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精细农业的技术组织、决策分析及在我国的应用实践

发布时间： 2003-3-16 作者：刘 刚

摘 要 “精细农业”技术的核心是用信息技术改造传统农业，在机械化基础上，将地理信息系统、定位系统、决策支持系统、传感技术进行集成，实现农业可持续发展目标。实施这项技术，其结果必然会引起一场新的农业科技革命，也必将会对我国未来农业发展产生重大影响。因此，在充分了解“精细农业”技术组成的基础上，探讨了“精细农业”的应用范围，尤其是结合我国国情，提出了在我国逐步实施“精细农业”技术方案。



关键词 精细农业；地理信息系统；定位系统；决策支持系统；传感技术



本世纪后半期世界农业的高速发展，除了依靠生物遗传育种技术的进步，耕地和灌溉面积的扩大以外，基本上是在化肥与农药等化学品的大量增加和机械动力与矿物能源大量投入的条件下获得的。由此引起的农业水土流失、土壤生产力下降、农产品和地下水污染、生态环境恶化等问题，已经引起国际社会的广泛关注，并成为实践农业可持续发展的重要驱动力。所谓可农业持续发展是指在农业资源和环境的持续支撑下的农业经济的持续增长。即有效利用农业资源，提高农业利润，减少农业污染。



中国是一个农业大国，用占世界7％的耕地解决了世界22％人口的温饱问题，取得了举世瞩目的成就。但是，我国面对的“人多地少，资源短缺，环境恶化，人增地减”的趋势不可逆转。保证21世纪我国16亿人口的食物安全，关键在于推动农业科技的进步。正如江泽民同志所指出的“中国的农业问题，粮食问题要靠中国人自己解决。这就要求我们的农业科技必须要有一个大的发展，必然要进行一次新的农业科技革命”。纵观世界现代农业发展动态，一个新的农业科技革命的序幕已经拉开。以生物技术、信息技术为先导的现代科学技术发展及其在农业上的广泛应用，为世界各国农业发展提供了前所未有的机遇。“精细农业”技术正是在这种环境下应运而生，成为农业信息技术应用的一个重要分支。其核心是用现代高新技术特别是信息技术来改造传统农业，在机械化的基础上，把地理信息系统（GIS）、定位系统（GPS）、决策支持系统、传感技术进行集成，使作物生产更加科学，减少投入，提高产出，实现高效利用各种农业资源，保护生态环境的农业可持续发展目标。



目前，我国化肥和农药的利用率都在30％左右，农业灌溉水利用率不足35％，仅及发达国家的一半。以施用化肥为例，1978年到1995年，全国化肥用量增长了97％，而粮食仅增长了36％，粮食产量每增长1％，化肥施用量差不多要增长3％。这种化肥施用量递增和过低的利用率，造成化肥报酬递减和对土壤、地下水、谷物的严重污染。如果化肥利用率提高10个百分点，每年即可节约1000多万吨化肥，相当于节约近100亿元人民币。据有关国外报道，“精细农业”技术将会使目前化肥和农药的施用量减少50％甚至更多。



1 “精细农业”技术组成



1.1 数据采集技术



“精细农业”技术是通过产量测量、作物监测以及土壤采样等方法来获取数据，以便了解整个田块的作物生长环境的空间变异特性。



1) 产量数据采集



带定位系统和产量测量的谷物联合收割机（如美国John Deree和英国Messey Ferguson等），在收获的同时，每隔1.2秒记录当地的产量，记录数据以文本形式（经度、纬度、产量和谷物含水量）存储在磁卡中，然后读入计算机进行处理。影响产量精度的主要原因是GPS（或DGPS）定位精度、产量传感器的测量精度、实际割幅和前进速度的准确性。



2) 土壤数据采集



土壤信息一般包括土壤含水量、土壤肥力、SOM、PH、土壤压实、耕作层深度等。利用GPS在田间定位，采集土样。由于采集的土样一般还要送到实验室处理分析，耗资费时，成为实施“精细农业”技术实践的瓶颈。目前商品化的土壤养分快速测试仪器还是基于传统化学分析技术，其可操作性和测量精度有待于改进。国外基于TDR技术的土壤水分测量仪器、基于MR技术的多光谱SOM测试仪器已经商品化，但其价格昂贵，不适于大面积推广使用。



3) 苗情、病虫草害数据采集



利用机载GPS或人工携带GPS，在田间行走中随时可定位，记录位置，并记录作物长势或病虫草害的分布情况。如监测病虫草害分布，一般人为可定性分为轻、较轻、中、较重、重，以1、2、3、4、5代表。该数据的准确性很大程度上依赖于人的判断能力。近年来，由于NIR视觉技术、图象模式识别、多光谱识别技术的发展，有关苗情、杂草识别快速监测仪器不久将研制出来，并投入使用。 4) 其它数据采集



地形边缘测量，一般利用带GPS的机动车或人工携带GPS在田间边界循环行走一圈，就能将边界上的点记录下来，经过平滑形成边界图。另外，还要获取近年来轮作情况、平均产量、耕作情况、施肥情况，作物品种、化肥、农药、气候条件等有关数据。这些数据用于进行决策分析。



数据分析

一般采集的数据都是以文本表形式表示，需要利用一些数学方法进行处理，生成分布图。



1) 产量数据分布图



由于产量数据是通过连续采样获得的，一般使用平滑技术（实际上是一种低通滤波方法）。通常使用移动平均法来平

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