基于我国智慧农业发展及土壤总氮检测方法研究

王钰滢，刘凯凯，刘晶茹，龚玉娜，曹思函，徐宏伟

(大连海洋大学 海洋与土木工程学院，辽宁 大连 116023)

1 引言

中国要强农业必须强，中国要美农村必须美，中国要富农民必须富。自改革开放以来，我国经济飞速发展，但是农业发展却止步不前，我国大部分的农业种植以老年人为主，年轻劳动力流向城镇，农业发展缺少科技型人才，耕地设备老化，耕地效率过低，土地利用率低等问题对我国农业的发展产生很大的阻碍。同时，我国耕地面积在逐年减少，土地沙漠化，土地盐碱化等问题也带来了很大的挑战。本文在综合智慧农业及土壤检测

研究文献的基础上，进行总结，深入分析当今农业的发展，并对土壤中氮的检测方法进行深入研究。

2 农业发展现状

随着科学技术的发展和社会的进步，我国农业生产开始不受季节制约，但传统农业生产仍存在很多问题[1]。我国对农业建设投入过少，同时也缺少发展现代化农业的科学技术型人才；由于土地分配政策导致土地分配到每个农户身上，土地分散，机械利用率很低，导致农产品的生产成本很高；由于急功近利想更快获得农产品，使用某些化学产品催熟，我国农产品健康安全也存在严重问题，农产品的法律制度不完善，质量安全检测也不过关。由于不注意可持续性利用土地，过度使用化肥农药，导致土地沙漠化、盐碱化，土地可使用的质量在逐年下降同时也严重污染了土地[2]。氮是土壤的重要组成部分，通过一系列化学变化，为农作物提供所需养分，所以氮的监测对农作物产量及土壤保护方面都起着至关重要的作用。利用“智慧农业”对氮进行亟需提上日程。农业现代化信息化正在发展，但仍没有得到有效推广，还有很大发展空间，我国部分地区农业还未走近信息化，信息化与智慧农业并没有达到完全融合，信息技术并未真正改变农村粗放型农业现状[3]。但在“智慧农业”的发展模式下，我国粮食产量正逐年增加(表1)，基于我国农业发展现状,“智慧农业”是我国现代农业发展的最好模式。为了减轻土地沙漠化、盐碱化的现象，构建了氮的检测方法模型。

表1 2011～2019年中国粮食的产量情况

3 智慧农业模型及氮的检测方法模型的构建

中国社会经历了农业革命和工业革命两个阶段，现在正在进行智能革命[4]。智慧农业就是智能革命的一种表现形式，智慧农业包括三个方面：第一，是智慧生产，智慧生产是用现代传感器技术对种植地里的数据进行收集，通过互联网技术和物联网平台对数据进行分析，来实现农业的智能化,提高土地利用率和农作物生产率，同时也可改善生态环境提高农作物品质。可以在种植现场安置网路摄像头进行视频数据的收集，安置控制传感器用来控制数据，用空气传感器，土壤传感器，光照传感器和化学传感器来发现农业所出现的问题[5，6],最后以终端控制中心来操控。传统农业在进行智慧农业转型后，可以通过RS 遥感技术、GPS 全球卫星定位系统、GIS 地理信息系统实现自动翻陇、播种、灌溉、施肥、除草、驱虫等功能[7]。在农业生长生产阶段使用物联网及大数据分析，获得农作物生产周期的数据共享[2]。还可以构建共享平台进行数据共享，当农作物的生长出现问题时，可以开发app用于诊断病虫害。第二，是智慧经营，智慧经营是利用互联网进行销售，拓宽农产品的销售渠道。让电子商务在农作物买卖上发挥其作用。让农产品在类似淘宝的网站上销售，这样可以让农民更好地把农产品卖出去，减少了作物烂地里没人收购的情况，同时，作物的运输也是一大问题。农产品的运输难度也大，运输成本太高，运输过程保鲜困难。可以利用“互联网+农业”为核心的运输方式，电商平台介入农产品的销售为其带来多样化的销售方式，促进了我国智慧农业的发展[8]。第三，是智慧服务，智慧服务是农户可在网上查找各种作物的最新价格，可结合自身情况定下这季的播种作物，方便去查找各类的信息。利用人工神经网络算法构建智能预测模型，预测下一季度种植农作物。避免农民出现盲目跟风种植的情况，农产品的生产量超过了消费者的所需量，导致通货膨胀，农产品卖不出它的价值，农户损失严重，为避免这种情况的发生，可以利用人工神经网络算法进行智能预测[8，9]智慧农业信息服务是将大数据、云计算、云储存等互联网技术应用到农业生产上面来，使信息转化为生产力的过程。可以用农业信息服务来帮助农民把握市场需求与价格。以上智慧生产，智慧经营，智慧服务是智慧农业模型的三个方面。近些年，我国为了提高农产品产量，进行了过度施肥，这不仅是对资源的浪费、对人身体健康有害，并且对土壤也是一种污染。农药的过度使用显然不符合我国的可持续发展理念，对于土壤中各种微量元素的检测来衡量农药的需求量是农业发展解决的一个重要问题。而衡量土壤肥力大小的重要指标是土壤中氮含量的多少，最常用的氮的检测方法是利用近红外(NIR)光谱检测技术通过土壤反射光谱特性获取土壤的有机物含量(图1)，它可直接快速的检测土壤中化学成分组成不需要其他化学试剂，操作简单方便。近红外(NIR)光谱检测技术不仅应用于农业方面，在食品、制药等行业也有广泛的应用，利用近红外(NIR)光谱检测技术可快速精准地对土壤中含氮等有机物质进行精确的测量。国内外对氮的检测仪器主要有三种，一是便携式土壤养分速测仪，它的原理是基于光电比色等养分快速测量技术，缺点是没有办法在农田中在线对氮的含量进行检测；二是利用离子选择场效应晶体管(ISFET)集成元件的土壤中有机物含量测量仪器；三是利用近红外(NIR)光谱检测技术通过土壤反射光谱特性来获取土壤中有机物的含量。目前应用最多的是用近红外(NIR)光谱检测，其技术较为成熟，操作较为简单，容易实现。

图1 电磁辐射频谱

4 机遇、挑战及建议

4.1 机遇与挑战

随着现代信息技术的飞速发展，带来了众多机遇和挑战。政府大力支持我国现代化农业色发展，促进了传统农业向智慧农业的转型。党的“十八大”作出了有关农业现代化的战略部署，农业现代化逐渐被重视起来[9]。同时，人工神经网络算法、嵌入式、云计算、物联网、大数据、人工智能等现代信息化技术日益成熟，特别是物联网技术，我国农业物联网技术水平较以前已经有了很大突破，走在了世界的前端[10]，在研究土壤含氮量的检测方面小有成就，在这个趋势下，化肥过度使用问题会得以解决，土壤的质量也会得到质的飞跃。

但是在面临机遇的同时也面临着很多挑战。我国农业专用传感器落后，研发农业传感器数量少，稳定性差[11]。在农业物联网方面没有形成“感知—传输—处理—控制”的应用链条。我国农业发展规格较小，土壤有机养的检测存在设备落后，缺乏信息技术人员的支持，还没有形成可持续发展的生产体制，需要政府的大力支持和引导[9]。

4.2 建议

各级政府应重视并执行由传统农业向智慧农业的转型[9]。让物联网技术在智慧农业的发展中充分发挥它的作用，提高农民农业生产效率，促进可持续发展[12]。政府对“智慧农业”的发展应予以大力支持[13]，加强“智慧农业”基础设施的建设，近红外(NIR)光谱检测技术及设备不太成熟，需要提高技术，来减少制造成本。建立并完善智慧农业生产体系，运用大数据知识去解决农业生产上的问题，实现农业生产的数字化、智能化、信息化、生态化、低碳化、集约化，加强建设智慧农业的装备，大数据、云计算和云存储技术运用到智慧农业模型的构建中来提高农业设施的智能化。推广环境感知、实时监测、自动控制的智能监测农业环境控制系统，提高设施的数字化、精准化和自动化。提高农业生产信息化、标准化水平，利用卫星定位系统、遥感系统、自动控制系统、无线射频识别系统等现代信息技术，提高农业生产设备的数字化水平，综合利用GIS技术、互联网技术和物联网技术等，将种植、生产、加工、储存、物流、营销、质量安全等结合，使农业资源得到合理的使用，降低了生产精力，同时也使食品安全也得到了保证，对生态环境也有一定的保护。科学技术是第一生产力，加强农业大学的建设，培养对发展智慧农业的人才，加强对科技术学的研发，鼓励引导广大青年参与到智慧农业中来[14，15]。完善相关法律制度，对于发展智慧农业给予好的政策待遇，在农产品质量安全方面也应制定相关法律制度来加以保证。提高全国人民对智慧农业的认识，鼓励大家加入到智慧农业的建设中来。

5 结论与展望

为了提高现代化农业发展水平，政府制定了一系列土地管理政策[16]，推动农业由传统农业向现代化农业转型，现代化农业的发展离不开“智慧农业”，智能革命在逐渐改变我国农业，在未来将成为农业生产的主力军，在现代化农业的发展进程中，粮食问题应摆在首要地位，因此土壤的健康情况成为了人们日益关注的问题，土壤的肥力状况与土壤健康息息相关，而土壤中的氮磷等有机物是土壤肥力的重要组成目标，土壤利用互联网技术和物联网平台对数据进行分析，利用近红外(NIR)光谱检测技术等对土壤含氮量进行检测[18]，我国多位科学家对近红外光谱在检测土壤肥力上的应用进行了大量检测[19]，发现在技术逐步成熟的同时仍存在很多问题[20]，未来应改善农业上存在的问题，将数据转化为生产力，培养高校智能化农业人才，促进我国新兴智慧农业的发展。