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1、信息技术在水稻生产中的应用 日期：2010-08-20来源：2010字体大小：大中小 上个世纪90年代以来，以计算机技术为标志的信息技术飞速发展，在农业生产和科研上得到了广泛应用，使得传统的农业生产、科研、管理和经营决策不断发生着重大变化。按照王人潮等人给出的定义，信息技术是运用计算机、卫星遥感、地理信息系统、全球定位系统、模拟模型、虚拟现实、人工智能、电子和光电子、光纤通信、磁盘及光盘存储、液晶和等离子体显示，以及信息安全等多种技术和手段，对信息的获取、存贮、处理、通信、显示及应用的技术。目前，信息技术在农业上的应用主要包括信息采集技术，以卫星遥感、地理信息系统和全球定位系统为核心的现代空间
2、信息处理技术，以及模拟模型、虚拟现实、人工智能、多媒体和计算机网络等现代电子信息技术。这些信息技术在农业上的相互集成应用，能够加快农作物优良品种和生产技术的推广和传播，提高农业生产的主动性和效率，使传统的农业管理模式向现代科学管理模式转变。本文将简要介绍一些重要的农业信息技术，特别是在水稻生产和科研中得到应用或者有应用前景的信息技术，包括信息采集技术、专家系统、生产决策系统和3S技术，最后对信息技术在未来的发展趋势作了展望。 l信息采集技术 信息技术科学的理论与方法的实践，首先有赖于客观信息的获取，如农田土壤、气候和作物生长参数，如土壤水分、肥力等参数的快速采集和测量，辐射和温度，作物长势、田
3、间病虫害快速识别与诊断，农产品品质快速测量与分级等。利用最新的信息技术，采用合适的技术标准和信息管理方式，研究和开发可适用于农业生产管理的作物和土壤数字信息采集技术与产品是当前农业信息技术研究的一个热点。 11遥感技术 遥感光谱数据中包含丰富的资源、环境、经济和社会信息，遥感具有波谱探测范围广、空间观测范围广、可快速和定期观测、观测结果客观等特点，因此可以成为水稻生产监测的一种重要的数据获取手段，在水稻种植面积的估算、水稻产量的预测及水稻长势的监测等方面已经得到越来越多的应用，而其中的水稻品质遥感监测是一个重要的而且非常有实用价值的应用领域。水稻的品质，也就是水稻的籽粒品质，是由品种特性和栽培
4、环境共同决定的。稻麦籽粒的主要成分为淀粉和蛋白质，对同一品种而言，淀粉和蛋白质的含量与比例在很大程度决定了稻谷的品质。作物生理学研究表明，籽粒中蛋白质合成所需的氮素的80大约来自开花前植株积累氮的再动员，另外的20则来自开花后植株从土壤吸收的氮素。前者可通过测定植株中的氮化合物含量的变化动态来计算，而后者可以从植株中氮素营养水平反映出来。在利用卫星遥感监测水稻品质的应用方面日本科学家开展得较早，也颇有成效。日本北海道所属的中央农业试验站1992年开始先后利用IKONOS、Landsat、SPOT等卫星影像数据，对北海道空知地区南部长沼町的5千多hm2水稻的籽粒蛋白含量等品质指标进行了多年的研究
5、监测，1997年研究成果开始示范并逐步推广，对长沼町750户农家种植的稻米蛋白质含量进行分析确定，检测稻田的施氮用量，确定适宜收获期，以及生成卫星遥感成图技术指导区域施肥，稻米品质得到了有效提高，全区大面积的稻谷籽粒含氮量由以前的77下降到73，提高了加工大米的品质等级，经济效益也得到提高。特别要指出的是，以往农家所需的水稻生产信息都是技术推广人员通过张贴卫星照片和数据传达到农户手中，而日本从2001年开始建设的e-Japan计划启动后，长沼町构建了覆盖全域的光缆和回路的网络系统“共享网”，极大地改善了通讯网络覆盖狭小的状况，使得即使在农村也可以上因特网，在信息建设上建立了对地域农村发展的信息
6、支持(http：wwwmaoi-netjpnougyounougyouhtm)，当地农户只需要利用“共享网”的“食品口味分析系统”随时可以得到所需要的数据和信息。 另外一个日本应用的实例是日本钻石周刊杂志2005年6月25日报道的日本新泻县长岗市利用美国人造卫星的卫片提高稻米品质。长岗市农协通过红外线对水稻叶子的颜色进行分析。由于水稻叶子的颜色与关系到大米口感的蛋白质之间有密切关系，通过人造卫星的监测，收获前就已经知道了当年的水稻品质。经人造卫星拍摄的卫片按区编号，对各区的土地所有者、耕种者、耕种面积、品种、收获量、大米的味道值、土壤成分以及使用过的肥料等建立数据库，以该数据库为基础，根据遥感
7、卫星监测到的蛋白质含量，把稻米的品质分成7个等级，农协收购大米时依质量高低确定价格，这样不仅帮助当地农民生产优质大米，而且也促进生产好吃大米的积极性。 我国近年来也非常重视利用遥感卫星监测作物品质的研究。国家农业信息化工程技术研究中心在2000年率先在国内开展了利用遥感大面积监测麦田氮素、温度、水分以及病害倒伏等主要指标并预报面粉品质的研究，在北京、河南建立了面向卫星遥感应用示范基点，建立了卫星品质遥感的运行体系，成功的遥感监测了北京和河南周口地区的小麦品质水平与分布，研制开发了面向公众发布作物长势、品质和肥水胁迫等信息的信息发布系统。在863计划生物和现代农业技术领域现代农业技术主题第二批课
8、题(20022005)将“稻麦品质遥感监测与预报技术”研究作为课题立项，国家农业信息化工程技术研究中心和浙江大学、中国农业大学和南京农业大学联合攻关，研究建立基于遥感信息的优化栽培技术体系及预测预报系统，通过对作物生长发育和品质监测调控，促进稻麦品质的优质化生产，期望建立以小麦、水稻光谱资料和其他生物物理参数预测小麦、水稻品质的数学模型，以及小麦、水稻品质主要生化组分与环境因子间特征光谱参量以及生化组分与特征光谱参量间的综合模型，构建完整的小麦、水稻品质光谱数据库，开发出具有监测预报功能和商业化的小麦、水稻品质光谱监测信息系统；研发出运用卫星资料解译稻麦品质的商业化实用技术；同时运用品质遥感监
9、测技术，结合配套的田间规范化管理，建立万亩以上稻麦优质化生产示范基地。在前期工作的基础上，课题组在稻麦品质遥感监测与预报理论设计研究上取得突破进展，完成了稻麦卫星品质遥感的试验设计与数据获取、冬小麦品质遥感的田间试验设计与数据获取；分析了品质形成的机理和影响因素，提出并基本实现了小麦品质的遥感监测原理路线。建立了基于氮素运转规律的小麦品质遥感监测方法、基于胁迫条件的小麦品质遥感监测方法、基于氮积累量和SPAD值的小麦品质遥感方法，初步研究开发了稻麦品质光谱诊断数据库系统、基于3s技术的稻麦品质遥感监测软件系统，模型运转情况良好，并在河南、北京郊区得到初步应用。 12田间信息采集 121现场监控
10、服务器 现场监控服务器(Field Server)是由日本中央农业综合研究中心模型开发研究室研发的，开发目标之一就是利用不断发展的信息技术，使用最新的技术制作最低成本的产品，以支持最新的信息技术或信息服务。现场监控服务器由许多的传感仪(温度湿度日土壤水分叶面水分近红外及距离传感器等)、CMOSCCD相机、超高辉度发光二极管照明、模拟信号处理回路、外部执行机构控制回路、模拟/数字信号变换中央处理器、无线局域网回路、太网集线器、网页服务器等组合成一个模块的小型智能机械手。各现场监控服务器之间由无线LAN相互连接，通过网络实时传输与公开检测数据。连接到现场监控服务器的数码相机可以进行远程控制，可以利
11、用安装到现场监控服务器的光电MOS继电器远程操纵空调等执行构件。自动操作的软件按照一定的时间间隔记录数据，并构建数据库。通过气象数据的中间件(middleware)MetBroker可把现场监控服务器检测的数据连接到各种应用程序。把现场监控服务器放置到各农村及大田的重要位置时，可以得到该地点的实时检测的气象和植物生长数据。各现场监控服务器之间由无线网卡相互连接，通过网络实时传输与公开检测数据；通过内置在其主板的网页服务器(Web Server)可以利用网页浏览器(譬如微软的Internet Explorer)监测和控制现场监控服务器，并可轻易地通过网页浏览访问置放在各处的现场监控服务器。所以只
12、要把现场监控服务器连接到因特网，就可以构建超大规模分布监测系统(Massively Distributed Monitoring System，简称为MDMS)。这样，只要一个现场监控服务器连接到Intemet，用户就可以访问所有连接的现场监控服务器。中国农业科学院正在与日本国家农业研究中心(NARC)开展现场监控服务器技术的交流与合作。期望这一技术也能应用在我国水稻的大田生产监控中，进行水稻产量的预测以及稻田水温、叶面湿润度的监控；进而对水稻病虫害进行预测预报。 122野外移动数据采集系统 国家农业信息化工程技术研究中心已经研究建立了适合我国国情的基于掌上电脑的野外移动数据采集系统“eFil
13、edSurverv(http：wwwnercitaorgcnnercitacgzhkjcgasp)。eFieldSurvey改变了传统田间土壤采样方式，利用全球定位系统(GPS)技术，将采样工作的作业设计、田间采样和事后处理有机地组织为一个完整的业务流程，实现采样点空间定位、属性记录和导航实施全过程相结合，初步实现了土壤采样信息获取的自动化。通过集成差分GPS(DGPS)及各种便携式GPS，运行于掌上电脑的农田野外信息采集软件，eFiled Survery不仅能便利地采集田间地物分布状况、作物生育期动态苗情、杂草分布、病虫害发生情况、土壤肥力等多种基于精确空间位置的实时信息，而且还支持基于GP
14、S位置的农田地物分布空间和属性信息的采集记录和作物生育期苗情、生长势、病虫草害分布空间及属性信息的采集记录。 2专家系统 专家系统是一个智能程序系统，系统内部集成了大量专家水平的领域知识和经验，能利用仅人类专家可用的知识、解决问题的方法来解决领域问题。我国农业专家系统的研究，是在上个世纪80年代初期就开始的。在国家863计划、国家自然科学基金、国家科技攻关的资助与中国科学院、农业部和各地政府的支持下，许多科研院所、高等院校和各地有关部门开展了各种农业专家系统的研究、开发以及推广应用，取得了可喜的成就。在“七五”期间，开设了农业专家系统项目，其中有中国科学院合肥智能机械研究所的施肥专家系统、中国
15、农业科学院作物研究所的品种选育专家系统、植物保护研究所的粘虫测报专家系统、土壤肥料研究所的禹城施肥专家系统等，经过五年攻关，成绩显著。这期间，各地高校、研究所也相继开发了不少水稻生产和科研方面的农业专家系统，例如辽宁省农业科学院的水稻新品种选育专家系统、北京农业大学的作物病虫预测专家系统和农作制度专家系统、南京农业大学和安徽省农业科学院的水稻害虫管理和稻纵卷叶螟管理专家系统、安徽省计算中心和安徽农学院合作的水稻病虫害专家系统。 在20世纪90年代，我国农业专家系统又有了新的发展。国家863计划和农业部、中国科学院以及许多省的农业科学院和高等院校继续安排农业专家系统的研究与开发，不论在广度和深度
16、方面均有了很大的进展。如中国科学院沈阳计算研究所运用神经网络在水稻育种专家系统中进行知识获取等，均在技术水平上有了明显的提高。江苏省农科院、北京农业大学、南京农业大学、新疆农业大学等许多单位将作物生态生理过程模拟与农业专家系统技术相结合，取得了可喜进展。 加里福尼亚大学戴维斯分校研制的CALEX系统，是专家系统的著名例子。CALEX由执行模块、日程安排模块和专家系统的内核三个模块组成，执行模块负责模型、数据和用户交流的界面，专家系统给出决策，而日程安排模块根据专家系统作出的决策生成生产管理活动安排。CALEX选择了棉花和桃树作为测试对象，开发了CALEXCOTYON和CALEXPEACH，应用于美国加里福尼亚州棉花生产管理和园林管理。在应用CALEXCOTYON和CALEXPEACH成功的基础上，又开发了CALEX,RICE，用于加州水稻生产管理，对不同水稻生态区推荐品种，根据气候估计水稻生长阶段，并为稻农提供施肥、灌溉和病虫草的防治措施。另外，CALEXRIC
