摘要：于丰华, 许童羽, 郭忠辉, 白驹驰, 相爽, 国斯恩, 金忠煜, 李世隆, 王世宽, 刘美含, 惠尹宣. 水稻智慧无人农场关键技术研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 1-22. DOI: 10.12133/j.smartag

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于丰华, 许童羽, 郭忠辉, 白驹驰, 相爽, 国斯恩, 金忠煜, 李世隆, 王世宽, 刘美含, 惠尹宣. 水稻智慧无人农场关键技术研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 1-22. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202410018

YU Fenghua, XU Tongyu, GUO Zhonghui, BAI Juchi, XIANG Shuang, GUO Sien, Jin Zhongyu, LI Shilong, WANG Shikuan, LIU Meihan, HUI Yinxuan. Research Status and Prospects of Key Technologies for Rice Smart Unmanned Farms[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(6): 1-22. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202410018

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水稻旱直播、自动化插秧和精准变量施肥关键技术

1 水稻旱直播

与传统的移栽方法相比，水稻旱直播技术通过简化栽培流程、节省劳动力和降低生产成本，展现出显著优势。其中，精准播种技术是关键，要求播种机具备高精度和稳定性，以确保合理的播种密度和深度。

戴亿政等设计了一种气吹集排式水稻旱地精量直播机，其田间播种的稻种破损率仅为0.46%。与此同时，王广成开发的2BDF-10型水稻旱直播机则能够在旋耕、耙平后的水田中一次性完成平地、开沟、施肥、播种和覆土等多项作业，展现出极高的作业效率。此外，Zhao等设计了一种专用于水稻旱直播的播种机组，并通过种子破损率、播种深度鉴定率、播种均匀变异系数和孔粒数鉴定率等指标进行三因素、五水平二次旋转正交组合试验，结果表明该设备符合水稻旱直播的农艺要求。Li等针对现有薄膜覆盖旱稻直播装置的不足，提出了“小铲+伸缩管”的旱直播稻与薄膜覆盖相结合的播种方法，田间试验表明，这一创新设计能满足农业生产要求，且工作稳定可靠。这些研究和改进共同推动了水稻旱直播技术的发展，为提高生产效率和作物质量提供了有力支持。

2 自动化插秧

自动化插秧方式主要包括洗根苗机插、毯苗机插、钵体毯苗机插等。

2.1 洗根苗机插

洗根苗机插基于传统的手插秧，秧苗长成后拔秧洗净根系泥土后扎成秧把，再将秧苗放在插秧机载秧板上，插秧机秧针模仿手指插秧。但洗根苗机插由于漏秧率和漂秧率高，插秧质量不理想，没有满足水稻机插农艺农机结合的要求。在比较毯苗机插和洗根苗机插效果后，发现毯苗机插的效果更好，中国水稻机插秧技术逐步升级到毯苗机插。

2.2 毯苗机插

毯苗机插技术是日本于20世纪60—70年代以常规稻种植为基础发展起来的。Jia等采用大盆地毯机移栽、常规盆栽地毯机移栽和普通地毯机移栽，分析其对晚稻生理指标及经济效益的影响。结果表明，大盆地毯机移栽实现了更高的苗期质量，具有显著的增产优势和经济效益。因此，大力发展大盆地毯机移栽是中国机器插秧晚稻高产高效栽培的关键。毯苗机插的培育方式虽然简单，但是在插秧过程中，由于成片切割，根系容易受到损伤。因此，毯苗插秧后需要较长的缓苗期，影响水稻初期的生长速度。

2.3 钵体毯苗机插

毯苗机插需要秧苗成毯才能机插，成毯过程耗费较长的时间。因此，中国对水稻毯苗机插方式进行改进，实现了钵毯苗机插，如图1所示。钵毯苗采用钵毯秧盘培育“下钵上毯”的秧苗，秧盘规格与毯苗秧盘规格相同。陈惠哲等采用水稻钵形毯状秧盘和传统平盘培育秧苗，结果表明水稻钵形毯状秧盘与平盘育秧种子出苗率差异不显著，钵形毯状秧苗根系独立成钵状，56.03%的根系在底层钵碗内，上部根系比例43.97%。钵体毯苗的根系相对完整，钵苗移栽后能够迅速适应新的环境，成活率较高。但是钵苗的培育需要格外的钵体材料与人工成本。因此，范玉宝等采用钵形毯状秧盘，培育具有“上毯下钵”形状的秧苗。该技术结合了钵形秧苗和毯状秧苗机插的特点和优点。

图1 钵体毯苗机插

Fig. 1 Machine insertion of potting blanket seedlings

近几年中国通过引进技术和自主开发相结合，插秧机械化水平、插秧机技术研发和产品产销量得到了较大的发展。国内年销量超6万台规模以上插秧机制造企业已有数十家。但是目前中国的机插秧技术还存在着机械操作深度难以控制的问题。应通过调整机械参数，推广先进技术和经验等措施，降低自动化插秧过程的问题发生率，提高水稻机插秧的质量和效率。未来，应继续加大对水稻机插秧技术的研发和推广力度，为水稻生产的可持续发展提供有力支持。

3 精准变量施肥

目前水稻智慧无人农场变量施肥主要由信息感知、处方决策和精准作业三种关键技术组成。其中信息感知技术主要通过遥感技术与水稻营养诊断模型相结合的方式，对水稻长势信息进行监测和分析；处方决策技术主要结合水稻营养诊断结果和水稻生长发育的农学机理，构建水稻施肥决策模型，制定水稻施肥决策方案；精准作业技术主要依托施肥决策方案，采用农用无人机平台，对水稻进行变量施肥，进而实现水稻智慧无人农场变量施肥作业。

3.1 信息感知技术

由于氮素是影响水稻生长发育最重要的营养元素之一，国内外的相关研究主要围绕水稻氮素营养诊断进行。其中无人机遥感技术由于在获取水稻氮素营养信息上具有速度快、范围广、成本低等优点，成为水稻氮素营养诊断领域的常用技术。因此，目前国内外学者主要通过无人机平台搭载可见光、多光谱、高光谱等传感器来实现对水稻冠层遥感信息的快速无损获取，并结合植被指数、机器学习等建模方法构建水稻氮素营养诊断模型。Wang等融合多源遥感数据来构建多种指数，并结合机器学习方法构建水稻叶片和茎秆氮含量估计模型，结果表明，模型对氮含量的估计精度较高，叶片与茎秆氮含量估计结果分别为：R2=0.8、RMSE=3.83 mg/g和R2=0.7、RMSE=2.43 mg/g。Xu等融合了无人机RGB与多光谱数据对水稻叶片氮含量进行估计，结果表明，高斯过程回归算法与最大相关最小冗余特征筛选方法相结合，对氮含量的估计效果最好，R2为0.68，RMSE为11.45%。

由于目前的氮营养诊断模型在多品种、跨区域下的鲁棒性较差，复杂环境下的检测精度还需要进一步提升。因此，如何提高鲁棒性和精度是氮营养诊断模型亟待解决的问题。

3.2 处方决策技术

目前的水稻变量施肥处方决策技术主要在水稻长势信息诊断结果的基础上，结合水稻长势差异或作物生长过程，构建水稻施肥量决策模型，并以处方图的形式指导水稻变量施肥作业。其中，臧英等利用水稻无人机多光谱数据，通过分析水稻胁迫施氮水平的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）与标准施氮种植下的水稻NDVI指数差异，构建标准种植比值指数，并基于该指数进行变量施肥试验，结果显示试验种植区在产量与标准区接近的情况下，施肥量减少26.52%。Jin等基于无人机可见光数据反演水稻叶面积指数（Leaf Area Index, LAI），利用数据同化方法对RiceGrow作物生长模型进行同化，并根据同化结果确定水稻施肥量。结果显示，四组不同底肥梯度的田块在变量施肥后总体产量接近一致，证明了变量施肥的可靠性。考虑到目前水稻变量施肥理论体系还不够成熟，目前的处方决策技术还需要更多地结合水稻生长发育的农学机理进行变量施肥决策。

3.3 精准作业技术

目前水稻无人农场变量施肥技术主要基于农用无人机平台进行。农用无人机平台基于无人机飞行路径规划与巡航、变量撒播等关键技术，根据施肥处方图实现水稻固液肥料的定量喷撒工作。

其中无人机飞行路径规划技术主要基于施肥处方图，根据起飞位置、田块大小、作业时间、飞行高度等数据实现无人机自动飞行路径规划与飞行控制。无人机变量撒播技术通过集成变量撒播控制算法和撒播装置，基于处方图中的撒播作业参数实现在田块尺度下，固体和液体肥料的变量撒播作业。目前国内外学者已经开展了很多肥料变量撒播技术和撒播装置的相关研究。Su等设计了一种适用于水稻大田作业的航空实时变量施肥控制系统。室内仿真与室外试验结果显示，整体撒播效果良好，撒播量的控制误差为7.30%，测速模块的监测误差小于30 r/min。

综上所述，精准变量施肥作业采用的三种关键技术在各自领域已经实现了小范围应用，华南农业大学首先采用无人机获取水稻长势信息，然后根据水稻养分信息和施肥决策模型生成施肥处方图，再采用变量施肥无人机根据处方图执行施肥作业，大幅提高肥料利用率，为精准变量施肥技术的实际应用提供了重要的理论与数据支持。但目前将三种技术结合的无人农场案例仍然较少，今后应在补全各自部分不足的基础上，研究变量施肥全流程作业体系构建方法。

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来源：智慧农业资讯一点号