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精确农业的特征范文1
[关键词] 精准种植应用 水稻 连云港、研究
[中图分类号] S511 [文献标识码] A [文章编号] 1003-1650 （2013）11-0074-01
一、引言
精准种植农业是把遥感、地理信息系统与全球定位系统、计算机应用技术、自动控制技术与网络通信技术充分结合到农业学、地质学与生态学的发展规律与模型中，根据耕地区域的变化对农业的生产过程进行精确定位与定量操作的一套完整的现代农业集成化技术，使农业技术措施和耕地区域变异达到精确匹配的目的，精确控制农田各个区域的种子、化肥与农药的施用量，在提升作物产量的同时，降低对生态环境的污染与破坏程度，是有利于实现农业的可持续发展 。连云港地区运用此技术不但对提高粮食产量有重要意义，而且对改善此地区的环境有着重要意义。
二、连云港水稻种植运用精准种植技术研究
1.连云港地区精准种植农田信息采集的可能性
农田土壤、水分、养分与生物时空地理分布信息采集和分析是实行精准种植农业的重要基础，同时是数据信息采集成本的最高组成部分。根据土壤营养成分的时空分布特点与农业作物生长特征，在定位条件下进行耕地区域土壤水分、土壤养分、作物产量与耕地气候等各种参数的信息采集。根据各个不同年度的土壤养分图与作物产量图的分布特点，分析进行耕地各部分基础数据信息采集的技术与方法。在实验区域内以一定面积为单位划分耕地区域，各个区域使用GPS的精准定位技术，而且根据区域单元采集土壤样本信息，测量土壤养分与土壤水分的数据参数，描绘出相应的土壤养分图，根据各个不同年度的土壤养分图与农业作物产量图的分布特点，分析进行耕地区域各种基础信息采集的技术与方法。连云港位区我国温带和亚热带地带，光线充足，气候温和，而且位于沿海地带，非常适合水稻精准技术的应用。同时连云港地区的优势农作物就是水稻，单产和总产在江苏省都是很突出的，农民也有种植水稻的悠久习惯。东南沿海地带的工业化程度高，科技相对发达，如果此技术能推广，由于工业化的支持，很容易形成产业化和规模化。所以我们说，在连云港地区推行水稻精种植技术的条件是成熟的。
2.水稻精准种植信息处理在连云港地区应用
首先建立连云港地区耕地基本信息、气象状况、社会经济条件与生产状况等各种相关地理信息系统，为实行地理资源分布状况分析、确认实际生产目标、设置持续性地稳定生产制度与年度规划提供科学根据。把全球定位系统和连云港地区的具体地貌结合，构建土壤水分、养分、病虫草危害、农业作物生长态势、把数据信息转换成为直观形式的各种信息图表，使农业管理人员能够及时精确地关注耕地区域的动态数据信息，同时为农业作物的生产管理策略提供实时有效的精确信。在突破技术瓶颈的时候，我们要充份的利用到连云港地区的高校群，可以和农业方面的专家合作，实现多学科的技术知识。在水稻精准种植信息的处理方面，需要相关的技术人员和农业专家共同打造一个成熟的机制。
3.水稻精准种植技术的应用对连云港的环境影响。
对于水稻精准种植技术的初期评价分析表明，进行精准种植农业能够充分地确保农业资源的有效使用，降低对生态环境的污染与破坏程度，在符合社会经济发展需求的同时，充分完善资源状况，有利于促进生态环境的良性循环发展。实施精准农业集感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、自动化技术、通讯和网络等高新技术于一体应用于农业生产过程，可以明显提升农业产业的现代化管理水平。精准种植技术的农业经济效益是长期阶段的综合效益，在短时期以内精准种植农业技术实施的耕地无法产生经济效益，其长期阶段的经济效益可以直接体现在耕地区域的空间分布状况，合理使用相应的农药化肥，不断改善耕地区域的环境条件。信息化的农业是未来阶段现代化发展的重要标志，信息科学技术是达到农业现代化的必备方法，然而我国的信息化农业产业仍然处在起步阶段，实施精准种植农业技术具有良好形式的市场发展前景，通过精准有效的农业技术和仪器设备，能够获得一定程度的经济效益，能够促进智能化农业机械、农业信息服务等一系列有关产业的实质发展。传统农业的效益有限，需要大量的耕地，这和连云港地区的当前情况不符。由于经济的发展和城市化的进程，连云港地区的可用耕地越来越少，而有限的耕地再不适合粗糙的传统种植方法，采用水稻精准种技术可以提高有限的耕地利用率。同时，传统的种植方法需要大量的化肥才能提高产量，使连云港地区的水质和土壤受到极大的污染，采用新的种植方法能极大的提高连云港地区的生态环境。
三、结束语
水稻精准种植技术的成果具有良好的应用发展前景，属于应用性技术成果方面的产出环节，但是这种技术真正的在连云港地区甚至全国进行推广，形成规模化经营，还有很多的路要走。它还需要我们的技术在应用中不断的进行改进，等完全成熟后，还要对广大的农民进行一个技术推广，让水稻精准种植技术真正的在连云港甚至全国推广，我们完全有理由期待这项技术会带来更好的水稻种植前景。
参考文献
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精确农业的特征范文2
关键词：农业信息化 山东
中图分类号：S-1 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）08（a）-0131-01
1 农业信息化
1.1 农业信息化特征
信息化在农业方面的应用则称为农业信息化。农业信息不仅泛指农业及农业相关领域的信息集合，也是农业信息的整理、采集、传播等农业信息化进程[1]。将计算机和现代信息技术应用于农业生产与发展，大大提高了农业生产的效率与水平，对农业发展的贡献率高[2]。农业信息化主要内容有农业物联网、农业产品电子商务、农产安全品溯源、精确农业等。农业信息技术逐步走向智能化、集成化、系统化，这为实现农业现代化意义重大。
1.2 农业信息化的重要性
农业信息化是农业高新技术的重要组成部分，将农业生产过程的每个环节信息化，促进了农业可持续协调发展[3]。1994年12月，为了加速和推进农业和农村信息化，在国家经济信息化联席会议上提出“金农工程”。1996年，中国农业部建立了国家级的中国农业信息网。2013年6月，国家成立了农业部农业信息化领导小组。2013年11月，党的十提出了推进“四化同步”的总体要求，加快推进信息化与农业现代化相融合，加快推进信息技术与农民生产生活相融合。显然，国家对农业信息化的发展已经是越来越重视，并且为发展农业信息化做出了有效地举措。
2 山东部分农业资源状况分析
2.1 山东水资源状况
通过查阅《山东统计年鉴》[8]（下同）表明山东2003年至2012年，水资源总量逐年波动。2003年至2012年总体呈现下降趋势，2003年山东水资源总量近500亿立方米，而2012年仅为273亿立方米。表明山东水资源面临严峻考验，水资源作为当今紧缺的必需农业生产资源，倘若其进一步减少必将抑制山东农业发展。
2.2 山东气候降水状况
山东属暖温带季风气候类型。降水集中，雨热同季，春秋短暂，冬夏较长。年平均气温11℃～14℃，山东省气温地区差异东西大于南北。年平均降水量一般在550～950 mm之间，由东南向西北递减。降水季节分布很不均衡，全年降水量有60%～70%集中于夏季，易形成涝灾，冬、春及晚秋易发生旱象，对农业生产影响最大[4]。
2.3 山东农耕肥料施用量的状况
通过数据[8]可以看出，山东近12年来，农用钾肥和复合肥施用量逐年增多，增幅显著；作为农业重要肥料的氮肥和磷肥的施用量逐年略有减少。面对我国肥料资源不足，利用率低，损失严重的紧迫局面，如何提高肥料高效利用成为当前的焦点。除此之外，在农业生产过程中，不合理施肥造成的环境污染问题严重，肥料资源配置不合理等问题也日益严重。
通过上述表明，山东水资源不足、肥料资源利用率低、农业科技水平不高的基本省情制约农业发展。农业资源和环境信息化、农业生产和农业管理信息化和农业生产资料信息化将为解决上述问题提供强有力的保障，这也是农业信息化的发展要求。由于农业信息化离不开智能农机装备的技术支持，所以农业机械拥有量的持续增加也为农业信息化的发展提供间接的保障。
3 山东农业信息化发展建议
3.1 农业科技信息化
山东省各地的农业科技成果颇多，但由于信息交流不畅，农业生产急需的实用技术得不到保障，导致农业技术与生产活动相互脱节的局面。因此，加快农业科技信息化，可以加强农业科研和生产活动的信息沟通，加快农业新技术成果的实践，提高农业的科技含量和竞争力[5]。
3.2 增加农业信息传播形式
进一步完善农业信息网络服务的实施方案，合理利用中国农业信息网所提供的信息。保障农业短信服务等通讯服务的正常运行，完善服务水平，提高信息的时效性。规范农业期刊内容，保障先进农业技术的可靠性。借助手机AAP软件，设立农业信息微信账号，通过微信向社会农业相关信息。
3.3 发展要借助高新技术
农业信息化离不开高新技术的支持，将遥感技术、系统理论、物联网技术、专家决策系统、GIS、GPS等技术应用于农业，可实现农业精细化生产，提高经济效益。同时，应进一步加大3S技术应用于粮食种植面积、土壤墒情、水旱灾害、农作物产量等监测预测，为农业决策提供了科学依据。
3.4 明确建设的主体关系
农业信息化建设重要组成部分是参与主体。政府、农民、企业、涉农科研机构和农业协会之间需要密切配合，协调分工，最大程度获取农业信息化领域的价值。只有明确农业信息化建设的主体关系，才能有效杜绝分工不明确，机构不合理以及责任不清的问题，为农业信息化健康发展提供保证。
4 结论
大力发展农业生产力的同时，更要符合山东人多耕地少、水资源不足、肥料资源利用率低、农业科技水平不高的基本省情。农业信息化的发展为农业生产力由相对落后的原始农业、传统农业向现代农业的发展提供强有力的支撑[6]。今后，山东应主导农业信息化的多元化发展，着重对农业信息网络建设、农业资源信息建设、农业信息技术的产业化等方面加大力度。另外，由于山东不同地区的农业技术水平差异性较大，因此，采用因地制宜的方式有利于资源的高效利用，同时为山东全省推广农业信息化奠定基础[7]。
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精确农业的特征范文3
关键词：精准农业；研究进展；发展方向
中图分类号：S-0文献标识号：A文章编号：1001-4942（2013）09-0118-04
我国农业资源约束日益突出，农业生态环境退化加剧，化肥占农业生产成本25%以上，但利用率仅为30%～35%，远低于发达国家的50%～60%，不仅造成了经济上的巨大损失，更带来了严重的地下水污染和生态环境破坏。国内外研究表明，精准变量施肥可使多种作物平均增产8.2%～19.8%，降低总成本约15%，化肥施用量减少约20%～40%，土壤理化性质得到改善。因此，解决上述问题的最佳途径是大范围地推广应用按需变量施肥的精准农业和测土配方施肥技术。
1 精准农业及其在我国的实践与发展
精准农业[1～5]又称精细农业，它以信息技术为基础，根据田间每一操作单元的具体条件，定位、定时、定量地调整土壤和作物的各项管理措施，最大限度地优化各项农业投入的量、质和时机，以期获得最高产量和最大经济效益，同时兼顾农业生态环境，保护土地等农业自然资源。
精准农业技术是基于信息技术、生物技术和工程装备技术等一系列科学技术成果上发展起来的一种新型农业生产技术，由全球定位系统、农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能化农机具系统、环境监测系统、网络化管理系统和培训系统等组成。其核心技术是“3S”（即RS、GIS、GPS）技术[6，7]及计算机自动控制技术。
遥感（RS）技术[8]的主要作用是农作物种植面积检测及产量估算、作物生长环境信息检测（包括土壤水分分布检测、水分亏缺检测、作物养分检测和病虫害检测）、灾害损失评估。地理信息系统（GIS）[9]是精细农业技术的核心。应用该系统可以将土地边界、土壤类型、地形地貌、灌溉系统、历年土壤测试结果、化肥和农药使用情况、历年产量等各种专题要素地图组合在一起，为农田管理提供数据查询和分析，绘制产量分布图，指导生产。应用全球定位系统（GPS）可以精确定位水、肥、土等作物生长环境和病、虫、草害的空间分布，辅助农业生产中的播种、灌溉、施肥、病虫害防治工作。另外，农机具上安装GPS系统还可以进行田间导航，实现变量作业。
我国在1994年就有学者进行精细农业的研究。国家“十五”科技战略重点将发展精准农业技术、提高农业生产水平作为重中之重，并首次在“863”计划中支持研究机构进行精准农业技术自主创新。目前一些地区已经将精细农业引入生产实践中，在北京、上海、黑龙江以及新疆一些地区建立起一批精细农业示范基地，并取得了可观的经济效益。
2 国内精准农业技术研究现状
从技术角度来看，完整的精细农业技术由土壤及作物信息获取、决策支持、处方生成、精准变量投入四个环节组成（图1）。信息获取技术、信息处理与分析技术、田间实施技术是精准农业不可或缺的组成部分，三者有机集成才能实现精准农业的目标。
图1 精准农业（PA/PF）技术组成
2.1 土壤及作物信息获取[10，11]
由全球卫星定位系统（GPS）获得的定位信息、遥感系统（RS）获得的遥感信息和基础、动态信息构成了农业生物环境监测数据信息。
2.1.1 土壤环境信息的获取 （1）土壤养分信息的获取：土壤养分的快速测量一直是精准农业信息采集的难题。目前主要的测量仪器一是基于光电分色等传统养分速测技术的土壤养分速测仪，其稳定性、操作性和测量精度虽然尚待改进，但对农田主要肥力因素的快速测量具有实用价值。如河南农业大学开发的YN型便携式土壤养分速测仪[12]，相对误差为5%～10%，尽管每个项目测试所需时间仍在40～50 min，但较传统的实验室化学仪器分析在速度上提高了20倍。二是基于近红外（NIR）多光分析技术、极化偏振激光技术、离子选择场效应晶体管（ISFET）集成元件[13，14]的土壤营养元素快速测量仪器，相关研究己取得初步进展，有的已装置在移动作业机上支持快速信息采集。
（2）土壤水分信息的获取：土壤水分的测量是精细农业实施节水灌溉的基础。目前常用的水分测量方法有基于时域反射仪（TDR）原理的测量方法、基于中子法技术的测量方法、基于土壤水分张力的测量方法和基于电磁波原理的测量方法[15]。
（3）土壤电导率信息的获取：土壤电导率能不同程度地反映土壤中的盐分、水分、有机质含量、土壤质地结构和孔隙率等参数的大小[16，17]。有效获取土壤电导率值对于确定各种田间参数时空分布的差异具有重要意义。快速测量土壤电导率的方法有电流-电压四端法和基于电磁感应原理的测量方法。
（4）土壤pH值的获取：目前适合精细农业要求的pH值检测仪器主要有光纤pH值传感器和pH-ISFET电极[18～21]。光纤pH值传感器虽然易受环境干扰，但在精度和响应时间上基本能满足田间实时快速采集的需要。基于pH-ISFET电极的测量方法具有良好的精度和较短的响应时间，但易受温度影响，需要温度补偿，且电极的寿命较短。
（5）土壤耕作层深度和耕作阻力：圆锥指数CI（Cone Index）可以综合反映土壤机械物理性质，表征土壤耕作层深度和耕作阻力[22]。圆锥指数CI是用圆锥贯入仪（简称圆锥仪）来测定的。圆锥仪的研制工作不断发展，从手动贯入到机动贯入，从目测读数到电测记录，出现了多种多样的圆锥仪。
2.1.2 作物生长信息的获取 作物生长信息包括作物冠层生化参数（叶绿素含量、作物水分胁迫和营养缺素胁迫）、植物物理参数（如根茎原位形态、叶片面积指数）等。作物长势信息是调控作物生长、进行作物营养缺素诊断、分析和预测作物产量的重要基础和根据。主要方法有三种：一是从宏观角度利用RS遥感的多时相影像信息研究植被生长发育的节律特征[23]。二是在区域或田块的尺度上，近距离直接观测分析作物的长势信息。三是基于地物光谱特征间接测定作物养分和生化参数。
2.1.3 病虫草害信息的采集 病虫害和杂草是限制农作物产量和品质提高的重要因素，及时、准确、有效检测病虫害的发生时间、发生程度是采取治理措施的基础。目前，病虫草害信息的自动快速采集主要是基于计算机图像处理和模式识别技术，以研究植株的根、茎、冠层（叶、花、果实）等的形态特征作为诊断判读的目标。主要分析方法有光谱特征分析法、纹理特征分析法、形状特征分析法等[24～29]。
2.1.4 作物产量信息的获取 获取作物产量信息是实现作物生产过程中变量管理的重要依据。国际上已商品化的谷物联合收割机产量监视系统主要有美国CASE IH公司的AFS（advanced farming system ）系统、英国AGCO公司的FieldStar系统、美国John-Deree公司的Greenstar系统、美国AgLeader公司PF（precision farming）系统及英国RDS公司的产量监测系统等[30]。这些系统具有功能较强的GIS综合功能，能自动完成产量监测和生成产量分布图。我国谷物产量测产系统的研究起步较晚，目前尚在研制中。
2.2 决策支持与处方生成
分析决策系统[31]主要包括地理信息系统（GIS）、作物生产函数或生长模型和决策系统三部分，决定变量施肥效果[14]。
地理信息系统（GIS）用于描述农田属性的空间差异和建立土壤数据、自然条件、作物苗情等空间信息数据库，进行空间属性数据的地理统计。它主要应用于离线的处方控制方式中，而在实时控制模式中没有使用的必要。
作物生产函数或生长模型是生物技术在农业实际生产中的应用。它将作物、气象和土壤等作为一个整体进行考虑，应用系统分析的原理和方法，综合农学领域内多个学科的理论和研究成果，对作物的生长发育与土壤环境的关系加以理论概括和数量分析，并建立起相应的数学模型。该模型描述了作物的生长过程及养分需求，是变量施肥决策的根本依据。
决策系统根据农业专家长期积累的经验和知识或GIS与作物生长模型的组合分析计算[11]，这些存储在GIS系统中的数据信息经由作物生产管理辅助决策支持系统，最终生成具有针对性的优化了的投入决策及对策图，即进行时、空、量、质全方位的田间管理实施处方图，得到施肥的处方图（离线形式）或具体的施肥量（在线形式），并将其存入存储卡或者数据库中，供施肥作业使用。
2.3 变量投入技术
由配套农业设施设备（ICS农机装备和VRT变量投入设备）组成调控实施系统，经全球卫星定位系统GPS定位，在田间管理处方图的指导下实施精细控制，田间实施的关键技术是现代工程装备技术，是“硬件”，其核心技术是“机电一体化”。田间实施技术应用于农作物播种、施肥、化学农药喷洒、精准灌溉和联合收割机计产收获等各个环节中。
3 国内精准农业发展对策
3.1 宣传普及，提升对精准农业的认识
精准农业技术本身能带来可观的经济效益和社会生态效益，同时对提高农民收入、减少农民劳动强度、改善环境质量等有非常重要的作用。
精准农业技术的推广应用涉及精准农业技术本身的发展、农业机械化水平、农业技术培训、农民承担生产风险的能力等，其中农业技术培训是推广应用过程中的关键。由于农民获得信息的渠道有限，只有通过农业技术培训，农民才能认识到精准农业技术的优点并在技术培训过程中掌握这项技术，精准农业技术才能在生产实践中大范围地推广应用。
3.2 完善精准农业的配套技术
通过测土配方和相应的变量施肥技术，改变农民传统施肥观念，根据土地的肥力现状按需变量配合施用肥料，提高肥料利用率，减少面源污染，增产增收。
做好精准农业资料收集和信息标准化工作，应用3S技术建立农作物品种、栽培技术、病虫害防治等技术信息网络以及农业科研成果、新材料等科研信息网络，实现农业资源的社会化、产业化。
3.3 选准适合国情的精准农业项目
我国大部分地区尤其是较落后地区的农村承包地普遍处于碎片化状态，难以支撑起发展精准农业的要求，必须通过土地流转达到规模经营的效果。
另一方面，随着农村市场化和产业结构的调整，在垦区农场（如黑龙江大型农场、新疆建设兵团）和大面积作物生产平原区建立“精确施肥”技术示范工程，或联合一些高效益企业（烟草企业、中药材企业等）带动“精确施肥”的发展是结合中国国情发展精确施肥的有效途径。
4 结束语
精准农业的发展在我国尚处于起步阶段，面临诸多问题与困难。而且我国土地相对分散，技术落后，环保意识不强，在相当长的时期内仍然是小农经济占主导成分。因此建立一个集资源化、信息化、知识化、生态化于一体的全方位生态系统，走具有中国特色的精准农业发展之路，是我国农业发展的必然。
《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020年）》中明确把农业精准作业与信息化作为农业领域科技发展的优先主题，精准农业对提高我国农业现代科技水平具有重要作用，具有广阔的发展前景。
参 考 文 献：
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精确农业的特征范文4
关键词：氮素营养；无损测试；叶绿素计；遥感；数字图像
氮肥是全世界施用最多的化学肥料，在世界农业发展中发挥了重要作用，氮素营养已成为作物生长与产量最主要的限制因子之一。尽管氮素在粮食增产方面呈现出巨大的优势作用，但盲目增施氮肥和不合理利用也带来了一系列不可忽视的问题。过量施氮降低了氮肥利用率，同时也造成了地表和地下水体的严重污染。迅速、准确、非破坏性地判断作物氮素营养状况，进而确定氮肥需要量，对作物精确施肥具有重要意义。
传统的氮素营养失调诊断一般包括症状诊断、长势长相诊断和叶色诊断。症状诊断的方法通常只在植株仅缺一种营养元素的状况下有效，长势长相诊断没有固定模式，应用受到限制，叶色诊断不能区分作物失绿是由于缺氮引起的还是由于其他因素的干扰口。这些传统的测试手段需要破坏性取样，需要一定的专业性，在测定、数据分析等方面耗费大量的人力、物力、财力，不可避免地使用具有腐蚀性和潜在危险的化学药品，且时效性差，故寻求一种快速、经济、可靠的氮素营养诊断技术已成为当务之急。近年来，随着相关领域科技水平的不断提高，氮素营养诊断的测试技术正由传统的实验室常规测试向田间直接无损测试方向发展，测试水平由定性或半定量的手工测试向精确定量的智能化方向发展。
1 便携式叶绿素计在作物氮素诊断中的应用
植物在可见光波段的反射率主要受叶绿素的影响。缺氮、干旱等各种植物胁迫都会使作物叶片的光反射特性发生改变，通过检测地面植物冠层光学反射特性可以了解作物的营养状况。叶片中影Ⅱ向光吸收和光反射的主要物质是叶绿素、蛋白质、水分和含碳化合物，其中影响最大的是叶绿素含量。由于叶片颜色与叶绿素含量正相关[4]，并且叶片含氮量和叶绿素变化趋势相似，故常用叶绿素含量间接指示植物的氮素含量。因此，通过观察叶片颜色的变化就可以了解作物的氮营养状况。许多研究发现，植物在550 nm、675 nm附近的反射率对叶绿素含量比较敏感[6]，但单一波段的反射率易受生物量、背景等的影响，因而具体应用中，常用两波段比值以提高叶绿素光谱诊断的精度。
日本Minolta公司近年来推出的便携式叶绿素计(sPAD-502 Chlorophyll Meter)，可以在田间无损检测植物叶片的叶绿素含量。其工作原理是：叶绿素a和b在可见光波段的红光区都有最大吸收峰，而在红外区则几乎没有。SPAD采用双波长LED光源，一为650 nm红光LED，一为940 nm红外光LED，仪器的光线接受系统为硅光二极管，它将光信号转换为模拟电信号，经放大器放大后再由A／D转化为数字信号，微处理器自动将通过样品的两种光的光密度比值进行计算得到SPAD值。使用该仪器测定具有简单、快速、非破坏性的特点，近年来其被广泛应用于小麦、水稻、玉米等作物的氮素营养诊断和氮肥推荐。
2 多光谱遥感测试技术在作物氮素营养诊断中的应用
近年来，高分辨率多光谱近地测量技术在作物氮素诊断方面发挥了非常重要的作用，在精确农业管理中结合变量施肥系统发展非常迅速。利用高光谱遥感技术，可以快速精确地获取作物生长状态以及环境胁迫的各种信息，从而相应调整投入物资施入量，达到减少浪费、增加产量、保护农业资源和环境质量的目的，是未来农业可持续发展的重要手段。
植物的反射光谱曲线具有显著的特征。不同的植物以及同一种植物的不同生长发育阶段，正常生长的植物和由于受病虫害侵扰或患有缺素症的植物，其反射光谱曲线的形态和特征不同，因此冠层光谱信息是作物生长综合状况的外在表现。在农业生产中，肥料因素是作物生长的最主要限制因子，其中以氮素最为明显，氮素的丰缺直接影响作物的光谱反射。随着遥感技术在农业中的普及应用，人们已经深刻认识到作物的光谱特性是由于作物的生理特征决定了它对光的吸收、透射、反射，而作物的生理特征又相应反映了它的长势情况，故可以根据光谱特征差异监测作物的生长状况。为了探索植物叶片氮素遥感诊断的可能性，20世纪70年代以来，有关科学家就进行了大量的基础研究，已经成功地寻找出氮素的敏感波段及其反射率在不同氮素水平下的表现。研究表明，植物叶片的光谱特性与叶片厚度、水分含量和叶绿素等色素含量有关，己经有很多研究表明植物营养元素状况与光谱特性也密切相关。不同营养状况下植物光谱特性的差异引起了农学、植物生理学和遥感等许多学科研究者的重视。这不仅使田间非破坏性、快速、简易地诊断营养状况有了可能，而且由于传感器等遥感技术的发展，使得大面积监测植物的营养状况取得了很大进展。研究发现许多植物在缺氮的情况下无论是叶片还是植物冠层水平的可见光波段反射都有所增加，许多学者便通过各种统计方法来寻求含氮量与光谱反射率或其演生量的关系，并建立模型来估算作物的氮素含量。1972年，Thomas等通过测定甜椒叶片的反射率来估测氮素含量，研究发现氮素营养水平对甜椒叶片在550 nm和670 nm波段反射率的影响大，并利用这两个波段建立了估算氮素含量的相关模型；2000年，Daup和Htry等对不同供氮处理的玉米通过多光谱遥感确定最佳测定波段，并通过光谱反射来估计冠层叶绿素含量；1993年，王人潮等确定诊断水稻冠层氮素营养水平的敏感波段为760～900 nm、630～690 nm和520～550 nm；Chappelle等提出了一种光谱反射率分析算法用于评估叶绿素含量，当植株中的叶绿素逐渐累积时，用这种方法计算的结果与通过化学分析所得结果比较，具有较好的一致性。
近地面遥感技术在作物氮素营养诊断中的应用，可以提高农业资源的利用效率，减少不必要的资源浪费和环境污染，提高作物栽培、管理和生产水平，提高农业生产的经济和生态效益，促进我国精细农业的发展。
3数字图像处理技术在作物氮素诊断中的应用
植物在可见光波段的反射率主要受叶绿素的影响。而叶绿素含量和植株的氮素含量密切相关，故常用叶绿素含量间接地指示植物的氮素含量。在传统的农业生产中，人们常常通过观察作物冠层颜色来指导施肥。随着电子计算机图像处理技术的发展，可以利用一个代替人眼的图像传感器获取物体的图像，将图像转换成数字图像，并利用计‘算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，达到分析图像和作出结论的目的。数码相机就是应用这一原理研制的。数码照相机实质上是传统相机和电了计箅机相融合的产物，它对图像的获取是通过CCD阵列平面对光线吸收形成的，加装了不同滤光镜的CCD阵列吸收了反射进入镜头内的可见光，CCD阵列的每一点只能选择性吸收一定波段的可见光，并将此光
信号转换为电信号，并经过运算存入数码相机的存储器中。通常数码相机是通过RGB加色原理进行成像的，每个像素由R、G、B即红、绿、蓝共3种颜色生成。
图像处理技术是20世纪70年代在遥感图像处理和医学图像处理成功应用的基础上逐渐兴起的，并应用于多个领域。随着计算机硬件水平的提高，图像处理技术开始在农业生产上广泛应用。欧美等发达资本主义国家已经在获取作物的生长状态信息、农业种质资源管理、农产品品质资源管理、农产品品质鉴定、农产品自动化收获等领域进行了广泛深入的研究，从事这方面的专家提出了许多新算法和新理论，为这一技术的发展奠定了坚实基础。近几年，图像处理技术在我国已广泛应用于生物、医学、建筑、工业生产、气象、资源调查、灾害检测中的航拍和卫星图像的解析等领域，其在农业中的研究和应用已开始显现出巨大的发展潜力，通过图像处理技术诊断作物营养状况的研究正成为机器视觉在农业应用中的热门课题。
作物在不同的营养状况下表现出不同的茎叶颜色，尤其是对氮肥的响应比较敏感，因此作物冠层色彩信息是表征作物营养状况的重要内容。作物营养状况的变化直接影响着作物的冠层颜色，缺氮植物叶片颜色变浅，冠层颜色偏黄绿色，由于人眼对可见光最敏感的波段在550 nm，恰好在可见光的绿色波段，自古以来农民传统判断作物营养状况的手段就是通过肉眼对作物绿色深浅的判断。研究表明，植物冠层绿色状况通常情况下都与叶片叶绿素含量有关，而叶绿素与植株的全氮含量有显著的相关关系，其含量的变化影响了叶片冠层的光吸收或反射。叶片光特性与氮含量的关系进一步证明，通过检测地面植物冠层颜色特性可以了解作物的营养状况。
近年来，利用数码相机结合图像处理技术进行作物氮素营养诊断，已在作物生长状况评价和营养诊断方面取得了新进展。1993年，美国科学家Blackmer和Schepers利用图像处理技术对黑白胶卷进行研究，表明利用该方法可以预测氮供应情况；1995年，Blackmer和Schepers研究表明，同时利用叶绿素计测量结果和航拍图像经过计算机图像处理的结果进行比较，结果表明尽管在施肥处理上存在显著差异，但是利用叶绿素计不能很好地反映作物氮肥施用水平的差异，航空拍摄图像的红色灰度值可以较好反映氮素供应水平；1996年，Blackmer研究了冠层光反射与玉米产量的关系，通过分析彩色照片上的冠层相对亮度对玉米产量进行了预测，红、绿、蓝三色光与玉米产量间都达到了极显著的线性正相关关系；1997年，Dymond和Trotter利用数码相机通过航空摄影获得森林和牧场的彩色图像，经校验后有效评价了森林和牧场的植物冠层双波长的反射特性；1999年，Adamsen等应用数码相机获取了冬小麦的冠层图像，并分析了冠层图像绿光(G)与红光(R)的比值G／R，认为G／R与叶绿素计读数有极显著的相关关系；l 999年，Lukina等应用数码相机获取田间小麦冠层图像并通过图像处理获得小麦冠层覆盖度，估计了冬小麦冠层生物量；2004年，Liangliang和Cheng Xinping应用数码相机获取田间冬小麦冠层图像，分别建立了拔节期和孕穗期冠层绿色深度与地上部植株全氮间的关系模型，建立了冬小麦拔节期氮肥营养推荐体系，取得了较好效果。
便携式叶绿素计、多光谱遥感测试技术和数字图像处理技术在作物氮素诊断中的应用能快速有效地跟踪和监测作物氮素状况，确定科学的施肥管理措施，提高氮素利用效率，合理利用资源，减少过度施氮造成的环境污染，保证人体健康和环境安全，实现作物田间氮肥管理的智能化和科学化。
精确农业的特征范文5
关键词：专家系统；计算机应用；农业领域
TheApplicationofAgriculturalExpertSysteminChina
ZhaoLinFengXiongXingYao
(CollegeofHoritcultureandLandscapeArchitecture,HunanAgriculturalUniversity)
Abstract：Thispapersummarizedtheresearchhistory，frameworkanddesigningfoundationofagriculturalexpertsystemintheworld，analyzedtheapplicationofagriculturalexpertsysteminthenewcenturyinChina.
Keywords：expertsystem；computerapplication；agriculturalfield
1.前言
我国加入WTO，传统型农业面临巨大的挑战，因而必须依靠先进的科学技术，向信息化、现代化农业迈进。信息技术的广泛应用，为精确农业的发展提供了技术支持。精确农业在美国等发达国家已取得长足发展，但在我国尚处于起步阶段。精确农业代表农业的发展方向．以农业专家系统为特征，发展精确农业是我国农业信息化、现代化的一条新路[1,2]。
专家系统也可以叫智能系统，是基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统。[3]它能够对某一领域内大量的专家知识，应用计算机模拟专家的行为方式来实现对专家知识的获取以及对知识库与数据库的管理，并能对数据库和知识库按照一定的规则进行推理、表达，最后模仿专家能解答终端“客户”问题的计算机系统，是人工智能AI的组成部分。在农业领域中应用的专家系统称为农业专家系统，也可以叫做农业智能系统，是农业信息技术中的一项重要技术，它是将人工智能的知识工程原理应用于农业领域的一项高新技术，它是运用知识表示、推理、知识获取等技术，总结农业专家的宝贵经验、实验数据及数学模型，建造起来的计算机农业软件系统。它具有独立的知识库，智能化的分析推理。对用户所提出的的问题能给予专家水平的解答。农业专家系统可应用于农业的各个领域[4-7]。
2.农业专家系统的基本概述
2.1农业专家系统的基本结构:(1)知识库;用来存放相关领域专家提供的专门知识。包括与领域相关的书本知识、常识性知识，其中最为宝贵的是专家经多年实践而积累的经验知识.(2)综合数据库；用于存放有关问题求解的原始数据、求解状态、中间结果、假设、目标以及最终求解结果。(3)推理机；其功能是根据一定的推理策略从知识库中选取有关的知识，对用户提
赵林峰，硕士研究生，湖南农业大学园艺园林学院.410128。
*熊兴耀，博士，教授，博士生导师，湖南农业大学园艺园林学院，410128，E-mail:xiongxingyao@
供的证据进行推理，直到得出相应的结论为止。(4)知识获取模块；获取过程可以看作是一类专业知识到知识库之间的转移过程，通过对专门知识的自动获取达到系统的再学习而不断完善知识库。(5)解释接口用户；专家系统能回答用户的问题，具有解释功能。并负责对推理给出必要的解释[8]。
2.2农业专家系统应具备的基本功能(1)在产前能根据用户的生产条件、生产目的，因地制宜地为用户提供最佳或较佳的产量指标、效益指标以及达到指标的优化技术方案。[8](2)在生产中能对出现的问题，根据用户提供的信息进行推导，判断出问题出现的原因，并提供可行、有效的解决办法。[9](3)在产后能根据用户产品的数、质量和市场的需求提供合理贮、运、销、加工等的建议[10]。
2.3农业专家系统的特点(1)启发性;，能运用专家的知识和经验进行推理和判断。(2)透明性;，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题。(3)灵活性;能不断地增长知识，修改原有的知识。[12](4)专一性;任何专家系统均是为某一特定领域而设计，其研究范围具有高度的专一性。(5)可靠性不受疲劳、疏忽、紧张和外部压力等主客观因素的影响[8]。
3.专家系统在农业上的应用
3.1在植物保护中的应用
3.1.1作物病虫预测预报；病虫预测预报需要的基本信息是：病虫害的生物学参数、发生环境状况和气象条件资料。这些数据往往需要通过繁琐的计算才能获得，人工操作费时费工，容易出错。专家系统可根据输入的原始资料自动选择模拟和计算方法来预测或预报目标信息，快速得出预测预报模型，以便掌握其防治时期。如谢贤元等研制的SCDPM陕西农作物病虫害计算机管理系统，全国测报总站和山东省植保站以及广西植保站已组建了粘虫、稻飞虱、稻螟、麦锈病、麦蚜、玉米螟、棉铃虫和三化螟等病虫病专家数据库[13-15]。
3.1.2作物病虫杂草的分类、检索、识别、诊断鉴定；分类鉴定和检索诊断基本信息是：寄主作物、发生时期、地理区域及生物本身的宏观特征。如人工开具病虫处方，要求工作人员要有牢固的植物保护基础知识和丰富的实践经验，由于工作效率低，查询大量资料的难度大，植物医生无法及时满足农户的需要。专家系统把这些资料编制成简单的程序，来达到迅速确定目标信息的目的，从而得到最佳防治时期和方案[16]。
3.2在作物育种中的应用
新品种选育是相当复杂的长期过程，由于作物生长周期长，许多遗传、变异规律还不清楚，因此，优良品种的选育相当困难，育种成功率较低。农业专家系统软件可以用计算机模拟知名水稻专家的育种思想和预测、决策过程。把专家的育种经验同作物遗传规律有机地结合在一起，增强了水稻育种工作的预见性，提高了育种效率，加速了育种进程，能够促进遗传育种研究理论水平的提高，推动农业生产的发展。
3.3在作物栽培中的应用
3.3.1预测与动态调控；预测是通过模拟模型得以实现。但它必须引入专家知识，也就是说在模型系统之上耦合包含知识的专家系统，使之系统形成以模型为基础，以专家知识为准的“专家曲线”。系统以“专家曲线”和一些高产栽培原则及生育指标为标准，当预测的作物生长发育偏离时，系统分析原因，推荐一个适宜的调控措施(和调控时期)。当系统预测的结果明显偏离曲线时，用户可以人为修正，输入作物生育状况，以提高下一阶段的预测性。系统最后输出决策的技术措施及预测的作物生育动态。
3.3.2方案设计；运用专家系统可进行方便的设计，如作物栽培方案可根据决策地点的常年生态条件、用户的产量目标制定一套合理的栽培方案。北京示范区的小麦等实用专家系统等系统，可根据产生的气象资料和当地常年土壤情况以及品种、播期、密度、肥料运筹、理想的产量结构、茎蘖动态等来设计一套合理的栽培方案。
3.3.3专家咨询；专家系统可帮助用户分析和解决具体问题。根据生产水平确定合适的产量目标；考虑品种的早熟性、抗寒性、发育特性类型、抗病虫性等进行品种选择；根据产量水平、栽培调控方式确定播种量；根据积温模式确定播期；根据茬口情况选用合适的播种技术；根据当年的苗情与往年比较，进行苗情分析；根据生产水平，确定合适的施肥量、基肥、追肥的比例及施用的时间等。同时专家系统，采用多媒体技术——视频影像、视频图象、图形、音频、文本等媒体相结合的形式分别，根据用户不同的使用要求，分别由相应的条件触发相应的动作，提供计算机专家咨询服务，实现模拟专家咨询的过程。
3.4在灌溉管理中的应用
3.4.1灌溉用水计划；确定灌溉用水计划需要的基本信息是：土壤墒情、作物蒸发蒸腾量、地下水情况、水源情况等。这些数据往往需要根据已获得的气象、土壤等资料，通过繁琐的计算才能获得。专家系统可根据输入的原始资料自动选择计算方法来预测或预报目标信息，快速确定灌溉用水计划，并且可以随时总结用水情况；专家系统处理时间短，而且准确，适用于大型灌区及农场。专家系统常被用来确定作物蒸发蒸腾量、灌溉日期、灌溉水量及土壤墒情。
3.4.2灌溉系统辅助设计；由于各灌区的地理、气候、土壤条件不同，采用的渠系布置和灌溉方式均不相同，因而有不同的灌溉系统设计方法。人工很难设计出尽善尽美的灌溉系统，而专家系统通过内部的知识库，利用丰富的知识可以解决规划设计中的复杂问题，应用专家系统进行灌溉系统辅助设计，可以进行渠系优化布置，为灌溉管理提供各种咨询服务，对于情况复杂的灌区很有帮助[17]。
4.结束语
随着中国城市化进程的加快，农业人均耕地面积减少，这就要求农业能以小面积的土地生产大量的农产品来满足我国生产，生活的需要。同时随着经济全球化发展，优质，高产，无公害，绿色食品将在竞争中处于主导地位。因此我国必将从传统农业向现代化农业转变。农业专家系统的研制、开发、推广、应用将是传统农业向现代化农业转变的重要标志，是科教兴农的重大突破。同时对缓解农业专家的不足及加快科技成果的转化具有重要的意义。
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精确农业的特征范文6
随着计算机技术以及图像处理技术的快速发展，计算机视觉技术作为一种新兴的技术，其被广泛应用在军事、医学、工业以及农业等领域[1]。一般而言，计算机及视觉技术应用在农业的生产前、生产中以及生产后等各个环节，其主要就是鉴别植物种类，分级和检测农产品的品质。计算机视觉相较于人类视觉而言，其具有更多的优点，能够有效提高农业的生产率，实现农业生产与管理的智能化和自动化，促进农业的可持续发展。
一、计算机视觉技术概述
计算机视觉主要是指利用计算机来对图像进行分析，从而控制某种动作或者获取某描述景物的数据，是人工智能与模式识别的重要领域。计算机视觉兴起于20世纪70年代，其涉及的学科范围较为广泛，包括视觉学、CCD技术、自动化、人工智能、模式识别、数字图像处理以及计算机等。就目前而言，计算机视觉技术主要以图像处理技术为核心，是通过计算机视觉模拟人眼，并利用光谱对作物进行近距离拍摄，运用数字图像处理以及人工智能等技术，对图像信息进行分析和研究。计算机视觉技术主要步骤包括采集图像、分割图像、预处理、特征提取、处理和分析提取的特征等[2]。
二、农业机械中计算机视觉技术的应用分析
一般而言，农业机械中计算机视觉技术的应用，主要表现在以下三个方面：一是田间作业机械中的应用；二是农产品加工机械中的应用；三是农产品分选机械中的应用。
（一）田间作业机械中的应用
在田间作业机械中，计算机视觉技术的应用较晚。近年来，由于环境保护政策的提出，在农田作业的播种、植保以及施肥机械中的应用越来越广泛。在田间作业的过程中应用计算机视觉技术时，主要应用在苗木嫁接、田间锄草、农药喷洒、施肥以及播种等方面[3]。为了有效识别杂草，对除草剂进行精确喷洒，相关研究人员分析了美国中西部地区常见的大豆、玉米以及杂草二值图像的形态学特征，发现植物长出后14～23天内能够有效区别双子叶和单子叶的效果，准确率最高达到90%。在1998年开发出Detectspary除草剂喷洒器，其能够有效识别杂草，在休耕季节时，其相较于播撒而言，能够减少19%～60%的除草剂用量。在农业生产中，农药的粗放式喷洒是污染严重，效率低下的环节，为了有效改变这种现状，Giler D.K.等研制出能够精量喷雾成行作物的装置。该系统主要是利用机器视觉导向系统，使喷头能够与每行作物上方进行对准，并结合作物的宽度，对喷头进行自动调节，确保作物的宽度与雾滴分布宽度具有一致性，从而有效节省农药。一般而言，该系统能够促使药量减少66%，提高雾滴沉降效率和施药效率，减少农药对环境产生的影响。
（二）农产品加工机械中的应用
随着信息技术以及计算机技术的快速发展，计算机视觉技术被广泛应用在农产品加工的自动化中。如Jia P等提出了图像处理算法，该算法主要是以鲇鱼水平方向与主轴的形心位置和夹角为依据，检测鲇鱼的方位以及背鳍、腹鳍、头、尾的位置，从而确定最佳的下刀位置。此外，我国的黄星奕等人在研究胚芽米的生产过程时，在不经过染色的情况下，对胚芽米的颜色特性等进行分析，得出胚芽米颜色特征的参数为饱和度S。同时利用计算机视觉系统，自动无损检测胚芽精米的留胚率，其结果与人工评定的结果大体一致。
（三）农产品分选机械中的应用
在分级和鉴定农产品的品质时，可以利用计算机视觉技术对其进行无损检测。一般计算机视觉技术不需对测定对象进行接触，可以直接利用农产品的表面图像，分级和评估其质量，其具有标准统一、识别率高一级效率高等优势。计算机视觉技术在检测农产品时，主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。Chtioui Y等人提出了结合Rough sets理论，利用计算机视觉技术对蚕豆品质的方法进行评价。该理论通过不同的离散方法对石头、异类蚕豆、过小、破损以及合格等进行有效区分，并利用影色图像，对其特征参数进行分类，最终分类的结果相比于统计分类结果，两者具有较好的一致性。
