星或航空器等对地球表面进行观测，获取地形、地貌、土壤、植被等信息。
信息采集系统的技术实现
包括采集网页数据、按关键字提取信息、获取网页中的链接等。
爬虫采集
通过编写网络爬虫，设置好数据源后进行有目标性的爬取数据，适用于新闻资讯类互联网数据。
录入采集
通过使用系统录入页面将已有的数据录入至系统中。
导入采集
针对已有的批量的结构化数据开发导入工具，将其导入系统中。
接口采集
通过API接口将其他系统中的数据采集到本系统中。
这些技术可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的数据采集效果。