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數(shù)字農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀及其工程技術(shù)發(fā)展方向

來源: 樹人論文網(wǎng)發(fā)表時(shí)間:2020-01-11
簡(jiǎn)要:摘 要:通過分析國(guó)內(nèi)外數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,闡述了數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)相互關(guān)系。智慧農(nóng)業(yè)包括數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)字農(nóng)業(yè)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ),

  摘 要:通過分析國(guó)內(nèi)外數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,闡述了數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)相互關(guān)系。智慧農(nóng)業(yè)包括數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)字農(nóng)業(yè)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ),是形成決策的數(shù)據(jù)之源。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的手段,智慧農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的高級(jí)階段。三者相輔相成,互相推動(dòng)進(jìn)步,最后,提出了數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)發(fā)展方向。

  關(guān)鍵詞:數(shù)字農(nóng)業(yè);工程技術(shù);發(fā)展方向

糧食問題研究

  《糧食問題研究》(雙月刊)創(chuàng)刊于1984年,由四川省糧食學(xué)會(huì)主辦。是宣傳糧經(jīng)政策、聚焦糧經(jīng)熱點(diǎn)的,探討糧經(jīng)改革、研究農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)民“三農(nóng)”問題和農(nóng)業(yè)(糧食)結(jié)構(gòu)調(diào)整、交流糧食經(jīng)濟(jì)工作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)歷史和國(guó)內(nèi)外的有益探索,吸取曾經(jīng)或別人正在犯過的錯(cuò)誤教訓(xùn)。

  自進(jìn)入信息時(shí)代以來,以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為代表的新理念、新技術(shù)正改變著全球的一切領(lǐng)域,包括農(nóng)業(yè)。數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)已成為農(nóng)業(yè)跨越式發(fā)展的基礎(chǔ)平臺(tái),使農(nóng)業(yè)從業(yè)者通過可視化表達(dá)、數(shù)字化展現(xiàn)和信息化管理更精準(zhǔn)地掌握農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)的狀況。再經(jīng)過智能農(nóng)業(yè)專家決策軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化和遠(yuǎn)程控制等功能。數(shù)字農(nóng)業(yè)可使農(nóng)業(yè)更智能、更高效和可持續(xù)發(fā)展,通過提高生產(chǎn)效率和降低成本來增強(qiáng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí),還關(guān)注環(huán)境保護(hù),有力促進(jìn)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)變。

  1 數(shù)字農(nóng)業(yè)

  1997年,數(shù)字農(nóng)業(yè)由美國(guó)科學(xué)院、工程院院士正式提出。1998年,美國(guó)副總統(tǒng)阿爾·戈?duì)栐诩永D醽喛茖W(xué)中心發(fā)表《數(shù)字地球:認(rèn)識(shí)21世紀(jì)我們這顆星球》的演講,率先提出數(shù)字地球(Digital Earth)概念。指出我們需要一個(gè)數(shù)字地球,一個(gè)多分辨率,三維的數(shù)字地球,在數(shù)字地球可以集成大量的地理數(shù)據(jù)。1998年時(shí)任國(guó)家主席江澤民同志在中國(guó)科學(xué)院和中國(guó)工程院院士大會(huì)上提出了發(fā)展“數(shù)字中國(guó)”的戰(zhàn)略。隨后,“數(shù)字農(nóng)業(yè)”與“數(shù)字社會(huì)”、“數(shù)字城市”、“數(shù)字水利”、“數(shù)字林業(yè)”、“數(shù)字地質(zhì)”等同樣在我國(guó)展開了積極探索與研究。

  1.1 數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念

  數(shù)字農(nóng)業(yè)(Digital Agriculture)是指將遙感、地理信息系統(tǒng)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)等高新技術(shù)與地理學(xué)、農(nóng)學(xué)、生態(tài)學(xué)、植物生理學(xué)、土壤學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科有機(jī)地結(jié)合起來,實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中對(duì)農(nóng)作物、土壤從宏觀到微觀的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),即對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)、發(fā)育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應(yīng)的環(huán)境進(jìn)行定期信息獲取,生成動(dòng)態(tài)空間信息系統(tǒng),對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的現(xiàn)象、過程進(jìn)行模擬,達(dá)到合理利用農(nóng)業(yè)資源,降低生產(chǎn)成本,改善生態(tài)環(huán)境,提高農(nóng)作物產(chǎn)品和質(zhì)量的目的。數(shù)字農(nóng)業(yè)徹底改變過去依靠經(jīng)驗(yàn)或人工管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的落后模式,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策更具精準(zhǔn)性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,決策依據(jù)更科學(xué),決策落實(shí)更快捷、有效。

  1.2 數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)系

  目前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,除了數(shù)字農(nóng)業(yè)外,備受關(guān)注的還有精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)(Precision Agriculture)是在信息技術(shù)支持下,根據(jù)空間變異,定位、定時(shí)、定量地實(shí)施的一整套現(xiàn)代化農(nóng)事操作技術(shù)與管理的系統(tǒng)。智慧農(nóng)業(yè)(Smart Agriculture/Farming)是以信息和知識(shí)為核心要素,利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的信息感知、定量決策、智能控制、精準(zhǔn)投入、個(gè)性化服務(wù)的全新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。智慧農(nóng)業(yè)包括數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)字農(nóng)業(yè)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ),是形成決策的數(shù)據(jù)之源。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的手段,智慧農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的高級(jí)階段。三者相輔相成,互相推動(dòng)進(jìn)步。

  廣義數(shù)字農(nóng)業(yè)不僅包括大田種植、設(shè)施種植、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖4類,還包括農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、農(nóng)副產(chǎn)品安全及溯源防偽、農(nóng)業(yè)休閑旅游、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等方面的內(nèi)容。

  2 數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

  2.1 國(guó)外數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

  美國(guó)、歐洲和日本在數(shù)字農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域起步早、優(yōu)勢(shì)大,已經(jīng)形成完善的理論和技術(shù)體系。20世紀(jì)80年代起,美國(guó)已經(jīng)通過計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)調(diào)節(jié)溫室的光照、溫濕度、空氣、土壤含水率和養(yǎng)分等因素,實(shí)現(xiàn)對(duì)花卉、果蔬的生長(zhǎng)狀況的控制。美國(guó)LACIE計(jì)劃和AGRISTARS計(jì)劃利用遙感、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)對(duì)美國(guó)以及全球主要糧食作物進(jìn)行種植面積、生長(zhǎng)狀態(tài)、病蟲草害監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量預(yù)測(cè),為農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供作物生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的信息。歐盟MARS計(jì)劃利用遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)作物種植的數(shù)據(jù),作為農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)放的依據(jù)。孟山都子公司(The Climate Corporation)研發(fā)的數(shù)字農(nóng)業(yè)Climate FieldViewTM平臺(tái)借助高分辨率成像技術(shù)及與植物生長(zhǎng)相關(guān)的多種數(shù)據(jù)圖像,整合各類數(shù)據(jù)制定的農(nóng)田管理建議,通過精準(zhǔn)播種、施肥、無人噴藥和收獲機(jī)測(cè)產(chǎn),使農(nóng)民清楚了解到不同農(nóng)藝措施在不同田塊的效果,挖掘每一寸土地的產(chǎn)量潛能。

  2017年,該數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺(tái)在美國(guó)、加拿大和巴西的應(yīng)用面積達(dá)048億hm2,其中有014億hm2由農(nóng)民付費(fèi)。拜耳在中國(guó)推出WeedScout雜草識(shí)別應(yīng)用程序,通過數(shù)字化平臺(tái)幫助農(nóng)民高效、準(zhǔn)確地識(shí)別田間雜草,精準(zhǔn)精量“下藥”,有效除草。以色列安道麥(Adama)立足增產(chǎn)高效,精準(zhǔn)施肥噴藥,土壤、作物、環(huán)境監(jiān)測(cè),疾病預(yù)防等,公司推出了系列數(shù)字農(nóng)業(yè)解決方案,如:Adama Wings甘蔗增產(chǎn)解決方案、與SwarmFarm 合作研發(fā)世界上第一個(gè)“蜂群”式機(jī)器人、FieldIn精準(zhǔn)植保應(yīng)用、CropView農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)、Tierra Digital手機(jī)軟件等等。日本的植物工廠應(yīng)用國(guó)際領(lǐng)先,全球有400多座植物工廠,日本占50%。2014年,日本啟動(dòng)“戰(zhàn)略性創(chuàng)新、創(chuàng)造計(jì)劃”,2015年又啟動(dòng)了基于“智能機(jī)械+現(xiàn)代信息”技術(shù)的“下一代農(nóng)林水產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造技術(shù)”工作。2017年,歐洲農(nóng)機(jī)協(xié)會(huì)(European Agriculture Machinery Association,CEMA)召開峰會(huì),提出在信息化背景下,數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)革命正在到來,未來歐洲農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向是以現(xiàn)代信息技術(shù)與先進(jìn)農(nóng)業(yè)裝備應(yīng)用為特征的農(nóng)業(yè)40(Farming 40)。

  2.2 國(guó)內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

  我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)由于缺乏必要基礎(chǔ)研究和工程技術(shù)配套,整體水平仍落后發(fā)達(dá)國(guó)家15~20年,提升空間巨大。首先,各類涉農(nóng)的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、科技成果、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫建設(shè)比較完善。其次,20世紀(jì)90年代,中國(guó)農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)和中國(guó)農(nóng)業(yè)科技信息網(wǎng)開通,各省農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)和農(nóng)副產(chǎn)品加工、農(nóng)業(yè)裝備等相關(guān)網(wǎng)站也陸續(xù)建立。再次,基于各類載體的傳感器、遙感(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS或北斗)等技術(shù)手段采集的關(guān)于土地資源、水資源、氣候資源、作物生長(zhǎng)狀況等數(shù)據(jù)也日臻完善。2018年我國(guó)發(fā)射了高分五號(hào)、六號(hào)衛(wèi)星,光譜分辨率高,時(shí)間分辨率短。有效提升了作物類型的識(shí)別能力,可對(duì)葉綠素等作物養(yǎng)分含量監(jiān)測(cè),對(duì)玉米、水稻、大豆、棉花、花生等作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)資源調(diào)查和農(nóng)業(yè)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。2019年底預(yù)計(jì)發(fā)射高分七號(hào)衛(wèi)星,完成天基系統(tǒng)建設(shè)。

  由于數(shù)字農(nóng)業(yè)獲取數(shù)據(jù)的多來源、多維度、時(shí)態(tài)性和海量性等特點(diǎn),利用大數(shù)據(jù)技術(shù),厘清、診斷、挖掘和決策,形成農(nóng)業(yè)全程管理實(shí)施計(jì)劃,即“處方”。“十三五”期間,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部在全國(guó)9個(gè)省市開展農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程區(qū)域試點(diǎn),形成了426項(xiàng)節(jié)本增效農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)和應(yīng)用模式。2017年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部正式啟動(dòng)大田種植、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖四類數(shù)字農(nóng)業(yè)項(xiàng)目建設(shè),連續(xù)兩年6個(gè)省(區(qū))的10個(gè)項(xiàng)目試點(diǎn),投資總額323億元。基于北斗自動(dòng)導(dǎo)航與測(cè)控技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)械,在新疆棉花精準(zhǔn)種植中發(fā)揮了重要的作用,實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)自動(dòng)駕駛、精準(zhǔn)播種覆膜、水肥一體化、變量噴藥等作業(yè)。基于北斗深松作業(yè)監(jiān)測(cè)、衛(wèi)星遙感秸稈焚燒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的推廣使用成為了數(shù)字農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)綜合管理中的有力手段。

  3 數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)的發(fā)展方向

  3.1 數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系

  數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程中作業(yè)對(duì)象從宏觀到微觀的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制,是對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程數(shù)字化的工程技術(shù)。數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系含基礎(chǔ)層、決策層、應(yīng)用層三個(gè)層面(如圖所示)。

  3.2 數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系發(fā)展方向

  3.2.1 遙感技術(shù)

  按與地面距離遙感分為近地遙感、航空遙感和航天遙感。目前,農(nóng)業(yè)廣泛使用的電磁波段多為可見光、近紅外、中紅外、微波以及x射線等。太赫茲(THz)由于缺乏穩(wěn)定的產(chǎn)生源和探測(cè)設(shè)備,對(duì)其研究相對(duì)滯后。到2004年,美國(guó)將太赫茲科技評(píng)為“改變未來世界的十大技術(shù)”之一,而日本于2005年更是將太赫茲技術(shù)列為“國(guó)家支柱十大重點(diǎn)戰(zhàn)略目標(biāo)”之首。我國(guó)在2005年11月召開了“香山科技會(huì)議”,邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)多位研究太赫茲的院士專門討論我國(guó)太赫茲事業(yè)的發(fā)展方向,并制定了我國(guó)太赫茲技術(shù)的發(fā)展規(guī)劃。太赫茲因具有低能無害性、水敏感性、相干性、寬帶和高分辨率等特性,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域生物大分子檢測(cè)、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)安全檢測(cè)、動(dòng)植物生理檢測(cè)、農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面仍需要深入探索,實(shí)現(xiàn)提高精度、快速、小型化、可移動(dòng)工程化需求。

  無人機(jī)搭載微型成像光譜儀,屬于航天遙感,具有針對(duì)性強(qiáng)、便利性好、一機(jī)多用成本低、高時(shí)間分辨率、高空間分辨率的特點(diǎn)。需要攻克農(nóng)用飛控技術(shù)、氣流對(duì)遙感影像的影響、重量受限等難題。

  3.2.2 農(nóng)業(yè)傳感器

  數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)多源于各類傳感器,作物養(yǎng)分、生理信息多采用光譜、多光譜、高光譜成像技術(shù)。作物生長(zhǎng)過程中光照、葉溫、水勢(shì)、徑流、干鮮物重、葉片形狀、葉密度等生態(tài)信息采用三維模擬虛擬技術(shù)。病害、草害采用光譜、多光譜、高光譜成像技術(shù)。土壤含水率可采用直接干燥法,或選用電阻法、介電法、光譜分析法等間接方法獲得。土壤PH值、土地面積、有機(jī)質(zhì)等理化指標(biāo)采用光譜分析法、電流-電壓四端法、3S等技術(shù)。農(nóng)藥、重金屬殘留還不能實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)。動(dòng)物生命體征傳感器包括運(yùn)動(dòng)量、取食量、體溫和疾病傳感器。國(guó)際上基于新材料、新紋理、新工藝的研發(fā)的先進(jìn)傳感器已得到廣泛應(yīng)用。據(jù)匡算,國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)傳感器約35 000種左右,而我國(guó)只有約500種,傳感器技術(shù)存在差距大、創(chuàng)新空間大的特點(diǎn)。

  3.2.3 智能農(nóng)業(yè)專家決策軟件系統(tǒng)

  前文列舉了國(guó)外智能農(nóng)業(yè)專家決策軟件系統(tǒng)或技術(shù)平臺(tái)的應(yīng)用情況,我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的動(dòng)植物模型與農(nóng)業(yè)智能決策軟件不多,有的決策準(zhǔn)確度不高。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),厘清、診斷、挖掘前端大量數(shù)據(jù)能力和建模技術(shù)需要突破。

  3.2.4 智能化精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)裝備

  基于數(shù)字農(nóng)業(yè)獲取的農(nóng)作物、土壤和環(huán)境狀況的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),在保護(hù)環(huán)境的前提下同時(shí)確保收益和可持續(xù)性,實(shí)現(xiàn)在精準(zhǔn)的時(shí)間、位置點(diǎn)獲得最適宜的投放量,需要將可變速率技術(shù)(VRT)與傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)融合。

  農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)水平歐美以荷蘭、美國(guó)等為代表,亞洲以日本、韓國(guó)為代表處于領(lǐng)先地位。實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域僅在畜牧、花卉和種苗培育方面,其他領(lǐng)域有待發(fā)展。

  3.2.5 計(jì)算機(jī)視覺與圖像識(shí)別技術(shù)

  目前全球關(guān)于機(jī)器視覺與圖像識(shí)別,特別是隨著人工智能的發(fā)展日趨成熟,由平面到立體,由簡(jiǎn)單到復(fù)雜。如基于點(diǎn)云的果樹三維冠層重建及可視化計(jì)算,實(shí)現(xiàn)樹冠層快速、精確、自動(dòng)的重建及光分布計(jì)算模擬。基于圖像和視頻對(duì)動(dòng)物個(gè)體識(shí)別與行為分析,其視頻數(shù)據(jù)獲取的綜合成本低廉,視頻非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)整合物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可進(jìn)一步提高分析精度與準(zhǔn)確度。

  3.2.6 虛擬農(nóng)業(yè)技術(shù)

  虛擬農(nóng)業(yè)技術(shù)就是利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(Virtual Technology)在計(jì)算機(jī)、手機(jī)等終端上以三維可視化的方式對(duì)農(nóng)業(yè)信息進(jìn)行組織、管理和表達(dá),形象再現(xiàn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)狀況或農(nóng)業(yè)系統(tǒng)行為隨著相關(guān)影響因素變化而變化的過程。有利于可預(yù)見性的決策形成,形成盡早采取科學(xué)合理的行動(dòng)措施,使農(nóng)業(yè)全程生產(chǎn)更加智慧的效果。

  3.2.7 其他

  綜合地區(qū)耕地面積、人口數(shù)量、地形等因素,確定不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,如類似美國(guó)、歐洲、日本模式,有針對(duì)性推進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等建設(shè)。

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