智慧土肥内涵、特征、技术构成及发展前景的分析

李玉坤

随着时代的发展，我国人口数量增加，生活水平提升，导致农业在发展过程中逐渐面临紧张的耕地资源问题，以及不断提高的农产品质量要求。在农业发展新形势下，需要在保护好生态环境的基础上，促进农产品单位面积产量的有效提升。

一、智慧土肥内涵与特征

（一）智慧土肥内涵

智慧土肥即土肥技术的信息化程度逐渐发展到高级阶段，将物联网、云计算、移动互联网等先进的技术融合到一起，通过在农业生产范围内全面设置无线通信网络和传感节点，对农业生产环境进行智能预警、智能化分析和智能化感知，并针对环境协调、水肥控制和监测预警等环节中的具体需求进行智能决策和智能响应，提高农田水肥管理质量，满足农作物发展需求，为农田中的土肥生产提供智能决策、可视管理和精准服务，其中传感节点能够采集农业生产领域中的图像信息、土壤养分、土壤水分和环境温度、湿度等信息。

从技术角度层面来看，智慧土肥将各种先进的信息技术和单项农业融合到一起进行组装配套，促进了科技的创新，同时还能进一步推广该技术，扩大其应用范围。产业层级上，能够引领农业从原来的单一农产品生产转型为提供生活、生态、休闲、旅游等多种服务产品的新型产业，推动社会实现可持续发展、人与自然和谐相处的目标。

（二）智慧土肥主要特征

智慧土肥在发展过程中主要包括以下几种特点：（1）全面感知。智慧土肥中利用各种条码识别、音频视频采集器、传感器、射频、定位等传感技术参与农田的生产和管理，在全面监测过程中能够感知到各种数据信息。（2）泛在连接。智慧土肥通过速度快、高宽度、容量大的无线网络和有线网络，能够促进人与人、人与物之间的互动、互联和互通。借助电子信息设备可以对流程信息与系统信息进行实时分析、存储、传播、采集、测量与感知。（3）数据融合。通过多功能的运算系统、科学模型、分析工具和数据挖掘工具等，能够形成非结构化的海量数据信息，借助大数据平台和云计算技术，可以促进相关数据信息的有效存储、分析和入库，全面整合各个设备与系统中的分散性资源，提高资源利用效率。

二、智慧土肥技术构成

（一）获取感知技术

农业生产过程中的获取感知技术即针对不同类型的农业对象，及其各自的生产过程，实现信息实时采集整理的方法。其中不同种类的农业对象包括农产品、环境和动植物信息等，生产过程是指农产品的流通、储存、生产等内容。智慧土肥中把目标农田当做是传感节点，在其中范围领域内设置传感器，对土壤中的养分含量、湿度、温度信息和环境监测数据，包括作物生长状态、风速光速等因素进行全面监测，随后利用网络节点将相关信息准确、及时地传送出去。

（二）信息传输技术

利用激光掃描器、全球定位系统、射频识别等终端设备，参考约定协议，即数据转换方式和传输格式，将监测对象和网络联系起来，促进实现信息通讯与交换，对农田进行智能监控管理、跟踪、定位。在现代化农业发展过程中，物联网技术已经成为农业生产过程的技术支撑。

（三）智能决策控制

智能决策控制是以模型、知识、标准、数据为基础对农田生产信息进行智能处理与控制决策，比如智能设备控制系统、模型控制、专家控制、时序控制等。将所有采集到的数据信息汇集到节点位置，随后由智能系统分析相关数据，结合农作物生长过程中的用肥规律、成长特点以及管理者预定目标，明确某一区域中的施肥方案，辅助生产者科学投放生产资料，促进耕地资源的有效利用，推动农业生产实现精准化管理。

（四）服务云系统

服务云系统即以云计算和网络为平台进行数据采集、管理、整合、存储等。其中涉及到的数据信息包括网络用户交互数据、原始感知数据等，比如用户提问、交易信息、用户信息、对话内容、注册信息、浏览器记录等。通过深入挖掘上述信息数据，掌握用户具体行为，实现精准化管理，为用户提供针对性服务，提高决策科学性。

三、智慧土肥的发展前景

（一）农田智能服务与远程控制

通过3S，即GIS、RS、GPS等技术对农田生产中的各种信息进行全面监测，并建立起作物种植空间分布、土壤状况、种植自然环境等数据库，获取尺度不同的基础农田时空信息。在全面采集信息后，针对农田中的病虫害状况、作物苗情、土壤墒情等发展趋势实施准确预测和模拟分析，随后利用平板电脑、PC、手机等网络应用终端和信息发布系统保持畅通的联系状态，促进实现技术服务与生产的实时反馈交流，对农田决策进行优化指导，远程控制各项生产设备，智能调控生产流程，促进农田资源的合理分配与充分利用。

（二）耕地质量智慧管理

耕地质量主要体现在生态价值、产销质量和生产能力等方面。对农田进行智慧管理是通过分析农田监测得出的评价结果，包括环境动态监测指标、生物指标、物理指标和土壤营养状态指标等，通过分析相关监测结果可以对耕地的质量变化进行有效监测，提前发现耕地中的质量退化问题，根据其实时变化趋势，进行有效预警，帮助管理人员在第一时间提出有效解决方案，进行合理调控。比如在发现农田土壤中的有机质成分降低时，需要利用分析模型研究具体原因，并准确预测农田发展前景和下降幅度，制定有效的解决方案，评价实施结果。

（三） 农田水肥管理

结合不同环境、不同成长阶段中，不同种类农作物对于水肥的实际需求，动态控制水肥的使用状况。通过自动化监测技术、智能控制设备、设施控制技术、水肥需求建模、农作物成长监测等，对农田中的水、土壤和肥料进行统一控制，满足农作物生长需求，提高资源利用效率，实现节约、高效、精准、自动化管理，尤其是水肥的精准化管理拥有广阔的发展前景。

（四） 辅助整体决策

创建以大数据技术为基础的分析模型，针对市场信息、行为模式、环境感知、土肥监测等数据信息实施建模分析，为管理人员进行宏观决策提供有效参考。利用人机交互功能比较、分析并提供参考方案，通过智能支持提高决策科学性。决策支持系统由参考案例、工具库、模型库和知识数据库等构成，能够辅助决策，为农业可持续发展提供科学依据。

（作者单位：061001 河北省沧州市运河区农业农村局）