【智慧种植】全程数字化赋能麦田种植管理

　　一、基本情况

　　苏州农业职业技术学院始建于1907年，现有西园路校本部、相城校区和东山校区，总占地面积1600余亩，先后入选国家“双高计划”建设单位、国家优质专科高等职业院校、全国乡村振兴人才培养优质校。学校着力打造园艺职业教育开拓者、苏州园林技艺传承者、智慧农业建设领跑者、国际职业农民培育输出探路者、江南农耕文化弘扬者等“五张名片”，先后被授予江苏省数字农业农村基地、苏州市智慧农业示范基地等荣誉。学校高度重视人才培养、专业建设、科研服务、师资队伍等高校核心竞争领域：先后获得国家级教学成果奖一等奖（第一名）、国家技能人才培育突出贡献单位、全国黄炎培职业教育“优秀学校奖”、全国农牧渔业丰收奖等，连续八次被评为“江苏省文明校园”。

　　二、建设内容

　　1、基于无人机多光谱和卫星遥感进行稻麦作物长势监测与分析。基于GEE平台和Landsat影像，提取小麦作物的光谱指数、纹理特征，融入小麦生长时相差异，并以高清影像目视解译作物样本，辅之以地面调查样本数据，构建了基于K-DBN和CNN算法的机器学习分类模型，实现了作物的自动分类，精确达到95%以上。同时，结合无人机多光谱影像，采集关键生育期的小麦叶面积、株高等指标，构建了小麦生长模型，生产了小麦NDVI、LAI空间分布制图、品质空间分布制图，实现了小麦产量的有效预测。

　　建立农作物生产的土壤气候环境、病虫害防治和肥料施用模型，指导稻麦关键生育期时间点变量精准灌溉与施肥，使得农业生产流程符合生态标准，对生产环境保护及控制、产量以及避免浪费资源起到积极作用。由此，实现生产全过程智能化决策、精准化种植和标准化管理，从而实现农业生产的自动化、精准化，减少人力，有效利用资源，降低农业生产成本。

　　2、作物苗情监测管理平台。平台基于VUE+IDEA框架，能够支持移动端和电脑端访问操作，实现基于GPS定位的苗情数据填报，以及苗情数据自动统计分析与可视化呈现。实时上报和监测苗情长势情况，建立农情预警中心，准确把握生产形势，进行数据分析可视化展示，为决策提供有效参考依据，为实现增产增收发挥重要作用。

　　3、基于机器视觉的稻麦良种优选检测设备。检测设备搭载RGB和多光谱相机，利用轮廓提取、自适应直方图阈值分割、分水岭算法等数字图像处理方法对稻麦种子影像进行预处理，同时结合多光谱图像，构建CNN机器学习算法，对稻麦种子品质进行综合分类判别，良种识别准确率达到95%以上。播种前，利用本设备对稻麦进行良种筛选，提高播种的整体水平，大大降低了种子的生产管理成本，提高了稻麦作物的产量与品质，能实现增产增效5%以上。

　　4、基于北斗导航的稻麦无人播种和无人收获技术。播种时期，利用高载荷的无人机在北斗导航支持下，事先规划好作业路径，进行播种，播种均匀，播种效果好，出苗率高且整齐，省工、省时，播种均匀定量，能实现增产5%以上。

　　收获时期，无人驾驶收割机实现基于路径规划的导航和作业功能，基于北斗卫星导航，运用自动控制系统实现机器田间自动驾驶作业。全程无人情况下能够完成田间掉头、自动卸粮和自动出库等高难度作业。搭载的履带式全喂入收割机，具有割幅宽、速度快、清选好、抛洒少、脱困强等诸多技术优点，将收割过程中产生的损耗控制在1%以内。

　　三、主要成效

　　该案例以稻麦的生产种植与管理过程为对象，通过集成运用5G通讯技术、北斗导航、光谱遥感、智慧农机、人工智能等装备技术，采用天、空、地一体化技术进行全方位信息采集和处理，实现稻麦作物生产的“耕种管收”全程数字化。包括农业生产作业方案制定和智能决策规划、作物生长数据监测分析、人机协同和多机协同作业等“智慧管理”。结合软件及信息管理平台，提高大田作物生产管控的精细化水平，实现决策智能化，降低人工劳动强度和生产管理成本，大幅提高经济效益，具有较高的示范推广价值。