智慧农业在作物种植方面的应用现状

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1 智慧农业的定义

智慧农业是利用现代信息技术和智能化技术，深度与农业产业链相融合，实现农业生产、经营、管理和服务各环节的数字化、网络化、智能化。其主旨是利用物联网、大数据、人工智能、云计算和5G等新一代信息技术，让农业系统具有感知、互联、分析、预测、决策和控制的能力，实现农业科学绿色的可持续发展。

2 智慧农业在作物种植中的应用

2.1 产前阶段

2.1.1 灌溉用水控制

首先，依托部署在田间的土壤湿度传感器、气象站、无人机遥感等设备，实时收集土壤墒情、作物生长状态、天气变化及蒸发量等数据，并通过物联网传输至云平台；其次，云平台利用算法模型对数据进行分析，结合各种作物生长阶段的需水规律，预测最佳灌溉时间与水量，自动生成或优化灌溉方案；最后，系统通过无线网络控制灌溉设备，按指令定时、定量地灌溉。Albaaji等通过建立人工智能系统，利用热成像、传感器和机器学习来评估土壤的湿度，并了解作物的用水情况，这有助于确定在指定空间应种植的植物种类和最佳灌溉水量。联合国粮食及农业组织通过使用预测方法、卫星数据和土壤传感器在约旦等半干旱地区进行了灌溉需求预测研究，得出最佳用水量和时间，对水资源（地表水和地下水）进行评估和有效管理。Boufekane等通过地理信息系统（GIS）技术，使用修正后的灌溉用水水质指数（WQII）来评估地下水的灌溉适宜性。修正后的WQII和长短期记忆（LSTM）模型可用于估算和预测全球类似地区的水质指数，为水资源管理和决策过程提供参考。

2.1.2 土壤成分检测和理化性质分析

通过部署物联网传感器网络，实时采集土壤湿度、温度、pH值、电导率，以及氮、磷、钾等关键养分数据[4- 5]，这些信息被自动上传至云平台，形成全面的土壤信息数据库。结合遥感技术与地理信息系统，能够绘制出大范围的土壤养分和有机质含量的空间差异图。

2.1.3 作物种子筛选、检测和育种

在筛选阶段，利用高光谱成像和机器视觉技术对种子进行无损检测。通过快速扫描大批量种子，精确分析其形态、大小、颜色及纹理特征，不仅能自动剔除破损、霉变或畸形的劣质种子，还能检测出肉眼不可见的内部缺陷和虫蛀情况。在品质检测环节，采用近红外光谱等技术分析种子的生化成分来判断其活力和品质，筛选出高活力、健康的优质种子。整个过程由智能算法和自动化设备控制，实现高效、标准化作业，不但降低了人工成本，还对提高作物产量和质量起到关键作用。Cheng等将人工智能、机器人和传感器技术进行集成，以获取数据来监测土壤中的盐分水平和其他因素，根据分析结果在指定区域提出适合种植的植物。

人工智能技术是作物育种和基因改造的重要方式之一，可以培育出能抵御各种疾病、害虫和极端环境的作物种子。通过分析大型遗传信息数据库及其与环境的相互作用，预测作物产生的变化，加快育种进程，提高作物存活率。利用人工智能技术可识别抗旱基因，培育适合于旱地区的新品种作物，提高农业生产力。

2.2 产中阶段

2.2.1 病虫害识别

采用传统的病虫害防治方法如化学农药、生物防治和遗传改良，虽在一定程度上有效，但存在一系列局限性和问题。农药的过度使用不仅导致土壤和水体污染，农残对人类健康构成威胁，还会破坏生态系统平衡。智慧农业采用计算机视觉病虫害图像识别技术，通过部署在田间的高清摄像头或无人机进行拍照，获取作物病虫害的图像信息，利用图像处理技术提取病害斑点和虫体等关键视觉特征，进而实现对病虫害的准确识别与诊断。多源传感器融合技术和人工智能深度学习技术更是进一步提高了识别的准确性和效率，其综合可见光、多光谱、高光谱等数据，为病虫害识别提供海量、多维的早期特征信息。结合人工智能深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）等模型，能自动、精准地从复杂数据中提取病虫害的深层特征，实现对病虫害的高精度识别与分类。国外农业科技公司使用人工智能和图像识别技术开发移动应用程序Plantix，根据农民用智能手机拍摄的照片来进行诊断，Plantix的机械学习模型会分析图像，识别病虫害并提出解决方案。国内采用多源传感器融合技术对苹果蠹蛾和松材线虫病等难以通过单一方法准确识别的病虫害进行检测，识别准确率提升 15%∼20%15%∼20% ，极大地提升了病虫害早期预警能力[12]

2.2.2 农田杂草处理与作物精准施肥

农业机器人技术使劳动密集型操作自动化，减少了人力资源要素的参与，并提高了工作效率。国外研发人工智能型机器人除草，这些自主机器人可高精度地执行田间导航，在各种天气条件下除草 24hm2/d[13]24hm2/d[13] 。基于人工智能的精准杂草管理新型技术被开发出来，利用此类机器学习模型，智能喷雾系统可以区分目标杂草和作物，并将除草剂喷洒在杂草上[14]

通过传感器和无人机等技术实时监测土壤养分、作物长势及环境数据，并通过无线通信实时传输至云平台，生成精准的施肥方案。依据方案控制智能农机，实现变量施肥，将水分、肥料精准施用到所需区域。还可使用机器学习模型实现资源优化，通过对土壤类型、水分含量和养分状况等进行分析，进一步提高灌溉和施肥的精确度。人工智能、数字李生等现代信息技术为我国测土配方施肥提供了新思路和新方法。基于作物生长模型和土壤养分动态模型，利用虚拟仿真、智能算法等技术，可实现施肥方案的精细化和个性化[15]

2.2.3 作物采收

自动采摘平台在水果和蔬菜等采摘方面已得到验证。日本松下开发了一种番茄采摘机器人，搭载图像传感器进行自动化采摘番茄，检测成熟的红色番茄，精确定位其形状和位置，采摘时不会损坏果实[16]。Xiong等[17]人评估了一种用于温室的草莓采摘机器人，该机器人能采摘单个草莓，成功率接近 96.8%96.8% 。采摘机器人在识别、定位、全天候作业模式和智能计算方面的研究，表明智慧农业具有无限潜力[18]。Birrell等[19]人利用视觉技术在复杂环境中定位、分类和收获卷心莴苣。

2.2.4 作物产量预测

智慧农业通过采用机械学习、物联网和人工智能等技术对历年的温度、湿度、光照、水分、作物种类等农田信息进行分析，显著提升了作物产量预测的精准性与时效性。例如：外国学者评估了用于小麦产量预测的基础机器学习方法和集成方法，分别采用广义线性模型（GLM）和随机森林（RF）模型预测小麦籽粒产量，成功地将时空数据填补方法、物候学和机器学习方法相结合，揭示出了一种可靠的产量预测方法[20]。Babaie等[21]应用机器学习来预测玉米杂交产量。人工智能技术提高了作物产量预测的准确性，国外学者已开发并测试了用于预测水稻、小麦、生菜、咖啡等作物产量的人工智能系统，研究表明其能够提升作物产量、优化种植面积和提高预测的准确性。国内研究发现在作物产量预测方面，人工智能技术使农民能够更加准确地了解气象对作物的影响，优化了农业管理，提高了作物产量，并降低了风险[22]。

2.2.5 智能控制环境农业

智慧农业中受控环境农业（CEA）能调节环境，优化作物生长表现，促进其快速生长，提高产量和品质，成为促进农业生产系统可持续性和恢复力的有效工具[23]。受控环境农业（CEA）系统中将人工智能与自动化技术高度融合，使其在资源效率、减少环境影响和提高作物产量方面表现出色。种植者通过精确控制环境因素，可减少作物用水量、农药、化肥和除草剂的用量。此外，通过利用太阳能和风能等可再生能源，CEA系统有助于降低环境碳足迹。

2.3 产后阶段

2.3.1 作物检验

智慧农业应用人工智能、计算机视觉和机械学习等技术对作物表面、颜色和成熟度等进行检验分析。在收获或加工阶段，计算机视觉系统通过高分辨率摄像头形成图像，用深度学习算法分析缺陷和不均匀性，如卷积神经网络（CNN），也可应用色彩模型检验水果和蔬菜等作物的成熟度，如Lab、RGB。Habaragamuwa等[24]研究了在自然光照条件下使用深度卷积神经网络（DCNN）方法对草莓果实是否成熟进行识别。Castro等[25]人使用机器学习方法根据成熟度水平对灯笼果果实样本进行分类。Ireri等[26]在番茄收获过程中使用SVM（支持向量机）模型辨别其是否存在缺陷和评估分级，该研究成功地区分了健康和有缺陷的番茄，准确率达 97%97% 。Caladcad等[27]使用机器学习方法来研究根据成熟度对椰子进行分类，选择人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林3种模型来评估椰子的成熟度，总体分类准确率高达 80%80% 。

2.3.2 农产品的互联网销售

农产品的互联网销售运用人工智能技术处理历史销售数据、季节因素和消费模式等大量数据，对市场进行分析和销售预测，并制定合适的销售方案。例如：国外学者基于长短期记忆（LSTM）模型开发的销售预测系统来应对作物产品的季节性和市场波动性产生的问题，优化库存管理和改进营销策略[28]。利用大数据分析消费者的喜好和需求，以制定不同消费群体的营销策略，结合基于人工智能技术开发的智能推荐系统和智能客服系统等，实现作物的个性化推荐和咨询服务，不但提升了消费者的体验感和忠诚度，还提高了产品的转化率和满意度[29]。在新媒体时代，"电商直播 ++ 农产品"模式借助人工智能技术，能够有效提升农产品的销售量，通过电商直播销售的实时性和互动性为消费者带来了全新的购物体验，使购物更加直接、真实和愉悦，提升了销售业绩。

2.3.3 作物产品的智慧物流

首先，在运输与仓储环节，通过部署传感器、RFID（射频识别）等设备，实现在物流过程中对温度、湿度、位置等环境参数的实时监测、数据采集和实时调控，确保作物产品始终处于最佳贮藏状态，有效降低了腐损率。成德宁等认为农业物联网技术的应用对作物产品全过程进行记录、传输和处理，实现了产品的全程可追溯，有效保障了食品安全[30]

其次，在溯源与监控环节，通过记录作物产品的生产、加工、运输等环节的信息，将其以区块链的形式进行存储和共享，确保信息的真实性，提高消费者对产品安全的信任。

最后，在调度与决策环节，大数据与人工智能成为"智慧大脑"。大数据技术从大量物流数据中提取有价值信息，人工智能技术利用这些数据进行预测、决策优化和自动化管理。

3 新时代下智慧农业发展的展望

在新时代背景下，要推动传统农业向现代化、数字化和智能化转变。这种转变主要体现在以下3个方面：

其一，技术深度融合。物联网、大数据、人工智能等新技术将与农业生产、经营、管理、服务等进行深度融合，实现了作物的精细化管理。不但能优化资源利用，精准调整水、肥料和农药的用量，提高作物产量与质量，还能减少农药和肥料滥用对环境的影响。

其二，改变生产模式。生产模式将向无人化与自动化加速转变。智慧农业设备（如自动驾驶拖拉机、播种机器人、智能收割机、采摘机器人和无人播种机等）使用自动导航与人工智能技术，可以进行高效的耕作、播种和施肥等作业，显著提高了作物的生产效率。

其三，绿色可持续发展。智慧农业与绿色发展是现代农业转型的重要组成部分，分别以科技创新与生态保护为核心目标，共同实现可持续发展的农业生产体系。同时，二者结合进一步推动了农业的生态化和现代化，为农业发展注人了强大绿色动能。

参考文献：

[1]李旭,胡刚,杜晓明,等.智慧农业在作物种植方面的应用现状[J].

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