楊 健,劉忠友

(四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院遙感與數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所,四川 成都 610066)

為了提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量并減少資源和勞動力投入，人類歷史上一直在進(jìn)行各種創(chuàng)新。我國是農(nóng)業(yè)大國，隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展可耕地和農(nóng)業(yè)人口越來越少，將面臨著誰來種地，怎樣種地的問題。近年來物聯(lián)網(wǎng)(IOT)從城市到鄉(xiāng)村，開始影響到了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。現(xiàn)代傳感器可以實時監(jiān)控作物的生長，更能提前發(fā)現(xiàn)人眼所不能及的早期脅迫[1]。從播種到收獲，從儲存到運輸，使用一系列傳感器不僅智能，更具有成本效益。雖然現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用還比較膚淺，應(yīng)用生態(tài)還不完善(圖1)，但從近10年的發(fā)展可以預(yù)測，隨著基礎(chǔ)設(shè)施(智能裝備、傳感器、通訊網(wǎng)絡(luò))的建設(shè)和一系列服務(wù)的完善，如數(shù)據(jù)采集、云端智能分析和決策、友好的用戶界面以及農(nóng)業(yè)運營自動化，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)必將引起農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重大變革[2]。盡管我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要還是傳統(tǒng)種植模式，但從世界范圍來看，今天的農(nóng)業(yè)正在朝著以物聯(lián)網(wǎng)為紐帶，以數(shù)據(jù)為中心的智能化發(fā)展，它挑戰(zhàn)了依靠經(jīng)驗的種植模式，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的飛躍提供了新的機遇。

圖1 智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用的主要障礙

1 物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實施最新的傳感器和IOT技術(shù)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)在各個方面都能得到根本的改變。目前，在智慧園區(qū)內(nèi)無線傳感器和IOT的無縫集成可以將農(nóng)業(yè)提升到前所未有的水平[3]。在智慧農(nóng)業(yè)園區(qū)，IOT可以幫助解決和改善許多傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)問題，如干旱應(yīng)對、生長調(diào)節(jié)、土地適宜性、灌溉和病蟲防治。圖2列出了智慧農(nóng)業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域、解決的問題和涉及的傳感器。

圖2 智慧農(nóng)業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域

1.1 耕地質(zhì)量監(jiān)測

很多制造商提供了廣泛的檢測工具包和傳感器，可以幫助農(nóng)民跟蹤土壤質(zhì)量，以快速、簡單的方式將土壤分析專家和農(nóng)學(xué)家的知識傳遞到農(nóng)民手中，形成完整的土壤分析報告，以及定制化的化肥推薦。在偏遠(yuǎn)農(nóng)村，低空及衛(wèi)星遙感正在被用來獲取高密度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，分析干旱現(xiàn)狀。2009年發(fā)射的SMOS衛(wèi)星和2010年發(fā)射的MODIS衛(wèi)星在土壤含水量及地表蒸散計算方面有了很多成功應(yīng)用。

1.2 灌溉

大水漫灌式的粗放作業(yè)不僅浪費了水資源，還會造成土壤營養(yǎng)成分流失等負(fù)面影響，使用基于無線傳感器的實時監(jiān)測系統(tǒng)，能精確獲取土壤和空氣水分含量以及作物冠層參數(shù)，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)、地形和土壤特性，使用智能分析軟件，就能計算作物需水脅迫指數(shù)(CWSI)，控制灌溉系統(tǒng)按需供水VRI (Variable Rate Irrigation)，促進(jìn)作物健康生長[4]。

1.3 施肥

基于IOT的施肥模式能以更高的準(zhǔn)確性和最低勞動力估算作物營養(yǎng)需求的空間分布。使用航空(航天)遙感數(shù)據(jù)生成的歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)，監(jiān)測作物養(yǎng)分狀況、健康狀況、植被活力和密度，進(jìn)一步評估土壤營養(yǎng)水平。應(yīng)用變量施肥模式，可顯著提高肥料的效率，同時減少對環(huán)境的副作用[5]。

1.4 作物病蟲害防治

農(nóng)作物病蟲害管理的可靠性取決于3個方面：感知、決策和對癥治療。先進(jìn)的疾病和蟲害識別方法是基于圖像處理，利用無人機或遙感衛(wèi)星獲取整個作物區(qū)域的原始圖像；另一方面，現(xiàn)場傳感器在作物生育期內(nèi)全方位收集數(shù)據(jù)和圖像，如環(huán)境采樣、植物健康狀況以及對害蟲自動誘捕計數(shù)等，并通過物聯(lián)網(wǎng)上傳到云平臺進(jìn)行分析決策[6]。在飛控系統(tǒng)的指引下，無人機和智能機器人按照預(yù)定的方案自動噴灑農(nóng)藥。工程人員正在研制一種智能機器，它能按照上傳的病害數(shù)據(jù)自主運行并把感染PVY的馬鈴薯從地里拔出[7]。

1.5 作物監(jiān)測、估產(chǎn)

作物監(jiān)測和估產(chǎn)是智慧農(nóng)業(yè)的重要組成部分。以水果為例，同一種水果，不同的質(zhì)量和成熟期對應(yīng)著不同的市場和消費群體。在果園內(nèi)安裝果、莖、葉、蟲害等傳感器，通過農(nóng)場局域網(wǎng)自動獲取實時果樹信息。一般而言，水果的大小在估計其成熟度、定價、確定投放的市場等方面起著關(guān)鍵作用，水果顏色(RGB)的變化也往往用來判斷其成熟度和品質(zhì)[8]。對于大宗糧食作物，航空航天遙感是進(jìn)行監(jiān)測估產(chǎn)的有效手段，我國從2000年就開展了對水稻、冬小麥、玉米遙感監(jiān)測的研究并投入到業(yè)務(wù)化運行[9]。

2 IOT技術(shù)的前沿應(yīng)用

人類一直在采用各種方法來提高食物的質(zhì)量和數(shù)量。最初是通過引進(jìn)和選育優(yōu)良種子、使用化肥和殺蟲劑來提高作物產(chǎn)量，而今科學(xué)家已經(jīng)開始研究其他的替代品，比如生物工程食品。但人們更喜歡傳統(tǒng)的綠色食品和有機食品。農(nóng)學(xué)家希望既能提高產(chǎn)量，又不會或盡量少的影響作物的原始屬性。其中基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器技術(shù)正在幫助改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式，通過傳感器來控制作物生長環(huán)境，實現(xiàn)綠色高產(chǎn)的目的。隨著城市化的進(jìn)程，這種生產(chǎn)方式會變得越來越重要。

2.1 大棚(溫室)農(nóng)業(yè)

溫室農(nóng)業(yè)是最古老的智慧農(nóng)業(yè)。在受控環(huán)境下，種植的作物受環(huán)境影響很小，且不限于在白天接受光照。成功的種植取決于多種因素，如監(jiān)測參數(shù)的精度、大棚的結(jié)構(gòu)、覆蓋材料、通風(fēng)系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等。精確監(jiān)測環(huán)境參數(shù)是現(xiàn)代溫室中最關(guān)鍵的任務(wù)，需要多參數(shù)多測點來確保溫室小氣候。溫室大棚多參數(shù)監(jiān)控平臺主要由以下的4個模塊構(gòu)成(圖3)，物聯(lián)網(wǎng)是該系統(tǒng)的重要支撐[10]。

圖3 溫室大棚管理系統(tǒng)模塊

2.2 垂直農(nóng)業(yè)

垂直農(nóng)業(yè)VF(Vertical Farming)是未來解決耕地和水資源短缺挑戰(zhàn)的方案之一。VF以城市農(nóng)業(yè)的形式將作物垂直安放在一個環(huán)境更受控制的農(nóng)業(yè)工廠內(nèi)，這將顯著減少資源消耗。與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，只需要占用很少一部分地面(取決于堆棧的層數(shù))，企業(yè)可以成倍增加生產(chǎn)(圖4)。Aerofarms公司以農(nóng)業(yè)堆棧技術(shù)專利，創(chuàng)建了一個完整的數(shù)字控制農(nóng)場，集成硬件、自動化設(shè)備、智能控制和傳感器系統(tǒng)，形成一個強大的數(shù)據(jù)循環(huán)。由工程師、植物學(xué)家和程序員組成的團(tuán)隊，通過每年26個作物輪作收集和分析數(shù)據(jù)，并將這些結(jié)果應(yīng)用于農(nóng)場的持續(xù)改進(jìn)。該農(nóng)場的年生產(chǎn)率是傳統(tǒng)田間農(nóng)業(yè)的390倍，同時減少了95%的水和零農(nóng)藥。

2.3 水培

無土栽培是水培的一種形式。它是基于一個循環(huán)灌溉系統(tǒng)，作物需要的營養(yǎng)物質(zhì)精確地溶解在水中，作物根系按需要浸泡在該溶液中。當(dāng)將水培和垂直農(nóng)場結(jié)合起來時，由于環(huán)境可控，作物成熟期可縮短3倍。一個100m2場地可以生產(chǎn)相當(dāng)于其40倍面積傳統(tǒng)農(nóng)場的產(chǎn)量，而且水和化肥的利用率減少了95%，由于沒有土壤，因而也不需要殺蟲劑和除草劑。

2.4 植物表型

一些先進(jìn)技術(shù)正在進(jìn)行試驗，試圖通過先進(jìn)的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，非侵入性控制作物的生理特征來提高作物生產(chǎn)能力。表型組學(xué)將植物基因組學(xué)與生態(tài)生理學(xué)和農(nóng)學(xué)聯(lián)系起來。植物表型是對表達(dá)性狀的評估(受基因組成和環(huán)境變化的影響)，是作物改善中的一個重要過程。過去十來年，在分子和基因工具的幫助下分子育種取得了顯著的成績，但由于缺乏對作物形態(tài)的定量分析工具，表型研究對作物育種的貢獻(xiàn)不大。最近的研究表明[11]，在物聯(lián)網(wǎng)、高通量觀察設(shè)施、大數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代技術(shù)的支持下，植物表型對研究作物定量特征非常有益。農(nóng)業(yè)工程人員開發(fā)了多種自動控制系統(tǒng)來處理觀察和測量生成的數(shù)據(jù)，提供的特征分析算法和機器學(xué)習(xí)建模有助于探索基因型、表型和生長環(huán)境之間的關(guān)系。國內(nèi)外多家公司研發(fā)了多種先進(jìn)的植物表型設(shè)備，如輕便型作物表型成像分析系統(tǒng)、便攜式葉綠素?zé)晒鉁y量與成像系統(tǒng)、便攜式植物光譜與高光譜成像測量系統(tǒng)、無人機植物表型分析平臺等。將遙感植被指數(shù)、高低通量測量、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、視覺(LIDAR)3D建模結(jié)合起來，植物表型將會是智慧農(nóng)業(yè)重要的新途徑。

3 智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和挑戰(zhàn)

基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)規(guī)劃、生產(chǎn)、管理和銷售等方面不斷更新，人們正在努力提供更經(jīng)濟適用的智能工具來進(jìn)行一系列農(nóng)事活動。要不斷提升其商業(yè)價值，就要像其他行業(yè)一樣實現(xiàn)良好的投入產(chǎn)出效益，使農(nóng)民獲得收益。為了達(dá)到這一目的，國內(nèi)外的主要互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及高技術(shù)公司，制定了宏偉的計劃并持續(xù)推進(jìn)(表1)。從表1可以看到，基于IOT的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展迅猛。但在現(xiàn)實應(yīng)用中局限和不足也很明顯，除了圖1所列的6個方面，物聯(lián)網(wǎng)在技術(shù)上還存在著3個方面的挑戰(zhàn)。

表1 主要科技公司農(nóng)業(yè)行業(yè)的現(xiàn)狀及未來展望

3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及兼容性

來自不同制造商的設(shè)備使用不同的標(biāo)準(zhǔn)。比如硬件、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、應(yīng)用程序接口、語法、語義和平臺的不相容等，這使數(shù)據(jù)交流復(fù)雜化，阻礙了系統(tǒng)之間的集成。

3.2 低功耗廣覆蓋(LPWAN)的技術(shù)

在偏遠(yuǎn)的農(nóng)村和復(fù)雜的地理環(huán)境下，傳感器承受惡劣環(huán)境條件的同時，依賴低電池電量，還要長期保持活躍和可靠。因此必須實現(xiàn)大區(qū)域上大量設(shè)備之間的低功耗通信技術(shù)。

3.3 安全和隱私保護(hù)

入口端分散，大量數(shù)據(jù)被傳遞到應(yīng)用終端，增加了病毒感染風(fēng)險。所有安全措施還必須考慮到終端設(shè)備計算能力弱、存儲空間小和電池壽命短的特性。

4 結(jié)語

基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)，分析了智慧農(nóng)業(yè)IOT的幾種應(yīng)用能力。從廣泛意義上講，智慧農(nóng)業(yè)還包括電子商務(wù)、食品溯源、農(nóng)業(yè)休閑旅游、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等內(nèi)容，發(fā)揮越來越重要的作用。此外，我們還提供了利用IOT技術(shù)智慧農(nóng)業(yè)前沿應(yīng)用場景。雖然挑戰(zhàn)一直存在，但國內(nèi)外眾多的高科技企業(yè)持續(xù)看好智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，不久的將來，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)、人工智能、智能裝備的成熟應(yīng)用將會成為現(xiàn)實。