目的/意义 随着全球气候变暖及生态环境污染问题愈演愈烈，碳达峰碳中和（以下简称为“双碳”）目标被纳入到中国社会发展的各个领域。为保障中国农业绿色可持续发展，进一步推进落实低碳发展理念，在农业机械化发展过程中各个环节尽可能减少能源消耗、降低污染排放，满足智能化信息时代下经营主体对低碳技术赋能农业机械装备的多样化需求，发展低碳农业机械化势在必行。低碳农业机械化发展不仅是中国农业机械化转型升级和高质量发展的重要内容，也是“双碳”目标下中国农业可持续发展的客观要求。［进展］本文明晰了低碳农业机械化的内涵和目标，从理论、现实和系统三重维度阐释了低碳农业机械化的发展逻辑，分析了影响低碳农业机械化发展的主要因素，分别从要素条件、需求条件等6个方面剖析影响低碳农业机械化发展的深层次原因。［结论/展望］从农业机械装备全寿命周期的生态设计与绿色制造、清洁生产作业推广、脱物质化的社会化服务与绿色经营、8S体系、碳排放测度体系构建、退役废旧农机低碳处置与绿色再制造等方面，提出了中国低碳农业机械化发展的实现途径。
［目的/意义］ 农机装备是先进农业生产理念落地的物质支撑，如何提升农机装备设计制造水平及运维管控能力，充分发挥装备性能，是智慧农业未来发展所面临的核心问题。数字孪生是一种融合多种信息技术、促进虚实交互融合的先进理念，有助于更加清晰地认识农机装备及其运行过程，从而解决从设计到回收阶段的复杂性问题，进而全方位地提升农机装备作业质量，更好地满足农业生产需求。［进展］首先围绕数字孪生在农机装备领域的应用，总结数字孪生的研究动态，分析农机装备数字孪生的概念与内涵，提出系统性的体系架构。然后从宏观发展、系统实现、项目实施多个角度阐述农机装备数字孪生的实现路线。最后介绍农机装备数字孪生的典型应用场景和案例。［结论/展望］数字孪生为农机装备转型升级提供了新方法，为提升农业机械化生产水平提供了新途径，为实现智慧农业提供了新思路。本文可为农机装备数字孪生相关研究工作的开展提供参考，为数字孪生赋能智慧农业和智能装备奠定理论基础。
［目的/意义］ 农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂，如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状，提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。［进展］本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术，构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台，提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法，构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。［结论/展望］从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结，对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。
[目的/意义] 人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮，在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”，没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才，本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。 [方法] 首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理，从理论上构造反演方程组，然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库，最后利用深度学习进行优化求解。 [结果和讨论] 判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括：（1）输入与输出变量（参数）之间必须存在因果关系；（2）输入和输出变量（参数）之间理论上可以构建闭合的方程组（未知数个数少于或等于方程组个数），也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数（变量）和输出参数（变量）之间存在很强的因果关系，则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性，则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外，本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明，分析结果表明本理论是可行的，并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。 [结论] 本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
准确高效地监测动物信息，及时分析动物的生理与身体健康状况，并结合智能化技术进行自动饲喂和养殖管理，对于家畜规模化养殖意义重大。深度学习技术由于具有自动特征提取和强大图像表示能力，更适用于复杂的畜牧养殖环境中动物信息监测。为进一步分析人工智能技术在当下智慧畜牧业中研究应用，本文针对牛、羊和猪三种家畜，介绍了深度学习技术在目标检测识别、体况评价与体重估计以及行为识别与量化分析的研究现状。其中，目标检测识别有利于构建动物个体电子档案，在此基础上可以关联动物的体况体重信息、行为信息以及健康情况等，这也是智慧畜牧业发展的趋势。智慧畜牧养殖技术当前面临着应用场景存在多视角、多尺度、多场景和少样本等挑战以及智能技术泛化应用的问题，本文结合畜牧业实际饲养和管理需求，对智慧畜牧业发展进行展望并提出了：结合半监督或者少样本学习来提高深度学习模型的泛化能力；人、装备和养殖动物这三者的统一协作及和谐发展；大数据、深度学习技术与畜牧养殖的深度融合等发展建议，以期进一步推动畜牧养殖智能化发展。
提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心，且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几十年来，人们一直在开发可以用在田间变量管理领域的作物胁迫感知系统，旨在建立更加可持续的田间管理方案。与此同时，田间高通量表型系统开发取得的重大进展为降低传统表型测量成本提供了技术基础。本文首先对田间变量管理中涉及的作物胁迫感知系统进行了回顾，特别对目前用于精准灌溉、氮素施用和农药喷洒中的感知和决策方法进行了总结。基于作者团队在内布拉斯加大学林肯分校开发的三套田间表型测量系统，对常见田间高通量表型测量系统的传感器和数据的处理分析流程进行了介绍。此外，讨论了当前田间表型测量系统面临的挑战并提出了潜在解决方案。人工智能、机器人平台和创新仪器的持续发展有望显著提高测量系统的性能，对系统在育种中的大范围应用起到积极作用。对主要植物生理过程更直接的测量可能成为未来田间表型研究领域的研究热点之一，并为培育更耐胁迫的作物新品种提供有价值的表型数据。这篇综述可为田间变量管理和高通量植物表型测量两个研究领域提供参考和独特的见解。
农业是关系国计民生的基础产业，但同时又是弱质产业，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。人工智能（Artificial Intelligence，AI）拥有基于大数据的强非线性拟合、端到端建模和特征自学习等强大功能可很好地解决上述问题。本文首先分析了AI在农业脆弱性评估、农业风险预测，以及农业损害评估三大方面的研究进展，得出如下结论：1. AI在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺乏科学有效的验证指标，且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣，建议采用主客观法进行评价；2. 在风险预测中，发现随着预测时间的增加，机器学习模型的预测能力往往会下降，过拟合问题是风险预测中的常见问题，且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少；3. 农业生产环境复杂，应用场景多变是影响损害评估准确性的重要因素，提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。然后，针对AI应用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题，根据使用者对人工智能的熟悉程度，可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现；对于小样本的问题，往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准确性。最后，对AI在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建；针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系，更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入研究；损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习，对小样本数据进行增广也是未来研究的重点内容。
水禽养殖在向规模化、标准化与智能化方向迅速发展。智能养殖装备和信息化技术的研究与应用是促进水禽养殖业健康持续发展的关键，对提高水禽养殖的产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、契合绿色环保的发展理念以及实现高质量转型发展具有重要意义。本文重点介绍了智能化水禽棚舍的发展、水禽棚舍环境智能调控技术，以及智能化水禽饲喂、饮水、加药消杀和自动粪污处理等智能化设备的最新研究进展。此外，还介绍了可应用于水禽的信息采集技术现状，包括视觉成像系统、声音捕获系统和穿戴式传感器，以及智能管理技术的最新应用进展。最后指出了水禽产业的智能化养殖所面临的困难，并对未来水禽的智能化养殖的发展和改进提出了建议。
大数据、物联网和人工智能等现代信息技术在农业中的广泛应用，推动了农业农村现代化和智慧农业的发展，带动了农业经营主体对科技与知识的旺盛需求，农业知识服务成为农业转型升级和高质量发展的重要引擎。为解决现有农业知识分散无序、更新不及时、面向经营主体的知识服务不平衡、供需脱节等问题，本文总结分析了国内外农业知识服务的研究与实践现状，提出了一套基于农业全产业链、按照农业数据的全生命周期、面向农业经营主体的农业智能知识服务体系框架，设计了基于智能物联网（Artificial Intelligence & Internet of Things，AIoT）的农情感知与大数据汇聚治理、基于知识图谱的农业知识组织与计算挖掘，以及基于多场景的农业智能知识服务三个层次。文中归纳了包括空天地AIoT全维度农情感知、多源异构农业大数据汇聚治理、知识建模、知识抽取、知识融合、知识推理、跨媒体检索、智能问答、个性化推荐技术、决策支持等农业智能知识服务涉及的关键技术，并举例了其研究应用。最后从农业数据获取、模型构建、知识组织、智能知识服务技术和应用推广等方面探讨了未来农业智能知识服务的发展趋势及对策建议。总结发现，农业智能知识服务是破解当前农业知识服务供需矛盾，实现跨媒体农业数据到知识的跨越，推动农业知识服务向个性化、精准化和智能化升级的关键，亦是农业科技自立自强、现代农业提质增效的重要支撑。
元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展，为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性，本文首先分析了农业元宇宙的概念，以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景，最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战，并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。
本文首先阐述了科技革命的概念与满足条件，提出并分析了内生及外生农业颠覆性技术及其差异，特别是提出了跨界技术的概念并论证了其对农业科技进步的外生影响。然后分析了作为跨界技术的集大成者——智慧农业技术的特点，智慧农业对传统农业生产技术与生产方式的替代以及智慧农业与农村经济转型的关系。在此基础上讨论了中国智慧农业发展所面临的问题。最后有针对性地提出了促进颠覆性技术创新和智慧农业发展的政策建议，包括加强关键颠覆性核心技术研发、改革现有的农业高等教育体系、推动跨界技术的农业产业化研发以及在高标准农田及规模化养殖场实施智慧农业生产等。
拉曼光谱是一种散射光谱，具有快速、不易受水分干扰、样品无需预处理和在体检测等特点，可作为分析、测试物质分子成分和结构强有力的表征手段。随着拉曼光谱技术的不断发展，其在农业检测领域中逐渐发挥出极其重要的作用。本文概述了拉曼光谱的检测原理，从共聚焦显微拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、针尖增强拉曼光谱、共振拉曼光谱、空间偏移拉曼光谱、移频激发拉曼差分光谱、基于非线性光学的拉曼光谱等8个方面介绍了拉曼光谱技术，重点总结了拉曼光谱技术在植物检测、土壤检测、水质检测、食品检测等方面的应用研究进展，并提出了其在农业检测领域中应用需要解决的难题和未来的发展方向，以期对未来农业生产和研究带来启发。
设施农业智能装备是设施农业稳定、高品质、高效生产的必要保障。日本智能采收装备已有近四十年的研发经验，其发展具有一定启发和借鉴意义。本文综述了日本设施农业采收机器人的研究应用进展，分析了基于农机农艺结合的茄科（番茄、茄子、青椒）、葫芦科（黄瓜、瓜类水果）、芦笋和草莓等10种设施农业采收机器人的采收技术，其中详细对比了番茄、草莓等几种蔬菜历代采收机器人的设计理念及其优点与不足。分析了设施农业采收机器人面临的科学问题及解决方案，总结了未来发展趋势及对中国的启发。本文可为加速推进中国设施农业采收机器人的智慧化、智能化和产业化发展提供借鉴参考。
近年来，随着无人机和各类传感器在作物育种和田间生产中被广泛使用，作物表型组学得到了极大的发展。兼具了高精度、高通量和高度自动化的作物表型组学及其相关技术的发展，加快了新品种的选育和优化了田间管理。作物三维重构技术是作物表型组学最基本的技术方法之一，是精准描述作物形态全息结构的重要工具，而作物的三维重构模型对于高通量作物表型获取、作物株型特征评价、植株结构和表型相关性分析等均具有重要意义。为深入总结作物表型中三维重构技术研究进展，本文从作物三维重构的基本方法与应用特点、研究现状和前景展望等三个方面展开综述。本文首先归纳整理了现有作物三维重构方法，并对各类方法的基本原理进行了综述，分析了各类方法的特点和优缺点，同时在归纳作物三维重构方法一般性流程的基础上，对各类方法的适用性进行剖析，归纳整理出了各类方法在实施时的具体流程和注意事项；其次，本文依据研究目标对象不同将作物三维重构的应用分为单株作物重构、田间群体重构和根系重构三部分，并从这三个视角对作物三维重构技术的应用情况进行了综述，依据精度、速度和成本三方面，探究了各个方法对于不同作物三维重构的研究现状，分析整理出不同重构对象背景下作物三维重构存在的问题与挑战；最后，从作物三维重构全程自动化、4D表型的构成、作物虚拟生长与模拟育种和智慧农业发展等方面对作物三维重构技术的前景进行了展望。
植物化学保护即使用植保机械喷施化学农药是当前最主要的病虫害防控方法，一直以来对保障农业生产安全与粮食有效供给起至关重要作用。能够实现按需精准施药、变量施药、人机分离与人药分离的高效、精准、智能的施药技术和装备是提高农药药效与利用率的保证，也是保障食品安全、降低农民劳动强度的重要措施，是目前国内外研究的热点。本研究对精准施药关键技术及研究现状进行了分析，对适用于不同作业场景的精准施药装备的研究现状、典型代表、应用进展等进行了分类总结，分析了目前精准施药发展中面临的挑战，并提出了对策和建议。本研究可为精准施药技术研究的推进、智能施药装备的研发和现代化农业的发展提供参考和思路。
农业模型、农业人工智能及数据分析等技术贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程，是智慧农业的核心技术。为进一步明晰农业模型的内涵和作用，促进农业模型进一步研究及应用，推动智慧农业健康、稳定和可持续发展，本研究采用系统分析、比较及关系框图等方法，分析了农业模型的内涵，阐述了农业模型和智慧农业要素与过程的关系，明确了农业模型的作用并附以应用案例，比较了农业模型的国内外重要发展动态与趋势。国内外农业模型研究与应用重要进展比较表明，农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的4个水平、农业环境要素的6个尺度、农业技术与农业经济要素的6个层次并采用相应方法进行，农业模型环境要素空间多尺度研究应用有较大发展潜力；农业模型与分子遗传学、感知技术及人工智能技术结合，农业模型研究应用的公私有组织协作，粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力，且需更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。中国农业模型研究与应用已形成具有中国特色的作物模型系列，也融入农业模型的互比较与改进、智慧农业等世界潮流，需要抢抓机遇，加快发展。农业模型是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达，是农业科学定量与综合的重要方法，具有认识论价值，它与感知技术的结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。
病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前，我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主，无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息，难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来，随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升，利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时，多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展，分析了当前面临的挑战，并对未来发展趋势进行了展望。
随着信息技术的快速发展和农业农村经济的平稳增长，农业信息技术越来越受到关注，资本和技术在农业领域逐渐发力的趋势已经形成。近几年，中国大型信息技术公司开始涉足农业产业，智慧农业发展势头强劲。本文分析了大型互联网企业从事农业的现状及技术应用特点；阐述了当前大批互联网企业进入农业领域的原因，分析了信息技术与农业产业结合的关键领域及存在问题；重点剖析了信息技术在农业领域中的应用需求、瓶颈和前景；针对农业农村数字化发展与新技术应用，提出了防范市场投机风险、明晰主体功能定位、加强科技创新力度、做好引领示范带动等政策建议。
畜禽设施精细养殖是现代畜牧业发展的前沿领域,其核心在于物联网与传统设施养殖的深度融合。近年来,随着传统家庭式养殖模式逐渐退出,中国畜禽养殖场的管理方式已逐步迈向集约化、规模化和设施化,基于养殖动物个体管理和质量保障且满足动物福利要求的畜禽设施精细化养殖已成为畜禽养殖业的最新发展趋势。本文在阐述畜禽设施精细养殖信息感知与环境调控的重要性的基础上,介绍了信息感知与环境调控相关前沿技术,分析了面临的问题与挑战,指出智能传感器技术将成为推动畜禽设施精细养殖进步的底层驱动技术,兼顾畜禽福利和生产性能的动物拟人化智能调控技术和策略等是面临的重要挑战。最后,就中国畜禽设施精细养殖关键技术如何落地提出了相关建议,旨在为中国畜禽设施养殖业的转型升级和可持续发展提供理论参考和技术支撑。
太阳能杀虫灯在农业趋光性害虫受灯光引诱并接触金属网时释放高压脉冲电流杀灭害虫,可有效减少施用农药造成的环境污染和食品安全问题。本文介绍了利用无线传感器网络技术提升太阳能杀虫灯在农业迁飞性趋光害虫防治领域的应用效果,明确提出了一种新型农业物联网——太阳能杀虫灯物联网。首先,从杀虫灯在国内农业生产中的应用研究现状出发,总结了杀虫灯在林果、水稻和蔬菜等作物生产种植中的部署特点和杀虫工作时段分布情况;其次,分析了现有联网型太阳能杀虫灯节点的产品特点和杀虫灯物联网研究现状;然后,结合太阳能杀虫灯的能量采集方式、田间部署特点,综合分析了基于太阳能能量采集方式的传感器网络研究现状和基于启发式的传感器网络节点部署研究现状;最后,探讨了太阳能杀虫灯物联网的节点部署、能量预留管理、虫害爆发区域边界定位、虫情数据抗干扰传输等关键研究问题,并对太阳能杀虫灯物联网在农业生产中的应用进行了总结和展望。
中国苹果总产量高,但出口量占比低,高端苹果市场多被进口苹果所占领,主要原因是缺乏果品品质分级精选技术与装备,采摘后处理自动化程度低,大部分果品未经加工或简单粗加工后进入消费市场,果品品质不稳定,大大降低了市场竞争力。本文分别对苹果品质无损检测和分级技术的现状进行了研究进展分析,并对其发展进行了展望。苹果无损检测技术主要包括光谱、电特性、CT、色谱、电子鼻和计算机视觉技术,针对各种技术的功能特点和优缺点,提出了发展基于新型传感器技术的苹果气味检测方法;苹果品质分级则主要采用基于机器视觉的多特征分级方法,苹果品质无损检测技术与分级技术的有机结合是苹果品质分级技术的发展方向,同时这对于提高苹果产业竞争力具有促进作用。整体而言,中国苹果品质无损检测和分级技术发展需求紧迫,检测新技术如采用纳米科学、生物技术和人工智能方法的传感器技术及产品在苹果无损、品质分级检测方面具有巨大潜力,多技术的融合如集成电、光、气和计算机视觉等实时、高效、高精度的苹果品质分级系统可能是提高苹果分级品质和提升苹果产业竞争力的重要发展方向。
搭载高性能传感器和施药装备的农业植保无人机系统是精准农业领域具有代表性的智能装备之一。本研究首先从前端田间作业环境动态感知技术出发,阐述了无人机光谱成像遥感、多传感器融合的SLAM实时环境建模等技术在无人机植保作业方面的应用情况;然后对精准施药过程建模与优化控制有关的前沿技术进行了分析,包括旋翼下方风场结构演化及雾滴沉积过程仿真建模、多区域全覆盖条件下的智能作业路径规划、精准变量施药控制等;最后论述了作业效果评估与过程监管相关技术的发展现状,包括施药作业质量评价方法、基于云平台数据管理的全过程可视化监管等。在总结现有技术发展现状基础上,对未来智能化无人机植保关键技术发展趋势进行了预测,阐明了光谱图像获取与计算智能的深度学习识别聚类、基于高精度雾滴谱和风场模型预测的精准变量施药作业路径规划、基于传感器实时数据的作业质量评估和作业监管等新技术手段,将在遥感信息反演、药液飘移抑制、作业效率优化、施药过程管控等方面带来革命性的进步,使植保作业数据化、透明化,全过程可观化可控制,推动农业生产管理从机械化向智能化和智慧化迈进。
智慧农业是充分运用人的智慧发展农业的新形态,它是农业发展的新阶段、新模式和新业态。农业信息技术的发展是智慧农业发展的必然要求,以农业大数据、云计算、物联网、人工智能、农业等离子体等新一代技术可以赋能智慧农业,为智慧农业的健康发展提供了新技术、新手段和新方案。农业信息化标准化是引导农业科技进步与创新的前提,是智慧农业发展的迫切需要;农业物联网与农业专用芯片是智慧农业发展的核心技术及装备;农业大数据与云计算是海量复杂农业信息处理的有力技术支撑;农业信息安全与区块链是保障农业信息安全、农产品质量认证与农业安全的关键;农业人工智能是提高农业劳动生产力、降低资源消耗、智能高效生产的必然选择;农业等离子体技术是发展健康农业、提升农产品品质切实有效的新手段。智慧农业核心关键技术原始创新自主可控,必将引领智慧农业健康发展。
家畜智能养殖设备是智能农机装备的组成部分之一,是国际农业装备产业技术竞争的焦点。本文重点围绕家畜智能养殖设备与饲喂技术在实践中的应用,进行了系统的性能特点分析。目前家畜智能养殖设备的开发对象主要针对猪和奶牛,主要研发的系统包括妊娠母猪电子饲喂站、哺乳母猪精准饲喂系统、奶牛精准饲喂系统和挤奶机器人等。家畜智能养殖设备的工业化应用必须与养殖模式、畜舍结构布局结合起来,才能发挥设备的使用效率,同时从满足动物的福利出发,与动物生理、生长及行为结合起来,形成设备与动物的互作和相互适应。最后指出了智能设备的研究必须与畜牧业生产的理论、目标产品的功能驱动及养殖方式的创新协调一致,要不断地更新换代,才能助推畜牧业的转型升级。
中国现代农业的发展以及乡村振兴战略的实施需要大量及时有效的农业环境、生产条件、状态及过程信息。基于农业内在的特点,卫星遥感是农业信息快速准确获取的关键技术手段之一。发达国家可用于农业应用的遥感卫星已经形成星座或体系进行联合观测,具有较高的观测时间分辨率,卫星遥感器载荷设计较为充分地考虑了农业应用的需求,观测手段不断创新、观测性能不断提高。目前,我国农业遥感卫星应用还存在很多问题,例如传感器多光谱遥感为主、观测要素缺乏,受遥感传感器性能和遥感卫星地面应用系统能力不足制约,缺少光学与微波等多手段同时相协同观测能力、遥感数据保障率和质量有待提高等,遥感监测手段与国外先进水平存在一定差距。从国内农业生产常规监测、国外农业生产常规监测、重大农业政策执行情况监测和绘制重要农业资源图四个方面全面分析了中国当前遥感卫星业务需求,并考虑未来发展深入分析了农业对遥感卫星应用装备的需求。建议构建编队顺序飞行的,具备多光谱、高光谱、红外以及微波等多种手段的农业卫星星座系统,有效提高多源数据融合精度,综合提供不同波段、不同极化、主动被动、光学微波相互融合的多尺度卫星遥感数据及产品,促进农业遥感技术的快速发展,推动“天空地”数字农业的一体化发展。最后,提出了立足于用户需求,建立中国民用遥感领域农业综合观测卫星系统采用“分步走”战略建议。
