摘要：李莉, 李民赞, 刘刚, 张漫, 汪懋华. 中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式[J]. 智慧农业(中英文), 2022, 4(4): 26-34.
引用格式
李莉, 李民赞, 刘刚, 张漫, 汪懋华. 中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式[J]. 智慧农业(中英文), 2022, 4(4): 26-34.
LI Li, LI Minzan, LIU Gang, ZHANG Man, WANG Maohua. Goals, key technologies, and regional models of smart farming for field crops in China[J]. Smart Agriculture, 2022, 4(4): 26-34.
官网阅读（全文，免费）
中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式
1， 李民赞2*12， 汪懋华1，2（1.中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室，北京 100083；2.中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室，北京 100083）
摘要：大田作物智慧种植业是智慧农业的重要内容。本文通过分析智慧农业发展历程，明确了大田作物智慧种植业发展战略总体目标和重点任务，凝练出关键技术，有针对性地提出适宜中国区域特征的发展模式。大田作物智慧种植的关键技术面临的主要挑战有：缺乏原位精准测量技术与农业专用传感器，作物模拟模型与实际生产有较大差别，信息传输技术的实时性、可靠性、通用性和稳定性有待改进，智能农业装备还需要进一步解决好农机/农艺相结合问题。在以上分析基础上，提出了大田作物智慧种植关键技术的5个一级技术以及相应的18个二级技术。5个一级技术包括环境与生物信息感知技术、信息移动互联与农业物联网技术、云计算与云服务技术、大数据分析与决策技术、智能农机装备与农业机器人技术。根据中国种植业区域特色提出了相应的6种智慧农业发展区，即东北与内蒙古规模化智慧生产发展区，京津冀鲁智慧都市农业与节水农业发展区，西北旱区棉花规模化智慧种植和旱作智慧农业绿色发展综合试验区，东南沿海循环型水稻智慧种植业综合发展试验区，长江中下游平原智慧粮油优化发展区，以及西南山区智慧特色农业发展区。最后从基础设施建设、技术、人才和政策角度给出了发展建议。
关键词：智慧种植；感知技术；物联网；智能农机装备；无人农场；大数据；移动互联；智慧农业
文章图片
图1 大田作物智慧种植领域关键技术清单思维导图
Fig. 1 Mind map of key technologies list in the smart farming of filed crops
通信作者简介
李民赞 教授
李民赞，中国农业大学信息与电气工程学院教授，“智慧农业系统集成研究”教育部重点实验室主任，中国农业大学智慧农业研究中心主任，日本东京农工大学博士，农业机械化与信息化工程专家。研究领域为农业信息化技术、精细农业、智慧农业，所从事的主要研究方向及成果如下：(1) 设施农业信息自动获取及远程监控技术， (2) 基于光谱分析的土壤肥力参数检测方法及先进传感技术研究， (3) 基于光谱和遥感技术的作物生长检测方法及先进传感技术研究， (4) 谷物智能化测产系统开发及产量空间变异分析研究， (5) 农业物联网技术的研究与应用。近年在国内外高水平学术期刊上发表学术论文100余篇。获得中国农业部科技奖二等奖1项，中国机械工业科学技术奖一等奖1项，国家新闻出版广电总局政府奖图书奖1项。2016年荣获北京市“师德先锋”荣誉称号。
转载请联系编辑部授权
✦
✦
为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流，促进智慧农业发展，为更好地服务广大读者、作者和审稿人，编辑部建立了微信交流服务群，有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。发布征集
欢迎在我公众号发布科研团队介绍、创新科研成果及相关活动等信息。
来源：智慧农业资讯一点号