2022年9月 第4卷第3期 Sept 2022 Vol 4 No 3智慧農業(yè) 中英文 Smart Agriculture 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望 韓 冷 1 2 何雄奎 1 2 3 王昌陵 1 2 3 劉亞佳 1 2 3 宋堅利 1 齊 鵬 1 劉理民 1 李 天 1 鄭 義 4 林桂海 4 周 戰(zhàn) 4 黃 康 5 王 忠 6 查海涅 7 張國山 8 周國濤 9 馬 勇 10 伏 浩 11 聶宏遠 12 曾愛軍 1 2 3 張 煒 13 1 中國農業(yè)大學農業(yè)無人機系統(tǒng)研究院 北京100193 2 中國農業(yè)大學理學院 北京100193 3 中國農業(yè)大學 藥械與施藥技術研究中心 北京100193 4 中國農業(yè)大學煙臺研究院 山東煙臺264670 5 華為技術有限公司 北京100010 6 北京市平谷區(qū)西營村村委會 北京101200 7 安徽易剛信息技術有限公司 安徽安慶246100 8 浙江兩山生物科技有限公司 浙江湖州313302 9 河南云飛科技發(fā)展有限公司 河南鄭州450003 10 北京天 翼合創(chuàng)科技發(fā)展有限公司 北京100085 11 北京三一智農數據技術有限公司 北京102199 12 深圳市大疆創(chuàng)新 科技有限公司 廣東深圳518057 13 安徽中科智能感知產業(yè)技術研究院有限責任公司 安徽蕪湖241000 摘 要 傳統(tǒng)果園生產中面臨著人口老齡化帶來的勞動力短缺 農機作業(yè)裝備與生產資料管理困難 生產 效率低下等問題 通過建設融合物聯(lián)網 大數據 裝備智能化等技術的智慧果園 可有望解決上述問題 為應對北京市農業(yè)現(xiàn)代化建設需求 引領中國農業(yè)發(fā)展方向 基于桃 梨果園全程機械化 智能化管理等 目標 本研究在北京市重要的桃 梨等優(yōu)勢果品產區(qū) 平谷區(qū)峪口鎮(zhèn)西營村構建了約30 hm 2 梨與桃的智慧 果園 果園中應用了10多種病 蟲 水 肥 藥的各類信息獲取傳感器 裝備了28種機械化 智能化技術 支持的農機裝備 采用的關鍵技術包括智能信息獲取系統(tǒng) 水肥一體管理系統(tǒng)以及病蟲害智能管理系統(tǒng) 智能作業(yè)裝備系統(tǒng)包括無人駕駛割草機 智能防凍機 開溝施肥機 自動駕駛履帶智能仿形變量噴霧機 六旋翼枝向對靶無人機 多功能采摘平臺以及整理修剪機等 同時 在果園中還構建了智能管理平臺 經 比較發(fā)現(xiàn) 智慧果園生產模式可減少人工成本50 以上 節(jié)省農藥用量30 40 肥料用量25 35 灌溉用水量60 70 綜合經濟效益提升32 5 智慧果園的推廣實施將進一步推動中國果業(yè)生產水平的 提高 促進中國智慧農業(yè)的發(fā)展 關鍵詞 智慧果園 物聯(lián)網 智能農業(yè)裝備系統(tǒng) 無人駕駛機具 智能果園管理平臺 信息獲取系統(tǒng) 智 能仿形噴霧機 中圖分類號 S126 S2 文獻標志碼 A 文章編號 SA200201014 引用格式 韓冷 何雄奎 王昌陵 劉亞佳 宋堅利 齊鵬 劉理民 李天 鄭義 林桂海 周戰(zhàn) 黃康 王忠 查海涅 張國山 周國濤 馬勇 伏浩 聶宏遠 曾愛軍 張煒 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望 J 智慧農業(yè) 中英文 2022 4 3 1 11 HAN Leng HE Xiongkui WANG Changling LIU Yajia SONG Jianli QI Peng LIU Limin LI Tian ZHENG Yi LIN Guihai ZHOU Zhan HUANG Kang WANG Zhong ZHA Hainie ZHANG Guoshan ZHOU Guotao MA Yong FU Hao NIE Hongyuan ZENG Aijun ZHANG Wei Key technologies and equipment for smart or chard construction and prospects J Smart Agriculture 2022 4 3 1 11 in Chinese with English abstract doi 10 12133 j smartag SA200201014 收稿日期 2021 12 29 基金項目 國家現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)技術體系 CARS 28 國家自然科學基金資助項目 31761133019 The Deutsche Forschungsgemein schaft DFG German Research Foundation 3280174931 GRK2366 作者簡介 韓 冷 1997 博士研究生 研究方向為智慧果園 智能農機裝備等 Email cauleng 通信作者 何雄奎 1966 博士 教授 研究方向為植保機械與施藥技術 智慧農業(yè)與無人機系統(tǒng) Email xiongkui Vol 4 No 3智慧農業(yè) 中英文 Smart Agriculture 1 引 言 傳統(tǒng)果園生產中需要大量的人力物力 同時 也需要經驗豐富的果農進行高強度 復雜 繁重 的管理作業(yè)和決策 根據作者團隊針對北京市平 谷區(qū)西營村果農的調研與訪談顯示 果農老齡化 情況嚴重 50歲以上桃農占比超過70 大部分 均為初中以下學歷 果園生產面臨著勞動人力短 缺 生產成本日益增高 人均日工資高達500 600元 人 天 等問題 隨著物聯(lián)網 大數據 人工智能 5G等新 技術的進步及落地應用 機器替人 在果園生 產中也逐步提上日程 智慧果園是指在生產的全 流程中融合多種物聯(lián)網及電子信息技術來減少果 園生產中的人力投入 降低生產成本 同時可以 通過精準水肥藥管理來實現(xiàn)農藥化肥減施增效 減少環(huán)境污染 物聯(lián)網技術是實現(xiàn)智慧果園的基 礎 基于物聯(lián)網技術和通信網絡將多種傳感器接 入系統(tǒng)控制平臺 通過融合多種傳感器獲取的數 據進行綜合決策 1 利用5G等通信技術建立雙 向通訊鏈路 向智能機具下發(fā)作業(yè)任務 智能機 具回傳作業(yè)狀態(tài) 實現(xiàn)對農藥化肥等投入品的精 準管控及機械化作業(yè)效果監(jiān)測 實現(xiàn)無人 高效 的精準化生產 利用區(qū)塊鏈技術結合物聯(lián)網設備 對果園生產全流程進行記錄 可實現(xiàn)果品 溯源 2 目前中國國內智慧果園建設發(fā)展迅速 但大 部分智慧果園項目尚未包含完整的信息管理平臺 和智能作業(yè)機具 3 5 經濟技術發(fā)展及當今生產 中面臨的勞動力短缺等問題都指出了無人農機裝 備是智慧農業(yè)必然發(fā)展方向 本文介紹了作者團 隊基于對當前智慧果園的理解而建設的智慧果園 整體架構和技術實現(xiàn)細節(jié) 為智慧果園的推廣起 到先行示范作用 2 智慧果園關鍵技術 典型的智慧果園包含了信息獲取部分 歷史 數據儲存及決策部分和執(zhí)行部分 信息獲取部分 通過由移動的信息獲取機器人 遙感無人機和固 定安裝于地面的傳感器組成的 空天地一體傳感 器網絡 獲取作物 土壤 氣象等信息 將全生 產季的信息儲存于后臺服務器并通過大數據 人 工智能等決策方法來生成決策模型 指導果園的 管理作業(yè) 數據儲存及決策部分匯總了全部的數 據 負責全部傳感器及智慧機具的網絡接入工 作 因此往往采用多機冗余等高可用技術來保障 系統(tǒng)可靠性 執(zhí)行部分包含了各種智能作業(yè)機 具 如植保無人機 智能割草機 智能噴霧機 修剪 施肥 水肥一體系統(tǒng) 采摘機器人等 可 通過果園管理平臺向作業(yè)機具下發(fā)作業(yè)任務 同 時實時回傳作業(yè)狀態(tài)參數以實現(xiàn)遠程作業(yè)狀態(tài)在 線監(jiān)控 本研究智慧果園示范園選址于北京市平谷區(qū) 峪口鎮(zhèn)西營村 包括桃園10 hm 2 40 1920 N 116 9870 E 約150畝 梨園20hm 2 40 1951 N 116 9835 E 約300畝 種植行距4 m 株距 1 5 m 如圖1所示 標準化種植利于機械化作 業(yè) 平谷智慧果園共應用了10多種病 蟲 水 肥 藥的傳感器與裝置 裝備了28種機械化智 能化技術支持的農機作業(yè)裝備 如圖2所示 智 慧果園中管理系統(tǒng)主要包含智能信息獲取子系 統(tǒng) 水肥一體化管理子系統(tǒng) 病蟲害智能管理子 系統(tǒng) 智能作業(yè)裝備子系統(tǒng) 智能果園管理平臺 及農產品溯源系統(tǒng)等 示范園的建設集成了多種 信息化技術 基本解決了傳統(tǒng)果園中管理粗放 機械化程度低等問題 基本實現(xiàn)了生產全程的無 人化管理 a 智慧桃園 b 智慧梨園 圖1 北京市平谷區(qū)峪口鎮(zhèn)西營村智慧果園遙感影像圖 Fig 1 Remote sensing images of smart orchards in Xiying village Yukou town Pinggu district Beijing 2 韓 冷等 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望Vol 4 No 3 2 1 智能信息獲取系統(tǒng) 信息獲取系統(tǒng)是智慧果園管理作業(yè)決策的基 礎 融合多傳感器的數據為智慧果園田間管理提 供依據 傳統(tǒng)方法僅依據單一數據來源的信息進 行計算決策 其準確性和抗干擾能力較差 而智 慧果園智能信息獲取系統(tǒng)包含空地協(xié)同的多元信 息感知設備 固定的桿站系統(tǒng)及布設在田間的物 聯(lián)網傳感器 通過多傳感器信息融合可獲取多種 植被指數 病蟲害信息 溫濕度 風速風向 土 壤及作物水分等信息來進行綜合決策 同時可根 據歷史數據和人工干預的結果進行更精準的模型 來提供決策依據 示范園中的智能信息獲取系統(tǒng)主要包括多光 譜無人機 地面桿站系統(tǒng) 地面信息獲取系統(tǒng)以 及物聯(lián)網傳感器等 1 多光譜無人機 使用DJI P4M 圖3 多光譜無人機進行光 譜信息獲取 將不同波段的航拍圖像進行組合拼 接 形成多種植被指數結果 圖4 經進一步處 理可以反映出植被長勢 6 水脅迫情況 7 營養(yǎng) 狀況 8 等信息 2 地面桿站系統(tǒng) 地面桿站系統(tǒng)包含固定在田間的攝像頭 物 聯(lián)網傳感器和可以在田間移動的農情信息采集系 統(tǒng) 通過架設帶光學變焦的監(jiān)控攝像頭 圖5 可以觀測到田間作物生長狀態(tài) 代替人工巡田 利用其光學變焦功能可以清楚地觀察到作物上的 病蟲害 將拍攝的圖片上傳到系統(tǒng)后臺 結合機 器學習方法 9 實現(xiàn)病蟲害自動識別 10 和預警 多要素氣象傳感器 圖6 可以不間斷獲取 氣象信息 包含風速 風向 溫濕度 氣壓 降 圖3 DJI P4M多光譜無人機 Fig 3 DJI P4M multispectral drone 圖2 智慧果園系統(tǒng) Fig 2 Smart orchard system 3 Vol 4 No 3智慧農業(yè) 中英文 Smart Agriculture 水等 并實時上傳到后臺存儲服務器 融合其他 傳感器的信息可以為水肥一體化 植保作業(yè)等提 供依據 3 地面信息獲取系統(tǒng) 采用作者團隊自行開發(fā)的多功能農情信息采 集無人系統(tǒng) 圖7 搭載16線激光雷達 載波相 位差分技術 Real Time Kinematic RTK 差分 定位系統(tǒng) 第一人稱 First Person View FPV 攝像頭及工控機 可以采集樹體點云信息及可見 光RGB圖片 激光雷達可實現(xiàn)樹行識別進而實 現(xiàn)自主導航 11 獲取點云后可以計算出樹體體 積 冠層密度等信息 為植保噴霧 12 樹體修 剪等果園作業(yè)提供信息支撐 在樹行中近距離獲 取的RGB圖像信息可以進行病蟲害遠程診斷 減少固定攝像頭的盲區(qū) 搭載的RTK差分定位 系統(tǒng)可以進行軌跡錄制和獲取標記點坐標 為農 機具無人駕駛的路徑規(guī)劃提供支持 4 物聯(lián)網傳感器 物聯(lián)網莖水勢傳感器 圖8 可以精準地測 量果樹莖中水勢的變化 獲取植物真實的需水狀 況 13 結合物聯(lián)網土壤傳感器 圖9 獲取的土 壤氮磷鉀信息可以對水肥一體化系統(tǒng)進行自動控 制 減少人工干預 2 2 水肥一體管理系統(tǒng) 基于水肥一體化管路系統(tǒng) 圖10 智慧果 園中水肥管理全部實現(xiàn)了自動化 無需人工介 入 可以有效減少人力投入 14 節(jié)約氮肥及鉀 肥的施用 通過連接到物聯(lián)網的混合器將肥料和 水混合到一起 再通過預先架設在樹行中的固定 管路系統(tǒng)滴灌或噴灑 實現(xiàn)水肥一體化的施用 將智慧果園中水肥管理控制系統(tǒng)接入控制網絡 注 從左到右依次為RGB圖像 歸一化植被指數 優(yōu)化的土壤調 節(jié)植被指數 圖4 多光譜航拍圖 Fig 4 Multispectral photos 圖5 固定攝像頭采集系統(tǒng) Fig 5 Camera information acquisition system 圖6 物聯(lián)網田間氣象站 Fig 6 IOT weather station in the field 圖7 多功能農情信息采集無人系統(tǒng) Fig 7 Unmanned system multifunctional agricultural infor mation collection 圖8 物聯(lián)網莖水勢傳感器 Fig 8 IoT stem water poten tial sensor 圖9 物聯(lián)網土壤傳感器 Fig 9 IoT soil sensors 4 韓 冷等 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望Vol 4 No 3 融合多元傳感器數據進行水肥施用決策 進而實 現(xiàn)水肥自動化精準控制 結合物聯(lián)網水勢傳感器和土壤濕度傳感器 大數據平臺監(jiān)測作物出現(xiàn)缺水的趨勢 且土壤含 水量不足時會控制水肥一體系統(tǒng)開始滴灌 同時 會結合氣象傳感器的歷史數據對未來的降雨進行 預測 將滴灌和降雨時間錯開 充分利用水分 同時滴灌時間避開高溫的正午 進一步節(jié)約了用 水 綜合節(jié)水量可達70 水溶性肥料隨滴灌帶 直接滴在植物根部 避免了施在樹行中間造成肥 料利用率低的問題 全生長季節(jié)約氮肥20 30 鉀肥20 35 2 3 病蟲害智能管理系統(tǒng) 中國植物保護工作的總體方針是 預防為 主 綜合防治 對于智慧果園 以果樹生長狀 況為核心 融合物理化學生物等多種防治手段 以較低的成本和更小的環(huán)境污染來有效控制病蟲 害的發(fā)生 傳統(tǒng)果園中蟲情觀測往往采用人工巡 檢的方式 對于大面積的果園和山地果園 人工 巡檢費時費力 同時很依賴于人員的經驗 在智慧果園中 作者團隊架設了物聯(lián)網蟲情 測報燈 物聯(lián)網殺蟲燈 圖11 蟲情信息采集 分析系統(tǒng) 圖12 孢子自動捕捉系統(tǒng)等設備 可以完成蟲情及孢子信息采集 對捕獲的害蟲和 病菌孢子拍照并上傳服務器 進行識別及計數 管理人員可以方便得通過后臺網頁或手機App來 遠程查看病蟲害情況 結合氣象傳感器 多光譜 影像可以對病蟲害的發(fā)生情況進行預測 提前進 行預防性用藥 物聯(lián)網殺蟲燈為一種典型的物理 防治手段 綠色環(huán)保 可捕殺鱗翅目與鞘翅目等 害蟲 15 同時無化學農藥帶來的環(huán)境污染等問 題 配合包含性誘劑的粘蟲板可以實現(xiàn)綠色防 治 通過物聯(lián)網殺蟲燈的物理防治及蟲情測報系 統(tǒng)指導下的精準預防性用藥 減少了化學農藥的 過度施用 全生長季減少用藥3 5次 平均減 少化學農藥用量20 30 3 智慧果園智能作業(yè)裝備系統(tǒng) 3 1 智能作業(yè)裝備系統(tǒng)概述 智能作業(yè)裝備系統(tǒng)是智慧果園執(zhí)行果園管理 的基礎 智能作業(yè)裝備系統(tǒng)的典型特征是無人 圖10 水肥一體化管路系統(tǒng) Fig 10 Water and fertilizer integration piping system 圖11 智能物聯(lián)網殺蟲燈 Fig 11 Smart IoT insecti cidal lamp 圖12蟲害種類及數量識別 Fig 12 Identification of pest species and numbers 5 Vol 4 No 3智慧農業(yè) 中英文 Smart Agriculture 化 隨著物聯(lián)網及無人駕駛技術的發(fā)展 5G技 術的推廣落地以及大帶寬低時延的網絡接入特性 為無人作業(yè)機具的遠程調控帶來了更多的可能 無人駕駛技術不僅降低了生產過程中的人力投 入 同時機具更準確的行駛路徑也保證了高質量 的作業(yè)效果 相比于傳統(tǒng)農機具 人機分離大大 提升了對操作者的安全性 從而在割草碎枝作業(yè) 中減少人員受傷的可能性 在植保作業(yè)中減少操 作者中暑中毒的風險 遠程巡田系統(tǒng)可以自動化 地監(jiān)測田間病蟲害情況 植保作業(yè)也利用空地機 具協(xié)同進行防治 相比傳統(tǒng)的噴槍單次作業(yè)可以 省藥30 以上 同時可以只需要一人在田邊加 藥 因此在田間管理階段平均可減少人力投入 50 以上 本研究構建的智慧果園中的主要智能作業(yè)裝 備有無人駕駛割草機 智能防凍機 開溝施肥 機 自動駕駛履帶智能仿形變量噴霧機 六旋翼 枝向對靶無人機 多功能采摘平臺以及整理修剪 機等 其主要參數如表1所示 3 2 主要智能作業(yè)裝備系統(tǒng) 1 無人駕駛割草機 果園行間生草覆草起到調節(jié)地溫 改善土壤 生態(tài)環(huán)境等作用 行間生草管理需要定期進行修 剪以減少病蟲害滋生 同時便于進地作業(yè) 無人 駕駛割草機可自行完成田間除草作業(yè) 中國農業(yè) 大學無人機系統(tǒng)研究院自主研發(fā)的無人自走割草 機 圖13 割草速率可達到1500 2000 m 2 h 同時具有碎草功能 即割草后直接將草打碎 利 于后續(xù)開展的機械化作業(yè) 割草機采用油電混合 動力 作業(yè)時發(fā)動機可同時為割草和行走提供動 表1 智慧果園中智能作業(yè)裝備參數 Table 1 Parameters of intelligent operation equipment in smart orchard 裝備名稱 無人駕駛割草機 智能防凍機 開溝施肥機 自動駕駛履帶式智能 噴霧機 性能參數 行駛速度 3 5 km h 作業(yè)效率 1500 2000 m 2 h 加熱功率 5500 W 風機功率 750 W 風機流量 1380 m 3 h 出風口風速 23 m s 有效送風距離 50 m 肥箱容積 0 5 m 3 開溝寬度 35 cm 施肥深度 20 40 cm 排肥量 0 5 5 kg m 配套動力 29 44 kW 藥箱容量 200 L 最大行駛速度 5 km h 噴霧工作壓力 0 4 MPa 噴頭數量 10個 液泵流量 13 22 L min 作業(yè)效率 13 33 hm 2 h 裝備名稱 六旋翼枝向對靶無人機 多功能采摘平臺 果園整理修剪機 性能參數 藥箱容積 30 L 最大作業(yè)速度 7 m s 噴霧工作壓力 0 0 5 MPa 噴頭數量 8個 噴幅 4 7 m 液泵流量 0 3 6 L min 作業(yè)效率 0 67 hm 2 h 續(xù)航時間 5 8 h 離地間隙 76 mm 電機功率 1500 W 平臺最高高度 2150 mm 行駛速度 3 5 km h 頂部切割刀片數量 4片 立式切割刀片數量 5片 頂部最大切割高度 4 m 立式最大切割高度 5 4 m 自重 400 kg 最大切割直徑 8 cm 6 韓 冷等 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望Vol 4 No 3 力 保證了作業(yè)效果和續(xù)航時間 相比于純電動 機型有更好的作業(yè)連續(xù)性 同時油動的割草機構 保證了更好的作業(yè)效果 2 智能防凍機 果園凍害會極大地影響果園產量 在花期發(fā) 生的 倒春寒 如持續(xù)時間過長 會造成花序凍 傷甚至凍死 嚴重時會造成果園絕產 智慧果園 內接入的智能熱霧機可以實現(xiàn)果園防凍功能 當 氣象傳感系統(tǒng)檢測到溫度低于作物耐受閾值時會 通過物聯(lián)網系統(tǒng)遠程開啟智能熱霧機 通過電加 熱和送風系統(tǒng)促進地表附近空氣流通 16 減緩 降溫 圖14 3 開溝施肥機 傳統(tǒng)果園管理過程中水肥管理需要人工進行 大水漫灌和開溝施肥機施底肥和追肥 勞動強度 大 需要人力多 大水漫灌一般需要兩至三人同 時進行 而開溝施肥機需要一人駕駛機具 另一 人輔助加肥 開溝施肥機通過機載終端接入物聯(lián) 網 可實時上傳機具位置 動力輸出裝置 Pow er Take Off PTO 動力軸轉速等作業(yè)狀態(tài) 可 通過物聯(lián)網后臺監(jiān)控評估作業(yè)質量 作業(yè)面積等 信息 開溝施肥可一次完成 重心低矮 操作靈 活 可適應不同地形和土質 圖15 4 自動駕駛履帶式智能仿形變量噴霧機 自動駕駛履帶式智能噴霧機搭載激光雷達與 RTK差分定位系統(tǒng) 實現(xiàn)了自主路徑規(guī)劃 樹行 識別導航與避障等功能 噴霧系統(tǒng)采用汽油機驅 動 保證了噴霧機整體的續(xù)航 每個噴頭加裝了 電磁閥 結合激光雷達探測到的樹體點云可實現(xiàn) 對靶噴灑 12 17 減少農藥使用量 自動駕駛噴霧 機使用5G技術接入智慧果園后臺管理系統(tǒng) 可 以實時上傳機具的作業(yè)信息 后臺可以記錄作業(yè) 面積 評估作業(yè)效果 后臺管理系統(tǒng)在融合蟲情 測報系統(tǒng)與多功能農情信息采集無人系統(tǒng)的數據 后可以生成作業(yè)處方圖 進行仿形變量噴霧植保 作業(yè)機具的調配 圖16 5 六旋翼枝向對靶無人機 六旋翼枝向對靶無人機 圖17 可實現(xiàn)果樹 的飛防作業(yè) 利用枝向對靶飛行模式改變機體結 構 使風場沿枝條方向穿透進樹體 有效地改善 了植保無人機施藥穿透性不足的問題 18 通過 配套的管理平臺可實現(xiàn)一控多機 作業(yè)效率進一 步提升 機身前后雙FPV視頻可接入后臺管理 平臺 遠程監(jiān)控飛行狀態(tài) 保證作業(yè)安全和作 業(yè)質量 圖16 激光雷達導航履帶式 仿形智能變量噴霧機 Fig 16 Crawler type intelli gent variable sprayers with LiDAR based navigation 圖17 六旋翼枝向對靶 電動植保無人機 Fig 17 Six rotor branch to target electric plant protection drone 6 多功能采摘平臺 多功能電動履帶式升降作業(yè)平臺體積小巧 履帶式底盤通過性強 具有一機多用 可進入多 種復雜地形進行作業(yè)等特點 升降平臺和左右伸 圖13 智能遙控無人割草機 Fig 13 Remote control unmanned lawn mower 圖14 智能防凍機 Fig 14 Smart anti freeze machine 圖15 開溝施肥機 Fig 15 Trenching and fertiliz ing machine 7 Vol 4 No 3智慧農業(yè) 中英文 Smart Agriculture 縮的工作位可適應不同行距和種植模式的果園 在疏花疏果 樹體管理 采摘運輸等作業(yè)階段均 可使用 圖18 7 整理修剪機 樹體整理修剪機可用于秋季修剪 掛載于拖 拉機前方進行樹體修剪 節(jié)約人力物力 作業(yè)效 率高 最大修剪直徑可達8 cm 掛載于機具前側 可以獲得良好的視野 保證修剪效果 圖19 4 智慧果園管理平臺 智慧果園中所有物聯(lián)網傳感器 智能農機 水肥一體化系統(tǒng) 果品溯源 視頻監(jiān)控等設備均 通過5G等通信技術接入了后臺存儲服務器 管 理平臺 圖20 通過應用程序接口 Application Programming Interface API 接口獲取數據庫中 的數據并進行可視化 在管理平臺上可查看和移 動攝像頭 查看傳感器歷史數據 制定殺蟲燈 水肥一體等自動化系統(tǒng)的開關策略 利用歷史數 據及多傳感器信息融合決策 相比人工可以融合 更多的數據源 獲得更好的控制效果 信息獲取平臺可獲取林木生長信息 通過大 數據可視化平臺 圖21 對傳感器及監(jiān)控攝像頭 的數據進行匯總展示 農機管理平臺通過接入大 數據平臺的傳感器數據自動調度作業(yè)機具 如病 蟲害測報系統(tǒng)監(jiān)測到病蟲害發(fā)生概率較大 系統(tǒng) 會自動調度作業(yè)機具進行預防性用藥 在病蟲害 爆發(fā)前就控制住 可以有效地減少人工投入 利 用農產品溯源平臺 可以通過果品包裝盒上的二 維碼 對生產及銷售情況進行追溯 消費者掃碼 后 可查看管理后臺記錄的果品生產及銷售 情況 圖18 果園電動升降平臺 Fig 18 Orchard electric lifting system 圖19 果園整理修剪機 Fig 19 Orchard finishing and pruning machine 圖20 智慧果園管理一張圖 Fig 20 One map for smart orchard management platform 8 韓 冷等 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望Vol 4 No 3 5結論與展望 本研究為例的智慧果園通過融合物聯(lián)網 大 數據 農機作業(yè)裝備智能化等技術來解決勞動力 短缺 生產效率低的問題 實現(xiàn)果園農業(yè)作業(yè)決 策數字化 全程機械化 綠色生態(tài)化 形成可復 制 可推廣的智慧果園先導性應用示范經驗 經 對比發(fā)現(xiàn) 智慧果園管理模式的實施為該果園減 少人力成本50 以上 農藥用量減少30 40 肥料用量減少了25 35 灌溉用水量 減少了60 70 實現(xiàn)經濟效益提升32 5 智慧果園的建設大大提高農產品的生產技術水 平 一定程度上緩解了勞動力老齡化帶來的短缺 問題 改善了周圍的生態(tài)環(huán)境 把精準扶貧 精 準脫貧與保護生態(tài)緊密結合起來 對于建設美麗 鄉(xiāng)村 美麗中國有著重大的實際意義 盡管智慧果園建設取得了一定的成效 但離 全程機械化 完全智能化 生產過程無人化的現(xiàn) 代化目標還有一定的差距 全產業(yè)中還存在著許 多沒有解決的問題 值得政府管理部門 科研院 所 裝備制造生產廠商 應用推廣部門及農場主 們深刻思考 1 大部分果園 尤其是傳統(tǒng)老果園機械化 作業(yè)條件差 地塊比較細碎不連片 非等高種植 定植 缺乏智能機械裝備下地作業(yè)的連續(xù)通道 農機機庫與地塊距離遠 轉場時間長 導致作業(yè) 效率低下 尤其是對電驅動智能裝備來講 轉場 的電能損失過大 2 專用果園機械化作業(yè)農機與新研發(fā)的智 能裝備及系統(tǒng)創(chuàng)新能力不足 在進行完全自主作 業(yè)智能裝備開發(fā)及接入后臺管理系統(tǒng)的過程中 實際應用表明當前的技術開發(fā)往往采用的是針對 現(xiàn)有汽車等行業(yè)的自動駕駛及高速作業(yè)框架 缺 乏針對中國果園專用的低速行駛 負載大 地隙 低 爬坡能力強的專用智能裝備 以及適合大面 積地塊作業(yè)規(guī)劃等功能的統(tǒng)一開發(fā)框架 目前的 裝備大多各功能較為獨立 不成體系 難以相互 通信 未來的專用自主作業(yè)果園智能裝備需要一 個更靈活 完整 系統(tǒng)的軟件架構來處理行駛 作業(yè)等各功能 3 智慧果園系統(tǒng)中缺乏專業(yè)傳感器 部分 專業(yè)傳感器全靠進口 且不同廠家的傳感器缺 乏統(tǒng)一的通信格式 接入時需要針對每種傳感器 編寫驅動 帶來了較大的工作量和額外的故障 點 部分特殊的傳感器目前完全依賴進口 價格 昂貴 智慧果園 智慧農業(yè) 使用的傳感器涉及 多學科 政府職能部門應加大力度鼓勵企業(yè)和高 校在傳感器研發(fā)相關的投入 以實現(xiàn)農業(yè)關鍵傳 圖21智慧農業(yè)大數據可視化平臺 Fig 21 Smart agricultural big data visualization platform 9 Vol 4 No 3智慧農業(yè) 中英文 Smart Agriculture 感器的國產化替代 4 智慧果園中的各子系統(tǒng)融合不夠緊密 作物管理模型較為松散 跨模型融合使用的參數 少 幾乎沒有通用性 為提高果園機械作業(yè)精準 度 需要建立包含更多參數 普適性更強的作物 生長模型來指導作業(yè)規(guī)劃 還需要對智慧果園進 行更完整的效益分析 同時更緊密地融合各個系 統(tǒng) 以利于智慧果園生產系統(tǒng)實現(xiàn)真正的機械 化 智能化 取得更好的社會經濟效益 參考文獻 1 趙春江 智慧農業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及戰(zhàn)略目標研究 J 智慧 農業(yè) 2019 1 1 1 7 ZHAO C State of the art and recommended develop mental strategic objectives of smart agriculture J SmartAgriculture 2019 1 1 1 7 2 羅朝陽 基于區(qū)塊鏈技術的農產品溯源系統(tǒng)研 究 D 成都 成都大學 2021 LUO C Research on the traceability system of agricul tural products based on blockchain technology D Chengdu Chengdu University 2021 3 潘明 張麗慧 黃曉財 等 空天地一體化智慧果園平 臺設計與應用 J 現(xiàn)代農業(yè)裝備 2021 42 4 43 47 PAN M ZHANG L HUANG X et al Design and ap plication of the air space ground integrated intelligent orchard platform J Modern Agricultural Equipment 2021 42 4 43 47 4 崔冬冬 王曉芳 李晨 等 山東省智慧果業(yè)云服務平 臺的設計與實現(xiàn) J 中國果樹 2021 6 71 76 CUI D WANG X LI C et al Design and implementa tion of Shandong Province smart fruit cloud service platform J China Fruits 2021 6 71 76 5 劉吉敏 覃澤林 方輝 等 廣西智慧柑桔技術構成與 發(fā)展建議 J 中國南方果樹 2021 50 3 180 184 193 LIU J QIN Z FANG H et al Proposal for develop ment of intelligent citrus in Guangxi J South China Fruits 2021 50 3 180 184 193 6 李梓臻 基于無人機多光譜影像的蘋果樹冠層葉面 積指數估測研究 D 泰安 山東農業(yè)大學 2021 LI Z Estimation of leaf area index in apple trees cano py based on UAV multispectral image D Taian Shan dongAgricultural University 2021 7 馮珊珊 梁雪映 樊風雷 等 基于無人機多光譜數據 的農田土壤水分遙感監(jiān)測 J 華南師范大學學報 自 然科學版 2020 52 6 74 81 FENG S LIANG X FAN F et al Monitoring of farm land soil moisture based on unmanned aerial vehicle multispectral data J Journal of South China Normal University Natural Science Edition 2020 52 6 74 81 8 束美艷 李世林 魏家璽 等 基于無人機平臺的柑橘 樹冠信息提取 J 農業(yè)工程學報 2021 37 1 68 76 SHU M LI S WEI J et al Extraction of citrus crown parameters using UAV platform J Transactions of the CSAE 2021 37 1 68 76 9 翟肇裕 曹益飛 徐煥良 等 農作物病蟲害識別關鍵 技術研究綜述 J 農業(yè)機械學報 2021 52 7 1 18 ZHAI Z CAO Y XU H et al Review of key tech niques for crop disease and pest detection J Transac tions of the CSAM 2021 52 7 1 18 10 李海 李誼駿 陳詩果 等 蘋果樹病蟲害智能識別系 統(tǒng)設計與實現(xiàn) J 科學技術與工程 2021 21 25 10639 10645 LI H LI Y CHEN S Design and implementation of in telligent recognition system for apple tree diseases and pests J Science Technology and Engineering 2021 21 25 10639 10645 11 劉偉洪 何雄奎 劉亞佳 等 果園行間3D LiDAR導 航方法 J 農業(yè)工程學報 2021 37 9 165 174 LIU W HE X LIU Y et al Navigation method be tween rows for orchard based on 3D LiDAR J Trans actions of the CSAE 2021 37 9 165 174 12 WANG S QI P ZHANG W et al Development and application of an intelligent plant protection monitor ing system J Agronomy 2022 12 5 ID 1046 13 喬大科技 基于莖水勢傳感器的灌溉決策系統(tǒng) EB OL 2021 10 15 14 戴秀 王堅強 任妮 等 智能水肥一體化管控平臺的 設計與實現(xiàn) J 江蘇農業(yè)科學 2021 49 18 177 181 DAI X WANG J REN N et al Design and implemen tation of intelligent water and fertilizer integrated man agement and control platform J Jiangsu Agricultural Sciences 2021 49 18 177 181 15 宋晨 何邦令 楊勤民 等 不同類型殺蟲燈對蘋果園 昆蟲的誘控效果 J 中國果樹 2020 4 59 62 67 SONG C HE B YANG Q et al Effect of different kinds of insecticidal lamps on insect induction in apple orchard J China Fruits 2020 4 59 62 67 16 王榮英 孟純 張九青 等 基于無人機擾動的果園防 霜試驗研究 J 氣象與環(huán)境科學 2021 44 5 105 111 WANG R MENG C ZHANG J et al Experimental study on frost prevention in orchard based on un manned aerial vehicle intervention J Meteorological 10 韓 冷等 智慧果園構建關鍵技術裝備及展望Vol 4 No 3 and Environmental Sciences 2021 44 5 105 111 17 袁鵬成 李秋潔 鄧賢 等 基于LiDAR的對靶噴霧實 時控制系統(tǒng)設計與試驗 J 農業(yè)機械學報 2020 51 S1 273 280 YUAN P LI Q DENG X et al Design and experi ment of real time control system for target spraying based on LiDAR J Transactions of the CSAM 2020 51 S1 273 280 18 QI P HE X LIU Y et al Design and test of target ori ented profile modeling of unmanned aerial vehicle spraying J International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2022 15 3 85 91 Key Technologies and Equipment for Smart Orchard Construction and Prospects HAN Leng 1 2 HE Xiongkui 1 2 3 WANG Changling 1 2 3 LIU Yajia 1 2 3 SONG Jianli 1 QI Peng 1 LIU Limin 1 LI Tian 1 ZHENG Yi 4 LIN Guihai 4 ZHOU Zhan 4 HUANG Kang 5 WANG Zhong 6 ZHAHainie 7 ZHANG Guoshan 8 ZHOU Guotao 9 MAYong 10 FU Hao 11 NIE Hongyuan 12 ZENGAijun 1 2 3 ZHANG Wei 13 1 College of Agricultural Unmanned System China Agricultural University Beijing 100193 China 2 College of Science Chin