摘要：郭威, 吴华瑞, 郭旺, 顾静秋, 朱华吉. 特色农产品设施环境下品质智能管控技术研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 44-62. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202411017

本文节选自：

郭威, 吴华瑞, 郭旺, 顾静秋, 朱华吉. 特色农产品设施环境下品质智能管控技术研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 44-62. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202411017

GUO Wei, WU Huarui, GUO Wang, GU Jingqiu, ZHU Huaji. Research Status and Prospect of Quality Intelligent Control Technology in Facilities Environment of Characteristic Agricultural Products[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(6): 44-62. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202411017

官网全文免费阅读

特色农产品生产过程智能调控模型与方法

特色农产品生产过程智能调控主要包括生长环境调控和营养调控。面向生长过程调控方法是通过设施环境监测参数结合对应品种物候期对环境温度、湿度、需水量、光照等要求进行自动化管控，如图1所示，通常采用设施装备控制的方法结合模型进行指令控制，包括环流风机、轴流风机、棉被、卷帘、湿帘、雾化加湿器等设备的控制实现。面向营养调控主要是农业投入品的控制，通过水肥灌溉、药物施洒、营养包、消毒剂等放置保障作物生长过程的营养，结合作物不同阶段对投入品数量、施用频次和环境导致的变化，通过智能化的手段进行精量控制，节约了投入品使用的同时，降低了生产成本，是绿色生产、提质增效重要手段之一。

图1 农业生产设施环境调控模式图

Fig. 1 Environmental control model diagram for agricultural production facilities

基于物联网技术主要是对可控的设施环境进行关键区域生长数据采集、重要环境参数预警与生长环境控制，通过物联网设备融合高通量数据传输技术和云平台构建成能够进行远程观测、在线分析和智能管控的体系。典型系统包括多参数环境监测传感器、设施环境巡检机器人、肥水灌溉设备、温室设施微控制器等。

1 特色农产品生长环境调控模型与方法

生产环境是影响特色农产品品质的关键因素之一，包括空气温湿度、土壤温湿度与光照等多个方面。这些环境因素共同作用于农作物的生长过程，从而影响农产品的口感、营养价值和健康效益。因此，优化和控制特色农产品生长环境对于提高农产品品质至关重要。为了更有效控制羊肚菌生产环境，赵瑞华等和朱继荣等对光照、pH值、温度、水势等对羊肚菌菌核形成的影响进行了综述，为推动羊肚菌稳定生长提供基础。考虑到人工智能的快速发展，Morales-García将人工智能与物联网相结合，利用TinyML和边缘计算平台对作物温室的室内温度进行原位预测。针对农业生产中水资源滥用的问题，Loukatos等结合物联网、边缘计算和机器学习等技术，研制了智能用水警报系统并进行了试点实施，所构建系统利用边缘计算在边缘端进行用水事件分类，仅将异常事件向网关和云进行传输。而韦玉翡等探索了针对番茄温室环境的调控系统，利用基于模糊逻辑的微控制器预测番茄温室气候变化，与番茄各生长阶段的温度、湿度及太阳辐射的理想参数对比，再利用模糊控制机制精确计算所需调控量。王梦阳等将土壤温湿度传感器感知数据转换成标准的0~5 V电压信号，通过研制微控制器智能调控电磁阀、电动阀、吸水泵，以及具有稳压稳流功能的灌溉设备，实现大田作物的精确灌溉作业。考虑到图像、视频等多媒体信息包含的丰富信息，Sengupta等开发了一种基于物联网的实时径向生长速率测量系统——GrowFruit，利用单个基于Texas Instrument的32位超低功耗微控制器测量约128种不同输入的多种作物的生长情况。使用Flex传感器测量作物周长变化，每个传感器4.5英寸，Flex传感器的弯曲角度产生电压，并通过模拟信号数字信号转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）以数字信号的形式馈送到微控制器，再由Quectel M95 GSM调制解调器将信号发送至云端解析。表1详细介绍了设施环境下光照、通风、温度、臭氧、CO2浓度、土壤温度、土壤湿度、土壤含水率等调控参数在科研实验和生产中的方法和调控效果。

表1 设施环境面向不同参数研究方法和调控效果

Table 1 Research methods and control effects of different parameters are applied to facility environment

面向设施番茄品质的调控方式以环境温度、湿度、光照、土壤、CO2和N2O排放量等因素为主。常用的方式是结合番茄在不同物候期、生长阶段对相关参数的需求设定管控阈值，保障其在全生育期适宜的环境和投入品，相关参数根据品种、种植区域、生产目标的差异而变化，农业科研人员对相关品质调控的成因和管控模型开展了广泛的研究，以保障番茄高产优品。胡瑾以番茄为研究对象构建了多环境因子光合速率模型和多传感器融合的环境信息处理方法，并构建了专用的调控系统，实现了以植物生理学为基础，融合智能控制、多元感知等理论方法，并在阎良蔬菜种植试验示范站实现了环境的自动调控。黄曼绮和王旭采用解决技术矛盾的萃智发明原理（Teoriya Resheniya Izobreatatelskikh Zadatch, TRIZ）设计了大棚机器人监测系统，能够提升数据监测精度并进行数据动态修正，为数据采集的连续性提供保障。郭威等针对番茄长势环境精准监测设计了影像采集与环境监测机器人，包括感知中枢、决策中枢和执行中枢，支持光、温、水、气的实时监测和长势识别模型的嵌入，在小汤山国家精准农业基地和赵县农业科技园区应用示范，该巡检体系可用于羊肚菌的菌群和生长过程菇形的监测。程雅雯等针对番茄苗期株高长势重要监测指标在YOLOv7目标检测模型基础上，使用内容感知特征重组（Content-Aware ReAssembly of FEatures, CARAFE）替代原近邻插值上采样方法，通过获取更加丰富的特征信息提高了株高监测精度，为设施环境下的株高实时监测提供理论依据。Fan等针对番茄果实品质过程调控，采用基于白光并附加红、蓝、绿光的精确LED光源控制，发现了在高每日光照积分（Daily Light Integral, DLI）红光和低DLI蓝光的白光下获得较高的糖酸比，较高DLI条件下β-胡萝卜素、番茄红素和叶黄素含量显著增加，为植物工厂番茄品质调控光源配置提供依据。孙亚楠等通过设置灌水水平、施氮水平、加气水平三因素随机参数，采用静态暗箱-气相色谱法规全生育期温室气体排放进行检测，发现灌溉水平和施氮水平增大会增加土壤CO2、N2O排放通量，加气灌溉对土壤CO2、N2O排放通量有显著影响，获得了经济因素和生态因素较好的组合方式，为番茄温室灌溉保障品质提供参考。

设施羊肚菌与设施番茄管理范式类似，其差异主要来自其菌种对高湿度、低温度、少光照的苛刻要求。农业专家在受控环境下针对以上参数分析开展了雾化装置、通风装置、薄膜棉被装置的精细化控制以保障羊肚菌理想的生长环境，确保产量、果形等品质以满足消费市场。杨洁等针对羊肚菌生长过程，分析了设施环境下栽培的温度、湿度、空气和光照等环境因子对羊肚菌生长影响，指出了目前存在缺乏耕深层次的环境因子和羊肚菌菌种内在机制关联分析的现状，为后续的多要素、多指标耦合关系探索提供参考。边银丙提出了北方羊肚菌冬春季节气候干燥且寒冷，暖棚保温、保湿与通风协调性差的问题，针对棚内环境参数控制难得情况，建议一方面因地制宜进行菇棚设计，另一方面需要在生长发育栽培环境监测基础上，进行更加精细的自动化控制，以保障羊肚菌品质。贺国强等针对覆膜发菌环境提出了覆膜后需要注意温度和通风控制，针对出菇环境调控，提出了遮阳网和塑料薄膜对阳关、草害、温度的控制，亟需设施工厂化环境可控的栽培模式。伏俊伟研究了温室栽培过程羊肚菌孢子法、菌丝扩散、菌丝团形成和菌盖形成4个阶段的温度、湿度、光照特点，并提出了基于“高压主管+分管雾化喷头悬挂”的模式，实现了羊肚菌全生长周期环境雾化微喷精确控制，取得了较好的效果。卢营蓬等研究了羊肚菌加速干燥、恒速干燥和降速干燥三个阶段升温速率对干燥速度的影响，发现了缓速升温的分段式变温干燥工艺干品品质最佳，但干燥时间较长，能耗较高，通过提升干燥速率、设置间歇，能够缩短净干燥时间，降低能耗，获得较好的干品品质，为羊肚菌的产后品质保障提供依据。

2 特色农产品营养调控模型与方法

农作物的营养调控主要是肥料和水分的供给，结合环境与作物生理监测传感器和设施多种参数管控设备能够进行有效的反馈，特别是通过种植品种特性定义的不同生长期的肥水需求，为果实大小、产量、颜色、口感等品质要素的影响提供了过程管控的可能性。在肥水精准供给方面，通过水肥一体化技术进行灌溉量、施肥量耦合长势、生长环境的预测是当前的主要智能化调控趋势，如图2所示，在了解种植作物品种并确定种植产量和目标的基础上，以环境多参数监测和管控为基础，面向肥水灌溉分别提供了设备状态、EC值、灌溉流量、灌区总灌溉量等参数监测，以及通过电磁阀的控制技术，以确保在作物全生育期的节水、节肥。表2展示了当前水肥灌溉、营养供给的决策方法和调控效果，为不同种植条件、种植目标提供可行的营养调控方法。

图2 水肥灌溉调控示意图

Fig. 2 Water and fertilizer irrigation control diagram

表2 设施环境下营养调控方法与效果

Table 2 Methods and effects of nutrition regulation in facility environment

3 小结

通过以上分析可见，目前环境调控和营养调控已经逐渐不满足于单一要素的反馈控制，多要素耦合的环境控制、水肥灌溉决策是投入品调控的发展主要趋势之一，以特色农产品种植品种特性和栽培模式为基础，借助实时影像数据采集分析、环境监测数据智能解析、生长过程作物长势识别、病虫草害识别、多要素需水预测、农事作业姿态识别的智能化方法，构建面向全生命周期生产的多要素耦合模型，能够获取更为全面的生产过程品质影响要素，以及之间的关联影响机制，从而保证农产品品质，图3是一种耦合生长状态-环境-投入品的多要素品质分析与反馈架构，能够通过智能化的手段，以品质管控为目标，系统性的分析不同场景下的生长状态、生理特征、农艺特征、生长环境、农业投入品、农事作业等全生育期多种要素影响与反馈机制。

图3 多要素耦合农产品品质调控结构

Fig. 3 Multi-factor coupling agricultural product quality control structure

从技术推广模式层面，番茄设施物联网监测技术、环境调控技术、肥水灌溉技术相比羊肚菌更加成熟，相关技术能够支持番茄从定植至采收的多阶段状态监测，并在产后也能够提供一定程度的外观品质的分析，生产者结合自身实际情况进行配套。随着羊肚菌近年越来越受到消费者欢迎，销售价格较高，种植规模逐渐扩大，但数字化基础较为薄弱，亟需尽快配套数字化生产设施，同时受限于相对阴暗潮湿的生长环境，羊肚菌对外观监测参数要求较高，需要更加可用的数字化解决方案。

发布征集

来源：智慧农业资讯一点号