智能農業技術在作物種植中的應用與前景

摘要：農業作為國家的基礎產業，其現代化發展至關重要。傳統農業生產方式面臨資源利用率低、生產效率不高和人力成本上升等問題，而智能農業技術以物聯網、大數據、人工智能等作為支撐，能夠實現農業生產的精準化、智能化和自動化。本文旨在深入探討智能農業技術的基本概念、分類，詳細分析其在作物種植各環節的應用，并對未來發展趨勢和前景進行了展望，以期為農業現代化發展提供理論支持和實踐參考。

關鍵詞：智能農業技術；作物種植；應用與前景

智能農業技術是農業生產模式創新的催化劑，力求借助高科技手段，達成農業生產的精細化管理與高效化的目標。本文集中分析智能農業技術在作物種植中的應用及其前景展望，技術整合引領農業全鏈路升級步伐，市場發展前景看好。現階段遭遇技術精度有限、應用成本高昂及數據流通不暢的困境，必須打造政產學研用協同創新體系以推動進步。

1 智能農業技術的基本概念

1.1 智能農業技術的定義

智能農業技術是以現代信息技術為技術核心支撐平臺，采用傳感器、自動化裝置及云計算等現代技術組合，實現農業生產全流程的精準感知、智能決策與自動化技術。打造現代農業生產模式，目標核心是依托數據驅動途徑實現資源配置的優化，提升生產效能，降低資源消耗量級，促進農業向可持續化及集約化路徑過渡。

1.2 智能農業技術的核心要素

1.2.1 信息感知與互聯技術

以物聯網技術為基礎，采用土壤濕度傳感器、氣象監測設備與作物生長攝像頭等終端進行配置，實時搜集農田環境參數與作物信息。信息借助無線通信網絡傳輸至云端，構建起農業生產全流程的數字化映射，為后續決策提供數據支撐和數據基礎。

1.2.2 數據分析與智能決策系統

采用大數據技術與人工智能算法，對龐大農業數據集進行整理、分析與構建模型，運用機器學習技術對歷史氣候與作物產量之間的關聯性進行深入分析，預估病蟲害風險并構建防治措施體系。結合GIS及遙感資料，采納差異化的灌溉施肥方案，系統可對專家經驗進行模擬性再現，實現決策模式從經驗主導向數據主導的過渡。

1.2.3 精準執行與智能裝備

涵蓋無人駕駛農業機械、自動化灌溉設施以及智能化溫室等硬件設施，集成GPS與視覺導航的機械可實現自主式耕作路徑規劃。土壤濕度條件適宜的情況下，變量播種機動態調整播種密度，實現精準播種。以多光譜成像技術為手段，無人機識別作物脅迫區域并實施精準化施藥。這些設備依托邊緣計算與云端指令實現協同，實現感知-決策-執行全流程閉環。

2 智能農業技術的主要分類

2.1 物聯網技術

物聯網技術是智能農業的底層支撐，借助傳感器、通信模塊及智能終端的聯合，構建農業生產全流程的數字化監控體系，該系統的主要功能涵蓋環境監控、遠程操作以及數據追蹤。例如，安裝土壤濕度傳感器及溫濕度監測設備能夠即時收集農田環境相關數據（例如CO2濃度、pH），數據流經低功耗廣域網后上傳至云端信息處理中心。針對設施農業，物聯網技術在智能溫室的自動調節中發揮核心作用，依據光照強度變化自動實施遮陽簾的開啟與關閉，或運用水肥一體化設施實施按需養分補充，大幅降低人工干預的經濟支出，物聯網異構設備間的協作及其數據互通性探討，正引領農業從粗放型管理向標準化和集約化模式轉變[1]。

2.2 傳感器技術

三大領域——環境感知、生理監測與設備聯動，均為傳感器技術的應用范疇。土壤電導率檢測設備能夠對土壤肥力分布進行評估，運用多光譜傳感器，可實現對作物葉綠素含量的檢測，進而評估其營養狀態，氣象站對風速及降雨量等氣象要素進行采集以輔助種植決策。畜牧產業范疇，動物所佩戴的智能項圈可實時追蹤體溫及活動量等參數，實施疾病風險的早期預警，以呼吸頻率的異常現象為依據，對牛群的健康狀況進行監測。此外，傳感器與執行裝置的協同作用顯著提升了運作效能，土壤濕度傳感器激活，實施按需灌溉策略，與傳統灌溉技術相比，節水效果增加30%以上，高精度與低功耗相結合的傳感器技術構成了數據驅動決策的基石，對系統可靠性與響應速度的提升具有顯著推動力。

2.3 人工智能技術

人工智能賦予農業系統自主決策與學習進化能力，主要應用于圖像識別、預測優化與知識管理三大領域。卷積神經網絡（CNN）可分析無人機拍攝的作物圖像，精準識別病蟲害區域（如銹病斑塊識別準確率達95%以上），并生成靶向施藥方案。知識圖譜技術整合種植經驗與科研數據，構建農業專家系統，為農戶提供個性化建議（如根據土壤類型推薦抗逆品種）。AI技術將碎片化經驗轉化為可復用的知識資產，推動農業從“試錯式”管理向科學化決策躍遷[2]。

2.4 無人機技術

無人機實現了高效監測與精確執行的雙重特性，作為智能農業領域核心的空間作業載體。該技術的關鍵應用領域為遙感測繪、變量作業及應急響應：裝備有高分辨率相機與激光雷達，可產出厘米級精度的農田三維地形圖，探討地形對灌溉均勻性影響的評估體系優化。依托處方圖導航途徑，無人機實施差異化農藥噴灑作業，針對蟲害高發地帶，無人機自動實施藥劑噴灑密度的提升，與傳統的施藥方式相較，農藥用量降低至40%，在災害應急場合，無人機可迅速對受災區域進行勘查活動，采用GIS系統對搶收路徑進行布局，將損失評估時長縮短至數小時以內，通過多光譜成像技術，可實現對作物受脅迫區域的識別，促進實施精準施肥與灌溉作業，無人機技術突破了傳統農業機械的地面限制壁壘，顯著提升了農業生產的空間覆蓋廣度與迅速響應。

3 智能農業技術在作物種植中的應用分析

3.1 智能灌溉技術提升作物種植的水資源利用效率

智能農業技術中的智能灌溉系統，采用物聯網傳感器、大數據分析及自動化控制技術進行升級，顯著提高了作物種植的水資源利用水平。依托土壤濕度傳感器及氣象監測設備，系統實時搜集環境資料，綜合作物需水模型及歷史生長數據集，制定實時動態灌溉方案。例如，直接將水分輸送到作物根部的滴灌與微灌技術，減少水分蒸發及流失，與傳統的漫灌方法相較，節水效果為30%～50%，同時該系統實現了對灌溉與施肥的精確量度與科學調控，實現水肥協同作用模式，在豆類及蔬菜作物中推廣實施，產量增長，肥料利用效率增長，此類技術與氣象預報數據相結合，預先在降雨前自動實施灌溉暫停，有效降低資源浪費率。

從實際應用成效的實證考察角度，自我國普及智能灌溉技術階段，我國實施的高效節水灌溉面積已達到0.2億hm2以上，我國農業用水總量在保障糧食安全的前提下實現下降。案例實證分析表明，在溫室大棚中實施物聯網智能灌溉系統方案，水資源的高效利用水平比值可達85%以上，與傳統灌溉模式相較，節水效果增至40%；大田作物分區灌溉依賴LoRa無線傳感網絡技術實施，年節水量實現60 m3/667 m2之成效，在邊緣計算及數字孿生技術進步的助力下。未來灌溉系統將采用更為細致的動態優化手段，為農業可持續發展奠定關鍵技術支撐基礎。

3.2 智能施肥技術實現作物精準營養供給

智能農業技術在作物種植中實現精準營養供給的核心在于多維度數據整合與動態決策系統。通過物聯網傳感器網絡實時采集土壤養分（氮磷鉀含量、pH）、環境參數（溫濕度、光照強度）及作物生理指標，結合機器學習算法分析歷史種植數據和實時監測結果，構建作物生長需求模型。例如，北京市農科院研發的智能施肥系統，采用深度強化學習技術，能夠根據玉米拔節期、灌漿期等不同生育階段的營養需求差異，動態調整氮磷鉀配比，使肥料利用率提升至65%以上。系統還通過GPS定位實現田塊級施肥處方圖生成，配合變量施肥機實現厘米級定位精準投放，較傳統經驗施肥減少20%～30%肥料浪費。

該技術在應用層面形成閉環管理，涵蓋“監測-決策-執行-反饋”全鏈條。水肥一體化系統將肥料溶解于灌溉水，通過滴灌帶精準輸送到作物根部，結合土壤墑情傳感器實時調節灌溉量，既避免養分淋失又節約水資源。在設施農業中，環境控制系統能聯動CO2濃度監測設備，當檢測到光合作用效率下降時自動啟動液態碳肥補充，使番茄果實糖度提升1.2～1.5度。實踐表明，該技術使小麥畝產增加15%的同時減少面源污染風險，推動農業向資源節約、環境友好的方向發展。

3.3 智能病蟲害防治技術保障作物健康生長

智能農業技術在作物病蟲害防治中的應用已形成多維度的技術體系，通過“監測—預警—防治”全流程的智能化重構，顯著提升了作物健康管理水平。在監測預警層面，依托物聯網傳感器網絡可實時采集土壤溫濕度、空氣環境、作物生理特征等數據，結合無人機航拍與衛星遙感技術實現農田多尺度監測。例如，搭載高光譜成像設備的無人機可識別葉片葉綠素含量異常、病斑分布等早期病蟲害特征，通過人工智能算法（如卷積神經網絡）在15 s內完成病害類型識別，準確率達92%以上。

在精準防治階段，智能技術使化學防治邁向生態調控的升級階段，智能施藥系統采用機器視覺技術，對病蟲害發生區域進行精準探測，采用變量噴霧技術，農藥利用效率提高40%，與傳統的施藥方式相較，藥劑消耗量降低。尤為引人注目的是生物防治技術的智能化進展，采用昆蟲行為學原理研制的性信息素誘捕器聯網技術，實時跟蹤害蟲種群數量并自動投放赤眼蜂等天敵生物，應用此技術于番茄溫室，蟲害發生率降低至58%。該技術有效促進了作物生長的健康發展，減少化學農藥使用35%，對農田生態平衡維護起到關鍵性正面作用，引領農業發展走向綠色可持續路徑[3]。

3.4 智能溫室環境控制技術優化作物生長環境

智能農業技術在溫室環境調控中實施，借助多維度數據收集與動態調節，實現了作物生長環境的精確調節及維護。依托物聯網傳感器網絡，該系統實時監測溫室內的溫度、濕度、光照強度、CO2濃度及土壤濕度等關鍵參數，采用機器學習算法對歷史生長數據實施深度學習處理，建立作物生長模型及環境調節機制。借助紅外溫控模塊，實現遮陽系統與通風設備的協同控制，維持晝夜溫差在±2℃的恒定值，結合光合作用強化型LED照明技術，大幅提高番茄等作物的光能利用效率。在水肥管理環節，土壤電導率監測裝置與滴灌系統相輔相成，實施氮磷鉀元素配比的精確輸送，與傳統灌溉技術相較，節水效率提高40%以上，技術突破有效降低了溫室環境參數波動幅度75%，構筑了作物生長的近似理想化生長環境。

該技術體系在應用實踐中展現出顯著效益。通過CO2濃度智能補償系統，茄果類作物的光合效率提高25%，結合病蟲害預警模型對溫濕度閾值的動態調整，使農藥使用量減少60%。當前技術正向多模態融合方向發展，5G網絡支撐下的數字孿生系統可同步模擬12種環境變量交互影響，通過強化學習算法在72 h內完成傳統需3個月的環境參數調優實驗。隨著邊緣計算設備的普及，未來溫室控制系統將實現毫秒級響應，配合光伏儲能裝置形成閉環能源管理系統，推動設施農業向零碳化方向演進。

4 智能農業技術未來發展趨勢與前景

4.1 技術發展趨勢：多技術融合驅動農業全鏈路升級

智能農業技術的核心在于物聯網、大數據、人工智能等技術的深度融合。通過物聯網傳感器實時采集土壤墑情、作物長勢等數據，結合人工智能算法進行病蟲害預測和生長模型優化，可實現精準施肥、智能灌溉等場景應用。未來，區塊鏈技術將強化農產品溯源可信度，5G網絡支撐農機協同作業，而深度學習模型將突破復雜農田環境的識別瓶頸。技術融合不僅提高生產效率，更推動農業從經驗驅動向數據驅動轉型。

4.2 市場前景：萬億級產業鏈重構與消費需求升級

中國智能農業市場規模預計2027年可以達到1 214億元，產業鏈正從設備層向服務層延伸。上游智能裝備領域，濰柴雷沃通過遙感技術實現農機作業軌跡優化，降低15%燃油消耗；中游數據服務商構建農業大數據平臺，支撐種植決策；下游電商渠道則通過供應鏈數字化縮短流通環節。消費端需求呈現兩極化：規模化農場追求全流程自動化，如牧原集團6層智能豬舍實現養殖密度翻倍；中小農戶則傾向輕量化SaaS工具，如“智慧蛋雞”平臺覆蓋162個養殖控制點。市場擴容同時催生農業金融保險、碳匯交易等衍生業態。

4.3 政策支持與挑戰：系統性扶持下的生態構建難題

國家政策已形成“專項資金+標準體系+試點示范”的組合拳。中央財政設立智能農業專項基金，浙江等省份通過“鄉村大腦”整合17個部門的涉農數據，而《農業現代化智能種植技術推廣策略》明確將物聯網列入重點補貼范疇。但實踐層面仍存在三大矛盾：技術研發端，國產傳感器精度較國際水平低20%；應用落地端，小農戶數字化改造成本高達畝均500元；生態協同端，62%的農業數據因標準缺失無法跨平臺流通。破解之道在于構建“政產學研用”協同機制，如海南自貿港通過政策特區吸引AI企業參與農業創新。

總之，隨著科學技術的蓬勃發展，智慧農業技術已廣泛應用于農業生產的各個領域。傳統的塑料大棚主要依靠人工來維護，包括人工檢查、人工施肥，且不定期對大棚內土壤水分、溫度等進行檢測，浪費人力與物力，且效率不高。因此，在農業生產中引入智慧農業技術，不僅可以提高工作效率，又可以提高作物產量。

參考文獻

[1] 常立芬.農業智能化技術在精準農業中的應用[J].農業工程技術，2023，43（35）：69-70.

[2] 林珊珊.農業科技在現代農業生產中的應用與發展[J].農家參謀，2024（32）：12-13+40.

[3] 張國旭，王振輝，張慧穎.基于物聯網技術的智能農業大棚研究[J].信息與電腦（理論版），2018（7）：37-39.