柑桔生产数字技术研究及应用进展

王登亮,马创举,曹锦萍,吴雪珍,吴 群,刘丽丽,陈 骏,孙建城

(1 浙江省衢州市农业林业科学研究院,浙江衢州,324000;2 浙江大学,杭州,310058)

柑桔是我国第一大水果[1]。2021年我国柑桔种植面积和总产量分别达到293.53×104hm2(4 402.95万亩)和5 595.61万t,均居世界第一位[2]。柑桔产业已经成为我国南方丘陵山区、农业主产区的支柱产业,在我国国民经济、产业扶贫和乡村振兴中占有十分重要的地位[3]。同时,也面临着产业基础设施建设薄弱、生产标准化不高、科技支撑不足、抗灾能力不强等问题和挑战,而柑桔产业数字化有利于解决上述问题。

农业数字化就是利用遥感(remote sensing,RS)、全球定位系统(global position system,GPS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)将物联网、大数据和人工智能等高新技术与传统农业有效结合的新农业发展模式。农业数字化是农业现代化的高阶业态,是我国数字化建设的重要组成部分,也是我国高质量推进实施乡村振兴战略的有效途径[4]。数字农业渗透力强、覆盖面广,有强大的市场发展潜力,当前我国数字农业正蓬勃发展。我国数字农业的发展,以及大数据和人工智能等新一代信息技术的兴起,为我国柑桔产业结构优化和高质量发展提供了新的工具和机遇。通过获取大量农业数据,并对其进行分析,有助于建立更加科学高效的农产品生产标准,实现农业生产智能化和农产品质量追溯等重要功能[5]。通过智能设备和数字技术搭建农业生产管理云平台,可对农作物种植和生长过程产生的污染物浓度和含量进行检测,可为农业绿色、低碳生产提供信息化智能监测手段[6]。同时,数字技术能在许多方面重塑农业,如机器学习和计算机数据科学等有助于帮助农民实时获取数据和知识,遥感、无人机和智能设备等有助于降低劳动力成本和保证作物生长信息获取的准确性,物联网模块和应用程序能以较低的代价帮助作物生长[7]。

近年来,随着人们对柑桔数字化研究的不断深入,获取到的柑桔产业数据不断丰富和扩展,如何将柑桔产业大数据信息与数字化结合起来,进行系统分析和展示,为桔农和产业发展提供科学的决策是柑桔产业面临的难题之一。笔者总结了柑桔生产数字化大数据来源,分析了柑桔生产数字化大数据获取方式,并总结了柑桔生产数字化应用场景,以期助力柑桔产业数字化发展,进而促进柑桔产业高质量发展。

1 柑桔产业数字化来源

在数字经济时代下,数字技术和数据要素与农业的深度融合代表着现代农业发展的新方向、新趋势;以农业大数据要素为驱动,有助于发展智慧农业、高效农业、绿色农业,提高农业经济效益和竞争力,实现传统农业向现代农业的转型升级[8]。柑桔产业大数据是柑桔产业链主要环节中的可利用数据要素资源[9],在柑桔种植生产环节,相关大数据包括以下方面:

1.1 地理信息数据主要包括柑桔果园的经纬度、海拔、面积、地形和地貌等,采集方式包括人工测量、卫星图片反演和无人机采集等。掌握精准的地理信息数据可以为品种布局、精准施肥、产量估计和产品溯源等提供重要参考和依据。

1.2 气象数据包括柑桔果园温度、湿度、光照、降水量、风速、风向、空气成分等,可以通过气象站等渠道获得。掌握桔园的气象数据,可以为农事操作、病虫害防治、自然灾害应对、产量预测和品质预测等提供支持。

1.3 土壤数据包括柑桔果园不同地块满足柑桔生长的各类营养元素、对柑桔生长不利的重金属含量、土壤微生物、土壤性质、土壤温度和土壤湿度等,可以通过分析化验、传感器等渠道获得。掌握桔园的土壤数据,可以为土壤改良、精准施肥、预防柑桔裂果等提供指导。

1.4 种植数据即种植生产过程的记录,包括柑桔的生长数据、病虫害数据和农事操作等,通常以文本、数字、图片和表格混合的形式呈现,主要由种植者提供。掌握果园的种植数据能够优化果园的种植管理、提升智能装备使用效率和有助于产品溯源,同时也有利于对种植技术进行总结、归纳和推广。

1.5 产量数据主要包括产量统计和产量预测,是柑桔供给侧的核心量化指标,可以通过国家统计局、地方统计局以及各大企业单位等渠道获得。掌握准确的产量数据,可以进行产业评估和优化,以及优化营销策略,提高销售收入等。

1.6 化学投入品数据即柑桔上使用的化肥和农药的具体信息,包括但不限于成分构成、使用剂量和频次、单位价格、区域产能等要素,主要数据通过生产企业获得,部分数据也可以由市场监测机构通过检测获得。掌握化学投入品数据,能够间接掌握柑桔的产量和品质,也可用于生产层面的决策,更是建设环境友好型农业的重点。

1.7 投资数据包括可用于柑桔种植加工的资金规模、资金来源、资金成本、投资收益以及宏观产业经济统计数据等。柑桔种植和加工是典型的投资行为,此类数据要素既包括支撑投资决策所需要的全球、国家和地区的宏观经济统计数据,也包括投资所产生的资金总量、资金成本、资金收益等金融指标。掌握投资数据,有利于生产者进行经营策略优化,稳定投资收益,规避市场风险。

2 柑桔产业数字化的获取方式

随着科技的进步,通讯技术和人工智能的不断突破,柑桔大数据的采集方式不断地发生变化,传统人力采集数据方式正在被高效简易的互联工具取代。通过遥感技术、GIS技术、图像识别技术和物联网等技术,可以实现对柑桔产业从生长到产品销售全过程监测和数据记录。

2.1 遥感技术遥感技术主要借助飞机、卫星等遥感平台以及其他一些相应的遥感设备,在远离目标和非接触目标物体条件下,获取与收集目标和环境等的电磁波信息,然后对收集到的信息进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门先进实用的综合探测技术,主要由信息源、信息获取、信息处理和信息应用4个部分构成[10],具有大范围采集数据信息、信息获取速度较快、周期较短、信息采集受限较少、信息获取手段较多、数量较大等优势[11]。20世纪70年代末,我国就已经进行了农业遥感的初步试用,通过大力开展国际合作与研究,积极探索遥感领域的前沿技术,我国已经成为世界上遥感领域技术先进的国家之一[12]。在农业生产中,遥感技术主要应用于叶绿素含量、叶面积指数、氮含量、干旱、冷害、病虫害、耕地面积分布、农田设施基本情况等的监测[13-15]。在柑桔产业中遥感技术可以获取地理信息数据、种植数据和产量数据,主要用于产量的评估、种植面积及空间变化、病虫害监测和产量预估[16-17]。

2.2 GIS技术GIS全称地理信息系统,是一个能进行有效搜集、储存、更新、处理、分析和显示所有形式地理信息的计算机硬件、软件、地理数据和有关人员(用户)的有机集合[18,19],其主要作用是为人类开展工农业生产、医疗卫生、科学研究、军事国防、救援抢险等各类社会活动提供信息支持,具有处理信息能力强,空间性和动态性高等优点。通过地理研究和地理决策能够为高层次的生产活动提供决策参考;以电子计算机为信息处理平台,对采集的空间数据进行全面的处理,能够为人类活动的高效开展起到促进作用[20]。在柑桔的生产过程中,使用GIS技术可以获取地理信息数据、气象数据、土壤数据和种植数据,主要用于种植区域地理位置、地形地貌、气候概况、种植情况、土地状况和病虫害情况等数据的获取,然后对数据进行分析,为适宜性的气候划分、合理的施肥及高效的病虫害防治提供帮助[21-23]。

2.3 图像识别技术图像识别技术起始于20世纪60年代,是依托人工智能、大数据和云计算平台,利用摄像系统获取图像,再根据程序算法对图像本身的各类属性进行提取、分析和处理,并通过后台大数据库的相关比对,最后达到自动识别图像信息的技术,分为传统图像识别技术和深度学习识别图像技术[24,25]。图像识别技术最大的优势在于客观地识别物体本身,可以有效地避免信息伪装,得出的结论准确度更高,适用范围更广[26]。图像识别作为农业智能领域的重要组成部分,依次经历了文字识别、数字图像处理与识别、物体识别3个阶段[27]。随着科技的进步,图像识别技术不断完善,其应用已经渗透到了农业工程领域。在柑桔的种植生产过程中,通过图像识别技术可以获取种植数据和产量数据,主要应用于成熟果实、病虫害、品种、果面品质、果实大小等数据的识别及产量的预估[28-33]。

2.4 自动气象站自动气象站是指能按设定的要求,对温度、降水、湿度、气压、风速、风向等多种气象要素进行自动采集、处理、存储和传输的地面气象观测设备,通常由供电系统、主控微机、传感器、数据采集器和显示打印系统等部分组成,具有精度高、稳定性好、功耗低和业务成本低等优势[34-35]。在农业生产中,自动气象站主要用于作物生长发育、土壤水分、温度和自然物候期的观测[36],对预防气象灾害、调整农事活动和促进精准农业等起到重要作用。通过气象站可以获得柑桔生产过程中的气象数据,探究气象要素对柑桔产量、品质、病虫害、冻害等的影响[37-40],进一步优化柑桔产业布局与田间管理。

2.5 光谱技术光谱技术是依据分析研究对象内部原子、分子等特定结构对电磁波有不同吸收特性的原理,对研究对象成分进行定性、定量分析的技术,具有操作简单、取样量少、速度快、准确高等优点,其中,高光谱技术和红外光谱技术应用较为广泛[41-42]。近年来,光谱技术的普及和应用越来越广泛,利用光谱技术对农作物生长、病虫害等相关信息进行检测也取得了巨大成就[43-44]。在柑桔的生产过程中,使用高光谱技术获取种植数据和地理信息数据,可以对柑桔缺陷、含水率、叶片色素含量等进行检测[45-47],促进管理更加科学,也可以对不同产地的柑桔进行鉴别,准确地找到柑桔的产地[48]。

2.6 物联网物联网是基于激光扫描器、红外感应器、射频技术(RFID)等信息传感设备,按照约定的协议,将物品与互联网进行连接,以达到信息交换和通讯的目的,最终完成对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络系统,具有覆盖面广、成本低、安全性强和私密性高等优点[49-50]。2009年物联网首次在中国出现,2012年习近平总书记在参观中国农业大学关于物联网的科研成果后,提出要将物联网技术引入到农业的生产中去,经过10年的发展,物联网技术在大田精准作业、农业育种信息化、设施园艺生产、智能视频监管和农产品分拣等农业生产中得到了普遍的应用[51-52]。在柑桔的生产过程中,通过物联网可以获取投资数据、化学品投入数据、市场数据和消费者数据等数据,主要用于市场行情查询、产销预测、质量安全追责、病虫害识别和生产成本比较等多个方面[53-57]。

3 柑桔产业数字化的应用

随着农业技术的提升,利用数字化平台规划和发展农业,既能提高生产效率,还能够避免资源的浪费,这是当下农业发展的主流趋势。近年来,在柑桔产业的发展过程中,数字化已经取得显著成就,大数据技术已经运用到水肥一体化、病虫害防治、量化估产、产品溯源、柑桔标准化等多个场景,为广大种植户提供经营建议和以数据驱动的管理决策,为消费者提供安全、有品质的柑桔产品。

3.1 水肥一体化水和肥是决定柑桔生产的两个重要因子,是柑桔正常生长发育和高产稳产的必要条件。在柑桔的生产过程中,水和肥主要影响柑桔株高、茎粗、叶片数、叶面积指数等生长指标,以及柑桔光合速率、蒸腾速率、气孔导度和胞间二氧化碳浓度等生理指标,也影响柑桔产量和品质。通过对地理信息数据、气象数据、土壤数据、种植数据和产量数据的获取,构建水肥一体化系统,根据不同作物的生长发育规律给予养分和水分,可大大提高水肥的利用效率,降低生产成本。陈建国等[58]通过水肥一体化施肥明显促进了低山丘陵桔园红美人、春见、鸡尾葡萄柚等品种的树体生长,提高了产量和果实品质。张社南等[59]对南丰蜜桔进行水肥一体化的试验发现,水肥一体化技术能够降低成本,提高产量和品质。陈昱辛等[60]在不知火杂柑上的水肥一体化试验表明,在柑桔果实膨大期和果实成熟期实行轻度亏水高肥的植株光合能力较强,产量稳定,水肥利用率更高。黄海洪等[61]利用1994—2015年柑桔物候期与同期气象条件数据,构建了柑桔不同生育期土壤需水量模型及气象要素与土壤重量含水率变化的转化算法模型,明确了柑桔水肥一体化滴灌技术流程,应用该流程能够节水40%以上。在水肥一体化推广过程中,存在前期设计有缺陷,管理和操作者认可程度比较低,对设备操作维护保养不重视,未持续对水肥一体化技术进行学习和缺乏对水肥管理的长远规划等问题,阻碍了水肥一体化技术更广泛、更深入的发展[62]。

3.2 病虫害防治在柑桔种植过程中,需要做好管理工作,其中,病虫害防治是一项重要内容,当柑桔发生病虫害后,若防治不当,会很快传播蔓延,导致果实减产甚至植株死亡,给果农带来严重损失。因此,做好柑桔病虫害的防治工作至关重要。当前柑桔病虫害的检测主要通过病理检验法和人工检验法,不仅效率低,而且成本高,难以满足生产的需求[63]。近年来,为了克服柑桔病虫害防治效率低和成本高等难题,柑桔病虫害防治逐渐趋于数字化。利用地理信息数据、气象数据、土壤数据和种植数据,构建病虫害防治体系,能够实现对病虫害的预警、远程诊断、实时监测和防治方法的获取,并且降低病虫害防治成本。熊焕亮等[64]对柑桔始叶螨图像采用基于骨架的形态特征提取方法,自动提取柑桔始叶螨的骨架数学形态特征,以此作为BP神经网络的输入因子,使柑桔始叶螨的识别率大于90%。杜盼等[65]通过利用故障树分析法计算病虫害发生概率和建立病虫害知识库等多个环节,最终实现对病虫害的诊断并获得具体的防治技术。范世达等[66]利用深度学习相关算法构建柑桔黄龙病病害识别模型,在柑桔生长过程中进行黄龙病在线实时监测与病害远程诊断,诊断准确率达到77.1%。秦兆华等[67]建立了山地柑桔病虫繁衍代数随空气温湿度化的模型,对病虫害发生区域和时间进行实时预测,能够及时地预测病虫害的发生。王克健等[68]利用植保无人机在全年柑桔木虱和潜叶蛾的高发期进行防治,与传统模式相比,能够降低生产成本63.3%。需要指出的是,尽管当前的病虫害防治数字化体系能够实现病虫害快速识别、柑桔病虫害爆发预警分析和解决方案智能推送,但技术尚未完全成熟,仍然存在不完善的地方,如在光谱图像主要成分波长数量较少的情况下容易出现病虫害识别的误判[69]。

3.3 量化估产柑桔产量信息是柑桔生产工作中最重要的信息之一,也是柑桔相关工作者最关心的信息。传统的桔园估产大多采用人工方式进行,不仅成本高,耗时长而且准确度低,难以满足现代化农业发展的需求。随着图像技术、计算机技术和无人机等的发展,利用柑桔地理信息数据、化学投入品数据和种植数据,可以实现柑桔产业的量化估产。张锐等[70]对不同时相的柑桔农学参数与实测产量进行回归分析构建的复合回归模型,对产量的估计具有较高的可靠性。邹杨庆等[71]构建的基于高光谱数据和农学参数的柑桔估产模型,误差率控制在3%～16%,在柑桔估产上具有可靠性。张小花等[72]用RGB相机采集桔园果树图像转换到Lab颜色空间,对与背景色有差异的柑桔采用“a”分量进行区分,再基于霍夫圆变换法应用MATLAB软件对剔除背景的柑桔进行计数,通过该图像处理方法进行产量预估的正确率达96.58%。陈亚勇[73]利用地-空信息融合建立了果实产量与四周挂果量、果树半径的多元多项式估产模型,该模型的综合准确率能够达到81.7%。对柑桔产量进行预测,可以帮助果农准确地掌握果园的生产情况,指导水果的定价和尽早地对后期的物流运输做出规划,能够有效地规避风险和预测利润,同时能够为政府机构和收购部门制定发展计划提供重要依据[72]。柑桔的实际产量受光照、水分、土壤肥力、栽植密度和栽培管理技术等多重因素的影响,构建单一模型往往不能准确地估产,须根据当地实际条件对模型进行不断的修正[70]。

3.4 产品溯源在柑桔的生产过程中,种植管理、采摘、采后处理、包装等多个环节均存在安全隐患[74]。为了提高柑桔果品的质量,保护地区名牌,保护特色产品,增强消费者对食品安全的信心。近年来,许多学者对柑桔溯源技术进行了探索和尝试,发现可以通过地理信息数据、土壤数据、种植数据的获取进行产品溯源或者建立溯源码进行产品溯源。彦静等[75]通过化学成分和元素指纹进行分析,发现可食率和维生素C含量能大致区分柚产地,再进一步对元素进行主成分分析能够直观、显著的区分柚产区。柏玲芝等[76]构建柑桔质量安全溯源云平台,在互联网的支持下,消费者通过手机扫描二维码或者输入产品ID号,就能根据需求查询相关信息。张金伟等[77]构建衢州特产柑桔质量安全溯源系统,对生产、加工、仓储、物流、销售等环节的关键信息进行采集,然后生成追溯码贴在产品上,消费者通过扫码即可完成对商品的溯源。平和县利用中国移动二维码溯源系统,为蜜柚办理专属“身份证”,实现了从田间地头到消费终端的可追溯[78]。柑桔产品溯源虽然推动了柑桔产业健康的发展,但在产品溯源的过程中存在溯源体系搭建复杂、信息采集不完全、管理技术不成熟、市场监管不足和标准化程度低等问题,与发达国家相比收效甚微[79]。

3.5 柑桔标准化在柑桔的生产过程中,柑桔从业者通过对柑桔种植数据、市场数据和消费者数据进行归纳总结,形成了各阶段的标准,用于指导生产和销售。杨明福等[80]对“春香”杂柑种植阶段的建园、整地、育苗和栽植、水肥管理、整形修剪和病虫害防治等环节进行总结,建立了“春香”标准化栽培技术管理要点。庄伊美[81]对柑桔进行叶片营养诊断研究,为柑桔的营养叶片诊断提供了标准。廖聪学等[82]对柚类、柠檬、宽皮柑桔和甜橙进行品质指标测量和分析,建立了柑桔采摘技术规范。李莉等[83]对甜橙类、宽皮柑桔类、柚类、金柑类等的鲜果等级和规格进行划分,最终形成了柑桔等级技术规格。柑桔标准化生产,不仅可以提高柑桔的管理水平,保证品质,还能够增强柑桔产品的市场竞争力,增加果农收入。在柑桔标准化生产过程中,由于国家标准、进出口标准和行业标准不统一,存在重复规定、检测要求不一致等问题,会影响标准的实施[84]。如:在柑桔出口过程中,针对不同的市场和消费者也制定了不同的标准[85],这不仅需要生产者耗费更多的时间去了解各国的出口标准,还增加了产品出口的难度和成本。

4 展望

数字重塑世界,数据领跑未来。数字经济的迅猛发展促进了柑桔数字化转型,柑桔数字化转型能有效提高供给体系质量和效率,更好地适应需求转型升级,形成数字化再生产共同体[86]。柑桔数字化技术的应用优化了农业生产管理,降低生产成本,提高农产品品质和安全,增加农民收入,推动柑桔生产方式向精准化、智能化方向转变,使柑桔生产能够更好地满足市场需求[87]。近年来,随着遥感、互联网、无人机等技术的迅速发展,为柑桔数字化的进一步发展提供了技术支持,但是随着柑桔产业数字化研究的不断深入,柑桔产业数字化的研究还要进一步完善[88]。如:关于柑桔数字化的内涵界定尚未形成统一;柑桔数字化的发展路径多停留在理论层面,柑桔数字化发展策略实施后的实际效果有待进一步检验;柑桔评价指标体系构建的原则、层级、维度、指标与权重等方面存在较大差异。

未来,可以从多个方面开展柑桔产业数字化的研究,以加快柑桔数字化的进程[87-88]。如:对柑桔数字化的内涵进行进一步的界定,加强对“数字柑桔”和“精细柑桔”两者概念的本质区别研究;从微观数据着手,对典型地区的柑桔数字化发展模式、政策效率、保障机制进行分类研究,总结其成功经验,拓展其研究成果;从地理学、生态学、植物生理学、土壤学等多个学科视角展开实证研究,构建科学完善的柑桔数字化评价指标体系;持续开展高光谱研究,解决柑桔长势、灾害等问题,找到柑桔长势评价和各种灾害监测等需要的波段组合和计算模型;加强专家模型研究,构建柑桔数字化模型。对于柑桔产业数字化发展,需要制定柑桔产业数字化发展技术规范,在顶层设计、法律法规、基础设施建设、人才体系建设和风险防控等各个方面做到统一和完善,整合各柑桔产区和园区的数据,构建高效的柑桔产业大数据信息系统(平台),实现全国桔园数据资源的打通、融合、共享与利用,在指导标准化生产、灾害预警预测、管理辅助决策等领域切实发挥作用。同时,还需深化数据要素市场改革,夯实柑桔产业数字化研发基础,培育数字化新型农民,并尽可能多地引导社会资本参与进来,促进柑桔产业数字要素收集的准确度和广泛度,从而实现柑桔产业高质量发展。