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1 国内外智慧农业发展现状 1.1 国外智慧农业发展现状 随着大数据技术、智能机器人等先进技术的迅速发展，美国、日本、以色列等发达国家逐渐发展出一套适合自身农业发展模式的智慧农业种植模式。美国依靠其农业规模较大的优势，利用物联网技术等迅速实现农业信息化，建立出一套信息化、智能化农业体系。日本则专注于发展精简农业、集约农业，通过大力发展温室、农业机器人等农业设施设备，实现智慧化高效高值农业的运作[1]。 1.2 国内智慧农业发展现状 近年来，国家越来越重视智慧农业的发展，2021年国家发布中央一号文件《中共中央、国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》，农业农村部发布《关于落实好党中央、国务院2021年农业农村重点工作部署的实施意见》，共同提出要加快发展智慧农业，加强标准农田建设、大力推进农业机械化、强化农业科技支撑服务，建立农业农村大数据体系。2022年中央一号文件《中共中央、国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》继续提出大力推进发展智慧农业。在国家政策支持下，国内智慧农业行业逐渐发展出一批高新技术企业，在农业物联网技术、智能农业装备等领域开拓出新市场，逐渐实现农业信息化，朝着农业智能化、智慧化发展。
2 国内水稻智慧农业 水稻智慧农业生产过程中，主要可以分为农情信息智能感知、农情分析决策、智慧生产作业三个步骤，首先是对农情信息和环境信息、病虫草害信息、作物长势信息进行监测和提取，然后通过决策中心对收集到的农情信息进行智能化识别分析，对病虫草害、气象灾害等情况做出合理判断，形成病虫草害防治方案、处方图等分析结果，并给出相应的作业指导，根据决策结果进行对应的农事措施，同时作业过程实时进行监管，将作业质量等情况反馈到决策中心。 2.1 农情信息智能感知 农情信息感知在水稻生产过程中尤为重要，在现代智慧农业生产中，可以通过智能设备代替人进行信息感知，通过遥感技术进行农情监测，通过气象站监测气象数据，通过病虫草监测监测病虫害发生情况，通过无人机等设备监测作物长势，为后续的决策分析提供了更加全面、更加准确、更加详细的信息。 2.1.1 环境信息感知 气象感知技术目前已经较为成熟，市面上生产的大部分气象仪能够监测空气温度、降雨量、风速、光照强度等气象数据，同时提供气象预测预报，在防范气象灾害上有显著成效，有效支撑了水稻整个生育周期的肥水管理和灾害预防。 土壤的含水量、大量元素含量等因素极大地影响着水稻的分类、结实情况，目前水稻土壤监测仪器大部分能够有效监测土壤中的含水量、电导率等数据，但对于水稻生长的辅助作用较小，且对于土壤中大量元素含量、微量元素含量等信息无法实时监测，对于土壤中有机质含量、有效态成分等信息的监测、收集和分析尚处于开发研究阶段[2]。 2.1.2 作物生长信息感知 科学院建立的“中国农情遥感速报系统”（CropWatch），现已发展成为“全球农情遥感速报系统”（CropWatch），形成了对植被健康指数等作物长势监测、耕地种植情况监测等体系化全链条的农情遥感检测体系[3]。同时，市面上多家农业企业也陆续推出农情遥感相关产品，如中化现代农业有限公司推出的“MAP智农”手机APP能够实现对作物长势、冠层水分等的农情遥感。目前，农情遥感技术已经趋于成熟。 在水稻智慧农业生产中，可以通过无人机代替巡田工作，目前无人机生产企业如深圳市大疆创新科技有限公司、广州极飞科技股份有限公司等已经研发出农业飞巡无人机和配套的智慧农业体系。2023年，深圳市大疆创新科技有限公司推出DJI Maxic3多光谱版，能够实现智能定点巡田和多光谱分析，配合大疆智图和大疆智慧农业平台生成NDVI植被指数图，捕捉作物长势差异。 2.1.3 病虫害信息感知 在智慧农业生产中，水稻田通常采用无人机、虫情监测站、孢子仪等智能化设备进行病虫害感知。通过无人机遥感技术，可以对水稻病害、虫害、草害信息进行采集，搭载数码相机、红外相机、多光谱相机等进行低空拍照，基于图像识别、机器学习等方式，实现对水稻病虫害的识别诊断。 除了低空遥感感知病虫害以外，目前水稻生产上还通过虫情监测站、孢子仪等实现对病虫害的监测。目前的水稻虫情监测站已比较成熟，基本上都是通过实时采集虫体、对虫体进行图像识别的方式进行虫害识别，能够识别粗细卷叶、霜飞鼠等水稻主要害虫，为水稻植保提供有效支撑。在病害识别上，也是通过采集病菌孢子、对孢子高清拍照的方式进行图像识别，能够识别出植物病、纹枯病等病原孢子。目前，孢子仪在水稻种植上仍存在其局限性，尚未实现大面积应用。 2.2 农情分析决策 在收集到田间的气象、病虫害、作物长势等信息后，现代水稻智慧农业生产可以应用AI算法进行识别、分析，乃至做出决策，形成植保作业处方图、农机调度方案等指令。 2.2.1 智能识别分析 在水稻智慧农业生产中，对水稻长势、病虫害的智能识别分析主要基于计算机视觉技术，包括可见光成像、多光谱等不同波长波段的光谱。通过高空遥感、低空无人机遥感、田间智能设备采集等多种方式收集光谱数据，结合归一化差异植被指数（NDVI）、叶面根植被指数（LAI）等参数进行分析，正确判断水稻当前的长势和病虫害发生情况，根据分析结果判断需要采取的相对应的变异措施。目前已经有多种算法能够对采集到的光谱数据进行解析，演算出相应结论。如王泽等提取无人机和田间固定相机图像，通过图像处理、三维建模和机器学习自动测算出田间水稻冠层参数。 2.2.2 农情智能决策 结合气象数据、土壤树、病虫害预警等信息，构建农情智能决策模型，能够精准制定灌溉、施肥、施药等管理方案，助力水稻高效、优质生产。 目前，农业无人机作业过程中，基本上采用的是定时定量喷洒或播撒的方式进行作业，在地方不均匀的地块容易出现长势不均匀的现象。而在智慧农业生产中，通过多光谱数据监测归一化差异植被指数（NDVI）等作物长势相关数据，形成无人机作业处方图，能够实现定量施肥施药，有效提高了肥料和农药利用率。目前，已有大量关于无人机变量施肥施药的研究，如千丰华等采用无人机高光谱技术建立水稻处方图，进行水稻无人机精准施肥。市面上应用较多的大疆农业无人机和极飞农业无人机也在无人机作业处方图的方向上有所研究和应用。 大型水稻生产农场在实际生产中，通常会涉及农机作业调度和作业质量监管的问题。智慧农业生产通过建立农机调度平台，集合农机和农机手信息，构建农机调度模型，辅助或自主进行农机调度决策；同时在农机作业过程中，实时监测作业质量，及时反馈到作业平台进行调整或整改。目前，在农机作业调度上，已经有很多研发机构和农业生产厂家进行研发，如谢婷婷等设计了基于遗传算法（Genetic algorithm，GA）的农机作业调度系统，智能生成农机调度方案。 2.3 智慧生产作业 智能农业设备是智慧农业生产中的关键一环，目前市场上已经有相当多的智能农机、智能灌溉等智能设备实现无人化、现代化作业。 2.3.1 智能农机作业 大规模水稻生产中离不开插秧机、拖拉机、收割机等农机具的使用，其智能作业的发展路径主要是从辅助驾驶到无人驾驶再到全局协同作业的发展方向。目前国内大型农场的农业机械都已安装了北斗导航系统，能够辅助驾驶，减轻驾驶员劳动量。国内研发机构如华南农业大学、上海交通大学、中国农业大学等单位相继研发出农机自动驾驶系统，能够实现农机导航、路径规划、自主避障、农具控制、多机协同等。在水稻生产上，目前主要采用在原有农机基础上进行加装或改装自动驾驶系统的方式实现自动化、技术比较成熟，能够实现在水稻生产上的全程无人农机作业。2020年，华南农业大学在广州增城区立无人农场，取得了优异的成效[10]。 在农业无人机出现后，其便捷性、高效性使得农业无人机行业迅速发展，逐步替代了部分传统农机的作业任务。我国的农业无人机行业发展一直处于世界领先地位，其中以深圳市大疆创新科技有限公司和广州极飞科技股份有限公司为领头企业，这两家企业生产的农业无人机近年来逐步实现了路径规划、自动避障、高精度喷洒/播撒等全自动作业，有效实现了水稻生产过程中直播、植保、施肥等作业的无人化。同时，羽入无人机（珠海）有限公司还开发出了多旋翼水稻精量直播无人机，深圳天鹰兄弟无人机创新有限公司开发出了油电混动多旋翼农用无人机，更加丰富了农业无人机的应用场景。 2.3.2 智能灌溉 水稻生产过程中全程需水，因此其水分管理也是水稻栽培过程中的重中之重。近几年随着高标准农田的建设，国内大型农场基本实现了进排水果的硬化，部分农场配备了智能灌溉系统，在田块进排水口设置进排水闸阀，通过远程控制的方式，控制闸阀的开启和关闭，实现稻田灌溉的远程控制。同时在田间设置水位监测系统，能够实时监测水位高度，与智能闸阀进行联动后，通过后台设置进排水水位高度，实现自动进排水[11]。目前在水位监测过程中，因稻田整田高度不一致等原因，无法实现水位一致，因此水位监测可能存在监测数据不准确的情况。 2.4 农业生产管理大数据中心 通过建立农情信息智能感知系统、农情分析决策系统、智慧生产作业系统，整合形成农业生产管理大数据中心，是水稻智慧农业种植的主要发展趋势。大数据中心统筹管理水稻智慧农业生产过程中的栽培管理、病虫害防治、水肥管理等项目，总览农事、农机、灌溉等种植过程中的各个方面。如越南等应用农业物联网、决策模型、大数据等技术，构建了大田作物智慧生产综合服务平台，实现物联网环境感知、氮肥决策、农情遥感服务、水氨智能管理、虫害监测预警等服务[12]。
3 结语 在物联网、农业机器人、大数据等新兴技术的快速发展下，水稻智慧农业发展迅速，已经基本实现农业生产的数椐化、智能化，通过对环境、病虫害、作物长势等数据的感知，结合智能化决策意见，进行无人农机作业、无人机作业、智能灌溉等，同时构建农业生产管理大数据中心，对稻田进行数据化综合管理，实现智慧生产。目前水稻大规模生产上仍未能实现真正意义上的无人农场，且智慧农业应用较少，各个稻区之间耕作方式不一，导致智慧农业生产模式难以套用，因此需要根据当地的水稻生产方式，结合实际进行智慧农业生产应用，实现水稻生产的智慧化、无人化，这也是未来水稻种植智慧农业的主要发展方向之一。 参考文献： [1]陈文德.国内水稻智慧农业的发展现状[J].农业开发与装备,2025,(11):85-87. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2025-11-12 13:41:04