數(shù)字農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀及其工程技術(shù)發(fā)展方向

馬君 劉強(qiáng) 孫先明

摘 要：通過分析國內(nèi)外數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，闡述了數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)相互關(guān)系。智慧農(nóng)業(yè)包括數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)字農(nóng)業(yè)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，是形成決策的數(shù)據(jù)之源。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的手段，智慧農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的高級階段。三者相輔相成，互相推動進(jìn)步，最后，提出了數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：數(shù)字農(nóng)業(yè);工程技術(shù);發(fā)展方向

中圖分類號：F3233 ???????文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼

doi：10.14031/j.cnki.njwx.2019.12.001Open Science Identity（OSID）

基金項(xiàng)目：黑龍江省屬科研院所基礎(chǔ)科研經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（2018-78）

作者簡介：馬君（1970-），男，黑龍江肇源人，研究員級高級工程師，研究方向：農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備，農(nóng)機(jī)及其智能化，E-mail：majun7111@sina.com。

自進(jìn)入信息時代以來，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為代表的新理念、新技術(shù)正改變著全球的一切領(lǐng)域，包括農(nóng)業(yè)。數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)已成為農(nóng)業(yè)跨越式發(fā)展的基礎(chǔ)平臺，使農(nóng)業(yè)從業(yè)者通過可視化表達(dá)、數(shù)字化展現(xiàn)和信息化管理更精準(zhǔn)地掌握農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)的狀況。再經(jīng)過智能農(nóng)業(yè)專家決策軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動化、智能化和遠(yuǎn)程控制等功能。數(shù)字農(nóng)業(yè)可使農(nóng)業(yè)更智能、更高效和可持續(xù)發(fā)展，通過提高生產(chǎn)效率和降低成本來增強(qiáng)行業(yè)競爭力的同時，還關(guān)注環(huán)境保護(hù)，有力促進(jìn)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)變。

1 數(shù)字農(nóng)業(yè)

1997年，數(shù)字農(nóng)業(yè)由美國科學(xué)院、工程院院士正式提出。1998年，美國副總統(tǒng)阿爾·戈?duì)栐诩永Ｄ醽喛茖W(xué)中心發(fā)表《數(shù)字地球：認(rèn)識21世紀(jì)我們這顆星球》的演講，率先提出數(shù)字地球（Digital Earth）概念。指出我們需要一個數(shù)字地球，一個多分辨率，三維的數(shù)字地球，在數(shù)字地球可以集成大量的地理數(shù)據(jù)。1998年時任國家主席江澤民同志在中國科學(xué)院和中國工程院院士大會上提出了發(fā)展“數(shù)字中國”的戰(zhàn)略。隨后，“數(shù)字農(nóng)業(yè)”與“數(shù)字社會”、“數(shù)字城市”、“數(shù)字水利”、“數(shù)字林業(yè)”、“數(shù)字地質(zhì)”等同樣在我國展開了積極探索與研究。

1.1 數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念

數(shù)字農(nóng)業(yè)（Digital Agriculture）是指將遙感、地理信息系統(tǒng)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動化技術(shù)等高新技術(shù)與地理學(xué)、農(nóng)學(xué)、生態(tài)學(xué)、植物生理學(xué)、土壤學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科有機(jī)地結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中對農(nóng)作物、土壤從宏觀到微觀的實(shí)時監(jiān)測，即對農(nóng)作物生長、發(fā)育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應(yīng)的環(huán)境進(jìn)行定期信息獲取，生成動態(tài)空間信息系統(tǒng)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的現(xiàn)象、過程進(jìn)行模擬，達(dá)到合理利用農(nóng)業(yè)資源，降低生產(chǎn)成本，改善生態(tài)環(huán)境，提高農(nóng)作物產(chǎn)品和質(zhì)量的目的。數(shù)字農(nóng)業(yè)徹底改變過去依靠經(jīng)驗(yàn)或人工管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的落后模式，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策更具精準(zhǔn)性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，決策依據(jù)更科學(xué)，決策落實(shí)更快捷、有效。

1.2 數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)系

目前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，除了數(shù)字農(nóng)業(yè)外，備受關(guān)注的還有精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)（Precision Agriculture）是在信息技術(shù)支持下，根據(jù)空間變異，定位、定時、定量地實(shí)施的一整套現(xiàn)代化農(nóng)事操作技術(shù)與管理的系統(tǒng)。智慧農(nóng)業(yè)（Smart Agriculture/Farming）是以信息和知識為核心要素，利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的信息感知、定量決策、智能控制、精準(zhǔn)投入、個性化服務(wù)的全新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。智慧農(nóng)業(yè)包括數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)字農(nóng)業(yè)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，是形成決策的數(shù)據(jù)之源。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的手段，智慧農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的高級階段。三者相輔相成，互相推動進(jìn)步。

廣義數(shù)字農(nóng)業(yè)不僅包括大田種植、設(shè)施種植、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖4類，還包括農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、農(nóng)副產(chǎn)品安全及溯源防偽、農(nóng)業(yè)休閑旅游、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等方面的內(nèi)容。

2 數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 國外數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

美國、歐洲和日本在數(shù)字農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域起步早、優(yōu)勢大，已經(jīng)形成完善的理論和技術(shù)體系。20世紀(jì)80年代起，美國已經(jīng)通過計(jì)算機(jī)技術(shù)自動調(diào)節(jié)溫室的光照、溫濕度、空氣、土壤含水率和養(yǎng)分等因素，實(shí)現(xiàn)對花卉、果蔬的生長狀況的控制。美國LACIE計(jì)劃和AGRISTARS計(jì)劃利用遙感、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)對美國以及全球主要糧食作物進(jìn)行種植面積、生長狀態(tài)、病蟲草害監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)測，為農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供作物生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的信息。歐盟MARS計(jì)劃利用遙感衛(wèi)星監(jiān)測作物種植的數(shù)據(jù)，作為農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)放的依據(jù)。孟山都子公司（The Climate Corporation）研發(fā)的數(shù)字農(nóng)業(yè)Climate FieldViewTM平臺借助高分辨率成像技術(shù)及與植物生長相關(guān)的多種數(shù)據(jù)圖像，整合各類數(shù)據(jù)制定的農(nóng)田管理建議，通過精準(zhǔn)播種、施肥、無人噴藥和收獲機(jī)測產(chǎn)，使農(nóng)民清楚了解到不同農(nóng)藝措施在不同田塊的效果，挖掘每一寸土地的產(chǎn)量潛能。2017年，該數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺在美國、加拿大和巴西的應(yīng)用面積達(dá)048億hm2，其中有014億hm2由農(nóng)民付費(fèi)。拜耳在中國推出WeedScout雜草識別應(yīng)用程序，通過數(shù)字化平臺幫助農(nóng)民高效、準(zhǔn)確地識別田間雜草，精準(zhǔn)精量“下藥”，有效除草。以色列安道麥（Adama）立足增產(chǎn)高效，精準(zhǔn)施肥噴藥，土壤、作物、環(huán)境監(jiān)測，疾病預(yù)防等，公司推出了系列數(shù)字農(nóng)業(yè)解決方案，如：Adama Wings甘蔗增產(chǎn)解決方案、與SwarmFarm 合作研發(fā)世界上第一個“蜂群”式機(jī)器人、FieldIn精準(zhǔn)植保應(yīng)用、CropView農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)、Tierra Digital手機(jī)軟件等等。日本的植物工廠應(yīng)用國際領(lǐng)先，全球有400多座植物工廠，日本占50%。2014年，日本啟動“戰(zhàn)略性創(chuàng)新、創(chuàng)造計(jì)劃”，2015年又啟動了基于“智能機(jī)械+現(xiàn)代信息”技術(shù)的“下一代農(nóng)林水產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造技術(shù)”工作。2017年，歐洲農(nóng)機(jī)協(xié)會（European Agriculture Machinery Association，CEMA）召開峰會，提出在信息化背景下，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)革命正在到來，未來歐洲農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向是以現(xiàn)代信息技術(shù)與先進(jìn)農(nóng)業(yè)裝備應(yīng)用為特征的農(nóng)業(yè)40（Farming 40）。

2.2 國內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

我國數(shù)字農(nóng)業(yè)由于缺乏必要基礎(chǔ)研究和工程技術(shù)配套，整體水平仍落后發(fā)達(dá)國家15～20年，提升空間巨大。首先，各類涉農(nóng)的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、科技成果、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫建設(shè)比較完善。其次，20世紀(jì)90年代，中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)和中國農(nóng)業(yè)科技信息網(wǎng)開通，各省農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)和農(nóng)副產(chǎn)品加工、農(nóng)業(yè)裝備等相關(guān)網(wǎng)站也陸續(xù)建立。再次，基于各類載體的傳感器、遙感（RS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）、衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS或北斗）等技術(shù)手段采集的關(guān)于土地資源、水資源、氣候資源、作物生長狀況等數(shù)據(jù)也日臻完善。2018年我國發(fā)射了高分五號、六號衛(wèi)星，光譜分辨率高，時間分辨率短。有效提升了作物類型的識別能力，可對葉綠素等作物養(yǎng)分含量監(jiān)測，對玉米、水稻、大豆、棉花、花生等作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)資源調(diào)查和農(nóng)業(yè)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測。2019年底預(yù)計(jì)發(fā)射高分七號衛(wèi)星，完成天基系統(tǒng)建設(shè)。

由于數(shù)字農(nóng)業(yè)獲取數(shù)據(jù)的多來源、多維度、時態(tài)性和海量性等特點(diǎn)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，厘清、診斷、挖掘和決策，形成農(nóng)業(yè)全程管理實(shí)施計(jì)劃，即“處方”?！笆濉逼陂g，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部在全國9個省市開展農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程區(qū)域試點(diǎn)，形成了426項(xiàng)節(jié)本增效農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)和應(yīng)用模式。2017年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部正式啟動大田種植、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖四類數(shù)字農(nóng)業(yè)項(xiàng)目建設(shè)，連續(xù)兩年6個?。▍^(qū)）的10個項(xiàng)目試點(diǎn)，投資總額323億元?；诒倍纷詣訉?dǎo)航與測控技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)械，在新疆棉花精準(zhǔn)種植中發(fā)揮了重要的作用，實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)自動駕駛、精準(zhǔn)播種覆膜、水肥一體化、變量噴藥等作業(yè)?；诒倍飞钏勺鳂I(yè)監(jiān)測、衛(wèi)星遙感秸稈焚燒監(jiān)測系統(tǒng)的推廣使用成為了數(shù)字農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)綜合管理中的有力手段。

3 數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)的發(fā)展方向

3.1 數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系

數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程中作業(yè)對象從宏觀到微觀的實(shí)時監(jiān)測和控制，是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程數(shù)字化的工程技術(shù)。數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系含基礎(chǔ)層、決策層、應(yīng)用層三個層面（如圖所示）。

3.2 數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)體系發(fā)展方向

3.2.1 遙感技術(shù)

按與地面距離遙感分為近地遙感、航空遙感和航天遙感。目前，農(nóng)業(yè)廣泛使用的電磁波段多為可見光、近紅外、中紅外、微波以及x射線等。太赫茲（THz）由于缺乏穩(wěn)定的產(chǎn)生源和探測設(shè)備，對其研究相對滯后。到2004年，美國將太赫茲科技評為“改變未來世界的十大技術(shù)”之一，而日本于2005年更是將太赫茲技術(shù)列為“國家支柱十大重點(diǎn)戰(zhàn)略目標(biāo)”之首。我國在2005年11月召開了“香山科技會議”，邀請國內(nèi)多位研究太赫茲的院士專門討論我國太赫茲事業(yè)的發(fā)展方向，并制定了我國太赫茲技術(shù)的發(fā)展規(guī)劃。太赫茲因具有低能無害性、水敏感性、相干性、寬帶和高分辨率等特性，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域生物大分子檢測、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)安全檢測、動植物生理檢測、農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測等方面仍需要深入探索，實(shí)現(xiàn)提高精度、快速、小型化、可移動工程化需求。

無人機(jī)搭載微型成像光譜儀，屬于航天遙感，具有針對性強(qiáng)、便利性好、一機(jī)多用成本低、高時間分辨率、高空間分辨率的特點(diǎn)。需要攻克農(nóng)用飛控技術(shù)、氣流對遙感影像的影響、重量受限等難題。

3.2.2 農(nóng)業(yè)傳感器

數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)多源于各類傳感器，作物養(yǎng)分、生理信息多采用光譜、多光譜、高光譜成像技術(shù)。作物生長過程中光照、葉溫、水勢、徑流、干鮮物重、葉片形狀、葉密度等生態(tài)信息采用三維模擬虛擬技術(shù)。病害、草害采用光譜、多光譜、高光譜成像技術(shù)。土壤含水率可采用直接干燥法，或選用電阻法、介電法、光譜分析法等間接方法獲得。土壤PH值、土地面積、有機(jī)質(zhì)等理化指標(biāo)采用光譜分析法、電流-電壓四端法、3S等技術(shù)。農(nóng)藥、重金屬殘留還不能實(shí)現(xiàn)在線檢測。動物生命體征傳感器包括運(yùn)動量、取食量、體溫和疾病傳感器。國際上基于新材料、新紋理、新工藝的研發(fā)的先進(jìn)傳感器已得到廣泛應(yīng)用。據(jù)匡算，國內(nèi)外農(nóng)業(yè)傳感器約35 000種左右，而我國只有約500種，傳感器技術(shù)存在差距大、創(chuàng)新空間大的特點(diǎn)。

3.2.3 智能農(nóng)業(yè)專家決策軟件系統(tǒng)

前文列舉了國外智能農(nóng)業(yè)專家決策軟件系統(tǒng)或技術(shù)平臺的應(yīng)用情況，我國自主知識產(chǎn)權(quán)的動植物模型與農(nóng)業(yè)智能決策軟件不多，有的決策準(zhǔn)確度不高。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，厘清、診斷、挖掘前端大量數(shù)據(jù)能力和建模技術(shù)需要突破。

3.2.4 智能化精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)裝備

基于數(shù)字農(nóng)業(yè)獲取的農(nóng)作物、土壤和環(huán)境狀況的實(shí)時數(shù)據(jù)，在保護(hù)環(huán)境的前提下同時確保收益和可持續(xù)性，實(shí)現(xiàn)在精準(zhǔn)的時間、位置點(diǎn)獲得最適宜的投放量，需要將可變速率技術(shù)（VRT）與傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)融合。

農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)水平歐美以荷蘭、美國等為代表，亞洲以日本、韓國為代表處于領(lǐng)先地位。實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域僅在畜牧、花卉和種苗培育方面，其他領(lǐng)域有待發(fā)展。

3.2.5 計(jì)算機(jī)視覺與圖像識別技術(shù)

目前全球關(guān)于機(jī)器視覺與圖像識別，特別是隨著人工智能的發(fā)展日趨成熟，由平面到立體，由簡單到復(fù)雜。如基于點(diǎn)云的果樹三維冠層重建及可視化計(jì)算，實(shí)現(xiàn)樹冠層快速、精確、自動的重建及光分布計(jì)算模擬?；趫D像和視頻對動物個體識別與行為分析，其視頻數(shù)據(jù)獲取的綜合成本低廉，視頻非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)整合物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可進(jìn)一步提高分析精度與準(zhǔn)確度。

3.2.6 虛擬農(nóng)業(yè)技術(shù)

虛擬農(nóng)業(yè)技術(shù)就是利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Virtual Technology）在計(jì)算機(jī)、手機(jī)等終端上以三維可視化的方式對農(nóng)業(yè)信息進(jìn)行組織、管理和表達(dá)，形象再現(xiàn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)狀況或農(nóng)業(yè)系統(tǒng)行為隨著相關(guān)影響因素變化而變化的過程。有利于可預(yù)見性的決策形成，形成盡早采取科學(xué)合理的行動措施，使農(nóng)業(yè)全程生產(chǎn)更加智慧的效果。

3.2.7 其他

綜合地區(qū)耕地面積、人口數(shù)量、地形等因素，確定不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，如類似美國、歐洲、日本模式，有針對性推進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等建設(shè)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 俞菊生.上?！皵?shù)字農(nóng)業(yè)”框架構(gòu)筑與發(fā)展對策——都市型農(nóng)業(yè)要搶占高科技制高點(diǎn)[J].上海農(nóng)業(yè)學(xué)報，2002，18（2）：1-5.

[2] 秦斌.數(shù)字農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)[J].山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2007，27（6）：152-154.

[3] 周清波，吳文斌，宋茜.數(shù)字農(nóng)業(yè)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢分析[J].中國農(nóng)業(yè)信息，2018，30（1）：1-9.

[4] 鄭可鋒，祝利莉，胡為群，等.數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)研究進(jìn)展[J].浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報，2005（17）：170-176.

[5] 趙春江. 農(nóng)業(yè)信息技術(shù)進(jìn)展（英文版）[M].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2004.

[6] 王一鳴.數(shù)字農(nóng)業(yè)與數(shù)字農(nóng)業(yè)工程技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2003（19）：9-10.

[7] 趙春江. 數(shù)字農(nóng)業(yè)信息標(biāo)準(zhǔn)研究（作物卷）[M].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2004.

[8] 史舟，梁宗正，楊媛媛，等.農(nóng)業(yè)遙感研究現(xiàn)狀與展望[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報，2015，46（2）：247-260.

[9] 唐華俊.農(nóng)業(yè)遙感研究進(jìn)展與展望[J].農(nóng)學(xué)學(xué)報，2018，8（1）：167-171.

[10] 李斌，龍園，劉歡，等.太赫茲技術(shù)及其農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2018（2）：1-9.