精細(xì)農(nóng)業(yè)下信息監(jiān)測(cè)與解析技術(shù)探究

任嘉宇

(黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械工程科學(xué)研究院 佳木期分院，黑龍江 佳木斯 154004)

0 引言

精細(xì)農(nóng)業(yè)(Precision Agriculture，PA)又被稱為智慧農(nóng)業(yè)、空間變量作物管理和處方作業(yè)等[1-2]。精細(xì)農(nóng)業(yè)是基于現(xiàn)代信息技術(shù)，如遙感技術(shù)、地理信息技術(shù)、全球定位技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)等，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與地理學(xué)、農(nóng)業(yè)生態(tài)學(xué)、植物營(yíng)養(yǎng)學(xué)、土壤學(xué)、氣候?qū)W等基礎(chǔ)學(xué)科結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)、土壤環(huán)境、氣候信息等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，同時(shí)對(duì)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)、發(fā)育、營(yíng)養(yǎng)需求、病蟲害管理等進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，產(chǎn)生相關(guān)作物生產(chǎn)和田間管理經(jīng)營(yíng)策略，其技術(shù)核心是采用信息技術(shù)快速、精確獲取作物生長(zhǎng)和環(huán)境信息，按需實(shí)施田間管理策略(圖1)[3-5]。

圖1 精細(xì)農(nóng)業(yè)基本概念與思想

精細(xì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展可實(shí)現(xiàn)合理施肥、灌溉，減少生產(chǎn)成本，提高水肥利用效率，減少化學(xué)資源與水資源投入，節(jié)本增效，減少農(nóng)戶勞動(dòng)強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)作物優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，同時(shí)，農(nóng)作物的營(yíng)養(yǎng)得到合理利用，保證農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量。綜上所述，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，精細(xì)農(nóng)業(yè)是以高新技術(shù)和科學(xué)管理進(jìn)行田間環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低耗、高效、優(yōu)質(zhì)[6]。

信息采集與快速獲取技術(shù)是精細(xì)農(nóng)業(yè)的核心與基礎(chǔ)。本研究以精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物生長(zhǎng)信息、土壤環(huán)境信息、氣候信息和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的快速檢測(cè)與解析技術(shù)為研究?jī)?nèi)容，系統(tǒng)論述了相關(guān)理論基礎(chǔ)、技術(shù)方法與相關(guān)設(shè)備。研究結(jié)果以期為我國(guó)各個(gè)地區(qū)建立完善的精細(xì)農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)提供技術(shù)參考與借鑒，對(duì)于相關(guān)研究學(xué)者更加深入地理解精細(xì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 作物生長(zhǎng)信息檢測(cè)與解析

作物生長(zhǎng)狀態(tài)直接影響作物后續(xù)的產(chǎn)量形成與品質(zhì)，快速獲取作物生長(zhǎng)信息，并進(jìn)行綜合利用，對(duì)于制定合理的田間管理措施，提高作物質(zhì)量和產(chǎn)量具有重要意義。農(nóng)作物生長(zhǎng)信息主要包括作物營(yíng)養(yǎng)信息、生理生態(tài)信息、病蟲害信息。

1.1 作物營(yíng)養(yǎng)信息快速檢測(cè)技術(shù)

作物營(yíng)養(yǎng)信息主要包括氮、磷、鉀和各項(xiàng)微量元素信息。氮素是影響作物生產(chǎn)和產(chǎn)量形成的重要因素之一。由于作物葉片氮含量和葉綠素之間存在一定的相關(guān)性，因此，傳統(tǒng)氮元素檢測(cè)主要采用葉綠素含量測(cè)定儀進(jìn)行檢測(cè)與分析。該方法測(cè)定簡(jiǎn)單、快速，但是每次只能測(cè)定單個(gè)植株的氮含量數(shù)據(jù)，屬于一種人工操縱式接觸式測(cè)量方法，難以進(jìn)行整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域的氮含量評(píng)估。

目前，主要采用紅外光譜技術(shù)、多光譜技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)等實(shí)現(xiàn)對(duì)作物營(yíng)養(yǎng)信息的快速檢測(cè)與信息獲取。另一方面，還可以通過(guò)多光譜成像技術(shù)，建立作物植被生長(zhǎng)與氮含量的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)作物氮含量的預(yù)測(cè)，測(cè)定原理如圖2所示[7]。

圖2 多光譜圖像分析流程

目前，相關(guān)科研院所與高校研發(fā)了各種作物生長(zhǎng)過(guò)程中營(yíng)養(yǎng)信息的快速獲取設(shè)備，應(yīng)用最為廣泛的就是“基于光譜技術(shù)下作物葉片氮元素測(cè)定設(shè)備”，主要由光學(xué)系統(tǒng)、信號(hào)分析系統(tǒng)等組成。首先通過(guò)光源系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物信息采集，信息傳遞至光電傳感器后，將光電傳感器信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，電信號(hào)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)方法與AD轉(zhuǎn)化后得出作物氮素預(yù)測(cè)模型計(jì)算得出的氮含量，測(cè)定結(jié)果顯示在LED上，其測(cè)定流程如圖3所示[8]。

圖3 植物葉片營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)定原理圖

1.2 作物生理生態(tài)信息快速檢測(cè)技術(shù)

作物生理信息主要包括呼吸作用、光合作用、蒸騰作用、氣孔導(dǎo)度、有效輻射等信息，對(duì)于作物產(chǎn)量的形成與品質(zhì)提升具有重要影響。

傳統(tǒng)的作物生理生態(tài)信息的檢測(cè)主要依賴于實(shí)驗(yàn)室化學(xué)分析或者利用相關(guān)設(shè)備進(jìn)行接觸式測(cè)量，如氨基酸自動(dòng)分析儀、氣相色譜儀、葉綠素?zé)晒鈨x和光合測(cè)定儀等，分析過(guò)程較為復(fù)雜，勞動(dòng)強(qiáng)度較大。隨著光譜技術(shù)和近紅外光譜技術(shù)的逐漸發(fā)展，目前已經(jīng)廣泛采用作物生理生態(tài)信息與近紅外檢測(cè)信息的關(guān)系模型，其已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。

1.3 作物形態(tài)信息快速檢測(cè)技術(shù)

作物生長(zhǎng)形態(tài)信息主要包括作物的株高、莖粗、葉面積、嫩芽等幾何特征信息，目前主要采用虛擬儀器，如計(jì)算機(jī)圖像處理、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和三維掃描技術(shù)等，建立作物生長(zhǎng)形態(tài)特征和虛擬生長(zhǎng)模型，結(jié)合作物營(yíng)養(yǎng)信息和生理生態(tài)信息進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)。以作物葉面積測(cè)量為例，目前廣泛采用浙江大學(xué)研制的作物葉片無(wú)損傷檢測(cè)設(shè)備，基于多晶硅光電感應(yīng)板，可測(cè)量不同作物類型、不同葉片形狀、厚度的葉面積參數(shù)，具有檢測(cè)精度高、快速無(wú)損傷等應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，測(cè)定原理如圖4所示。當(dāng)多晶硅光電感應(yīng)板在光源照射下產(chǎn)生一定的電壓，當(dāng)夾入作物葉片時(shí)，葉片被遮擋的部分會(huì)導(dǎo)致光電感應(yīng)板電壓隨之變化，利用遮光面積與光電感應(yīng)板電壓變化關(guān)系測(cè)出作物葉片葉面積值。

圖4 植物葉面積無(wú)損傷測(cè)量?jī)x硬件電路圖

1.4 作物蟲、草信息檢測(cè)技術(shù)

作物生長(zhǎng)過(guò)程中在遭受病蟲草害后，會(huì)產(chǎn)生一系列形態(tài)、生長(zhǎng)生理上的變化，影響了作物正常發(fā)育，進(jìn)而降低了作物的產(chǎn)量與品質(zhì)。傳統(tǒng)病蟲草害信息檢測(cè)技術(shù)主要包括顯微鏡分析技術(shù)、生物測(cè)定技術(shù)、生物電子技術(shù)等，時(shí)效性較差，在病蟲草害實(shí)際發(fā)生過(guò)程中不實(shí)用。

1.4.1 病蟲害

傳統(tǒng)病蟲害觀測(cè)方法主要是采用人工判斷與觀測(cè)，人工勞動(dòng)強(qiáng)度大且時(shí)效性較差。未來(lái)克服人工檢測(cè)中存在的檢測(cè)誤差與不足，后期逐漸開展病蟲害機(jī)器監(jiān)測(cè)設(shè)備的研究，如計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別法、蟲害聲測(cè)技術(shù)和光譜監(jiān)測(cè)法等。目前應(yīng)用最為廣泛的病蟲害監(jiān)測(cè)技術(shù)為光譜技術(shù)，直接通過(guò)光譜檢測(cè)害蟲，根據(jù)不同害蟲自身體內(nèi)不同的化學(xué)成分差異與特征進(jìn)行病蟲害種類的識(shí)別。

1.4.2 草害

目前，田間雜草檢測(cè)識(shí)別技術(shù)主要包括近紅外檢測(cè)技術(shù)、多光譜成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)等?，F(xiàn)以計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)在雜草識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行介紹。計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)融合了圖像處理技術(shù)和人工智能算法，如圖像濾波、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)等技術(shù)，對(duì)于采集的田間圖像進(jìn)行關(guān)鍵特征提取，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)雜草的檢測(cè)與信息識(shí)別，工作原理如圖5所示。

圖5 計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用原理

2 土壤信息檢測(cè)與解析

土壤信息主要包括土壤各種營(yíng)養(yǎng)元素如氮、磷、鉀等，土壤理化性質(zhì)，如堅(jiān)實(shí)度、溫濕度、pH等信息檢測(cè)。目前，土壤營(yíng)養(yǎng)元素檢測(cè)主要采用ISFET技術(shù)又被稱為“生物傳感器信號(hào)轉(zhuǎn)換器”，內(nèi)部含有多個(gè)傳感器，可以將生物敏感元件拾取的生物化學(xué)信息轉(zhuǎn)換為容易處理的電信息，可同時(shí)檢測(cè)多種營(yíng)養(yǎng)元素。土壤相關(guān)理化性質(zhì)，一般采用傳感器進(jìn)行直接測(cè)定，對(duì)于較難測(cè)定數(shù)值，一般采用超聲波回波效應(yīng)檢測(cè)土壤相關(guān)粗糙度、堅(jiān)實(shí)度等，了解土壤理化性狀與地表狀態(tài)。

3 農(nóng)業(yè)氣候信息檢測(cè)與解析

大氣濕度主要采用相關(guān)傳感器進(jìn)行測(cè)定，如干濕球型傳感器、石英晶體振子式傳感器、氯化鋰露點(diǎn)式傳感器等。風(fēng)向主要采用編碼式腳位移傳感器進(jìn)行檢測(cè)。太陽(yáng)輻射主要采用檢測(cè)輻射熱效應(yīng)得到相關(guān)測(cè)定值。陽(yáng)光強(qiáng)度主要是將檢測(cè)的光照強(qiáng)度利用光敏元件直接將光照轉(zhuǎn)化為電壓量進(jìn)行測(cè)定。二氧化碳目前主要采用紅外技術(shù)研發(fā)的紅外二氧化碳檢測(cè)儀進(jìn)行農(nóng)田二氧化碳的測(cè)定，具有檢測(cè)精度高、方便快捷等應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

4 農(nóng)產(chǎn)品信息檢測(cè)與解析

近年來(lái)，人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的安全質(zhì)量問(wèn)題日益關(guān)注，如農(nóng)產(chǎn)品信息、品質(zhì)指標(biāo)和安全指標(biāo)等，因此，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)指標(biāo)的信息檢測(cè)與測(cè)量也是未來(lái)研究的熱點(diǎn)技術(shù)之一。

4.1 農(nóng)產(chǎn)品形態(tài)信息檢測(cè)與解析

農(nóng)產(chǎn)品形態(tài)主要包括果實(shí)的大小、長(zhǎng)短、表面曲線和相關(guān)缺陷信息等，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品形態(tài)信息進(jìn)行果實(shí)分級(jí)。目前廣泛采用近紅外(NIR)和中紅外(MIR)攝像機(jī)對(duì)果實(shí)外部品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，其檢測(cè)原理如圖6所示。

圖6 農(nóng)產(chǎn)品形態(tài)信息檢測(cè)技術(shù)原理圖

4.2 農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)與解析

農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)信息主要包括蛋白質(zhì)含量、氨基酸含量、脂肪含量和淀粉含量等信息。目前，主要依靠光譜信息和光譜成像信息進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的檢測(cè)，如丹麥Foss研制的品質(zhì)分析儀，可實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)小麥、大豆、水稻等作物的蛋白質(zhì)、淀粉、含水率和油分等指標(biāo)。在光譜成像技術(shù)方面，目前，主要采用CT成像技術(shù)、核磁共振成像技術(shù)和高光譜技術(shù)等實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的快速檢測(cè)。

5 結(jié)論

精細(xì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展可實(shí)現(xiàn)合理施肥、灌溉，減少生產(chǎn)成本，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，精細(xì)農(nóng)業(yè)是以高新技術(shù)和科學(xué)管理進(jìn)行田間環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低耗、高效、優(yōu)質(zhì)。本研究以精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物生長(zhǎng)信息、土壤環(huán)境信息、氣候信息和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的快速檢測(cè)與解析技術(shù)為研究?jī)?nèi)容，系統(tǒng)論述了檢測(cè)技術(shù)與檢測(cè)方法。研究結(jié)果對(duì)于全面提升我國(guó)精細(xì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供理論借鑒，同時(shí)為更多研究學(xué)者提供相關(guān)理論知識(shí)與應(yīng)用參考。