农业科研进展大田作物智慧种植关键技术及区域模式

大田种植主要是玉米、小麦、水稻等主粮的大规模种植。 作为国内农业的重中之重,大田作物智慧种植是智慧农业的重要组成部分。

农业科研现状_农业研究进展_农业科研进展/

定植

在发展农业的过程中,离不开无数科研机构和大学研究所的参与。 中国农业大学农业农村部与中国农业大学联手开展跨学科农业信息获取技术与智慧农业系统融合研究,研究中国大田作物。 深入了解智慧种植目标、关键技术和区域模式。

创新已成为经济发展的重要动力。 农业现代化与工业化、信息化、城镇化同步发展更加紧迫。 保障粮食等重要农产品有效供给与资源环境承载能力之间的矛盾更加突出。 ,走出一条中国特色农业现代化新道路。

农业科研现状_农业研究进展_农业科研进展/

农业物联网

目前,智慧农业经历了传统农业、机械化农业,发展到半自动化农业。 明确了大田作物智慧种植发展战略的总体目标和重点任务,凝练了关键技术,有针对性地提出了适合我国区域特点的发展模式。

将现代农业发展项目与现代科技融合相结合,采用智能水肥一体化项目,通过各种前端传感器实时采集作物生长情况和周围环境参数,利用水肥一体化等技术物联网、云计算、大数据来分析结果和操作建议向用户发送警报; 通过驱动灌溉控制器对农作物进行远程精准灌溉,实现科学合理的农业灌溉管理,达到节水、节肥、节劳、提质增效的目标。

农业科研进展_农业研究进展_农业科研现状/

智慧农业

依托物联网等核心关键技术,构建新型数字农业工程,形成农业大脑神经中枢,对农业发展进行全面数据掌控。 可以实时直观地掌握农业生产分布、农业生产过程、病虫害监测、土壤管理经验等。 水分、质量追溯等方面为农业部门掌握实际情况、科学决策、安排工作提供了直观依据。 通过建立新型数字农业综合服务体系,引领数字农业新型生产方式变革,推动农业产业化、规模化、现代化。

数字农业可视化大数据平台依托各种传感器节点(环境温湿度、土壤湿度、二氧化碳、图像等)进行数据管理。 结合大数据分析和挖掘技术,最终实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析。

农业科研现状_农业研究进展_农业科研进展/

智能农机

大田作物智慧种植关键技术面临的主要挑战是:缺乏原位精确测量技术和农业专用传感器,作物模拟模型与实际生产差异较大,信息传输的实时性、可靠性、通用性和稳定性技术还有提升空间,智能农业装备需要进一步解决农机/农艺一体化问题。

基于上述分析,提出了大田作物智慧种植关键技术5项一级技术和18项相应的二级技术。 五项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、智能农机装备和农业机器人技术。

农业科研进展_农业研究进展_农业科研现状/

气象监测

根据我国种植业的区域特点,提出了相应的六大智慧农业发展区,即东北及内蒙古大型智慧生产发展区、京津冀鲁智慧都市农业和水利智慧农业发展区。节约型农业开发区、西北干旱区大规模智慧棉花种植和旱作智慧农业绿色发展综合试验区、东南沿海循环水稻智慧种植综合开发试验区、中部智慧粮油优化发展区长江下游平原、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、政策等方面提出发展建议。