智慧土肥內涵、特征、技術構成及發展前景的分析

李玉坤

隨著時代的發展，我國人口數量增加，生活水平提升，導致農業在發展過程中逐漸面臨緊張的耕地資源問題，以及不斷提高的農產品質量要求。在農業發展新形勢下，需要在保護好生態環境的基礎上，促進農產品單位面積產量的有效提升。

一、智慧土肥內涵與特征

（一）智慧土肥內涵

智慧土肥即土肥技術的信息化程度逐漸發展到高級階段，將物聯網、云計算、移動互聯網等先進的技術融合到一起，通過在農業生產范圍內全面設置無線通信網絡和傳感節點，對農業生產環境進行智能預警、智能化分析和智能化感知，并針對環境協調、水肥控制和監測預警等環節中的具體需求進行智能決策和智能響應，提高農田水肥管理質量，滿足農作物發展需求，為農田中的土肥生產提供智能決策、可視管理和精準服務，其中傳感節點能夠采集農業生產領域中的圖像信息、土壤養分、土壤水分和環境溫度、濕度等信息。

從技術角度層面來看，智慧土肥將各種先進的信息技術和單項農業融合到一起進行組裝配套，促進了科技的創新，同時還能進一步推廣該技術，擴大其應用范圍。產業層級上，能夠引領農業從原來的單一農產品生產轉型為提供生活、生態、休閑、旅游等多種服務產品的新型產業，推動社會實現可持續發展、人與自然和諧相處的目標。

（二）智慧土肥主要特征

智慧土肥在發展過程中主要包括以下幾種特點：（1）全面感知。智慧土肥中利用各種條碼識別、音頻視頻采集器、傳感器、射頻、定位等傳感技術參與農田的生產和管理，在全面監測過程中能夠感知到各種數據信息。（2）泛在連接。智慧土肥通過速度快、高寬度、容量大的無線網絡和有線網絡，能夠促進人與人、人與物之間的互動、互聯和互通。借助電子信息設備可以對流程信息與系統信息進行實時分析、存儲、傳播、采集、測量與感知。（3）數據融合。通過多功能的運算系統、科學模型、分析工具和數據挖掘工具等，能夠形成非結構化的海量數據信息，借助大數據平臺和云計算技術，可以促進相關數據信息的有效存儲、分析和入庫，全面整合各個設備與系統中的分散性資源，提高資源利用效率。

二、智慧土肥技術構成

（一）獲取感知技術

農業生產過程中的獲取感知技術即針對不同類型的農業對象，及其各自的生產過程，實現信息實時采集整理的方法。其中不同種類的農業對象包括農產品、環境和動植物信息等，生產過程是指農產品的流通、儲存、生產等內容。智慧土肥中把目標農田當做是傳感節點，在其中范圍領域內設置傳感器，對土壤中的養分含量、濕度、溫度信息和環境監測數據，包括作物生長狀態、風速光速等因素進行全面監測，隨后利用網絡節點將相關信息準確、及時地傳送出去。

（二）信息傳輸技術

利用激光掃描器、全球定位系統、射頻識別等終端設備，參考約定協議，即數據轉換方式和傳輸格式，將監測對象和網絡聯系起來，促進實現信息通訊與交換，對農田進行智能監控管理、跟蹤、定位。在現代化農業發展過程中，物聯網技術已經成為農業生產過程的技術支撐。

（三）智能決策控制

智能決策控制是以模型、知識、標準、數據為基礎對農田生產信息進行智能處理與控制決策，比如智能設備控制系統、模型控制、專家控制、時序控制等。將所有采集到的數據信息匯集到節點位置，隨后由智能系統分析相關數據，結合農作物生長過程中的用肥規律、成長特點以及管理者預定目標，明確某一區域中的施肥方案，輔助生產者科學投放生產資料，促進耕地資源的有效利用，推動農業生產實現精準化管理。

（四）服務云系統

服務云系統即以云計算和網絡為平臺進行數據采集、管理、整合、存儲等。其中涉及到的數據信息包括網絡用戶交互數據、原始感知數據等，比如用戶提問、交易信息、用戶信息、對話內容、注冊信息、瀏覽器記錄等。通過深入挖掘上述信息數據，掌握用戶具體行為，實現精準化管理，為用戶提供針對性服務，提高決策科學性。

三、智慧土肥的發展前景

（一）農田智能服務與遠程控制

通過3S，即GIS、RS、GPS等技術對農田生產中的各種信息進行全面監測，并建立起作物種植空間分布、土壤狀況、種植自然環境等數據庫，獲取尺度不同的基礎農田時空信息。在全面采集信息后，針對農田中的病蟲害狀況、作物苗情、土壤墑情等發展趨勢實施準確預測和模擬分析，隨后利用平板電腦、PC、手機等網絡應用終端和信息發布系統保持暢通的聯系狀態，促進實現技術服務與生產的實時反饋交流，對農田決策進行優化指導，遠程控制各項生產設備，智能調控生產流程，促進農田資源的合理分配與充分利用。

（二）耕地質量智慧管理

耕地質量主要體現在生態價值、產銷質量和生產能力等方面。對農田進行智慧管理是通過分析農田監測得出的評價結果，包括環境動態監測指標、生物指標、物理指標和土壤營養狀態指標等，通過分析相關監測結果可以對耕地的質量變化進行有效監測，提前發現耕地中的質量退化問題，根據其實時變化趨勢，進行有效預警，幫助管理人員在第一時間提出有效解決方案，進行合理調控。比如在發現農田土壤中的有機質成分降低時，需要利用分析模型研究具體原因，并準確預測農田發展前景和下降幅度，制定有效的解決方案，評價實施結果。

（三） 農田水肥管理

結合不同環境、不同成長階段中，不同種類農作物對于水肥的實際需求，動態控制水肥的使用狀況。通過自動化監測技術、智能控制設備、設施控制技術、水肥需求建模、農作物成長監測等，對農田中的水、土壤和肥料進行統一控制，滿足農作物生長需求，提高資源利用效率，實現節約、高效、精準、自動化管理，尤其是水肥的精準化管理擁有廣闊的發展前景。

（四） 輔助整體決策

創建以大數據技術為基礎的分析模型，針對市場信息、行為模式、環境感知、土肥監測等數據信息實施建模分析，為管理人員進行宏觀決策提供有效參考。利用人機交互功能比較、分析并提供參考方案，通過智能支持提高決策科學性。決策支持系統由參考案例、工具庫、模型庫和知識數據庫等構成，能夠輔助決策，為農業可持續發展提供科學依據。

（作者單位：061001 河北省滄州市運河區農業農村局）