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李民赞教授团队:中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式(《智慧农业(中英文)》2022年第4期)

李莉等 智慧农业期刊 2023-02-11

引用格式

李莉, 李民赞, 刘刚, 张漫, 汪懋华. 中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式[J]. 智慧农业(中英文), 2022, 4(4): 26-34.

LI Li, LI Minzan, LIU Gang, ZHANG Man, WANG Maohua. Goals, key technologies, and regional models of smart farming for field crops in China[J]. Smart Agriculture, 2022, 4(4): 26-34. 

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中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式

李莉1, 李民赞2*, 刘刚1, 张漫2, 汪懋华1,2

(1.中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京 100083;2.中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室,北京 100083)

摘要:大田作物智慧种植业是智慧农业的重要内容。本文通过分析智慧农业发展历程,明确了大田作物智慧种植业发展战略总体目标和重点任务,凝练出关键技术,有针对性地提出适宜中国区域特征的发展模式。大田作物智慧种植的关键技术面临的主要挑战有:缺乏原位精准测量技术与农业专用传感器,作物模拟模型与实际生产有较大差别,信息传输技术的实时性、可靠性、通用性和稳定性有待改进,智能农业装备还需要进一步解决好农机/农艺相结合问题。在以上分析基础上,提出了大田作物智慧种植关键技术的5个一级技术以及相应的18个二级技术。5个一级技术包括环境与生物信息感知技术、信息移动互联与农业物联网技术、云计算与云服务技术、大数据分析与决策技术、智能农机装备与农业机器人技术。根据中国种植业区域特色提出了相应的6种智慧农业发展区,即东北与内蒙古规模化智慧生产发展区,京津冀鲁智慧都市农业与节水农业发展区,西北旱区棉花规模化智慧种植和旱作智慧农业绿色发展综合试验区,东南沿海循环型水稻智慧种植业综合发展试验区,长江中下游平原智慧粮油优化发展区,以及西南山区智慧特色农业发展区。最后从基础设施建设、技术、人才和政策角度给出了发展建议。

关键词: 智慧种植;感知技术;物联网;智能农机装备;无人农场;大数据;移动互联;智慧农业

文章图片







图1 大田作物智慧种植领域关键技术清单思维导图

Fig. 1  Mind map of key technologies list in the smart farming of filed crops






通信作者简介

李民赞  教授


李民赞,中国农业大学信息与电气工程学院教授,“智慧农业系统集成研究”教育部重点实验室主任,中国农业大学智慧农业研究中心主任,日本东京农工大学博士,农业机械化与信息化工程专家。研究领域为农业信息化技术、精细农业、智慧农业,所从事的主要研究方向及成果如下:(1) 设施农业信息自动获取及远程监控技术, (2) 基于光谱分析的土壤肥力参数检测方法及先进传感技术研究, (3) 基于光谱和遥感技术的作物生长检测方法及先进传感技术研究, (4) 谷物智能化测产系统开发及产量空间变异分析研究, (5) 农业物联网技术的研究与应用。近年在国内外高水平学术期刊上发表学术论文100余篇。获得中国农业部科技奖二等奖1项,中国机械工业科学技术奖一等奖1项,国家新闻出版广电总局政府奖图书奖1项。2016年荣获北京市“师德先锋”荣誉称号。

来源:《智慧农业(中英文)》2022年第4期

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