张峰（山东省济南市莱芜区牛泉镇人民政府，山东 济南 271124）

智慧农业主要是借助于计算机网络技术、物联网技术、3S技术、无线通信技术、人工智能技术对农业生产全过程进行有效控制。尤其在棉花生产管理当中，智慧农业系统在提高灾害预警、农作物病虫害诊断、远程监测控制等方面发挥着至关重要的作用，因此，在这一背景之下，中国的棉花产量也呈现出逐年上涨趋势，棉花生产管理绩效也稳步提升。

1 智慧农业的应用技术类型

1.1 人工神经网络技术

人工神经网络是一种模仿动物神经网络的行为特征，而进行分布式并行信息处理的算法数学模型，该技术具有超强的数据运算能力与自我适应能力，在构建数学模型时，对样本的要求较低，并具有较高的监测精度。人工神经网络技术在棉花生产管理中的应用，能够快速准确的识别出每一棵棉花植株的表象特征，同时，对耗水量、需水量、需肥量以及病虫害类型进行精准识别与预测，进而对改善棉花质量、提高棉花产量起到积极的促进作用。

1.2 大数据技术

大数据技术具有数据海量化，数据分析精准化的特征，应用该技术可以对棉花生产与管理过程中产生的各种数据进行收集与筛选，然后将这些数据统一存储在数据库当中。比如外界温度数据、降水量数据、光照数据等，系统通过对这些数据的分析比对，能够精准判定出棉花的长势，以及棉花作物的可能产量，进而为棉花的田间管理提供重要的参考数据[1]。

1.3 物联网技术

物联网技术是以互联网为基础，利用智能传感系统使人与物品或者物品之间实现信息交换。在棉花生产管理中，应用物联物技术可以对棉花作物的生长态势进行全程跟踪监测，而这一过程无需人工介入，只需要操作人员在系统操作终端对棉花的生长信息、需水信息、病虫害信息进行监测，并通过监测结果及时采取有效的解决措施。因此，该技术在促进棉花作物的健康成长方面起到决定性作用。

2 智慧农业在棉花不同生产管理阶段的应用效果

2.1 播种阶段

棉花播种阶段涉及选种、土壤成分检测、灌溉耗水以及播种等内容，在选种时，应当结合当地的气候条件与土壤条件，科学选择棉花良种。该阶段可以利用人工智能技术来快速和精准识别棉花种子的品相。比如利用X射线图像对种子的内部结构进行扫描探测，通过这种方法可以判定种子的外表面与肌理是否存在操作，胚的发育情况是否良好，进而挑选出发芽率较高的优质品种。在检测土壤成分时，可以通过GPS技术对需要检测的地块进行精准定位，然后利用便携式土壤水分检测仪以及神经网络技术对土壤含水量、pH值以及含氮量等指标进行检测，以确定该地块的土壤是否具备播种条件。在分析灌溉耗水情况时，可以运用大数据技术与云计算技术对棉花的需水量进行精准计算，这样能够避免过量灌溉或者灌溉不足情况的发生。在播种阶段，可以借助于GPS全球导航系统确定棉花种子的播撒区域，然后利用无人机实施精准播种，这种方法不仅可以减少大量的人工成本，同时，也能够有效控制棉花种子的播撒精度。

2.2 棉花生长与田间管理阶段

在棉花生长过程中，技术人员可以利用物联网中智能传感器以及大数据技术，通过收集的棉花需水信息、养分信息、病虫害信息，构建一个数学模型，然后借助于这一模型来观测棉花的生长状况。比如以病虫害监测为例，当监测信息反馈给系统终端后，系统通过大数据技术对其进行分析处理，然后通过与专家数据库信息的比对，可以准确判定出病虫害类型与发展趋势，进而及时启动病虫防治预案。在田间管理阶段，主要包括植株灌溉、施肥、病虫害治理、除草、采收等内容。比如在田间除草阶段，技术人员可以利用高光谱成像传感器对棉花周边地块的杂草生长情况进行监测，然后确定杂草生长区域，利用这种技术的监测准确率能够达到85%以上[2]。

2.3 棉花作物质量检验阶段

当棉花采收以后，需要对棉花质量进行检测，检测指标包括异性纤维的含量以及杂质的含量。在这一阶段，技术人员可以利用智慧农业当中的建模技术，并结合机器视觉系统，对棉花作物中的杂质与异性纤维进行自动识别，当确定杂质与异性纤维的含量后，广大棉花种植户能够在短时间内将棉花与杂质彻底分离，因此，利用这种技术既可以提高生产工作效率，而且也能够节省大量的人工成本。

3 结语

通过对智慧农业在棉花生产管理中应用效果的分析可以看出，棉花的产、种、收阶段都可以应用智慧农业系统中的各种先进技术，这些技术不仅仅在提高产量与质量方面表现出了优越性，同时，在改善土壤环境、提高棉花植株抵御能力、促进棉花健康茁壮生长等方面，也具有重要的现实意义。因此，农业科技人员以及广大棉花种植户应当始终秉持与时俱进的态度，不断对智慧农业涉及的先进技术进行改良与创新，进而帮助棉花种植户实现经济效益与社会效益双丰收的愿景。