精准农业与3s技术精选(九篇)

发布日期： 2025-09-10 阅读量： 作者： 小编

精准农业与3s技术精选(九篇)

　　1.1的定义精准农业的生产要素由不可控因素和可控因素组成。不可控因素又称为“先天”因素,包括气象(气温、降雨等)、土壤(母质,坡度等)等;可控因素又称为“后天”因素,包括品种、肥料、农药、水分等。精准农业生产的目的在于科学认识不可控因素(土壤、气象),合理调配可控因素(肥、水、种、药),优化作物生长条件,使经济效益和生态效益达到最优。简单来说,精准农业是指基于环境的时空变异性分析,在正确的时间和地点以正确的方式投入正确的生产资料数量,最终获得最佳的效益。

　　1.2精准农业问题的分类精准农业的研究对象可用2种方式分类。一类是从静态角度按生产要素分,可分为土壤、作物和气象3种要素或者分为生物(作物)和环境(土壤、气象)2种要素;另一类是从动态角度按生产环节分,可分为播种、施肥、灌溉、喷药和收获。从土壤方面来看,要解决的主要问题包括土壤类型分类、地力分级、管理分区划分、养分插值等。从作物方面来看,要解决的主要问题如表1所示,其中,重点要解决的问题包括品种选择、精准施肥、病虫害预测和产量预测等。从气象方面来看,要解决的问题主要包括气温预测和降雨量预测。与土壤因素相比,气象因素的空间变异性很小,且更不容易控制,因此,在精准农业中对气象方面的研究相对较少。

　　1.3.1管理分区。管理分区就是由相似的地貌或土壤状况所导致的相似的作物生产潜力、养分利用效率和环境效应的子区域。科学、合理的管理分区可以指导用户以管理分区为单元,进行土壤和作物农学参数采样,并根据不同单元间的空间变异性,实施变量投入、精准管理决策,这样既能提高土壤养分利用效率、管理精度和农产品产量、品质,又能节省资源,获得较好的经济效益,达到保护农业资源和环境质量的目的。研究表明,管理分区可以作为网格采样的一种替换手段在变量施肥中应用。土壤分类和地力评价与管理分区密切相关,可被认为是一种广义的管理分区。

　　1.3.2品种选择。品种选择是精量播种的前提和基础。与品种选择密切相关的3个概念是品种布局、品种搭配和良种良法配套。品种布局是指依据当地的土壤因素和气象因素,确定适宜的推广品种。品种搭配是指在同一地区,有主次地搭配种植具有不同特点的品种,合理的品种搭配有助于降低风险。良种良法配套是指依据不同的品种特性采取不同的栽培措施,做到因种栽培,具体包括根据品种耐密性确定种植密度、根据品种喜肥特性进行施肥、根据生育期确定播种期、根据抗病性确定栽培管理办法等。在品种确定以后,还有2个问题需要解决,即在时间上需要确定适宜的播期,在空间上需要确定合理的种植密度。

　　1.3.4病虫害预测。病虫害预测是玉米精准生产决策中的重要环节。准确的病虫害预测可以使生产者及时地采取相应措施,从而减少产量损失。病虫害预测的内容主要包括发生期、发生量、分布区、危害程度和损失的预测。其中,发生期和发生量的预测、预报更具实际意义。影响病虫害发生的因素主要有:病原物和虫源(病原物的数量、飞散和传播;害虫越冬、繁殖数量以及发育速度、迁飞)、寄主和食料(受害作物品种、生长状况、发育期)以及环境条件(气象、土壤、天敌)。由于影响病虫害发生的相关因素众多,而环境条件中的气象因素(温度、湿度、降雨量等)又是影响病虫害发生最主要的因素,因此,现有的预测基本都采取了简化方法,即以气象因素来预测病虫害的发生。

　　2.1时 PG电子官方平台空性作物生长与时间和空间密切相关,随时间的改变和空间位置的不同而呈现出不同的属性和状态,这就是农业生产的时空性。(GPS、GIS和RS)是处理时空信息的有力工具,在精准农业中具有广泛的应用。3S技术的相互作用,形成了“一个大脑,两只眼睛”的框架[5]。其中,GIS是核心,相当于“一个大脑”,用于空间信息的分析和处理;GPS和RS相当于“两只眼睛”,向GIS提供区域信息以及空间定位。基于农业生产的时空性特点,王生生等开发了数字农业时空信息管理平台,该平台可以对多源、异构的农业时空数据和推理分析方法进行集中、统一的规范化管理[6]。张伟建立了集成3S技术的数字农业空间信息管理平台,在上海市数字农业示范区进行应用,取得了良好的效果[7]。时空推理和空间数据挖掘与3S技术紧密相关,是近年来的研究热点。王娟等探讨了GIS与空间数据挖掘集成在农业中的应用[8]。充分利用空间数据挖掘和时空推理的理论成果,集成3S技术应用于精准农业中是未来的研究方向。

　　2.2不确定性农业生产复杂多变,农业生产对象的运动具有随机性,人们对农业生产对象的认知具有模糊性和灰色性(不完全性),这就是农业生产的不确定性。MAT-THEWL等介绍了精准农业中不确定性的来源,并给出了不同类别不确定性的处理方法[9]。随机性和模糊性的共同点是:都是针对不确定现象,都是用[0,1]来度量不确定性。不同点是:随机性是由于条件不充分导致对象的不确定性,是对“因果律”的突破;模糊性是由于外延模糊而引起对象的不确定性,是对“排中律”的突破。概率统计、模糊数学和灰色系统理论是处理不确定信息的3个基本工具,分别用于处理信息的随机性、模糊性和灰色性。①模糊数学着重研究“认知不确定”问题,其研究对象具有“内涵明确、外延不明确的特点”。对于这类问题,模糊数学主要是凭经验借助于隶属函数进行处理。②概率统计研究的是“随机不确定”现象,着重于考察“随机不确定”现象的历史统计规律。其出发点是大样本,并要求对象服从某种典型分布。③灰色系统着重研究“小样本”、“贫信息”不确定性问题,研究对象通常都是“部分信息已知、部分信息未知”的,具有“外延明确、内涵不明确”的特点[10]。

　　基于精准农业决策需求和精准农业特点,需要确定相应的智能求解技术。精准农业与智能决策的结合主要有3个步骤。第一,从精准农业的角度确定决策需求,并根据每种需求的性质对需求进行分类;第二,从计算机的角度确定智能计算方法,并根据每种方法的功能对方法进行分类;第三,根据分类结果取交集,即可得到精准农业与智能决策的结合。精准农业决策需求与智能计算方法的结合点或交集主要包括:关联、分类、聚类、评判和预测等。关联是指对数据间的相关性进行分析,如相关分析、主成分分析、层次分析等;分类是指从一系列给定类别信息的数据出发,为下一个未知类别的数据归类;聚类是指从一系列未知类别信息的数据出发,分析其可以聚成几类,以及哪些数据属于同一类;评判是指按照给定的条件对事物的优劣、好坏进行评比、判别;预测问题可以归为2种:一种是因果预测,即基于因果关系数据由过去的因预测将来的果;另一种是时间序列预测,即基于时间序列数据由过去的果预测将来的果。可以得到精准农业决策需求所对应的智能求解方案。精准农业决策需求与智能计算方法的结合属于多对多的关系,即一种决策需求可用多种智能方法求解,而一种智能方法也可用于求解多种决策需求。如管理分区的划分可采用神经网络、模糊聚类等多种方法求解,而神经网络方法可用于管理区划分、病虫害预测等。需要说明的是,尽管一种决策需求可采用多种方法求解,但具体采用何种方法,要综合考虑现有数据属性、数据量、算法的效率和算法的准确度等,然后再从中选择一种相对较好的方法。事实上,精准农业与智能决策结合的重要任务之一就是要根据现有数据的情况,对多种可能的方法进行测试和比较,并从中选择最适合当前数据的方法。一般情况下,通过标准数据集对相关智能决策技术进行测试和比较,通过应用数据集进行精准农业应用。

　　4.1精准农业问题的求解层次数据、知识、决策是精准农业问题求解的3个层次,三者间的关系如图2所示。有一部分简单数据、经验知识和已知决策可直接为用户所用,而大多数情况下,数据都要经过数据挖掘形成知识,再经过知识工程方法形成决策,并最终为用户所使用。上述过程通过软件来实现,就形成了智能决策支持系统;为了实现软件开发的标准化、规范化,需要软件工程方法的指导。

　　4.2.1神经网络。人工神经网络是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统,能较好地模拟人的思维,具有大规模并行协同处理能力及较强的容错、联想和学习能力,能依据一定的学习算法自动地从训练事例中学习,并根据外界环境的变化调整自己的行为。神经网络经常和遗传算法、模糊计算配合使用,三者合在一起又称为软计算方法[11]。软计算通过对不确定、不精确及不完全真值的容错以取得低代价的解决方案和鲁棒性,它模拟自然界中智能系统的生化过程(人的感知、脑结构、进化和免疫等)来有效处理不确定性信息。软计算方法的以上特征,适应于农业生产的不确定性。神经网络的功能主要有分类、聚类、预测等,可用于土壤分类、管理区划分、病虫害预测和产量预测等。单个神经网络具有不稳定性,为了进一步提高神经网络的预测精度和泛化能力,可引入神经网络集成技术。神经网络集成是由Hansen与Salamon在1990年提出的,旨在通过训练多个神经网络并将其进行组合来提高神经网络系统的泛化能力[12]。

　　4.2.2贝叶斯网。贝叶斯网方法是20世纪80年展起来的,最早由JudeaPearl于1986年提出,当时主要用于处理人工智能中的不确定性信息。随后它逐步成为了处理不确定性信息的主流技术,并且在工业控制、医疗诊断等领域的许多智能系统中得到了应用。贝叶斯网络作为图形模型的一种,具有图形模型的大多数性质,图形模型是概率理论和图论的结合。他们提供了一种自然的工具来处理贯穿于应用数学和工程中的2个问题———不确定性和复杂性。一个复杂系统是由多个简单部分构成的。概率理论提供了各个部分联合起来的粘合剂,保证系统作为整体是一致的,并提供模型到数据的接口;图论则提供了一个可以诉求于知觉的界面,人们可以通过它将高度互动化的变量集和数据结构模型化。贝叶斯网具有双向推理能力,既可以用于预测也可以用于诊断。贝叶斯网还具有分类功能。有代表性的分类器包括朴素贝叶斯分类器和TAN分类器,两者都是贝叶斯网的特例[13]。由于贝叶斯网的建造需要大量数据,而农业数据获取相对困难,因此,贝叶斯网在精准农业中的应用还不多见。在国外,F.trai将贝叶斯网应用于冬小麦产量预测,KristianKristensen等将贝叶斯网应用于大麦麦芽生产决策,均取得了很好的效果[14-15]。而在国内,几乎没有相关研究。随着3S技术的发展,获取大量农业数据已经成为可能,将贝叶斯网与遥感结合应用于精准农业是一个发展趋势[16]。另外,在数据量相对不足的情况下,可以采用一定的方法简化贝叶斯网建造的复杂性,如充分利用领域专家的先验知识,采用“噪音“或和“分离”技术等[17]。总之,贝叶斯网在精准农业中必将具有良好的发展前景。

　　4.2.3灰色系统理论。灰色系统理论由我国学者邓聚龙教授于1982年提出,其研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统,通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。由于农业系统具有复杂性,对于农业生产者来说,信息是残缺不全的,内部特征“若明若暗”。因此,农业是一个典型的灰系统,农业系统和灰色系统理论具有天然的联系。与概率论相比,在某些场合,灰色系统理论在处理农业不确定性信息方面更具有优势和独到性。这是因为:首先,在农业生产过程中,存在着大量不确定现象,要获取足够的数据,并使其具有典型的概率分布特征是相当困难的;其次,概率统计方法要求试验设计复杂,且基本假定过于严格,而实际很难办到。灰系统理论的主要功能有关联分析、聚类、预测、评判等。可用于产量影响因素分析、品种评价、病虫害预测等。

　　4.3精准农业智能决策系统精准农业决策需求的实现,需要智能决策系统的开发,而智能决策系统的开发依赖于大量数据的获取,三者之间的关系见图3。这是一个具有沙漏计时器形状的技术体系,在该体系中,智能决策系统处于核心地位(信息处理层),它对下要处理各种多源、异构数据(信息获取层),对上要解决各种需求。由于农业生产的复杂性,数据获取相对困难,大部分知识都是以经验的形式存在于人的头脑中,因此,早期的智能决策系统主要是知识驱动的,以农业专家系统的开发和应用为主要标志,侧重于软件的实现,这一阶段可称为智能农业阶段。随着3S技术的发展,采集和获取大量属性或空间数据成为可能,因此,后期的智能决策系统主要是数据驱动的,以3S技术的开发和应用为主要标志,侧重于软硬件的结合,这一阶段可称为精准农业阶段。当前的农业智能决策系统侧重于数据驱动和知识驱动的集成。在数据量丰富的场合主要采用采用数据驱动模型,在知识量丰富的场合主要采用知识驱动模型。智能决策系统的发展趋势主要有3个方面:一是集成性,如集成GIS的空间决策支持系统[18-20];二是分布式,如面向服务的分布式精准农业信息平台[21];三是网络化,如基于网络的作物品种选择信息系统[22].

　　精细农业是综合应用地球空间信息技术、计算机辅助决策技术、农业工程技术等现代高新科技以获得“高产、优质、高效”的现代农业生产模式和技术体系。运用全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感技术（RS）、传感器及检测系统、计算机控制器及变量执行设备等信息技术，对大田作物生产实施监控，从而提高农作物的产量和质量，最大限度地保护生态环境，节约资源，保证农业可持续发展。

　　在农业病虫害防治方面，主要是利用GIS与GPS、RS的有机结合来实现的，通过全球定位系统（GPS）和遥感技术（RS）把该区域内的农作物的长势情况以图像数据的方式传输给GIS，通过GIS软件对于图片强大的分析系统，分析出病虫害的传播、迁移、扩散规律和种群分布空间动态以及病虫害的发生和环境关系，对病虫害进行全方位、立体掌握[1]，根据GIS图像数据的颜色值变化趋势从而能够准确的对于农作物的病虫害状况做出判断，适时地采取有效的病虫害防治措施。

　　GIS与GPS、RS相结合，通过遥感技术（GPS）采集清晰的图像信息，全球定位系统（RS）进行精准图像定位，通过数据的采集、存储、分析和输出地面的要素资料，获得实况信息，再利用GIS对于采集到的信息进行高精度提取农作物的种植面积，遥感估产区划，估产产量分布图的生成与输出[2]。在我国，玉米、小麦、水稻等多种农作物已经用到遥感估产。

　　在GIS中，通过对农产品集聚地和农产品运输道路的分布，利用ArctoolBox，建立消费群体和运输距离的缓冲区以及消费目标领域的地区分布等级，还可以利用ArctoolBox中的叠置分析，添加农产品销售和运输条件限制以及与其他农产品竞争力的权重系数，GIS强大的数据分析功能通过限制条件的叠加可以发生地区颜色的变化，从而可以很直观地分析出农产品的销售最佳途径。

　　精细农业首先出现在美国，而法国对于GIS在精细农业方面的应用技术已经相当成熟，尤其是联合收获机产量图生成以及质量测定、施肥机械及电子化植保机械利用GPS和GIS系统进行变量作业已经成为现实[3]。法国在实现精细农业现代化的同时，还经常与其他国家经常进行精细农业这方面的科研和合作交流，在实现精细农业推广方面提供了有效的技术支持。

　　建立基于“3S”的空间决策支持系统, 实现系统各部分间利用管理实时化、一体化、空间化。例如：利用GPS精确定位系统，在小麦或者玉米的收割过程中，均匀分布产量测试点，收集产量测试点的产量数据，把收集来的数据输入到GIS中与其原有的数据（土壤的PH值、土壤成分表等数据）进行汇总叠加，从而分析出农业用地中各种因素对农作物产量带来的影响，进而及时有效地做出解决方案，提高农产品的单位面积产量。

　　我国是一个农业大国，人口数量位居世界第一，而人均国土占有面积却很少，精细农业的优势在于既能提高粮食单位面积产量又能减少人力物力，因此精细农业已经成为了当代中国农业发展的必然趋势，而GIS在农业上的应用推动了我国精细农业的发展，只有把GIS和GPS、RS相结合组成的“3S”系统，甚至与专家系统（ES）、决策支持系统相联系应用到精细农业，参与到农业气象服务、农产品估产、采集和销售等领域中，才能实现农业数字化、产量化和规模化，在减少资源投入的同时又保证了农产品的产量和质量。

　　遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）已走过了各自的独立发展阶段，在各技术取得成就的同时，科学家和应用部门逐渐地认识到单独地运用其中的一种技术往往不能满足一些应用工程的需要。随着全球变化研究、资源与环境动态监测、灾害防治等国际关注的点问题的提出，人们迫切希望能具有提供全方位的准实时或实时的地面观测信息的能力。遥感对地观测技术整体的时效性距全球变化研究及环境、资源、灾害动态监测的需求尚有一段距离。3S技术就是为了适应这一要求而产生的。

　　随着3S技术的逐步应用，RS能迅速获取大范围信息，GPS能准确获取具体定位信息，GIS能对RS 和GPS 获取的信息迅速作出反应，进行综合管理。3S的同步应用，不但能实现森林资源和经营状况的实时、动态监测和管理，还能通过对森力资源内部各方面的全面有效监管，具体落实山头的林地、湿地、沙地以及生物多样性等林业资源的基础数据，从而实现对森林资源与社会、经济、生态环境的综合分析和掌握，对造林地块和造林方式进行详细分析，对林木的生长情况进行预测和模拟，实现造林决策的规划图，完善知识库，实现森林资源的合理优化配置。p少不必要的资源消耗，大大降低了生产成本，提高了林业生产率，逐步转变林业的粗放经营方式，走上精准经营之路，促进森林资源的现代化管理。

　　2009年，中国林业门户网的改版与整合，林业内网办公平台的推行使用，林业信息专网及政务公开平台的扩建，建立起了覆盖全国全省级林业主管部门及国家林业局京内外各直属单位的林业专网系统。通过建设各类门户网站、办公资源网站和信息管理系统以及专业办公数据库，为我国林业系统搭建了技术先进、功能相对完善的网络信息平台，实现了各类数据的便捷收集、存储、传输、处理和等，极大的提高了工作效率，基本实现了无纸化办公。

　　各级林业部门围绕精准林业的和新要求在调查中利用先进的信息技术，比如遥感技术、无人机、地面近景摄影、三维激光扫描、GPS定位等技术获取了精确的数据，并运用GIS将属性数据和空间数据进行管理，制作完成森林资源的档案管理和林业专题图。通过对各类图形的分析能实现林业资源数据以及档案的一体化查询，能在地图上转化查询结果。对原始资料数据和各类动态数据的分析，还有助于建立森林防火预警体系、林业有害生物监控体系等，使得森林火灾救助、林业病虫火害防治、林地荒漠化预防、以及濒危动植物保护等问题逐渐得到控制。

　　3S技术中，作为单项的GPS、RS、G IS在林业中已各自取得辉煌的成就，例如，GPS用播造林辅助导航，样地野外定位，伐区测定边界和面积，林业工程测量等，取得良好的经济效益。RS 在我国林业中的应用更是令人瞩目，三北防护林遥感综合调查在两年时间查清了占全国60% 面积的三北地区森林、土地、草场等再生资源的数量，并对三北的生态环境进行了评价。使国家有关部门在短时间里掌握了如此大面积的资源状况及变化情况，对人迹稀少、常规方法难以调查的地区，RS 更显其威力。

　　GIS 的应用也由当初的简单查询和制图制表发展为森林经营管理的重要工具，除了完成常规的数据管理功能外，可方便地在空间属性数据基础上建立生长、预测、经营、决策等专业模式，通过对各种经营过程进行模拟比较和评价，选择出最优经营方案，并通过与RS 的结合作出了许多区域性的森林资源、土地资源的动态化监测。

　　二类查数据目前在我国大都采用关系数据库，每个小班调查卡片为数据库中的一个记录，经输入、检查、修改，建成小班调查因子数据库和样地调查数据库。在数据库中：数据项，每项为调查因子。为实现属性库与图形库的联结，对应于图形库中的关键字，在小班数据库中增加了一个数据项ID；记录：以小班记录或样地记录为单位；文件：以乡（镇）或林场（采育场）为单位，文件以乡（镇）或林场（采育场）名称命名。

　　森林资源树龄搭配结构的调整，应当充分利用GIS和相关的数字技术，从保证森林资源的可持续发展、社会经济效益和生态效益的角度为出发点，以地区地形地貌、树木立地条件、林种分布特点、林木生长各个阶段的特点为客观依据来科学确定合理的龄组结构、林种组成和林木调整计划和方案，已达到和实现各龄组、各林种比重逐步趋向合理、科学，加速林木成熟，使林业真正发挥出它应有的生态效益、经济效益和生产潜力。

　　数字农业是将信息作为农业生产要素，用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。本文总结了国外“数字农业”关键技术发展与应用,结合我国发展数字农业的紧迫性与当前数字农业的发展趋势,对我国“数字农业”的发展提出了几条实践策略。

　　“数字农业”是农业数字经济的重要实践。当前，学术界和工业界尚未能够对数字农业形成统一的定义。通用名称包括信息农业，精确农业，“ Internet + 农业”等等。本文中提到的数字农业基于农业信息化，在农业链的所有环节中都强调了下一代信息技术的重要作用，代表了农业产业的新视野。现代农业与信息化的紧密结合使可以充分利用数字技术。数字技术在促进农业发展方面发挥着重要作用，并且不断的提高现代农业产业的数字化水平，支持农村战略的实施。

　　美国完善的农业产业基础和数字技术体系促进农业发展。美国数字农业发展建立在农业生产高度专业化、规模化、企业化的基础上，已经建成了完善的现代农业技术应用与管理系统。自20世纪90年代起，美国已开始应用数字农业技术，包括应用遥感技术对作物生长过程进行检测和预报、在大型农机上安装GPS设备、应用GIS处理和分析农业数据等，对大田作物进行生产前、中、后期的全面监测与管理。在21世纪初已经实现“3S”技术、智能机械系统和计算机网络系统在大农场中的综合应用，智能机械已经进入商品化阶段。如JohnDeere公司的“绿色之星”精准农业系统，基于物联网技术与“3S”技术搭建的新型精准农业管理系统，用以进行精细农作、农机管理、农艺管理和计划管理，可绘制农场产量的“数字地图”，在机械化生产大农场中的市场占有率达到了65％以上。在大数据、物联网等数字技术飞速发展的助推下，美国数字农业技术已与农业生产的产前、产中、产后形成紧密衔接，应用范畴覆盖从作物生长的微观监测到宏观农业经济分析。此外，美国也已形成完善的技术服务组织网络，美国服务类企业与公益机构可为经营主体提供较为完善的技术服务，例如美国农业技术服务组织（FSA）为农民提供丰富的信息。

　　英国信息化技术应用助推精准农业。信息化技术推动英国农业向数字化、智能化、精准化的方向发展。英国农村地区信息化基础设施完备，互联网、4G信号已实现基本覆盖。在此基础上，精准农业技术得以实现在农业的全方位应用，如借助遥感技术进行作物生产监测与产量预报、农业资源调查、农业生态环境评价和灾害监测等；英国Massey Ferguson公司研发的“农田之星”信息管理系统，借助传感识别技术和GPS技术能够更为精准地进行种植和养殖作业、数据记录分析和制定解决方案；智能机械已基本装备卫星定位系统、电脑控制和软件应用系统，能够根据不同位置、不同质量的地块情形实现自动化、精准化、变量化作业，同时可以采集作物信息用以制作电子地图和调整生产策略。2013年英国启动《农业技术战略》，提出了应用大数据、物联网技术和智能技术进一步发展精准农业，从而提升农业生产效率，如借助GateKeeper专家系统提供辅助决策和农场管理、LELY挤奶机器人等智能化设备在养殖场中的应用、自动感知技术在施肥施药机械上的应用、二维码技术在农产品产销环节的广泛应用等。

　　德国关键技术与设备的积极研发与推广。在欧盟农业共同政策对数字农业的支持下，德国积极发展高水平数字农业，在农业生产高度机械化的基础上，建立完善的计算机支持和辅助决策系统，提供数字农业综合解决方案。德国投入大量资金与人力支持数字农业核心技术与智能设备研发，并由大型企业牵头，如德国拜耳公司投资2 亿欧元支持数字农业布局，已在60多个国家提供数字化解决方案，并旗下Xarvio品牌推广数字农业，通过XarvioScouring识别系统高效识别和分析作物生长和病虫害信息，帮助农民优化田块单独管理和农田统筹优化。拥有百年历史的德国农业机械制造商CLAAS集团结合第四代移动通信技术和传感器技术，实现收割过程的全面自动化。

　　农业长期保持着传统形态，技术进步一直较慢，特别是进入信息化时代后，农业技术滞后带来的产业发展差距愈发显著。随着数字经济的兴起，越来越多的领域引入互联网、大数据、人工智能等技术，实现了智能化、数字化重塑，生产率大幅度提高。2019 年，我国服务业、工业数字经济渗透率分别为 37.8%、19.5%，但农业只有 8.2%，数字化改造的空间很大，需尽快赶上信息社会的发展步伐。

　　农业数字化转型是农业现代化的必然选择，也是破解目前农业难题的一剂良方，瞄准这个主攻方向，无疑将为农业高质量发展提供新动能，给予农民更多获得感。对广大农民来讲，农产品销售难的问题最头疼，常常遭遇“多收了三五斗”的尴尬。可以说，农业数字化水平滞后，农产品质量不稳定、难以标准化、产销信息不对称等是导致农产品销售难的主因。显然，加快技术与传统农业的融合，打造数字农业，对产业链进行全方位的数字化改造，使得传统农业脱胎换骨，插上科技的翅膀腾飞，已成为农业发展新趋势。

　　物联网技术在现代农业生产设施和设备领域中的应用极大地提高了现代农业生产设施和设备的数字和智能水平，实现了整个农业生产过程的数字化控制，实现了农业智能化生产和管理。它可以解决由托管服务流程引起的一系列问题。在种植业中，重点是如何精确控制生产环节，例如育苗，播种，施肥，灌溉和病虫害防治。当前，荷兰，日本，以色列和其他国家正在使用大数据，人工智能和信息技术来促进数字化，精确化和智能化作物种植的发展。

　　电子商务的飞速发展为农产品流通提供了新的平台和基础。例如，美国著名的新鲜食品电子商务公司LocalHarvest是一个平台，该平台整合了有机农业的上下游，并连接了中小型农场和消费者。LocalHarvest平台基于从相关农场收集的基本信息来支持地图搜索系统，使消费者能够搜索本地社区周围的农场并购买难以保存的新鲜农产品，例如蔬菜和禽蛋。农产品在快速物流系统下，可以快速送到消费者家中，从而大大提高农产品物流的效率和质量。

　　值得欣喜的是，近年来，全国各地与各大电商平台纷纷投入大量资源，重构产业链，培植人才，发力促进农产品上行。以河北省为例，近年来积极引入农业电商龙头企业，与阿里巴巴、京东、拼多多等电商平台开展合作，持续在直播助农、农产品品牌孵化、新农商人才培养等领域，合力打造河北数字农业“新基建”。可以看到，利用大数据和分布式人工智能技术匹配优化资源，将需求传导给供给端，有效缓解了供需信息不对称造成的产销脱节。在互联网科技力量的加持下，传统农业的“痛点”也得到有效解决，进一步打开了农产品从田间到餐桌的通路。

　　随着电商农产品销量的快速增长，广大农民亦受益匪浅，农业生产模式发生重大变化，以需求引导生产、订单式农业逐渐成为主流，精准种植、数字营销提升了农民收入水平，促进更多农民融入数字农业的场景里。以往很多滞销农产品位于贫困地区，数字农业重塑产业链，帮助贫困户掌握技术、融入市场，实现了造血扶贫。实践证明，此种创新扶贫模式具有很强的活力。比如，拼多多的“农地云拼”模式得到国务院扶贫办的肯定，荣获了今年的“全国脱贫攻坚组织创新奖”。截至 2019 年底，拼多多平台直连的农业生产者超过 1200 万人，累计带贫人数超百万。

　　加快建立涵盖农业资源，农村产业，生产管理，产品质量，农业机械设备和农村治理的数据库。利用地理空间信息技术和遥感技术整合空间数据，获取耕地资源，渔业水资源，粮食生产功能区，现代化农业园区，特色农产品优势区，特色鲜明的农业村庄，生产经营实体，村庄分布等数据。地图存储在数据库中，使农业和农村资源数据立体化。通过集成的农业调度系统，现场定点监控系统，集成的遥感信息，无人机观测和地面传感器网络，可以建立农作物的空间分布。通过农作物的空间分布，重大自然灾害和其他动态空间图，形成了一个一体化的全域地理信息图，为农业生产和管理的科学指导奠定了坚实的数据基础。

　　创新，始终是乡村振兴的内生动力。要实现乡村振兴，离不开“数字农业”助力。手机变成新农具、直播成了新农活、数据成为新农资，随着农业新业态新模式竞相涌现，数字经济发展红利惠及三农必将更加给力，而农业信息技术已然成为数字农业发展的关键支持。未来依靠农业科学院和大学等农业科学研究和技术开发机构来充分发挥农业科技企业作为创新主题的作用，促进数字农业领域的“产学研”合作，并着重于先进技术和核心技术。为了提高对关键技术的了解和研发，精确操作和智能决策的数字化管理，智能设备的变量修改和应用，农产品的灵活处理，区块链等技术，3S 加速，智能识别，模型仿真，智能控制和其他软件和硬件产品数字农业的综合应用，了解数字农业技术标准和规范体系的建立，数字农业技术创新以及应用服务系统的持续改进。

　　当前，就中国电子政务项目的发展而言，农业部门中的电子政务服务水平不能完全满足领导决策应用程序和公共商务应用程序的功能要求。农业信息服务的总体水平有待进一步提高。同时，这意味着中国农业信息服务具有巨大的发展和利用空间。因此，有必要进一步扩大移动互联网技术，云计算，大数据等先进技术在农业信息服务领域的应用，并通过建立灵活，便捷，高效，透明的农业生产经营管理体系，为农民提供更多便捷和信息服务。在信息公开，政府公共关系，信息服务，办公室工作等方面，充分利用农民信箱和便携式农业和农村地区的服务功能，提高了园艺，畜牧，水产品，田间管理和智能化管理水平。着眼于整个农业产业链的要求，以提高劳动生产率，研究和推广适用于不同地形和环境的农业机械，并进一步促进农业“机器换人”。

　　数字农业的发展实现了对农业生产的自动，精确控制，智能和科学管理，提高了农业的可控性，降低了生产成本，并减少了环境污染，使农业向精准，环保和可持续的方向发展。此外，农村电子商务的发展可以有效克服农业产业化经营的不利因素，可以简化交易联系，提高交易效率，降低成本，消除农民对库存余额的担忧，并缩短生产周期。努力为农民提供更多的商机。由于时间和空间的限制，内容的选择空间也越来越广，这对于提高农业生产经营管理人员的科学文化素养具有重要意义。

　　资源环境信息化的提出主要是因为农业生产对自然环境的依赖度较大,气候、湿度、温度、光照、温差、降水、土壤等因素都对农业生产的实际情况有极大的影响,因此为了促进农业的健康发展,应当根据当地的实际情况建立农业资源信息库,为农业生产提供给必要的关于资源与环境的信息。除了静态的信息展示外,还应当有动态化的信息收集,保证农民能够获得实时有效的信息,从而提高农业生产的科学性与有效性。

　　在现代化发展的过程中,农产品生产与加工的目的主要是为了投入市场进行销售,在这个过程中如果没有合理的规划与管理,那么就很容易导致生产、销售等环节相互之间的脱节,最终阻碍农业经济的进一步发展。因此在农业发展的过程中应当对生产以及经营的过程予以全面的信息化管理,对农作物种植、农田管理、畜牧养殖、环境监测等过程予以统一的规范化监督,促进农业生产水平的提升,实现对农业成本的节约以及对农业经济效益的提升,最终实现农业的可持续性发展。

　　经济发展上的信息化是指农户、农村企业等各单位实现网络的全面覆盖,促进信息的共享与交流,通过通信设备,普通农户以及农业生产企业都能够获得关于交通、环境、资源、经济建设等多方面的实时消息,同时通过网络平台,农户等还可以了解到政府最近的农业政策与农业信息,从而对自身的农业生产经营活动作出相应的调整,保证生产经营行为与国家的建设发展方向具有一致性。另外,信息化的网络通信平台还能够加强农村与外界的沟通,这在一定程度上有利于吸引外部企业对农业生产建设进行投资。

　　科技教育方面的信息化发展有利于为农业生产培养具有高素质的人才,人才是推动农业发展的主要动力,因此需对人才的培养予以高度关注,教育的信息化发展能够使农民接触到先进的技术,从而提高农业生产的科技化水平。科技的信息化是指利用以网络为依托的信息技术手段,将先进的农业技术整合至网络平台,使农民或从事农业生产的相关人员能够在网络上学习到先进的农业技术并进行信息交流,从而推动农业科研的发展与建设。

　　物联网属于一种“有限网络”,管理、控制等操作都针对特定的对象展开,它能利用网络、识别器与传感技术将不同的管理对象连接到一起,从而对对象进行决策、识别、感知、态势判断等方面的控制与管理,其操作具有综合性与智能化的特征。物联网中蕴含着大量的信息数据,因此对信息处理技术、网络技术以及通讯技术的要求与需求均相对较高。物联网技术可谓是信息产业发展的第三次浪潮,这一技术的发展不仅能够推动进行的经济投资产生,还能够使经济运行的效率得到提升,因此其效应具有双重性。物联网技术可实现人与物、人与人以及物与物之间交互联系,它以互联网技术为基础并对互联网技术进行了有效的延伸。物联网技术不是一种全新的技术手段,而是对具有先进性的计算机技术的整合,针对不同领域的需求,技术的应用会做相应的调整。

　　随着物联网技术的进一步发展,农业领域在信息化建设的过程中也开始应用这一技术手段,而农业具有一定的复杂性,影响因素较多,经营较为分散且生产流程较长,利用物联网技术能够对农业的发展情况进行整合,促进绿色农业、高效农业的发展。在物联网技术的基础之上,农业信息化建设主要表现在农产品的身份标识编码上,农产品自产生起就被赋予了唯一的、区别于其它产品的标识编码,其信息资料可通过RFID技术进行采集与储存,如果某一环节需要对产品予以数据分析,那么可通过对产品ID的分析或者对代码的解析来获得相关的信息资料,通过这种方式可以有效的对物品做出识别与判断,同时可以对产品进行全程的跟踪与管理。具体的以物联网为基础的农业信息化结构如图2所示。

　　生产过程中对物联网技术应用最为突出的环节当属节水灌溉环节,我国水资源分布不均,整体上呈现出匮乏的状态,为了满足农业生产的需求,研究人员应当通过先进的技术手段创新灌溉方式,使灌溉既能够满足农业生产的需求,又能够实现水资源节约的目的。在物联网技术的支持下,农业灌溉可以应用具有自动化特征的控制系统进行操作,整个系统包括四个环节,第一是信息采集,研究人员首先应当对水资源的情况进行了解,因此需采集相关的信息资料;第二是分析加工,利用这一系统能够对采集到的信息进行分析,剔除无效信息,并对有效信息进行整合;第三是指导实践,整合后的信息能够为灌溉工作的展开提供有效的指导,使农业生产人员能够确定灌溉量与灌溉方法;第四是信息反馈,物联网系统平台能够对灌溉进度与效果进行有效的反馈,用户也可以在这一平台上对灌溉信息进行查询。山西省应县的水资源就严重匮乏,为满足农业灌溉的需求,相关人员利用物联网技术建设了完善的灌溉控制系统,该系统能够满足制定用水计划、管理水费、记录灌溉进度、上传灌溉信息等用户需求,这一系统由总控室、集中控制室、电气控制柜以及水泵组成,相关信息可通过RFID技术获得,数据的传输、水泵的控制都可以通过物联网技术完成,人力、物力、财力等方面的投入均相对较少,这一系统的使用使农业现代化与信息化的水平有了较大程度的提升。

　　随着生活水平的提升,人们对食品质量与安全问题的关注度越来越高,尤其是毒豆芽、毒奶粉等问题被曝光后,消费者希望食品生产环节能够更加的科学化与规范化,此时相关部门也相应的加强了食品安全质量监管的力度。在农业生产方面,物联网技术的发展为农业产品生产提供了新的监管途径,即可以利用RFID技术对产品从生产到销售的过程予以全面的管理与监控,美国最先将这一技术应用于农业生产,为了避免患有疯牛病的牛流入市场,研究人员将RFID身份识别编码从牛耳处植入,RFID系统中详细记录着每头具有编码的牛的资料信息,包括年龄、饲养情况、体重、患病史以及宰杀情况等。我国对这一技术的应用始于2009年,为了保证猪肉的质量,研究人员推出了“金卡猪”,即利用RFID技术为猪贴上对应的“电子身份证”,从而实现对猪从饲养、防疫、加工,到流通与销售的整个过程的监控。这一监控过程的完成主要依赖于EPC标准以及RFID技术。

　　农产品流通的过程主要包括四个环节,第一是在产地的处理,第二是装载运输,第三是在批发市场的销售,第四是在零售市场的销售,为了保证农畜产品不脱离监管的范围,物联网技术发挥了巨大的作用,物联网技术具有联网、识别以及追溯的功能,因此在整个流通的过程中相关人员都能够对农畜产品的去向予以全面的监控。产品信息采集的过程不会耗费过多的时间,因此不会影响农畜产品的销售过程,同时物联网技术能够使农畜产品供应链共享与集成的水平得到有效的提升。在物联网技术的支持下,农产品流通过程可以形成一条信息链,无论是生产环节还是产品供应环节,相关人员都需要先对产品的信息进行采集并上传至对应的数据库,保证信息更新的及时性与信息存储的有效性。为了保证数据信息的安全性,数据库会设置密码,只有在供应链上的各个环节上才能够对密码进行共享。

　　物联网技术在提高农业产品质量与安全中的作用较为显著,质量安全追溯的过程中,物联网技术形成了高水平的技术体系,该体系由信息采集、传输、查询这三个层次组成。首先,是采集信息的过程,以蔬菜生产为例,生产人员会将生产基地划分为不同的地块,然后对各地块做编码处理,并为之匹配相应的IC卡,生产过程中的每项产品都会被赋予对应的电子标签,播种后每次施肥、浇水、除草的过程都需要通过终端记录到IC卡中,通过终端进行操作能够简化数据采集与存储的过程,避免投入过多的人力与财力,且数据收集的准确性将会得到较大的提升。其次是传输信息的过程,在生产基地,信息的收集通过终端与IC卡完成,IC卡相当于信息存储的中介,而信息传输最终的目的地应当是当地的农业数据库,因此应当定期对IC卡中的数据信息进行处理,即利用RFID技术将其通过计算机设备与网络传输到物联网信息数据库平台。最后是查询信息的过程,在农产品投入市场时间,相关人员可将物联网上存储的追溯码进行转换并生成标有追溯码的标签,并将这一标签准确的粘贴到产品外包装上,消费者可以通过物联网平台对产品信息进行查询。

　　农业信息共享能够加强农业生产企业与农民之间的交流,从而激发新的思想与新技术,可建立市级、县级、乡级等多层次的信息平台,这样既能保证农业政策与信息的上传下达,还能够保证政府对民意的深入了解,上下层通力合作共同推动农业生产的进一步发展。例如广西省玉林市就利用物联网技术打造了特色的农业信息服务体系,实现四级信息网联动,即在市级设立农业信息中心,在县级设立农业服务平台,在乡级或镇级设置农业信息站,在村内设置信息员,这种服务体系的设置充分考虑了各级单位的实际情况,层级清晰,职责明确。具体来说,网络信息平台由各农业企业的网站以及特色的农业网站组成,各网站根据自身的定位与需求设置了不同的板块,例如玉林市博白县的竹芒编企业的门户网站上就设置了声讯服务、网络销售等众多模块,同时为了满足对外销售的需求,网站还有专门的英文版。

　　精准农业是农业精细化发展的目标之一,在信息化的发展过程中,相关人员可对农业生产过程予以定时、定量、定位以及空间变异管理。通过网络技术、通信技术、定位技术、遥感技术等先进的信息化技术,农业生产者可以对农产品生产环境与条件予以综合性的分析,如气候、温度、湿度、土壤等,并根据分析的结果制定合理的生产方案,对温度、湿度等指标的制定都可以是定量的,总的来说,通过利用物联网技术,农业可以实现精准化发展,农业生产者能够科学的设定生产目标、对生产中的问题进行定位诊断、对生产方案进行优化,并可利用先进的技术手段对农业发展予以科学、规范的管理，使农业生产不仅能够取得较高的经济效益,还能够获得环境效益,实现经济与环境的共赢。3S技术是精准农业在发展的过程中应用最多的技术手段,3S技术包括遥感技术、地理信息系统以及全球定位系统。具体来说,在农业生产过程中,物联网技术可以标识出相关物体,然后感知物体的基本情况,通过对决策终端、显示设备、计算机以及智能接口的连接实现信息资源的双向反馈,最终保证对农业生产过程的管控。

　　精确农业（precision agriculture）是由美国农业工作者在20世纪九十年代初倡导并实施的。精准农业的兴起主要有两个原因：一是可持续农业为世人所接受。传统农业的发展在很大程度上依赖于化肥、农药的大量投入的增加而实现。但是由于化学物质的过量投入造成生态环境污染和农产品质量下降，高能耗的生产方式导致农业生产效益低下。在当今农产品市场竞争日趋激烈的时代，急需精准农业这种新的生产模式来适应农业持续发展的需要。二是全球定位系统、地理信息系统、遥感、人工智能等高新技术的产生以及民用化。前者给精准农业的产生提供了思想准备，后者给精准农业的实现提供了技术准备。

　　精准农业指的是利用全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、连续数据采集技术、决策支持系统（DSS）、变量控制技术等现代高新技术获取农田小区作物产量和影响作物生产的环境因素（如土壤结构、地形、植物营养、含水量、病虫草害等）实际存在的空间及时间差异性信息，分析影响小区产量差异的原因，并采取技术上可行、经济上有效的调控措施，区域对待，按需实施定位调控的“处方农业”。其技术体系由信息数据采集、信息数据处理和决策生成、决策实施等3个环节组成的[1]。如图1所示：

　　地理信息系统是用于输入、存储、查询、分析、和显示地理数据的计算机系统[2]。地理信息系统开始应用于农业领域是在20世纪70年代，最先应用在耕地调查、土地资源评价、农业资源信息管理等方面。到20世纪90年代以后，地理信息系统开始广泛的应用于农业领域，和全球定位系统、遥感、计算机网络技术、自动控制等技术紧密地结合起来，主要用于采集、建立影响农田小区作物生产的地理环境数据、土壤数据、作物苗情数据、病虫害数据、作物产量等空间数据库。并且进行空间信息的地理统计处理、图形处理和表达等，为分析空间和时间差异性和实施调控提供决策方案。

　　全球定位系统是指利用定位卫星在全球范围进行定位、导航的系统。利用全球定位系统快速准确的定位系统可以实时的用于农田面积精准测量、农药化肥的精准喷洒，在作物收获时不仅可以精准收获还可以不断地记录下几乎每平方米的产量和其他信息。不仅有助于提高作物的产量还可以降低因化肥农药的过量使用而造成的环境污染。

　　遥感是指在一定的距离之外，不与目标物体直接接触，通过传感器收集被测目标所发射出来的电磁波能量而加以记录并形成影响，以供有关专业进行信息识别、分类、和分析的一门技术学科[3]。因此遥感技术是未来精准农业主要采用的信息获取手段，是支持大面积快速获得田间数据的重要工具。主要用于土壤数据采集、农业资源监测、作物产量预测、农情预报等方面。

　　专家系统是一个能够利用某个领域人类专家水平的知识和经验来解决领域问题的智能计算机程序系统。一般是由知识获取、知识库、推理机和人机界面等几个部分组成的。20世纪70年代专家系统在农业领域初次应用，随着农业专家系统的不断发展，专家系统在农业领域中的应用越来越广泛，已经由单一的施肥、灌溉、病虫害等服务扩展到播前、播种、施肥、灌溉、病虫害、田间管理等全过程。

　　决策支持系统是一种以计算机为辅助工具，应用决策科学以及有关科学的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构或非结构化的决策问题的信息系统。在精准农业技术体系中，决策支持系统可以根据农作物的生长情况、环境因素、结合经济分析以及作物生长相关的数据进行决策，并且根据专家知识，对不同的决策给出最优方案，从而指导田间操作。

　　作物模拟模型，是指能够定量和动态地描述作物的生长、发育和产量形成过程及其对环境反应的计算机模拟程序[4]。作物模拟技术是60年代初在欧洲及美国出现的[5]，主要通过作物模拟模型研究不同播种时期、不同作物密度以及灌溉时间、灌溉次数、肥料使用量在不同的环境状况下对作物布局和产量的影响。现在将作物生长模拟模型与专家系统、多媒体技术、网络技术、3S技术等技术相结合使得作物模拟模型在生产力预测预警、品种设计与评价、时空尺度分析、环境效应评估等方面发挥更大的作用。

　　我国在1994年就提出在我国进行精准农业研究应用的建议，但是由于当时条件的限制，并没有引起有关部门的重视。近几年随着信息技术的快速发展，信息技术在农业上的应用也得到了重视。国家计委刘江副主任访美后，认为我们应该跟踪国际农业生产技术的前沿领域，开展“精准农业”的研究应用。科技部徐冠华副部长在谈发展“数字地球”时认为，“精准农业”是中国“数字地球”发展战略的切入点之一。国家在863计划中已列入了精准农业的内容，国家计委和北京市政府共同出资在北京搞精准农业示范区。中科院也把精准农业列入知识创新工程计划，我国精准农业的思想已经为科技界和社会广为接受，并在实践上有一些应用。但是“精准农业”在理论上目前还是一些概念性的东西，没有建立先进的体系，不足以对指导精准农业进行深入研究和实践运作。且我国发展精准农业存在诸多限制因素：1）农田类型多种多样、分布零星、人均耕地面积较少不利于联合作业机械的实施。2）农业机械化水平较低且农业科技投入不足精准农业技术一时很难推广。3）农民的信息意识不强、科研成果实用性不足高投入的精准农业在我国的多大部分很难付诸实施。所以我国精准农业的发展还处在起步阶段。

　　信息技术的实现主要依靠微电子技术、通信技术、计算机技术和网络技术等。农业方面的信息技术的应用是实现农业信息化的过程，实质上是对传统农业的改造，通过运用计算机网络技术、3S技术、智能控制技术、通信技术等多种技术，来获得农业相关数据信息，利用信息产业的发展加速我国传统农业，提高农业生产效率、生产力水平以及竞争力，加快我国农业由传统农业向现代农业转变的步伐，从而实现跨越式的发展。

　　马铃薯是世界四大粮食作物之一，属茄科草本植物，具有高产、适应性强、分布广、营养丰富以及耐储藏等特点，是粮、菜、饲以及用于做工原料的多用型粮食作物。块茎是所有禾谷类作物提供热量最高的，在人民生活中占有举足轻重的地位。马铃薯加工制品中，除薯条、薯片、全粉等食物之外，还可以加工成淀粉、葡萄糖、酒精等多种工业产品。所以，马铃薯产业的健康平稳发展，对于马铃薯主粮化背景下改善居民膳食结构、增加农民收入、提高全民素质以及带动国民经济相关产业发展具有重要的意义。

　　马铃薯信息化技术是指马铃薯信息的采集技术（传感、遥测、遥感、及摄像、扫描技术）、信息的处理技术（信息识别、转换、加工和存储技术）以及信息模拟技术于一体的技术体系。包括信息基础技术、信息系统技术以及信息应用技术三个层次，这三个层次相互关联，缺一不可。开发马铃薯产业信息化技术是农业现代信息技术和马铃薯信息技术相结合的产物，是将马铃薯相关信息通过计算机信息采集、信息的存储与传输处理、通信、网络、多媒体、人工智能、物联网、3S（遥感技术，简称“RS”;地理信息系统，简称“GIS”;全球定位系统，简称“GPS”）等技术在马铃薯产业领域的移植、消化、吸收、改造和集成的结果，是系统、高效地开发和利用马铃薯信息资源的有效手段。通过运用这些技术手段，能够把马铃薯信息资源中有用的数据进行自动、快速、有效地采集并存储起来，通过整理与分析，去寻找产业所存在的问题，继而找出解决问题的方法。

　　（1）马铃薯信息资源的充分的运用。农业的增长从主要依赖自然资源转向主要依赖信息资源，马铃薯信息技术运用使马铃薯产业相关信息的获得以及资源的利用更加方便、精细和快捷。通过传感、遥测和识别等技术发展成为一种远距离和测量的信息获取技术，地球表面的相关马铃薯电磁波信息就会被多种传感接收，然后对所接收到的信息进行扫描、摄影、传输、处理以及整理分析，将这些信息加以充分的利用。

　　（2）马铃薯生产基础装备信息化。微型计算机技术的发展使得马铃薯田间数据的采集与高效处理成为可能，因此，很多农业机械上运用传感器与控制技术。随着电子信息科技的进步，农业装备具有智能化的特征，更易于相互通信，直到现在，技术装备有着更多的创新技术，提高技术装备作业的性能;节约成本，进行环境友好型农作;对作业过程中的精确操作;改善劳动者的操作条件以及精细农作的智能控制等。

　　（3）马铃薯生产基础操作自动化。近年来，随着科学技术的不断更新与发展，农业的生产模式也随之不断的变换。使用网络的联机检索育种者可以在任何时候通过电脑输入新信息到数据库，不仅可以得到自己所需农作物的相关信息，还可以将自己所知道的信息进行分享。比如栽培阶段，自动化灌溉就很大一部分的实现了资源的节省与优化。要想实现农业现代化，发展高效农业、精准农业，灌溉管理自动化是其重要手段，可以实现水资源的有效利用。再如农作物土壤量以及生长动态，也可以运用自动化管理来优化资源的配置。收获庄稼阶段，运用遥感遥测技术，也能实现自动化控制。利用机器视觉技术来识别作物的颜色、形状和大小，将信息反映到中央计算机。通过中央计算机的数据和情报确定作物成熟与否，如果成熟，便启动收割机，实现自动化收获庄稼。

　　（4）马铃薯产业经营管理的网络化。所谓网络化管理，是指将原本分散的信息通过先进的技术组建成一个网络来进行管理的一种管理模式。马铃薯管理的网络化也就是建立马铃薯信息管理系统，它是在农业信息化和农业现代化的基础之上建立的基础性工程。该系统采用先进的网络技术，将收集到的马铃薯资源信息（包括马铃薯土壤、品种、气象等信息）建立多种数据资源在内的马铃薯信息数据库，使马铃薯信息智能化，通过对马铃薯信息数据库进行全方位、多方向的交流与传播，也就是具有浏览器功能的信息管理系统，从而提高马铃薯生产及其管理的科学性、系统性和实用性。

　　（5）马铃薯产业及相关产业的从事人员不断增加。随着农业信息化、自动化、网络化的发展，从事农业的人员PG电子官方平台不仅仅是农村农民，还包括许多的技术人员以及企业家。由于信息化的发展以及许多高新技术的运用，马铃薯的选种育种、播种、生长以及收获，越来越减少了人力的投入，增加技术的投入，且实现优质高产，因此，从事马铃薯相关产业的人员不断增加。

　　马铃薯信息化的技术体系是为马铃薯信息的获取、处理、管理和应用提供方法和技术支持，主要以“3S”（遥感技术，简称“RS”;地理信息系统，简称“GIS”;全球定位系统，简称“GPS”）（见图1、2）技术为平台，以信息获取和管理为手段，对马铃薯资源动态变化和总体发展状况进行实时、准确、全面的监测、分析、评估，并提供预警和决策支持。重点发展领域包括马铃薯资源状态与利用监测，农情动态与生产力监测，生态环境监测预警，综合空间信息管理系统等。为了推动马铃薯生产的优质化、标准化、规模化和产业化的发展，将3S技术与专家决策系统（图3）相结合，运用于马铃薯的生产，使得马铃薯生产效率更高，成本更低，决策更加科学。

　　首先利用3S技术对马铃薯种植地区进行实时监测，为专家系统的建立作数据上的积累。利用遥感与GPS技术对马铃薯种植区进行地形地貌与气候条件进行信息获取。播种期，利用3S技术实时监测，包括对土壤肥力、不同种植区的生态、种植密度、施肥的数量与时间、病虫害的防治等。再将所得数据录入地理信息系统，得出马铃薯种植区域相关数据，使得据此开发的专家系统更具适应与针对性。

　　推理机制为加权模糊推理，即当前提条件P的真度m大于T时，该规则被激活，得出结论Q及其真度m，即结论可信度。根据开发平台PAID的结构，开发出用户界面简单、明了、容易操作。单机版界面主要有基本情况录入、智能决策、基本情况查询、决策结果查询和马铃薯栽培技术;网络版包括决策（在线决策和高级决策）、专家论坛、在线答疑、马铃薯栽培知识、系统管理和帮助。

　　中国马铃薯产业的发展离不开科学信息技术，基于马铃薯信息化背景下马铃薯产业的发展是现代农业发展的一项重要产业，马铃薯信息化是马铃薯产业的一项重要内容，在中国特色农业现代化的带动下，也是实现马铃薯现代化的一条重要途径。我国马铃薯虽然总种植面积位于世界前列，但是单产水平不高，马铃薯信息化就是充分运用现代信息技术和信息资源，在马铃薯产业各个环节广泛实现信息化管理与服务，不断提高马铃薯单产水平和产业层次，加快马铃薯产业现代化进程。我国农业信息化建设的进程较慢，尤其是在薯类方面的应用，信息化水平有待大力提升。

　　除数据库、管理决策系统、专家系统这些人们熟知并且广泛应用的农业信息技术之外，神经元网络、机器学习、面向对象、多媒体及计算机视觉在农业中的应用日趋普遍。研究热点包括各类媒体信息、数据表格、推理中间结果显示、预制文本、路径跟踪和策略解释等。从信息处理的环节上看，农业数据采集应用新的信息技术受到更多的关注。

　　我国数据中心的建设大大推动了科学数据的共享，但是距离现代农业建设的要求还相距甚远。具体表现在数据来源少、质量差、数据资源不完整、更新较慢等。在数据的加工以及服务上还处在低级阶段。而且大多数据都是小麦、玉米之类作物，马铃薯方面数据缺乏，对于2015年提出的马铃薯主粮化来说，数据更是很少、陈旧。所以加强马铃薯数据共享中心建设是非常有必要的，应该提供相关数据的汇集功能。

　　网络信息资源将得到充分的开发，包括智能决策系统的网络移植、区域性农业科技成果数据库开发、农业市场经济信息数据库开发、区域性农业生产动态信息服务数据库开发、农业科技政策及管理书籍库开发、农业科技资源数据库开发等等与智能产前监控、产中生成电子标签、产后物流可追溯、市场、超市识别、手机电子标签查询以及网络投诉全部集成化。

　　虽然我国已将信息化技术广泛地应用于农业领域，尤其是玉米、小麦等作物，逐步向农业现代化步伐迈进，但是我们应该清醒地认识到信息的集成技术水平应用还不够高，基于今年提出的马铃薯主粮化政策，马铃薯产业领域更是有待重视和提高，马铃薯信息化技术水平不够高，信息技术应用有限，还有待进一步地创新与加强。因此，在马铃薯产业中，应该进一步地扩大技术规模，引入国外先进技术，将先进的信息技术与马铃薯产业进行有机的结合，使我国马铃薯产业早日走上全方位、高水平的信息化轨道。

　　随着现代化社会的发展，信息技术的发展和应用日渐成熟。信息技术在农业工程中的应用，提高了农业生产效率，为现代农业的发展奠定基础，成为现代农业发展的动力源，同时，信息技术在农业各领域中的应用，也为农业产业结构调整产生较大影响。基于信息技术对农业工程的重要性，本文主要探究信息关键技术在农业工程中的应用。

　　1.1虚拟仪器技术。虚拟仪器技术在应用时需要同时结合硬件和软件，并且对硬件软件的要求较高，硬件为模块化硬件，同时需要较高性能，使用模块化硬件可以满足全面需求，比如同步和定时应用，软件需要具备灵活高效能的特性，用户可以根据需求创建界面，只有将高性能的硬软件结合使用才能达成相应的应用目的，另外，为了使虚拟仪器技术达到最大化优势，还要使用具有集成作用的软硬件平台，在软硬件以及软硬件平台的共同应用下，才能发挥虚拟仪器技术的高性能、高扩展性、高效率、高出色等优势。虚拟仪器技术结合计算机、仪器仪表以及传感器等技术，可以在硬软件的应用下模拟生产条件，并对生产信息进行跟踪和记录，在农业生产方面，可以提前模拟生产情况，并供专业人员分析和改良，提高农业生产力，实现对农业的智能化管理。1.2专家系统。专家系统通过获取某一领域内专家的知识，并将这些专家知识进行对应编辑，并存放到知识库中备用，以便于解决该领域在发展过程中遇到的问题，知识库是整个专家系统的核心，同时，独立于其他构成部分。专家系统是解决专业问题的主要系统，而知识库就是解决问题的知识源，在遇到问题时，需要调动知识库内对应的知识，从而得到解决。推理机构相当于专家系统的管家，控制专家系统解决问题的整个过程，并了解用户的需求，以及用户为什么要解决这一问题。人机交互界面传输主要信息以及解决问题的过程，方便用户查看和记录。1.33S技术。3S技术指遥感系统（RS）、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS），当前，3S技术在农业工程中已经得到广泛应用，下面对这三种技术进行详细介绍。遥感技术（RS），即对大面积空间内的信息进行提取，形成相应的数字图像，根据不同要求或者需求，对数字图像进行加工，成为能够被人们使用的信息。随着技术的不断发展，使用遥感技术获取数字图像的分辨率会越来越高，能够为人们提供更加精确的信息。通过遥感技术获得图像需要进行加工和处理，处理方式主要有数字图像预处理和数字图像分类两种，或者说这两种处理方式也是不同的处理步骤，数字图像预处理是对获取的初始数据图像进行初步处理，通过消除原始数据中的噪音、增加图像视觉效果等，使目标呈现更加清晰，而数字图像分类是在数字图像预处理之后，也就是在获得清晰的目标后，使用科学的方式对目标图像分类，通过分类便于更加准确的获取目标信息。地理信息系统（GIS），即能够存储空间信息和数据，使用图形表达内容，具备空间分析、空间定位和检索技术。全球定位系统（GPS），即可以对地面上任何一个点位进行定位，然后精准测算出该点位的坐标位置，具体精度为厘米数量级，使用全站仪或者激光测距仪就可以精准测量坐标距离。全球定位系统可以直接获取某一点位的信息，结合遥感技术，可以对遥感技术下所获得的定位数据进行校正，使信息更加精准。1.4数据挖掘技术。数据挖掘技术可以存储所获得的数据，并能够对数据进行分类、分析和处理，其中，对数据的分析、挖掘数据背后隐藏的信息以及特征是关键，这样才能实现数据的意义，为人们决策或者分析提供基础。数据挖掘技术对于涉及信息广的领域尤其重要，以农业为例，农业生产多样复杂，通过现代化的手段或者技术获取生产信息之后，要将数据及时入库，在入库的过程中，要做到智能化处理，即对信息或者数据进行分类、归纳、分析、整理以及智能化管理，并确定信息来源，建立对应的信息挖掘途径，这个过程包含数据库、统计学、人工智能等多个领域，最重要的是对数据进行挖掘，了解数据的特征以及涵义，为之后的决策打下基础。1.5数据融合技术。数据处理技术是对信息进行自动化综合处理，以传感器为载体，通过传感器获取外部信息，并对所获数据进行多级别、多层次和多方面处理，挖掘数据或者信息深层的含义，数据融合技术下使用传感器综合处理数据和单一的传感器处理数据不同，前者对数据的处理和分析更加全面、完整，并实现了对传感器的高效率运用。

　　2.1虚拟仪器技术在农业工程中的应用。虚拟仪器技术将虚拟和智能结合，作为一种以计算机为载体的智能资源，在农业工程中得到深入应用，其中最常见的就是精密播种机虚拟仪器检测系统和种子成长虚拟检测系统。精密播种机虚拟仪器检测系统通过自动化检测和管理方式，从常规台架试验的所有项目获得相应数据，并能够展示相应数据，主要包含合格粒距平均值、落种性能以及种子落地速度，通过这些数据，可以了解播种情况，或者对有问题的播种进行及时处理，优化播种工作，在实际操作过程中，使用者可以直观的看到数据信息，并对数据进行记录和分析，将数据和播种标准进行对比，提高播种成功率。种子成长虚拟检测系统是通过智能化的方式，模拟种子成长所需要的环境，一方面，可以减少投入实际投入成本，另一方面，可以提高种子成功率，在模拟状态下优化种子成长环境，然后根据模拟情况指导后续的实际种植。另外，虚拟仪器技术对水果分离和选配做出重要贡献，以苹果分选为例，在分选时使用苹果分选系统，通过计算机展现图像，对图像进行分析，然后根据图像情况确定阀门开关，便于在之后实现智能化、自动化分选。虚拟仪器技术在农业工程中的应用，大大提高了农业生产效率，并提高农业生产质量。2.2专家系统在农业工程中的应用。专家系统应用于农业工程中区别于传统的农业，在传统农业发展中解决问题主要以工作者的经验为主，但是很多农业从业者的学历较低，掌握的专业知识较少，在解决问题时容易受到限制。专家系统是通过建立专家知识库，将农业生产和发展过程中遇到的问题进行转化，明确需要哪些知识解决，并确定常用的专业知识，将知识调入专家知识库中。现代农业中很多从业者基本以高学历为主，专业性强，这一点和专家系统的使用相符合，从业者的知识以及解决问题的方式都可以调入专家知识库中，方便在农业生产过程中使用。专家系统结构中，知识库专门存放农业领域方面的专业知识，当遇到问题需要调动知识库中的专业知识时，只需要工作人员输入关键词或者相关信息就可以，在这个过程中，推理机构控制专家系统工作的整个过程。2.33S在农业工程中的应用。遥感（RS）可以利用电磁波特性对物体以及所处的客观环境进行监测，获取物体的信息，并能够对物体进行精细化管理。在农业工程中，遥感技术主要通过遥感器发射信号，对农作物的耕作情况进行远程管理，比如农作物生长情况、产量、种植密度、种植环境、自然灾害情况，也可以对一定空间区域内进行全天候的实时精确监控，掌握种植区域内自然条件以及土壤的变化情况，获知可能发生的自然灾害，并可以提前做好预防措施，遥感对农作物的远程距离监控也可以做到精确化，通过监控了解农作物种植的详细情况，为了解农作物生长环境打下基础。地理信息系统（GIS）服务于农业的精细化耕作，对农业实行动态化和智能化管理。地理信息系统可以处理空间地域信息，获取信息后能够掌握空间地域内的自然条件、土壤条件以及病虫草害情况等，然后将这些数据信息输入到计算机中，计算机对这些数据进行分析和处理，实现对农业种植的动态化管理，这一应用可以判断所在空间是否适合耕作，并能够为精细化耕作做好准备。另外，地理信息系统也可以进行有效调查农业资源，通过处理空间内信息，获得气候图、实时图像，并进行相关处理，将气候图、实时图像整合为空间数据库，将空间数据库和实际数据结合起来，实现农业资源的自动化管理。同时，也可以对现有的土地资源进行整合和分析，明确土地资源的使用情况，对土地资源重新规划，避免资源浪费，实现资源合理利用和布局，以及实现对土地资源的可持续利用。全球定位系统（GPS）可以精准确定空间内的某一位置，或者对某一物体进行精确定位，主要包含地面控制站、地面监控站、空间导航卫星等组成部分，目前主要使用美国的GPS系统，该系统可以在任何时间、任意气象条件中接收4颗以上卫星的信号，在农业工程中主要使用GPS定位作业者和作业机械的具置。另外，将遥感技术、地理信息系统以及全球定位系统结合应用在农业工程中，可以通过遥感获得农作物的生长数据，使用地理信息系统获取农作物种植地图，然后在农机上安装GPS，就可以指挥农机自动行走，完成耕地、播种、锄草、灌溉等工作。2.4数据挖掘技术在农业工程中的应用。当前，农业现代化的发展使得很多农业数据以及信息变得越来越庞大、复杂，使用传统的人工分析已经不能满足现代化的要求，所以，需要使用现代化技术来储存、分析数据。我国地域辽阔，农业种植面积大，并且不同区域的自然条件不同，在农业种植中面临着很多变动因素，比如自然灾害、土壤条件、病虫草害等，要想科学的应对这些变动因素，就需要找到对应措施，并能够预测事件的发生，做好预防措施。数据挖掘技术通过智能化、自动化、信息化的方式，将获取的信息储存起来，并对信息进行分类和分析，挖掘数据或者信息的延伸含义，以及数据呈现的特征，能够对动态记录和分析，并能够根据变动情况及时更新数据，便于查询和使用。2.5数据融合技术在农业工程中的应用。数据融合技术是对多个传感器进行融合，实现对信息的智能化控制和管理，一般多传感器信息融合技术主要用于精准农业关键技术的研究中，使用多传感器信息融合技术可以实现对数据的智能检测、管理和控制，而精准农业是对信息技术和人工智能技术的综合应用，使用多传感器融合技术可以大大提高精准农业研究的准确性。

　　随着科学技术的不断发展，现代农业向专业化、集成化、智能化方向发展，因此，现代农业是传统农业的革命，改变了原有的生产和发展方式。我国是一个农业大国，疆域辽阔，农业种植面积大，农业在我国的产业发展中也占有重要位置，推动农业向现代化发展是必然趋势，在这个过程中，也会遇到很多挑战，因此，如何更好的利用信息技术，实现我国现代农业的全球化、智能化、专业化是需要思考的重要问题。我国和发达国家相比，现代化农业发展较为落后，同时，在农业机械化、农业生产规模、农民文化素质方面没有达到理想水平。所以，需要建立具有中国特色的现代化农业体系，进行专业化理论研究，结合农业实际发展情况，推动现代化农业信息技术在农业生产和管理上的应用；大力培养农业专业化人才，提供农业劳动者的素质，使农业从业者具备处理、运用信息的能力；建设现代化农业信息网络，让大众了解农业发展以及相关农产品，为农产品流通打好基础；发挥政府的作用，并结合科研机构以及企业，共同为现代化农业努力，推动农业的现代化发展；提高使用信息技术的能力，信息技术是现代农业的重要组成部分，只有能够综合利用各种信息技术，才能不断提高农业生产效率，推动农业现代化发展。

　　综上所述，信息技术作为现代农业发展的必要组成部分，改变了农业生产方式，提高农业生产水平，对于我国的现代化农业建设具有重要影响。同时，信息技术为农业发展提供诸多优势条件，为现代农业发展提供更多方向，不仅降低农业从业者的劳动强度，还大大提高生产效率，使农业在我国的产业发展中贡献更多力量。当前，在我国农业工程中已经应用很多信息技术，这些信息技术也为我国农业发展做出突出贡献，但是，我国对信息技术的应用较晚，并且很多信息技术的使用需要投入大量资金、设备等，加之我国地域辽阔，不同地区的农作物种植环境不同，这也加大了信息技术的应用，所以，我国农业对信息技术的使用还不成熟，同时，没有实现信息技术在农业发展中的全面普及。为此，相关工作者、研究者应该进一步研究设备的使用和更新，争取能够让信息技术更快、更好、更全面的融入到现代化农业中，为构建具有中国特色的现代化农业体系做好铺垫。

　　兵团精准农业技术体系来源于3个方面。第一是继承和发展了兵团已经实施的种植业十大主体技术和棉花高密度高产栽培技术；第二是引进、吸收国内外的农业先进科学技术和装备；第三是兵团科技人员和干部职工自己创新的科学技术和装备。经过5年的试验、示范、培训、推广，到2004年，兵团总结形成了包含精准农业核心技术体系、精准农业技术指标体系、精准农业技术规程体系和精准农业技术装备体系的4个子系统构筑的比较完善的兵团精准农业技术体系，给新疆和兵团农业带来了巨大的经济、社会和生态效益。2004年，此项成果经农业部专家组鉴定，获得兵团科技进步一等奖。

　　精准农业技术体系的核心是精准农业六项技术，包括精准种子工程技术、精准播种技术、精准灌溉技术、精准施肥技术、精准收获技术、田间作物生长及环境动态监测技术。它以精准灌溉和精准施肥为核心，以精准监测为保证，以精准播种为接口，前接精准种子，后接精准收获，将六大精准农业技术组装成一个贯穿作物生产全过程的有机整体。

　　兵团精准农业技术体系由4个子系统构成，其中精准农业六项技术是体系的核心，提出干什么的问题；精准农业技术指标体系是考核精准农业六项技术是否“精准”的定量指标；精准农业技术规程体系用于规范精准农业六项技术实施过程中的技术操作，保证精准农业定量指标的实现；精准农业技术装备体系是支撑精准农业六项技术准确实施的关键装备。4个子系统相辅相成，互相促进，构成缺一不可的完整体系。

　　l．开展农业“两高、一优、一低”丰产攻关活动，加大行政推动及技术服务力度。一是每年组织两次全兵团范围的农业新科学新技术推广应用现场会，现场观摩兵团精准农业技术的新进展和典型经验；二是每年于棉花生产的关键时期，组织有关专家赴基层开展3次技术咨询、指导服务活动、一次专项技术调研和一次高产田检查验收工作；三是组织石河子大学、塔里木大学、新疆农垦科学院的有关专家和技术人员到基层团场长期蹲点搞技术服务和培训。

　　2，产、学、研结合，积极鼓励创新，组织精准农业技术联合攻关。一是产、学、研相结合，积极发挥兵团两校一院和师农科所技术人才密集的优势，引导其与基层团场紧密合作，在精准农业六项技术的试验、示范到大面积推广的各个环节，展开联合技术攻关和技术创新活动，解决了一个又一个技术难题，形成了一批技术成果和具有自我知识产权的产品；二是注重及时总结提高基层职工和技术人员的创新实践。

　　3．积极引进国外先进技术和设备，并逐步消化、吸收，实现国产化。积极引进国外先进技术和先进装备，丰富了精准农业技术的内容，拓宽了思路。如为实现机械采棉，引进了美国迪尔公司和凯斯公司的采棉机240台，并积极与贵州航空工业集团公司合作，在石河子建厂进行采棉机国产化攻关。为了提高精准种子加工水平，积极引进美国、丹麦等国外先进的种子精选加工设备，对兵团17条种子加工生产线进行改造，使棉花种子田间发芽率达到92％以上，为精准播种技术的大面积推广打好了基础。

　　4．大力开展宣传和培训工作，使精准农业技术深入人心。一是兵团于每年年底召开一次精准农业技术研讨会，每年编印一本《兵团精准农业技术研讨会论文集》，及时总结当年兵团精准农业技术推广的经验；二是近几年陆续编印了《精准农业技术系列丛书》《精准农业技术职工读本》《兵团主要农作物精准栽培技术规程》等书籍，作为职工培训的教材，增强了培训的效果；三是充分利用电视、报纸、期刊等媒体大力宣传兵团精准农业技术，向全国宣传兵团精准农业技术的创新成果；四是利用冬春农闲季节，大力开展“科技之冬”“科技之春”活动，通过多层次、多方位的技术培训，使广大干部职工和技术人员掌握精准农业技术，运用精准农业技术，并不断提高技术到位率。

　　5．注重技术成果的转化，带动一批支农产业迅速发展。近年来，通过科研院校、生产单位与相关企业的合作，与精准农业相关联的一批支农产业孕育而生，并逐步发展壮大。如精准灌溉技术带动了兵团节水器材和滴灌自动化设备产业的发展，并形成了“新疆天业”等一批支农龙头企业；精准播种技术带动了精准播种机具的生产，生产出气吸式精准取种和鸭嘴式下种相结合的具有自主产权的棉花精量播种机械，壮大了一批机械制造企业；精准灌溉、精准施肥技术的推广带动了复合肥、滴灌专用肥产业的发展，催生了一批复合肥、专用肥生产企业，生产出一系列质量可靠、具有自主知识严权的滴灌专用肥品种，提高了农业社会化服务水平，推进了农业产业化的进程。

　　6．加大科技投入力度，加快精准农业技术研究和推广速度。自1999年以来，兵团投入大量资金用于精准农业的研究试验、示范和推广工作。机采棉推广之初，对试点单位给予资金补贴；在棉花膜下滴灌推广之初，出台了每亩地补贴100元的奖励政策；对院校及精准农业技术相关研发单位给予资金支持，加快技术创新速度。

　　兵团精准农业技术体系的形成和大面积推广应用，提高了兵团农业科技装备水平和农业科技含量，提高了农业机械化、信息化、自动化水平，职均经营规模扩大，完成了从“经验农业”向精准农业的转变。同时，精准农业是应用现代化高新技术的综合系统工程，带动了相关支农产业的发展，促进了农业产业化水平的提高，推进了兵团农业现代化进程。

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