智慧農業發展必然趨勢就是農業無人化、少人化的操作實景，信息化科技推動農業生產方式變革，對農業種植、養殖業進行工廠化生產、加工和銷售。大田種植作為農業生產的主要形式之一，也需要大踏步前進。目前國內外高校、科研機構對大田作物智慧種植方向的科研也取得了一定成果。

一、大田無人農場關鍵技術研究現狀與展望

科研機構：北京市農林科學院智能裝備技術研究中心、智能農業動力裝備全國重點實驗室 、國家農業信息化工程技術研究中心、農芯科技(北京)股份有限公司

無人農場是智慧農業的一種表現形式,也是建設農業強國和實現農業現代化的重要探索。無人農場以數據、知識和智能裝備為核心要素,將現代信息技術與農業深度融合,實現農業全過程生產所需的信息感知、定量決策、智能控制、精準投入及個性化服務一體化。

以吉林省公主嶺市玉米無人農場為例介紹了物聯網、大數據、云計算以及人工智能等技術在玉米全程無人化生產中的具體應用及效果。展望了無人農場在解決全球農業生產面臨的“無人種田”等共性問題中發揮的重要作用,分析了中國發展無人農場存在的機遇和挑戰,提出了中國發展無人農場的戰略目標與思路。

二、中國大田作物智慧種植目標、關鍵技術與區域模式

科研機構：中國農業大學農業農村部農業信息獲取技術重點實驗室、中國農業大學智慧農業系統集成研究教育部重點實驗室

大田作物智慧種植業是智慧農業的重要內容。該研究內容包括智慧農業發展歷程,、大田作物智慧種植業發展戰略總體目標、重點任務、關鍵技術,有針對性地提出適宜中國區域特征的發展模式。大田作物智慧種植的關鍵技術面臨的主要挑戰有:缺乏原位精準測量技術與農業專用傳感器,作物模擬模型與實際生產有較大差別,信息傳輸技術的實時性、可靠性、通用性和穩定性有待改進,智能農業裝備還需要進一步解決好農機/農藝相結合問題。

根據中國種植業區域特色提出了相應的6種智慧農業發展區,即東北與內蒙古規模化智慧生產發展區,京津冀魯智慧都市農業與節水農業發展區,西北旱區棉花規模化智慧種植和旱作智慧農業綠色發展綜合試驗區,東南沿海循環型水稻智慧種植業綜合發展試驗區,長江中下游平原智慧糧油優化發展區,以及西南山區智慧特色農業發展區。

三、無人機遙感在飼草作物生長監測中的應用研究進展

科研機構：中國農業大學水利與土木工程學院、新疆農業科學院土壤肥料與農業節水研究所、農業節水與水資源教育部工程研究中心、滄州市農林科學院

飼草作物生長的動態監測與定量估算對于飼草規模化生產具有重要意義。無人機遙感分辨率高、靈活性強、成本低,近年來在飼草作物生長監測領域發展迅速,應用場景不斷拓展。為了掌握無人機在飼草監測的國內外應用現狀,該團隊確定重點發展方向,從數據獲取、數據處理和飼草作物生長監測關鍵技術三個方面，簡述了無人機遙感在飼草作物監測中的該研究方法。

四、基于多種深度學習算法的田間玉米籽粒檢測與計數

科研機構：中國農業大學智慧農業系統集成研究教育部重點實驗室、中國農業大學農業農村部農業信息獲取技術重點實驗室、北達科他州州立大學農業與生物工程系、韓國江原大學生物系統工程系、韓國江原大學

為快速準確獲取玉米收獲過程中遺失籽粒數信息,進行收割損失調節等管理,對比評估了單階段和兩階段主流目標檢測網絡對田間玉米籽粒計數的性能。試驗結果表明,深度學習目標檢測網絡YOLOv5-L可實現實際作業中玉米收獲損失籽粒的實時監測,精度高、適用性強。

五、基于地物高光譜和無人機多光譜的黃河三角洲土壤鹽分機器學習反演模型

科研機構：山東科技大學測繪與空間信息學院、濱州學院山東省黃河三角洲生態環境重點實驗室、青島農業大學農學院

土壤鹽漬化是限制黃河三角洲地區農業經濟發展的重要因素,進一步阻礙了農業生產。為了探索無人機影像在地表無植被覆蓋條件下的土壤鹽分含量反演狀況,以黃河三角洲典型區域為研究區,實現研究區的土壤鹽分含量反演。

該研究構建并對比了兩種不同源數據的黃河三角洲土壤鹽分反演模型,并結合各自數據源的優勢進行優化,探索了地表無植被覆蓋情況下的土壤鹽分含量反演方法,對更精準反演土壤鹽漬化程度提供了參考。

六、基于無人機遙感表型監測的苧麻優質種質資源篩選方法

科研機構：湖南農業大學農學院

苧麻是重要的纖維作物之一,由于土地資源緊缺及優良品種的推廣應用等原因,苧麻遺傳變異和遺傳多樣性減少,對苧麻種質資源多樣性調查和保護的需求日趨加大。基于無人機遙感的作物表型測量方法可以對不同基因型作物的生長特性進行頻繁、快速、無損、精準的監測,實現作物種質資源調查,篩選特異優質品種。

為了實現苧麻種質資源表型的高效綜合評價,輔助篩選優勢苧麻品種,該研究提出了一種基于無人機遙感影像的苧麻種質資源表型監測及篩選方法。結果表明,該研究將為作物種質資源表型監測和育種相關分析提供參考。

審核編輯 黃宇