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1、- 1 -Vegetables 2017.4业界观察编者按 ：2017年中央一号文件指出：加强智慧农业科技研发和实施智慧农业工程，推进农业物联网试验示范和农业装备智能化。新时期，在中国现代农业高速发展过程中互联网与农业深度融合。智慧农业是农业信息化的重要组成部分，贯穿农业生产整个流程。本期业界观察将从智慧技术、智慧农资、智慧休闲、智慧流通4个版块对智慧农业的涵义、发展现状进行分析，介绍先进技术、模式和企业，在剖析问题的基础上，提出了推动智慧农业发展的对策 。智慧农业的概念是由智慧地球这一概念衍生而来。2008年 IBM公司首次提出“智慧地球”概念。之后，智慧概念被广泛采纳应用，基于这一全新的理
2、念，结合具体的领域和行业特征，衍生出了很多领域，如智慧交通、智慧城市、智慧政府等，智慧农业正是在这种潮流下应运而生。在农业应用领域，智慧农业可细分为智慧管理、智慧生产、智慧组织、智慧科技、智慧生活等多个方面1，此外，从自动化和智能化的角度，还可进一步衍生出智能设施农业、智能农情、智能市场管理等系统2。我国已进入传统农业向现代农业加快转变的关键阶段3，但是，我国是人口众多而耕地严重不足的国家，农业机械化综合水平尚较低，在农业生产领域，电子、计算机和信息等现代技术的应用还远未普及，由于耕地面积不断减少和环境主 持 人 ：刘 艳 鹏 、陆 静 雯恶化，依靠品种改进，大量投入劳动力，大量施用化肥等传统
3、手段来提高农业产出的方法已经不再适用，农业发展需要更智慧的技术来打破传统农业面临的资源与环境困境。智慧型现代农业可使土地实现充分的科学利用，可节省时间和资源，提髙工作效率，实现农业精细化、高效化、绿色化发展。因此，发展智慧农业在许多国家已经成为一种共识，具有长远和现实意义4-5。目前，随着农业4.0时代的到来，以互联网、移动互联网、物联网、云计算等技术为代表的现代信息技术，正向着数字化、网络化、智能化的方向发展，为我国农业现代化建设提供了强有力的工具。通过“互联网 +” 农业的模式，将现代信息技术与传统农业产业结合，通过网络将农业的各种要素整合起来，提高农业的智慧水平，是突破资源与环境对农业发
4、展制约的创新思维。智慧农业技术助推农业创新发展，引领农业新未来孙忠富，马浚诚，褚金翔，杜克明，郑飞翔（中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，北京100081）板 块 一 ：智 慧 技 术智慧农业技术是现代信息技术与农业深度融合的产物，已逐步成为农业发展的最重要趋势和显著特征。物联网、大数据、云计算是智慧农业技术的三大法宝，近年来已经成为农业领域关注的焦点，各界学者纷纷研究其在各自领域的用武之地，而当其遇上蔬菜产业，会产生怎样神奇的组合呢 ？让 我 们 一 起 来 看 一 看 吧 ！基金项目：基金项目：国家自然科学基金项目（31401280）；国家重点研发计划（2016YFD03006 06
5、-3）。- 2 -Vegetables 2017.4业界观察因此，智慧农业不仅是农业自身发展的需求，也是现代信息技术与农业深度融合的必然结果。虽然全面实践推广智慧农业尚有一定困难，但在技术密集、规模化程度较高的农业生产领域和规模化、机械化程度较高的地区，已率先开展了智慧农业技术应用，并取得了迅速的发展。1 解读智慧农业的关键技术现代信息技术在农业中广泛应用，如利用物联网全面地感知现场信息，通过大数据智能地分析决策，借助云计算实现精准地应用，进而使农业生产更加高效、绿色。同时，将现代信息技术在传统农业不同领域进行深度融合与应用，产生了一些全新农业领域技术，如农业模型、农业指标体系、基于知识体系的
6、专家系统、生物本体信息等。目前，智慧农业发展涉及的关键技术主要包括如下内容：1.1 基于物联网的农业感知技术，打造智慧农业生产体系通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的温湿度、光照、CO2浓度等参数，利用视频监控设备获取农作物的生长状况等信息，远程监控农业生产环境，同时将采集的参数和获取的信息进行数字化转换和汇总后，经传输网络实时上传到智能管理系统中；系统按照农作物生长的各项指标要求，精确地遥控农业设施自动开启或者关闭（如远程控制节水浇灌、节能增氧等），实现智能化的农业生产。利用RFID 、条码等识别技术，搭建农产品安全溯源系统，实现农产品全流程安全溯源，促进农产品的品牌建设，提升农产品的附
7、加值。组建无线传感器网络，开发智能的农业应用系统，对空气、土壤、作物生长状态等数据进行实时采集和分析，系统规划农业产业园分布、合理选配农作物品种、在线疾病识别和治理、科学指导生态轮作。1.2 基于大数据的农业分析技术，挖掘智慧农业价值源泉大数据技术应用突破了传统分析对于结构化数据管理的限制，继承了统计学的优点，对数量巨大的数据进行统计性地搜索、比较、聚类和分类归纳分析，更多地关注数据与业务间的关联，关注多媒体、海量、复杂数据的挖掘分析和历史相关数据的比较分析。大数据技术在农业中将发挥重要作用，基于当地多年的气象信息、作物与土壤信息、管理信息、市场流通与消费等信息，经过数据统计、案例对比和模式判
8、别等分析，可以提供更加智慧的各类农业服务。在大数据时代，一切与农业有关联的（直接的和非直接的）事物皆为大数据的要素，通过大数据挖掘解释事物发展规律，大数据是智慧的源泉，农业大数据是智慧农业的重要支撑。1.3 基于云计算的数据处理技术，升级农业资源整合平台云计算作为传统计算机技术和网络技术融合发展的产物，具有资源配置动态化、需求服务自助化、资源池化与透明化等特点。云计算体现出来的集约化建设、按需动态分配资源等优势在农业发展中，更适合应用于集约化建设农业共性技术支撑平台。目前，我国有关单位所建设的多级平台系统中，农业企业需要存储和处理农作物养殖和种植数据、农作物生产加工数据、农作物仓储物流流通数据
9、、农作物销售管理数据以及基于数据的监管主题数据、报表中间数据、报表结果数据、应用细节数据等。系统对数据进行分类、加密等处理，同时按照一定的规则实现对于云端和终端数据的动态存储与管理。地县级农业管理部门需要存储和处理农业“四情”监管数据，以及对企业各环节的监管数据、报表数据等。系统对这些数据的处理和企业级的数据处理一样，进行分类加密，部分存储在云中心，部分存储在县级农业部门终端或者设备中。县级平台可以从农业企业访问数据，可以提供数据给省级云计算中心平台。省级农业部门作为云数据中心，处理来源于企业级、地县级的数据，存储和处理例如气象数据、灾情预测诊断及应急反应、农业资源的评估与管理、作物长势预测与
10、估产等数据。移动互联网的普及应用，为云服务提供了更广阔的发展空间，网络覆盖无处不在，集众人智慧于一身，信息服务模式在朝多样化、便捷化、扁平化发展。1.4 信息技术与农业深度融合，催生多种智慧农业技术农业模型、农业知识系统等都是现代信息技术与农业领域深度融合产生的领域技术。农业模型是为研究农业问题的定量规律所建立的数学模型的总称。广义上，农业模型可分为农业生物模- 3 -Vegetables 2017.4业界观察型、农业环境模型、农业技术模型以及农业经济管理模型等6。作物模型如小麦作物模型、油菜作物模型等，是以作物为研究对象，根据农业系统学和作物科学，定量化表达作物生长发育过程与环境和经济因子之
11、间的关系7。作物模型作为农业模型的重要组成部分，在作物栽培决策、产量预测、灾害风险评估等方面已经得到了广泛的应用。农业知识系统包括农业数字化指标体系、生物本体参数，农业数据库等，在农业水平评价、灾害监测，作物长势监测等方面也具有广泛应用。物联网、大数据、云计算等现代信息技术在传统农业中的应用，进一步打破了传统农业所面临的难题，提高了农业生产信息化、智能化水平，优化了资源配置，提高了资源利用效率，充分体现了信息技术核心生产力的作用，也为农民开辟了增收的新途径8。智慧农业是个庞大的系统，或者说只是一个顶层的虚拟概念，其具体实现是由各领域的子系统组成，如智慧设施农业、智慧农情、智慧植保、智慧灌溉、智
12、慧市场管理等子系统。2 智慧农业技术助力蔬菜产业进入智慧时代中国是世界上最大的蔬菜生产国和消费国9，其中，设施蔬菜生产占据了非常重要的地位。截至 2014年底，我国设施蔬菜面积超过380万 hm2，分别占我国设施栽培面积的95%和世界设施园艺面积的80%10-11，设施蔬菜已经成为“菜篮子工程”重要支柱产业之一，由于其产值高，经济效益好，成为了区域经济发展和农民致富的重要途径，也成为了发展现代农业的重要领域。我国物联网在农业种植业中的应用分为大田应用和设施农业，设施农业因具有良好的基础设施水平和配套条件而成为早期智慧农业实践的最佳领域，也是开展智能控制和物联网研究与应用最早的领域12。在蔬菜生
13、产过程中，通过农业物联网技术、大数据技术和植物工厂技术的相互交叉、相互配合，智慧农业高效、优质、节能、环保、智能等理念得到了很好的体现，有力地促进了蔬菜产业由传统耕作方式向智能生产方式的转变，积极推进了蔬菜产业的智慧升级。2.1 物联网为蔬菜生产搭建高效的监控系统农业物联网“感知 -分析 -控制”的三层架构通过全面的感知、智能的分析、精准的控制，为智慧农业应用提供了完整的解决方案，在设施蔬菜栽培中，物联网技术的应用主要体现在：通过各类要素传感器、图像视频采集等设备，采集蔬菜生长环境、蔬菜长势、病虫害等数据信息，通过对这些信息进行智能的分析与处理，为生产者决策提供依据，同时实现终端设备的智能控制
14、。数据采集是物联网应用的最前端部分，目的是获取设施内蔬菜生长的空气环境数据、土壤环境数据、生长数据等。刘渊等13开发了一套精准农业信息感知系统，基于物联网技术，实现了温室中蔬菜生长环境信息的实时感知，经专家系统分析后，可对温室内的多种环境参数进行有效地监测调节。马浚诚等14采用物联网技术，基于传感器感知的环境信息与摄像机监控视频信息，构建了一种面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统，实现了监控视频的智能采集，为进一步识别诊断温室叶类蔬菜病害，提供了数据来源。章铁军等15研究了基于物联网的设施蔬菜生产远程环境控制系统，实现了设施环境数据的实时采集和存储，数据查询与分析，提供环境参数预警及自动
15、控制。获取数据后，通过建立相应分析模型对采集数据进行智能分析处理，从而为生产者决策提供依据，是物联网应用的核心部分。目前，物联网应用中常见的信息分析处理方法包括图像处理、机器学习等。Ma 等16提出了一种基于改进IG 显著性检测和在线聚类的设施蔬菜监控视频关键帧提取算法，实现了设施蔬菜监控视频中包含病害信息的关键帧提取，有效解决视频段中冗余信息对病害信息的干扰问题。Zhou 等17基于图像处理技术，研究了一种甜菜尾孢菌叶斑病监测方法。该方法利用田间实际采集的甜菜栽培视频图像，以支持向量机为分类器，实现了现场环境中甜菜尾孢菌叶斑病的诊断监测。Hamuda 等18基于计算机视觉技术，提出了一种基于
16、HSV 颜色特征与形态学操作的蔬菜植株提取方法，该方法针对田间实际环境中获取的图像，基于HSV 颜色信息来区分蔬菜植株、杂草和土壤，准确率达到99.04%。农业物联网技术在蔬菜栽培各个方面均发挥了关键的作用，具有良好的应用经验。但农业环境相对复杂、干扰较多，进一步拓展农业物联网- 4 -Vegetables 2017.4业界观察技术的应用，需要在确保数据感知准确性的同时，兼顾分析处理方法的准确性、可靠性和易用性、实时性之间的平衡，加强“精准控制”层面的研究，从而形成完整的一体化农业物联网解决方案。2.2 大数据是蔬菜产业的智慧锦囊目前，大数据已经成为现代信息技术发展的必然趋势，随着国家对大数据发展的政策支持力度进一步加大8,19，大数据的发展迎来了前所未有的机遇。农业是大数据应用的重要领域，而大数据是实现智慧农业的技术核心要素。近年来国内一些专家学者开始专注大数据的有关研究和技术系统方案的设计，大数据成为现代农业的热点技术。王勇等20以设施番茄、黄瓜、辣椒、茄子生产为研究对象，通过
