建三江水稻智慧农场技术创新与应用

车 刚，陈正发，秦泗君，万 霖

（1.黑龙江八一农垦大学工程学院，黑龙江 大庆 163319；2.黑龙江省农机智能装备重点实验室，黑龙江 大庆 163319；3.北大荒农垦集团建三江分公司农业发展部，黑龙江 建三江 156331）

0 引言

农业是关系国计民生的重要产业，随着世界人口的增多，粮食安全问题越显突出。我国虽为农业大国，但农业机械化程度与农业强国仍有不小的差距[1-3]。在农业发展形势较为严峻、农业劳动力流失严重和人口老龄化严重等状况下，基于智慧农业建设为基础，发展“智慧农场”对提高农产品的质量、产量、种植效率等有关键促进作用。孙忠富等[4-5]以大数据的概念与技术为切入点，探讨了农业大数据组织、管理与应用需求，为智慧农业的发展及应用制订了较为有效的策略。刘昊等[6-7]对我国农业发展现状进行分析，对我国进一步发展智慧农业面临的问题提出了对策。无人农场作为智慧农业的表现形式，智慧农场是无人农场的进一步发展，国内外越来越重视智慧农场的应用[8-10]。

目前，有关智慧农场的信息技术日益增多，国内外关于农业信息技术的研究成果广泛，但智慧农场仍处于概念完善和试验验证阶段。本文通过对建三江水稻智慧农场的实际案例进行分析，为推进国内智慧农场的建设提供参考。

1 建三江水稻智慧农场发展现状

1.1 智慧农场建设情况

智慧农场依靠大数据技术进行实时感知、定量决策、智能控制、精确投入、智慧服务等，实现农业高产、优质、绿色等可持续发展目标[11-12]。为探索智慧农场建设，通过实地调研，对建三江管理局农场建设发展情况进行调查。2019 年，建三江分公司在红卫农场首次进行农业生产全过程无人试验项目的探索，完成了34 hm2水田的无人化搅浆整地、插秧、植保作业，后续完成12 hm2水田的无人收获及整地作业试验，取得了一定的成效。2020 年，建三江分公司开启了黑龙江省内首批大面积、大规模“智慧农场”建设项目，其中在七星、二道河、创业、红卫农场有限公司建设4 个水田“智慧农业”示范点，在胜利、勤得利农场有限公司建设2 个旱田“智慧农业”示范点。

通过有序开展智慧农场试验示范，建三江分公司实现了农场农机作业路径规划、无人自主作业、无人农机集群协同等，提高了农田作业机械的信息化运维管理水平和智能化水平。

1.2 无人农机作业情况

农机作业无人化是系统化工程，仅有基础建设和智能农机还不够，还需要更新传统农机作业模式，将新农机、新农艺和新管理手段相融合，通过对具有一定数控化水平的传统农机装备进行智能改造，使其具备智慧农场的作业标准。经过多年试验，目前无人化作业技术已融入水田搅浆整地、插秧和植保等关键环节。

1.3 农机信息化发展情况

农场智慧管理云平台作为智慧农场运行的核心，实施农业生产活动和田间管理。云平台采用农业气象站、作物环境传感器、遥感无人机等监测手段，将监测到的作物生长信息汇总到农机监测信息大数据平台，农场数据传输示意图，如图1 所示。通过相关系统进行智能感知、分析、决策，规划相关的作业任务，发布到无人农机进行田间作业。

图1 农场数据传输示意图

2 水稻智慧农场建设方案

2.1 农田及配套设施建设

智慧农场建设涉及诸多核心要素，而标准化农田建设是实施智慧农场的基础，也是获取标准有效数据的基础，以水田为例，其主要包括标准化格田及田间配套设施规划，灌溉系统规划等。

2.1.1 标准化格田建设

当前水稻田无统一的建设标准，地势落差较大，田梗较多，格田尺寸大小不一且小格田较多，导致田间机械作业的效率和标准化程度都不理想。为此，对当前水稻田进行标准化改造，采用我国先进的北斗卫星平地系统，平地精度高达±2.5 cm，北斗卫星平地系统示意图如图2 所示。

图2 平地系统示意图

2.1.2 智慧灌溉系统建设

智慧灌溉系统由管道系统与物联网数据采集及智能控制系统组成，整个系统采用了物联网微功耗传感技术、物联网无线传输技术、云存储云计算技术以及大数据分析技术，系统自动收集各个灌区的土壤水分温度数据，基于这些采集到的数据上传至云平台进行大数据比对及计算，综合得出最优化的灌溉方案，通过手动或自动方式对整个系统进行控制。

2.1.3 智能农业设施建设

智能育秧大棚的建设可以实现农业生态信息的自动采集、相关农业设施的自动调节、控制和智能化运营，为农业生产提供科学的数据支持和有效的管理方法。同时，智能水层管理系统的建设能实现对全场土壤墒情监管控制等。

2.2 农业信息化建设

水稻智慧农场的农业信息化建设主要包括5 个部分，如表1 所示。

2.3 变量施肥及长势监测

通过建立标准有效数据与土壤肥力图之间的数学关系，根据预估农业生产的产量，进而生成农田变量施肥处方图；使用智能化农业机械装备完成变量施肥，达到节肥增产或不减产，同时也可以降低或避免农作物倒伏风险。利用光谱分析技术可实现定期监测大田作物实际长势情况，根据田间不同区域的长势情况及时采取应对措施，实现更合理的田间管理。

2.3.1 基于水田电导率的变量施肥

以水田为例，通过在地块中测定一个平均的电导率作为平均肥力的指数，高于这个指数则减肥，低于这个值就正常施肥，从而达到均匀施肥、减肥、提质和抗倒伏效果，本课题组技术团队在二道河农场等多个农场进行了相关试验示范与推广。

2.3.2 基于施肥处方图的变量施肥

通过测产设备或无人机测产系统对目标地块儿进行估产，区分开地块的产量高低分布等级图，在不同等级产品的位置进行土壤样本取样，实验室分析，建立基于GIS 技术的耕地地力等级划分，并根据预计产量给出基于GIS 地图的施肥处方图，通过变量施肥装置进行变量施肥，达到节本增效目的，变量施肥工作数据如图3 所示。

图3 变量施肥工作数据

2.3.3 作物长势监测技术

利用卫星或多光谱无人机不同波段探测数据组合而成，能反映植物生长状况的指数。采用NDVI 归一化植被指数，能反映出植物冠层的背景影响，进而判断作物长势情况。

2.4 智能农机装备建设

智能农机装备建设主要包括两部分，一是无人驾驶机具技术，配套的自动化、智能化设施可以有效减少农机在作业过程中的人工需求。在农业生产中，标准农田信息的数字化、全覆盖的高精度定位服务和高速、稳定的通讯服务能够为农机转运、作业和异常故障等事件处理提供有力的基础支撑；二是农机作业无人化，包括无人耕整地作业、无人播种及无人插秧作业、无人田间管理、无人收割作业、无人粮食储存系统、智能测土取样机、无人田间信息采集、作业区无人化等方面。

2.5 智慧农业信息化平台建设

智慧农业信息化平台建设主要包括智慧农场物联网化和农场智慧管理云平台。智慧农场物联网能够实现农场内各类基础要素之间的联通，数据实时传输共享，实现信息的即时反馈，及时感知、采集各个农业生产关键环节的数据，为生产决策提供数据基础支撑，其核心是基于物联网的农场智慧管理云平台，各种智能传感器、无人农机具、基础地理信息等部分构成了其分支节点。

智慧农场管理云平台作为农场运行的核心，面向农户、农场管理者、农业专家三个大的群体。基于地理信息采集为基础，对农田内各种智能传感器收集的数据信息和各种农业生产活动进行分析展示，系统实现对农业生产的作业规划，对农业生产进行智能化管理，对无人驾驶、变量喷洒、侧深施肥等智能装备进行合理规划和信息采集，对环境因素、土壤基本肥力、作物生长监测、产量评估进行数据分析，绘制出作物在不同阶段的长势数据图，指导农业生产活动和田间管理。结合智能农业装备和智能传感器的信息，对地块上全作业信息进行采集，最终结合产量数据，得出全年度的分析报告，为用户的种地提供指导依据，同时可以积累多年份农业生产大数据，结合专家分析，建立农业生产模型。

3 水稻智慧农场建设案例

通过对建三江管理局二道河农场水稻规模化生产实际情况的分析，认为其符合智慧农场建设的基本条件。因此，结合智慧农场建设方案对二道河农场实施改造，并基于智慧农业制定智慧农场的项目规划及配套机具设施的实施方案，如表2 所示，通过天空地一体化全方位农情信息采集，更精准的完成各类农机的自动驾驶和远程操控，实现农机的无人驾驶和远程驾驶。

在二道河农场第六管理区进行试验示范，规划建设面积为1 000 hm2。应用多光谱技术对作物长势进行监测，实现农业生产环境的智能感知、分析、决策、预警。智慧农场的建设实现了减肥减药，对土地、肥料、水资源等利用率以及劳动生产率等都有极大的提升，提高农作物的产量和品质。同时，改善了操作人员的作业环境，解放了人工劳动力，缓解了从事农业生产人员短缺的问题。

4 结语

建三江垦区在智慧农场建设方面已经取得了一定的成果，已经实现了大型农机在耕、种、管、收环节的无人智能化改造、环境感知层落地和基于GIS 系统的大数据平台建设等，极大程度提高了作业质量和生产效率等，并改善了操作人员作业环境以及减轻了劳动强度。但同时也面临着很大的挑战，例如部分农机具的智能化程度有待进一步提高等。可见，加快智慧农场建设和智慧农场模式的推广应用，对我国现代农业的发展具有重要的意义。