文|齐明 沈阳军区直属农副业基地管理局/宋良图 中国科学院智能机械研究所/齐清文 中国科学院地理科学与资源研究所/蒙继华 中国科学院遥感与数字地球研究所

东北地区机械化条件下的精准农业工程实践

文|齐明 沈阳军区直属农副业基地管理局/宋良图 中国科学院智能机械研究所/齐清文 中国科学院地理科学与资源研究所/蒙继华 中国科学院遥感与数字地球研究所

东北地区是我国粮食主产区，近几年通过引进国际上先进的大马力农业机械，已经基本实现了农业机械化生产，奠定了发展规模化大农业的基础。但目前东北地区普遍存在的问题是，在引进国际上先进的大马力机械的同时并没有引进或建立一套相应的精准农业技术体系，当前的农业生产依然施行的是机械化条件下的粗放管理模式。如何发展精准农业，发挥大马力机械的优势，是东北地区现代农业发展的重要研究课题。

一、精准农业系统概述

现代农业的高速发展，除了依靠品种更新和耕地面积的扩大外，主要是通过化肥、农药等化学品和矿物能源的大量投入获得的。由此带来的水土流失、土壤生产力下降、农产品和地下水污染等生态环境问题，已经引起了全社会的广泛关注，也由此推动了农业可持续发展和精准农业技术研究和应用。精准农业是在现代信息技术（RS、GIS、GPS）、作物栽培管理技术和农业工程装备技术等一系列高新技术的基础上发展起来的一种新型的现代农业生产形式和管理模式，其核心思想是对田块划分为更小的网格单元，以网格为单位，获取农田网格小区作物产量和影响作物生产的环境因素实际存在的空间和时间差异信息，通过分析影响小区产量差异的原因，并依据农业知识、经验和模型，制定网格级的农艺管理方案，对作物栽培管理实施定位、按需变量投入的管理模式，改变传统农业大面积平均投入的资源浪费做法，最终实现均衡增产。精准变量作业包括精确变量播种、施肥、喷洒农药和精确变量灌溉等作业环节。

精准农业系统是一个多模块综合的应用系统，主要是通过研究快速高效获取农业信息的方法、建立用于农业精准管理的决策系统和模型，开发农业作业机械智能控制装备，最终满足农业生产的现代管理要求。

二、东北发展精准农业的意义

东北地区是我国粮食主产区，国家发改委和农业部2010年11月联合下发《关于加快转变东北地区农业发展方式建设现代农业的指导意见》提出：到2015年,东北地区粮食综合生产能力稳定在1亿吨以上，农业科技进步贡献率达到60%；到2020年，东北地区农业土地产出率、资源利用率和劳动生产率达到发达国家水平，现代农业发展取得显著成效。为实现这一目标，需要大力推进农业信息化，发展数字农业、精准农业、智能农业。近年来东北地区以大力提升农业机械化水平为突破口，推进现代农业的跨越式发展。以黑龙江省为例，2012年全省农业综合机械化水平已跃上90%台阶，达到91.67%，位居全国第一。全省农机总动力达到4552.9万千瓦，大马力、高性能拖拉机增幅尤高，全省100马力以上拖拉机已达20104台，同比增长21.8%。全省耕地机械化程度已达98.8%、播种机械化程度已达94.1%、收获机械化程度已达70.1%。农业机械化的快速发展为东北地区的规模化大农业发展奠定了坚实的基础。

目前东北地区通过引进国际上先进的大马力农业机械，实现了农业机械化生产,在此过程中东北农业普遍存在的一个问题就是在引进国际上先进的大马力机械的同时并没有引进或建立一套相适应的精准农业技术体系，因此当前的农业生产依然施行的是机械化条件下的粗放管理模式。如何在机械化条件下实现技术上可行、经济上有效的精准作业管理模式，是当前现代农业发展的重要研究课题。

三、精准农业试验基地的基本情况

为了分析东北地区现行生产条件下实施精准农业的必要性，试验选择黑龙江省嫩江县双山镇某农场作为试验基地。首先对试验基地特定地块进行网格划分，建立农田网格数据库（全球唯一编码的1秒级19米×19米网格），再采集网格级的各项农业基础数据，然后在GIS平台上对各项农业因子进行叠加分析、空间统计和计算，以分析该网格分辨率基础上的空间差距性。

对农场内田块级的土壤养分监测结果表明，不同田块之间的氮、磷、钾含量存在着明显的差异，其中氮的最高含量和最低含量之间相差2.22倍，磷含量的最高与最低之间相差16.36倍，钾含量的最高与最低之间相差2.99倍。

农田内部同样也存在着明显的微地形、土壤质地和土壤肥力的差异性，造成作物长势和产量等指标的明显差异。如图2所示，以某一试验田地块19米×19米网格尺度上的测试结果：地势是东南低、西北高，东南部生物量在全地块最低，而西北部地势较高，生物量较高，可看出每个单因子存在着明显的空间差异。

通过农田土壤养分监测和作物生长情况的空间差异分析，可以看出无论是不同的地块还是同一地块内部，都存在时空差异性。因此，忽视这种差异性而不加区别地按同一种模式进行农业作业管理是不科学的。发展精确农业，其核心思想就是根据精确定位测得地块内各小区影响作物生长的环境因素的空间和时间差异性信息，分析影响小区作物产量差异的原因，根据小区作物的不同需求，精确投入种子、肥料、农药等，以获得最佳产出，同时避免因对农田的盲目投入所造成的浪费和过量施肥、施药造成的环境污染。

图1 遥感监测农田有机质含量差异

图2 网格化的田块生物量空间分布

四、精准农业系统集成方案

精准农业系统集成主要是针对示范基地进口大马力作业机械精准作业需要，通过集成应用遥感技术和多种感知技术，实现在线检测农田土壤养分，获取农田小区作物产量和影响作物生产的环境因素实际存在的时空差异信息，建立农业决策模型和农田网格变量处方图，研制智能控制系统和装备，对示范基地试验区作物实施定位、按需变量投入的精确管理模式。精准农业系统主要包括以下几部分。

1.土壤信息感知系统

精准农业离不开信息获取传感器及其系统，研制适合精准农业技术的传感器及集成系统是实现农业现代化的基础。目前直接能用于精准农业的多种主要土壤元素集成检测传感器在国内还未见报道。而对于精准农业的量化作业则需要一种多元素的在线快速检测系统，与其他信息获取方法配合使用，提高检测精度和效率。因此机载土壤多元素移动检测平台，是精准农业技术体系的基础配置。此外，卫星遥感在大规模农田信息高效获取方面具有独特优势。通过发展多源遥感数据的融合技术，以满足精准农业在农田开展实时监测的需要，在时间、空间与光谱维上提供了满足精准农业应用的数据。利用卫星遥感监测技术可高效进行农田播种适宜性评价、作物长势监测、作物养分状况评价、土壤养分监测、作物成熟期预测等决策分析。

2.基于GIS的高分辨农田网格处方图生成系统

精准农业系统的农田差异信息需建立网格级农田数据库进行数据管理，在此网格数据库基础上开发网格级变量作业处方图生成系统，与农业决策模型嵌合，制作变量施肥作业处方图，是进行变量控制的关键环节。农田网格数据库用于管理农田肥力、产量、高程等数据。在此基础上，利用GIS平台(Geographic Information System,地理信息系统)开发网格级变量作业处方图生成系统，与各种农业决策模型嵌合，制作变量播种、施肥和施药作业处方图，为变量控制系统提供变量作业控制指令。

3.大马力农机变量控制系统

变量施肥机械主要是集成车载变量控制系统、GPS、变量执行机构，根据农机作业时所处的不同田间位置，按要求自动调节农业肥料投入量。变量作业目标是根据不同地区、不同土壤类型和产量水平，将氮、磷、钾等主要土壤养分肥料进行科学配方，实现节本增效。

五、精准农业系统存在问题和思考

精准农业是在现代信息技术、作物栽培管理技术和农业工程装备技术等一系列高新技术基础上发展起来的一种新型的现代农业生产形式和管理模式，精准农业系统是一个多学科交叉融合的复杂应用系统。包括信息感知、信息处理和智能装备几个部分构成，信息感知是基础，信息处理是关键，而智能装备是则是最终实现手段。从目前的精准农业工程实践来看，仍有若干关键瓶颈制约着精准农业的应用和发展。

1.多源信息的融合问题

信息获取是精准农业的基础，通过各种传感器如激光光谱土壤成分传感器、近红外光谱土壤养分传感器获取的土壤成分数据、通过大型收获机械的谷物流量数据（产量信息）以及通过卫星遥感监测的作物生长发育信息等不同来源的信息，需要进行融合分析，互相补充、相互验证，以提高信息获取的精度。如土壤的近红外吸收光谱，获取有机质、全氮含量等土壤肥力参数；激光诱导击穿光谱传感器系统采用激光激发土壤中元素的原子光谱，获取不同位置处土壤的营养元素含量、重金属含量等数据；卫星遥感获取的大面积的作物长势、生物量等信息。这些信息通过融合可全面获取精准作业管理所需的各种数据。

2.信息处理与决策建模

决策分析是变量作业的核心，变量投入技术是变量作业技术的重要环节。在获取各种农业基础信息的基础上，需要农业技术专家与系统开发人员一起设计农业科学试验：（1）研究农田空间属性的差异性，构建地理信息系统；（2）研究作物的生长过程以及养分需求，构建作物生长模型系统；（3）构建土壤养分专家决策分析系统，根据土壤养分含量做出决策并生成施肥处方图。

3.进口大马力机械的控制装备配套问题

目前东北地区的主流大马力作业机械则是以引进美国约翰迪尔系列农业机械为主，其系统自成体系、集成度高，控制体系复杂，针对此机械研制精准作业变量控制系统意义重大，同时也是一项具有很大挑战性的工作。针对主流农机作业的变量需求，研制大马力机械变量控制装备，要求在不破坏原有机械架构的前提下，外加精准作业控制机构，与原有机械控制系统进行嵌合。这是开发精准农业系统，发挥进口大马力机械生产潜力的技术实现途径。