精准农业是现代农业发展的核心方向，它依靠信息技术和工程技术的深度融合，实现农业生产的精细化以及智能化管理。为探索精准农业技术对农作物产量提升的作用及实证措施，研究采用构建数据采集体系、融合多源数据、智能分析决策等方法。结果显示，空地协同等技术可优化养分供给、调控微环境、预警防控病虫害等。精准农业技术通过多环节精准管理，能有效提升农作物产量，推动农业现代化转型。

　　随着全球人口增长与耕地资源约束加剧，保障粮食安全、提高农业生产效率是现代农业发展的主要方向。传统农业生产模式靠经验管理，存在资源利用效率不高、田间调控不准确、灾害应对不及时等问题，难以满足规模化、高质量农业发展需要。精准农业技术以数据驱动为关键，集成遥感监测、物联网感知、大数据分析、智能控制等先进技术，对农业生产全过程进行精准感知、科学决策和精细调控，是解决传统农业问题、提高农作物产量的重要方法。近年来，我国在精准农业技术研发和应用上取得明显进步，各类技术在小麦、玉米、马铃薯等主要农作物种植中得到广泛应用，形成一系列可复制、可推广的提高农作物产量实证方案，为农业现代化转型提供有力支持。

精准农业技术的内涵

　　精准农业技术是指集成现代信息技术、生物技术与工程技术，对农田环境数据、农作物生长情况等信息实时准确感知，使用大数据分析和智能决策模型，实现农业生产环节(播种、施肥、灌溉、植保、收获)变量调节和精细管理的综合技术体系。其核心含义是用按地块差异化管理代替传统统一作业，用数据决定行动代替经验判断，最终实现资源利用最优、农作物产量最高和环境影响最小的共同目标。该技术体系重视多技术融合，其中遥感技术、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、物联网(IoT)和人工智能(AI)是核心技术支撑，形成“感知—分析—决策—执行”的完整管理流程。在感知层，利用遥感技术能大范围、快速获取农田土壤肥力、水分情况和农作物生长情况等信息，为后续精准管理提供基础数据;全球定位系统(GPS)能准确确定农田地块和农业机械位置，确保各项作业准确进行;地理信息系统(GIS)能对农田空间数据进行管理、分析，并将结果用图像展示，帮助制定科学合理的种植计划。在分析层，物联网(IoT)通过各类传感器实时收集农田环境数据和农作物生长数据，并传输到数据处理中心，结合大数据分析技术挖掘数据潜在价值。在决策层，人工智能(AI)发挥重要作用，用机器学习算法构建智能决策模型，根据分析结果为不同地块制定个性化的播种、施肥、灌溉、植保和收获方案。在执行层次，智能农业机械根据决策指令准确作业，实现变量投入和精细管理，如变量播种机可根据土壤情况调整播种密度，变量施肥机可根据农作物需求准确施肥。

精准农业技术对农作物产量的影响

直接影响

　　精准农业技术依靠实时感知系统，对农作物生长状况、田间土壤肥力、水分含量、气象环境参数等进行动态捕捉并加以精准研判，从而实现农作物生长关键要素供给与农作物各个生育期生理需求的动态精准匹配。依靠变量作业系统对水肥、光热等主要生长资源进行定向、定量调节，从而消除由于资源供给不平衡所造成的生长抑制效应，明显改善农作物的光合作用转化效率和养分吸收利用率。通过调节农作物营养生长和生殖生长的推进速度，促进结实器官分化、发育，提高结实率、坐果率、籽粒饱满度，从产量形成的关键环节入手，直接提高农作物生长发育质量，实现资源投入向产量产出的高效、精准转化。

间接影响

　　精准农业技术依靠长时间定位观测和定向干预手段，不断改良农田土壤团粒结构、养分分布均匀性等理化性质，构建起抗逆性和自我调节能力更强的农田生态系统。依靠精准预警体系同绿色防控技术的协同使用，提前预估病虫害的发生趋势并进行有针对性的干预，明显降低病虫害发生的频率和造成的损失，较好地减少干旱、涝害、盐碱等非生物胁迫给农作物生长带来的不良影响。通过优化生产流程中资源分配的逻辑以及作业的顺序，减少生产过程中资源的浪费和对环境的负担，增强农田生态系统的稳定性并提高生产体系的运作效率。构建适合农作物生长且稳定持久的生态环境，促进农作物根系发育，提高农作物的抗逆能力，使农作物在生长过程中始终与环境相适应，持续供给资源，为产量的稳定增长和可持续发展提供系统的基础支撑。

精准农业技术对农作物产量提升的实证措施

空地协同变量投入调控技术

　　空地协同变量投入调控技术把精准匹配农作物养分需求当作主要目的，建立起“空中遥感侦察、地面精准感知、数据融合决策、智能装备执行”的全链条闭环调控体系，从根本上解决传统均一化施肥引发的养分浪费和供需失衡难题。数据采集环节采取“无人机高光谱遥感+地面物联网节点”的立体监测方式，空中使用搭载400—1000nm多光谱传感器的工业级无人机，以0.1—0.3m的空间分辨率对田块实施全覆盖巡查，通过对农作物冠层的NDVI(归一化植被指数)、RVI(比值植被指数)等关键参数展开分析，准确察觉不同区域农作物长势的空间异质性，找出因养分缺乏造成的叶片黄化、生长缓慢等状况，在地面布置高密度物联网感知节点，每5—10亩(1亩≈666.67m2)设置一个监测单元，同步采集土壤有机质含量、速效氮磷钾浓度、土壤含水量等理化指标，以及农作物叶片叶绿素含量、茎粗等生理参数，数据通过5G或者LoRa技术实时传送到控制中心，形成时间分辨率为1h、空间分辨率为米级的多维度基础数据库。

　　在数据处理和决策阶段，运用加权融合算法对多源数据进行降噪、补全、关联分析，结合小麦拔节期氮素需求阈值(20—25kg/666.67m2)等农作物品种养分需求模型，反演得到各个生长阶段的养分需求空间分布图谱，确定氮、磷、钾等元素的亏缺类型(生理性亏缺、土壤供应不足等)以及补给优先级。因此，利用地理信息系统软件(如ArcGIS)生成精细化的变量投入处方图，在图中标注各区域所用的肥料种类(缓释肥、水溶肥等)、用量(误差≤5%)、施用时间及方式(条施、穴施)。执行环节中，通过搭载RTK-GNSS定位系统，对变量施肥机或者无人机施肥系统进行精准匹配，定位精度在厘米级，保证肥料定向投送到目标区。另外，建立动态反馈机制，施肥后3—5d通过遥感复核和田间采样检验养分补给的效果，并迅速调整之后的施肥计划，使农作物整个生长期内养分的供给与农作物的生长需求能够达到动态的平衡。

农田微环境精准调控技术

　　农田微环境精准调控技术将物联网感知和自动化控制结合起来，实现农作物生长关键环境因子的动态调控，给农作物高产奠定稳定的环境基础。核心在于建立高密度、高精度微环境监测网络：采用分布式无线传感器阵列，根据田块边缘加密、内部均匀分布的原则布置传感器，温度传感器测量范围-20℃—60℃，精度±0.1℃;湿度传感器精度±2%RH;光纤传感器测量范围0—200000lux，CO2传感器精度±50ppm，可以实时获取田块各个区域(垄面、行间、冠层)的环境参数，数据传输延迟≤100ms。为了提高决策的响应速度，在田间部署边缘计算节点，对采集到的环境数据进行实时分析，不需要上传到远端服务器，可以在500ms内完成数据处理和决策指令的生成，避免了传统的云端计算的延迟问题。

　　根据不同环境因子的调节需求来制定差异化的调控方案，在温度控制上采用地源热泵和红外加热装置组合的方式，在农作物的关键生育期(水稻孕穗期、番茄结果期等)对温度进行精确的控制，当温度低于10℃(低温阈值)时开启红外加热装置提高冠层温度，高于35℃(高温阈值)时开启地源热泵降温系统，保证温度处于农作物适宜生长的范围内(如番茄结果期25℃—30℃)，可减少因低温冻害或者高温胁迫造成的15%—25%的减产。湿度控制上通过土壤张力传感器实时监测土壤墒情，当张力值大于30kPa(干旱阈值)时开启智能滴灌系统补水，当空气湿度大于85%(高湿阈值)时开启变频通风设备和除湿系统;保持土壤相对含水量60%—70%、空气湿度50%—70%，保证农作物水分吸收和蒸腾作用的平衡;光照控制上根据光照传感器数据，当自然光照时长小于农作物需求(黄瓜冬季光照时长<8h)时开启LED补光系统;采用红蓝光6:1的光谱配比，补光强度3000—5000lux，延长有效光合时间2—4h，增加光合产物积累量;CO2调控上在农作物光合效率最高的上午9点到11点，用CO2施肥装置精确补充CO2，控制在800—1000ppm，比自然浓度(约400ppm)提高20%—30%。整套技术体系依靠对环境因子的定量化、精细化调节，可以改善农作物生长环境适宜度，最大限度地发挥出农作物产量的潜力。

病虫害智能预警与绿色防控技术

　　病虫害智能预警和绿色防控技术依靠多种技术相互配合，实现病虫害早期发现、准确预警、科学防控的目的，最大限度减少病虫害对农作物产量的影响。创建全域监测、智能识别、精准防控的整套技术体系，全域监测环节是“无人机遥感巡查+地面定点监测+诱捕监测”的三维监测网络，无人机载有高清变焦相机(像素大于2 000万)和热成像传感器，每周对田块开展1—2次全查，及时察觉大面积病虫害引发的农作物冠层温度不正常、颜色出现变化等情况;在田块的四个角和中心处共设置5个定点监测站，装备高清摄像头以及病虫害专用传感器(蚜虫趋化传感器、孢子捕捉仪等)，随时采集农作物叶片图像和病虫害孢子数量，抓住叶片纹理变化、斑点、虫咬痕迹等早期病虫害的线索。同时，在诱捕装置中装有性诱剂、光诱剂，记录害虫种群数量变动情况。所有的监测数据都会被实时汇总到智能分析平台中，形成病虫害监测大数据集。

　　智能识别预警环节，利用CNN和YOLO的深度学习模型对采集到的图像数据做特征提取、模式匹配，可以精准地识别出稻飞虱、小麦条锈病、番茄晚疫病等各种病虫害，而且能精确定位到病虫害发生的位置、发生范围，识别准确率不小于95%。结合农作物生长阶段、气象数据(温度、湿度、降雨)和病虫害发生规律来建立病虫害发生趋势预测模型，可以提前7—10d发出预警信息，确定病虫害发生等级(轻度、中度、重度)和扩散路径，给防控措施的实施留出足够的时间窗口。

　　精准防控阶段采用“绿色防控为主，化学防控为辅”的协同防控方式，对轻度发生区域利用无人机定点释放天敌昆虫(瓢虫防治蚜虫、赤眼蜂防治玉米螟)，根据害虫种群密度计算投放量(每100头蚜虫放1头瓢虫)，或者喷施微生物农药(枯草芽孢杆菌防治真菌病害、核型多角体病毒防治鳞翅目害虫)，对中度、重度发生区域利用无人机定点施药系统，根据处方图精准喷施低毒、低残留化学农药，施药精度达到米级，农药使用量比传统施药减少。同时，还应建立防控效果追溯机制，防控后3—5d通过监测网络复查，评价防控效果，及时调整防控方案，以求最大限度地减少产量损失。

农作物生长动态监测与产量预测调控技术

　　以农作物生长全过程的精准追踪与动态调控为重点，将多源监测技术整合在一起，建立农作物生长模型，达到对农作物产量潜力的精准挖掘和调控措施的优化升级。在生长监测上，建立“无人机遥感+激光雷达+地面定点采样”多维监测体系，无人机搭载激光雷达传感器、多光谱传感器，每10—15d对田块进行一次监测，用激光雷达获取农作物株高、冠层厚度、三维结构等参数，测量精度±1cm，用多光谱传感器获取叶面积指数(LAI)、叶绿素含量等生理参数;地面按网格法设置采样点，每1.33hm2设置1个采样单元，定期测定农作物茎粗、节间长度、结实率等关键生长指标，结合土壤理化性质、气象数据(气温、降水、日照)，建立农作物生长数据库，数据时间跨度覆盖播种、出苗、分蘖、拔节、开花、结实、成熟全生育期。

　　生长建模及产量预测阶段使用历史生长数据、气象数据、土壤数据做训练样本，用随机森林或者LSTM神经网络等机器学习算法建立农作物生长动态模型，实时模拟农作物各个生育期的生长状况，预测株高、生物量、产量等重要指标，预测误差不超过5%。利用生长模型的分析，在农作物生长过程中能够找到生长滞后的地方，例如，植株高度低于平均值10%的位置;产量潜力不高的地块，明确滞后的原因是水肥条件不好或遭遇逆境环境。在调控实施阶段，对生长滞后的区域进行个性化的调控，例如，由于氮素缺乏生长滞后，使用变量施肥系统追加5—10kg/666.67m2的速效氮;由于水分缺乏，开启滴灌系统补充灌溉，灌溉量比正常区域多10%—15%;由于光照不足，开启补光系统延长光合时间。农作物生长后期(灌浆期、成熟期)，使用产量预测模型生成田块产量分布图谱，确定各个区域的产量水平，优化收获方案，高产区域优先收获，减少成熟过度造成的产量损失;根据产量预测结果，调整下一季农作物的种植规划和资源配置方案。整套技术用监测、评估、预测、调控的闭环管理来提高农作物生长的均衡度，为农作物高产稳产提供精准保障。

　　精准农业技术是现代农业发展进程中的关键驱动力量，它依靠多种技术协同融合构建起的综合性技术体系，于农业生产领域呈现出强大的优势。精准农业技术借助精准感知、科学决策以及精细调控的方式，从养分供应、环境优化、病虫害防治、生长监测直至水肥管理等多个环节着手，全面挖掘农作物的产量潜力。该技术为保障粮食安全提供了坚实的支撑，推动农业生产朝着高效、可持续的方向发展，对于全球农业现代化进程有着深远的意义，未来有希望拓展应用范围，创造出更大的价值。

　　终审：魏文源

　　监审：王莉娟

　　编校：王文娟