農業田間信息獲取技術研究及發展趨勢文段

農業田間信息獲取技術研究及發展趨勢文段

　　0 引言數字農業技術是將現代信息技術、生物技術、農業科學技術與農機工程裝備技術相結合的新型農業技術。數字農業技術體系由3個部分組成，即信息獲取系統、信息處理系統和智能化農業機械。其中，田間的信息獲取技術是數字農業的關鍵技術。目前，田問信息獲取方法主要有傳統的田間采樣、田問GPS采集、智能農機作業和多平臺遙感獲取等4種方式。通常所說的“3S”技術中的全球定位系統(GPS)和遙感技術(RS)是田間信息獲取的重要手段，它是實現數字農業的重要支撐技術-一 。

　　1 全球定位系統全球定位系統(GPS，Global Positioning System)是由地球導航衛星、地面監控系統和用戶GPS接收機等3個主要部分組成�，F在最常用的是美國GPs系統，它包括在離地球約20 O00km高空近似圓形軌道上運行的24顆地球導航衛星，其軌道參數和時鐘由設于世界各大洲的5個地面監測站與設于其本土的一個地面控制站進行監測和控制，使得在近地曠野的GPS接收機在晝夜任何時間、任何氣象條件下最少能接受到4顆以上衛星的信號。通過測量每一衛星發出的信號到達接收機的傳輸時間，即可計算出接收機所在的地理空間位置。

　　農田養分信息具有顯著的空間屬性，其空間變異性很大。在數據采集過程中，其位置的識別是與數據監測密不可分的，因此需要對信息進行準確的定位。

　　全球定位系統(GPS)提供了全天候、實時精確定位的測量手段。數字農業中，GPS主要是用來確定在田間的位置，結合其土壤的含水量、氮、磷、鉀、有機質和病蟲害等不同信息的分布情況，輔助農業生產中的灌溉、施肥、噴藥等田間操作，其作用從本質來說是提供三維位置和時間。GPS主要應用于以下3個方面：一是智能化農業機械的動態定位(即根據管理信息系統發出的指令，實施田間的精準定位)；二是農業信息采集樣點定位(即在農田設置的數據采集點、自動或人工數據采集點和環境監測點均需GPS定位數據)；三是遙感信息GPS定位(即對遙感信息中的特征點用GPS采集定位數據，以便于GIS配套應用)。由于GPS存在較大的誤差，所以差分GPS(即DGPS)越來越受到人們的重視。DGPS可以消除衛星鐘差、星歷誤差、電離層和對流層延遲誤差等，從而使定位精度大幅度提高。

　　2 遙感技術遙感技術(RS，Remote Sensing)的基本原理是利用物體的電磁波特性，通過觀測物體的電磁波，從而識別物體及其存在的環境條件。遙感技術系統由傳感器、遙感平臺及遙感信息的接受和處理系統組成。

　　其中，接受從目標反射或輻射的裝置叫做遙感器(如掃描儀、雷達、攝影機、攝像機和輻射計等)，裝載遙感器的平臺稱遙感平臺(如飛機和人造衛星等)。經過遙感器得到的數據在使用前應根據用途需要做相應的糾正、增強、變換、濾波和分類等處理。

　　遙感(RS)技術是未來數字農業技術體系中獲得田間數據的重要來源，它可以提供大量的田間時空變化信息。遙感技術在精準農業中的應用主要以下3個方面：一是作物長勢及其背景的監測，運用高分辨率(米級分辨率)傳感器，在不同的作物生長期實施全面監測，并根據光譜信息進行空間定性和定位分析，為定位處方農作提供依據；二是作物冠層多光譜監測，利用地物光譜儀和多光譜相機獲取的信息，監測葉綠素密度的變化，并分析其變化與養分的關系；三是運用多光譜遙感信息(紅外波段)，在有作物條件下監測土壤水分。

　　3 田間信息獲取技術的現狀和發展趨勢3．1 土壤水分和養分信息獲取技術國內外已開始研究采用各種不同的手段來獲取土壤水分和養分信息。目前，除了一些傳統的常規測量方法外，已嘗試采用的較新的技術，包括遙感、計算機及網絡和地面傳感技術等。其中，實踐較多的是以電子技術為支撐的地面信息傳感技術和以空間技術為支撐的遙感信息采集技術。

　　土壤水分信息的獲取相對于其他土壤養分更易掌握，因此對土壤水分測量方法的研究已經取得了顯著成果。各種在線式的測量方法相繼產生，如電阻法、時域反射法(TDR法)、頻域反射法(FDR法)、中子散射法和近紅外光譜法等。這些方法均有一定的局限性：一是電阻法的測量精度受土壤含水率的影響很大；二是時域反射法在低頻(≤20MHz)工作時較易受到土壤鹽度、粘粒和容重的影響，而且價格比較高；三是頻域反射法的讀數強烈地受到電極附近土體孔隙和水分的影響，特別是對于使用套管的FDR測量；四是中子散射法雖然測量方法簡單，但儀器設備昂貴，并且存在潛在的輻射危害。對于土壤養分信息(土壤中的N，P，K，pH值、有機質、含鹽量和電導率)的獲取技術，常規化學試驗測量方法仍是現在土壤養分信息獲取的主要手段。該方法具有破壞性和不及時性等缺陷，因此隨著近紅外光譜技術的不斷完善和應用的廣泛性，用近紅外光譜技術來檢測土壤養分已經成為國內外學者研究的重點。

　　近紅外光譜法是根據水的紅外吸收光譜來進行測量的，在紅外區內，水的吸收波長為1 200，l 450，1 940和2 950nm，測量方式有反射式、透射式和反射透射復合式等幾種。紅外光譜水分儀具有無接觸、快速、連續測量、測量范圍大、準確度高和穩定性好等優點，適用于在線水分監測，但在測量自然物體時因表面不規則使得反射率不穩定，影響測量精度，需對樣本做簡單處理。

　　土壤其他養分信息的研究主要包括土壤中N，P，K，pH值、有機質、含鹽量和電導率等信息的采集�，F在，除了常規化學試驗測量方法外，用近紅外反射光譜法來測量土壤養分已成為國內外諸多學者研究的重點。Shibusawa等指出，用400～1 900nm波段來預測土壤濕度、pH值、土壤電導率和土壤有機質等，其相關系數從0．19變化到0．87 ；李民贊研究了基于可見光光譜分析的土壤參數分析，在1 1O0， 1 350，1 398，2 210nm處建立了多元線性回歸模型，相關系數為0．934 ；于飛健等用近紅外光譜法分析了土壤中的有機質和氮素 ；He等對土壤電導率和常量元素的測量 ；鮑一丹等應用光譜技術研究了土壤粒度和含水量對預測土壤氮含量的影響 。

　　3．2 作物長勢的監測技術對農作物長勢的動態監測可以及時了解農作物的生長狀況、土壤墑情、肥力及植物營養狀況，以便及時采取各種管理措施，保證農作物的正常生長。同時，可以及時掌握大風或降水等天氣現象對農作物生長的影響，監測自然災害或病蟲害對作物產量造成的損失等，為農業政策的制訂和糧食貿易提供決策依據。

　　應用遙感技術可對大面積農作物的長勢進行監測，其基本方法是利用覆蓋周期短而面積大的NOAA衛星資料，對地面植被吸收的光譜信息和地面實際情況進行分析，并結合常規的方法和資料，建立作物監測模式，用以監測作物長勢，發布苗情監測通報，指導農業生產¨ 。國際上，關于農作物生長狀況遙感監測與估產有3個標志性的實驗計劃，即美國的LACIE計劃、A—GRISTARS計劃和歐盟的MARS計劃。1974—1977年，美國農業部(USDA)、國家海洋大氣管理局(NOAA)、美國宇航局(NASA)和商業部合作主持了“大面積農作物估產實驗”，主要品種是小麥，地區范圍是美國、加拿大和前蘇聯。1980—1986年，執行LACIE計劃的幾個部門又合作開展了“農業和資源的空間遙感調查計劃”，其中包括世界多種農作物長勢評估和產量預報。歐盟所屬的聯合研究中心遙感應用研究所通過實施“遙感農業監測”項目，即MARS計劃，也成功地建成了歐盟區的農作物估產系統，并將結果應用于諸如農業補貼與農民申報核查等歐盟的共同農業政策。在農作物長勢監測的方法上，國外科學家主要圍繞適合大面積監測的NOAA—AVHRR的應用進行了多方面的探索，取得了許多突破進展¨卜”J。我國利用氣象衛星監測作物生長狀況的研究始于20世紀80年代中期，并應用氣象衛星對農作物長勢進行宏觀監測的理論和方法進行了研究 。

　　3．2．1 作物根系信息監測技術作物根系信息基本上是通過圖像識別的方法來得到的。例如加拿大產的ET一100根系生態監測系統，運用透明管材埋設在需要研究的根系周圍，使用特殊圖像捕捉系統對根系照相，然后借助專業根系分析系統對混合圖像進行分析，從而跟蹤了解其生長過程。

　　這種方法可以非破壞性地動態追蹤分析根系形態因子，根系相關數據能夠定量化，還可以根據用戶需求監測土壤水分狀況，從而研究根系所在區域內溶質運移及水分脅迫所引起的生理變化。該方法已廣泛應用于園藝植物培養和作物生長模型研究等領域。

　　3．2．2 光合作用測定技術光合作用測定的一個例子是用葉室內裝備最新的小型紅外氣體分析傳感器(IRGA)，測量溫度和光合有效輻射(PAR)的傳感器接收信號，再用便攜式微處理器控制葉室內的二氧化碳和水蒸汽濃度，并測量二氧化碳和水蒸汽交換。CIRAS一1植物光合測定儀根據精密測量葉片表面CO 濃度及水分的變化情況，來考察葉片與植物光合作用相關的參數，用以測量植物葉片的光合速率、蒸騰速率和氣孑L導度等與植物光合作用相關的參數。

　　3．3 作物營養監測技術葉綠素是吸收光能的物質，對作物的光能利用有直接影響。葉綠素含量和作物的光合能力、發育階段以及氮素狀況有較好的相關性。由于葉綠素之間的含氮量和葉變化趨勢相似，通常認為可以通過測定葉綠素來監測植株氮素營養。

　　葉綠素的常規測定使用分光光度計法，因為這種方法要進行組織提取和分光光度計的測定，所以既耗時間又對植被造成損傷。另外，從大田到實驗室的運輸和樣本制備過程中很可能損失葉綠素，進而導致葉綠素含量發生變化 。

　　目前，應用較多的是一種日本生產的SPAD一502葉綠素儀。這種葉綠素儀的工作原理是采用兩個不同波長的光源分別照射植物葉片表面，通過比較穿過葉片的透射光光密度差異而得出SPAD值。因此，SPAD值是一個無量綱的比值，與葉片中的葉綠素含量成正相關。在葉綠素儀應用的研究中，各研究者所采用的測定部位都大體相同，即作物生長前期取新展開的第一片完全展開葉作為測定部位，生長后期則取功能葉(小麥取旗葉和玉米取穗位葉)作為測定部位。

　　葉綠素儀在玉米株與株之間的測定值可能會相差15％ ，在同一片葉上不同位置的測定值也不同。一般認為，距離葉基部55％ 處的SPAD測定值較大，且偏差較小，是合適的測試位點。

　　便攜式高光譜儀是一種非損傷性測定葉綠素的方法，它通過測定綠色植物葉片的反射率、透射率和吸收率來測定葉綠素含量，這決定了高光譜技術在植被葉綠素含量評價研究中具有不可替代的作用。國內外很多學者已經對作物氮元素的高光譜及光譜測量進行了研究，并且各種反射率比值及植被指數用于監測植物的氮素虧缺 1卜 。王人潮等利用葉綠素計和高光譜快速測定了大麥的營養狀況，結果表明，可以通過光譜法來測定大麥的氮素水平¨ ；IJi等應用反射光譜檢測了茶葉的葉綠素含量 ；方慧等應用光譜技術檢測了油菜葉片中葉綠素含量¨ 。光譜監測提供了一種自動、快速和非損傷性的植物營養狀態監測方法，并且田問不同處理之間的冠層光譜差異為高光譜和多光譜遙感大面積監測氮素營養提供了可行性。

　　3．4 作物冠層多光譜監測技術植物冠層光譜特性是植物光譜特性與背景土壤光譜特性的綜合。隨著植物冠層的發育，土壤光譜特性的作用逐漸下降；在植物衰老時，土壤背景的作用又逐漸增大。一般葉面積指數(LAI)達到3左右時，冠層在可見光和中紅外波段的光譜反射率基本穩定；而在近紅外波段，LAI達到5～6時，光譜反射率才能飽和。冠層光譜反射率還受太陽光入射角、雙向反射、氣溶膠和風速等諸多外部因素的影響。由于植物營養狀況能影響葉面積、冠層形態和內在生理特征，而且不同營養元素的影響程度也不同，因此利用冠層光譜分析可以診斷植物營養狀況�，F代”精細農業”的一個非常重要的技術手段，就是利用遙感技術監測作物的營養狀況與長勢。與葉片光譜特性一樣，氮素營養對冠層光譜特性影響的研究最為系統和深入。

　　隨著氮素營養水平的提高，光譜反射率在可見光和中紅外波段降低，而在近紅外波段卻增加。診斷水稻冠層氮素營養水平的敏感波段為760～900 nm，630～ 690 nm和520～550 nm。不同氮素營養水平下的冠層光譜反射率存在著明顯差異，經植被指數轉換后差異更為顯著與穩定。因此，利用冠層光譜測試可以區分作物的氮素營養水平。

　　植物中磷鉀營養水平與冠層光譜特性的關系研究較少見�？偟膩碚f，磷鉀對光譜特性的影響不如氮明顯。在水培和砂培條件下，不同磷鉀水平的植物冠層光譜反射率存在顯著差異，磷鉀營養對冠層光譜特性的影響與氮的影響相似。隨著磷鉀營養水平的提高，可見光波段的光譜反射率下降，而在近紅外波段卻有明顯增加。利用光譜分析，可區分3～5級的磷鉀營養水平。在田間條件下，由于磷鉀的缺乏不嚴重，有時結果不太一致。

　　還未見報導。由于它們對葉面積、生物量以及葉片葉綠素等生理生化性質的影響與大量元素具有相似性，預計中量及微量元素對冠層光譜特征的影響也具有相似性，但影響程度將會差異較大。

　　目前，在國外應用的一種田間便攜式分光儀可以方便地檢測作物的冠層反射系數。用數學方法將幾個波長下得到的反射系數進行合并就可以得到作物的“光譜系數”，或稱之為探測值。經過優化的光譜系數在作物的拔節期和抽穗期與作物的供氮狀況密切相關。利用這種分光儀探測原理，并加以改進而研制的拖拉機機載探測施肥系統已經很成熟。它通過探測系統將作物冠層信息輸入計算機，經處理得出作物的需肥情況，計算機通過協調拖拉機步進速度和DGPS(差分GPS)數據，在考慮探測器間距離和施肥區范圍基礎上控制施肥操作。

　　作物冠層反射和土壤背景輻射在紅外膠片上為不同的輻射顯影。照片經計算機處理后，每個像素的色度變化都可以表示出作物反射光線的情況，而作物反射光線特性的變化正是作物營養變化，特別是氮營養狀況發生變化的結果。這樣分析作物冠層照片就可以準確地分析作物的氮營養狀況。Hansen等用高光譜反射分別對小麥的冠層生物量和氮含量進行了研究 ；Daughtry等通過葉片和冠層反射率來預測玉米葉片的葉綠素含量 ；馮雷等應用多光譜技術檢測了油菜葉片中葉綠素含量 J。

　　3．5 作物病蟲害診斷及雜草識別技術病蟲害是影響農作物產量和品質提高的重要因子，及時、準確與有效地檢測病蟲害的發生時間和發生程度是采取治理措施的基礎。

　　目前，用雷達監測飛性昆蟲、孢子捕捉器監測一些作物病原菌、性信息素誘芯或誘餌監測田間鱗翅目害蟲以及燈光誘集飛行趨光性昆蟲等，都是利用有害生物的習性開發出的相對省工和省時的監測手段。

　　隨著遙感和高光譜技術的廣泛應用，用光譜和遙感技術來監測作物病蟲害的研究也取得了一定的進展。

　　北京農業信息技術研究中心采用高光譜遙感監測小麥條銹病、粉病和蚜蟲，以達到大面積、快速、無破壞的病蟲害監測和預測預報的目的。美國利用衛星遙感圖片分析監測森林舞毒蛾擴散及危害程度，監測草地蝗蟲危害等。中國科學院利用綜合航空多光譜數字相機成像系統，監測蝗蟲及主要棉花害蟲。中科院還利用TM圖像遙感監測東亞飛蝗的棲息地蘆葦的植被指數和監測蝗災的動態變化。北京農林科學院利用TM衛星圖片監測麥蚜對冬小麥的危害。吳迪等應用光譜和多光譜技術對茄子和番茄的灰霉病進行了早期診斷識別 -27]。

　　隨著人們環境保護意識的提高和對農藥殘留物的重視，對田間雜草清除的研究也逐漸受到許多學者的重視。雜草一作物區分的研究可分為3種：一是人工區分；二是航空遙感技術；三是光學傳感器。人工區分目前是區分作物和土壤背景的最佳方法，但既費時又費力；航空圖片雖然可以在短時間內獲得作物大范圍的圖像，但是研究表明雜草密度對圖像的可視性有嚴重的影響 ；基于地面多光譜傳感器的研究使得對單種作物一雜草的研究有了進一步的進展 。。。

　　Borregaard等研究表明，雜草與作物在幾何特征和紋理特征方面的區分率可以達到91％l3 。朱登勝等應用光譜技術結合神經網絡模型使作物與雜草的識別率達到100％。

　　4 結術語田間信息采集技術的研究是實現數字農業的關鍵，而數字農業信息獲取技術的產生與發展主要依賴于計算機技術、電子技術、衛星導航技術、遙感技術和傳感器技術的迅速發展。發達國家以此技術為基礎的農業機械已得到了廣泛的應用，為我國農業機械現代化進程與農業高新技術的發展提供了可借鑒的思路和經驗。數字農業信息獲取技術在我國尚處于起步階段，近幾年內的研究也取得了進展。在田間信息采集技術的研究上，應以近中紅外分析技術和遙感技術相結合的方法為重點，并加快研究步伐，從而為我國農業數字化進程提供技術支撐和裝備。

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