相信很多人对“精准农业”这个概念都比较陌生，其实它就在我们身边。我们都知道，不同地区的土壤酸碱度、含水量、营养成分都存在差异，比如酸性土壤适合种植茶树、西红柿、苦瓜等作物，碱性土壤适合种植菊花、油菜、烟草等作物。因此，了解土壤的构成对于改良土壤、选择合适的农作物至关重要。

测土施肥技术就因此应运而生了，通过在不同的农田地块采集一定量的土壤样本进行分析测定，就能够确定土壤缺少哪些肥料，进而就容易实现精准施肥。类似地，在水产养殖上也有“测水施肥”的说法。这种精准的农业技术能够具体到每一块农田、每一个池塘自身的营养状况，而这就是精准农业的两个经典案例。

▲▲精准农业科技园区

那么，究竟什么是精准农业呢？

在国内外的期刊论文上，既有精准农业的概念，也有精细农业、精确农业的概念，各个说法之间的区分度并不是特别清晰。

维基百科上将“精准农业”的定义解释为“利用现代信息技术进行精耕细作的农业模式”，其中“精准”两个字主要是通过全球卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、遥感技术(RS)、决策支持系统(DSS)以及变量供应技术(VRT)等现代尖端科技来实现的。

说到精准农业的原理，就要进一步细分精准农业的构成，大致可以将其分成三个部分:

• ①田间数据采集(采用传感器或者人工测量土壤电导率、温度、含水量等参数)
• ②数据处理(将实际的数据传递到电脑或云端，确定农作物所缺少的营养元素)
• ③按处理结果精准给水、施肥

▲▲在农田采集的数据被传到电脑上，科技人员就可以通过处理结果精准控制农作物的生长状况。

精准农业是传统农业与现代科学技术紧密结合形成的创新成果。这种新型农田管理模式的目的已经不再局限于盈利，还在于农业的可持续发展与环境保护——正是因为实现了“精准”，农药、化肥的浪费也就大大减少了，这也就相当于间接地保护了农田的生态环境。

精准农业有哪些成功的案例呢？

• 1.精准供水系统

所谓传感器，就是将土壤和农作物中的水分含量以及温度等参数传递到互联网上，农业科技工作者就可以根据这些实时上传的数据来了解农作物在一天当中不同时间段的生长状况。

以节能、环保、高效为基础原则，西班牙的农业科技工作者设计出了一款自动给水设备。具体做法是将土壤的传感器与供水阀门上的控制器相连接，通过土壤湿度传感器来控制供水阀门的开关，并以滴灌的形式给农作物补充水分（如下图所示）。整个系统通过太阳能电池板供电，可以实现完全独立的工作。

▲▲精准农业的供水系统

此外，这款系统还可以将传感器监测到的数据传递给手机上的应用程序，通过访问当地的天气系统，应用程序还可以实时更新环境中的温度和湿度。

智慧农业

▲▲这是手机上应用程序的界面，可以同时显示位置、温度、湿度等多种参数。

以色列的农业传感器更加发达，当地的农业科技工作者将传感器放置在果树的茎干部位。传感器能够将水分和无机盐的运输状况以可视化数据的形式传送到电脑端，这样农户就对农作物的生理状态了如指掌了。

• 2.智能施肥系统

在农业生产中，常见的施肥方式有撒化肥、撒叶面肥等方式，但这些都无法精准确定出化肥的类型与用量，其实，只需要一个传感器就能轻松解决这些问题。

▲▲营养元素在植物根系中的分布状况不同，而精准施肥的原理就是实现营养元素的定位、定量吸收。

还有一种被称为“摆锤式仪表”机械传感器，该传感器安装在肥料播撒机上可以测量农作物的密度，根据传感器的读数可以控制相应的肥料播撒机，从而精准控制肥料的用量。

• 3.害虫智能控制与预防系统

在传统农业里，害虫的发生基本都靠农药来控制，但是只要发生病虫害，即便是喷洒农药也会造成一定程度的减产，而且过量的农药也会影响农产品的品质。如果能够研发出预测病虫害的警报系统，就可以将病虫害消灭在萌芽阶段，这样就不必以牺牲粮食蔬菜的品质为代价来维持产量了。

田间检测及警报系统

这时候传感器就派上用场了，比如RGB传感器、荧光图像传感器、光谱传感器和热成像传感器都可以收集农作物的图像数据。以RGB传感器为例，该传感器具有三个颜色通道，分别是Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)，可以精准采集农作物的外观色泽。如果检测到农作物的叶片发黄，可能是施肥不当造成的，这样就可以通过RGB系统及时纠正原先的施肥量与施肥类型。

▲▲这是一种新型的RGB监测设备，里面配置了高容量的SSD硬盘，能够储存大量的监测数据。

▲▲RGB系统的操作页面。

经过算法优化后的田间传感器在病虫害检测方面的准确率为97.12%，这种系统在水稻和小麦、甜菜等农作物上有非常好的疾病预防效果，这对维持农作物的正常生长具有重要意义。

精准农业的新方向:与无人机、互联网相结合

▲▲农用无人机的外观及结构

▲▲大型无人机还具有喷洒农药的功能，大大节省了人力物力，特别适用于大规模的农田或者农场。

单纯通过传感器来监测疾病还远远不够，英国利兹大学电子与电气工程学院的研究团队结合物联网与无人机技术开发了完整的作物健康监控解决系统。

该系统由两个模块组成，第一个模块是通过无线传感器将土壤的湿度、电导度以及空气的温度等参数传递到计算机服务器及云端；第二个模块是将多光谱相机安装在无人机上，通过无人机的高空作业联合绘制成多光谱图像，通过分析农作物中的叶绿素含量，可以确定农田里健康植物与不健康植物的比例。

▲▲小麦田的多光谱图像如上图所示，三个图像从左到右分别是:(A)光学图像、(B)光谱图像、(3)NDVI映射图像。

精准农业所面临的主要困境有哪些呢？

任何事物的发展都有两面性，精准农业也不例外。虽然精准农业科技含量高、精准度高、更加节能环保，但是在全球范围内，尤其是发展中国家却难以普及。总结起来，主要有以下5个方面的原因：

• 1.硬件成本高

精准农业依赖于科技含量很高的硬件设备，例如传感器，无线节点，无人机，光谱相机等，这些硬件的结合可以实现多个参数的实时测定。但是这些传感器也有很多局限性，比如高昂的开发与维护成本。同样是因为成本高，与无人机相结合的农作物健康监测系统一般只适用于大面积耕地，但同样的设备用在分割的小块田地上就显得浪费了。

• 2.受天气影响大

环境变化是影响传感器收集数据准确性的主要因素之一。放置在农田的传感器以及在农田上空作业的无人机对环境变化都比较敏感，例如雨水，温度波动，风速，阳光等。另外，传感器与云端的数据传输可能会由于大气干扰而中断，这些设备获取的图像与数据还可能会受到天然气溶胶污染的影响。

▲▲无人机在阴雨天气不适合在田间工作

• 3.数据处理难度大

精准农业中的传感器每时每刻都在生成数据，而来自传感器的读数必须准确，以便在需要的时间和地点准确地采取适当的措施。农田里的生物入侵者（不排除人类活动的可能）有可能破坏读数，而错误的读数可能会导致水分和肥料供应不足或过多。同时，精准农业产生的大量数据需要后台软件拥有强大的数据分析及处理能力，这一点也是不小的挑战。

• 4.农民的素质普遍较低，不会操作高端设备

农民个人的科技素养是影响精准农业普及的重要因素。在文盲率较高的发展中国家，农民往往根据自己的经验种植农作物。因此，有必要对农民进行教育培训，否则精准农业就是用来观赏的“样本工程”，是没有实际价值的“空中楼阁”。我国有3亿农民，要集中展开教育任务是一项“艰巨的任务”。

• 5.网络连接性的不确定性

5G网络的速度可以比4G网络快100倍，使设备和服务器之间的通信更快。5G还可以承载比其他网络更多的数据，这使其成为从远程传感器和无人机传输信息的理想技术。但目前我国的5G基站主要分布在经济发达的城区，而农田的5G信号并不理想。5G助力精准农业的时代必定会来临，但就目前还需要一段时间。

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