柳平增教授团队：无人智慧农场关键技术与构建模式

本研究以山东德州“吨半粮”无人智慧农场为实验场所，攻克大田智慧农场建设中的核心技术难题，探索其建设模式与服务机制。

“吨半粮”无人智慧农场综合利用物联网、大数据等信息技术，实现了信息感知、传输、挖掘和应用的全链条集成和服务。总体架构如 图1所示，包括感知层、传输层、处理层和应用层四大部分。

“吨半粮”无人智慧农场感知系统是农场实现智慧化、无人化的基础和前提。

数字化感知是农场智能管理的基础，农机设备和灌溉设备的自动化管理和大数据服务平台的服务功能，都离不开环境、作物长势和设备状态等数据的支持。

物候期和作物表型信息在现代农业中扮演着越来越重要的角色，它不仅为农机管理、水肥药精准施用提供数据支撑，同时为农事决策提供支持，是智慧农场的重要建设内容。本研究的表型分析包括冬小麦生育期自主识别、麦穗长度识别等。

无人智慧农场的智慧控制系统由智能农机、大田灌溉和航空施药等子系统组成。通过服务器和大数据平台，实现无人智慧农场生产管理的少人化、无人化管理。

智能农机系统。是无人智慧农场实现少人化、无人化作业的核心，是实现农场智慧管理的重要手段。智能农机覆盖农业耕、种、管、收等农业生产全过程，直接决定着粮食生产的自动化程度。

大田灌溉系统。为实现节水灌溉，并提高作物产量，研发了智能灌溉系统。

航空施药系统。航空施药系统是无人农场建设的重要组成部分，是病虫害防治的重要手段。科学、精准的施药方法不仅能提高植保效率，还能有效降低农药对环境的污染。

“吨半粮”无人智慧农场大数据平台架构由基础设施层、数据层、数据分析层和应用层构成，平台架构见 图11。平台分层处理数据的收集、存储、处理和应用，为农场智慧管理提供支持。

“吨半粮”无人智慧农场大数据平台是一个复杂的工程，其中涉及的主要关键技术包括多源数数据集成、分布式计算、GIS技术等。

“吨半粮”无人智慧农场大数据平台的核心目标是基于大数据分析结果，为用户提供生产管理服务。根据服务类型的不同可分为智能科学决策、智能装备作业和产品质量安全溯源等。各部分的具体功能如下：智能科学决策；智能装备作业；产品质量安全溯源；综合服务系统。

无人智慧农场是中国农业未来发展的更高级形式，是保障国家粮食安全的有效途径，是现代农业发展的趋势。

1）数字化感知网络。研究提出了基于自组网络的物联网数字化感知系统。该系统能高效采集、汇聚并传输农场环境、作物生长及设备状态等多维度信息，且具备强大的容错能力，即使某一级节点故障，数据采集质量也能稳定在85%以上。通过先进的数据分析技术，系统能快速精确提取田间作物的关键表型信息，如生育期、穗长等表型特征，为农场精细化管理提供数据支撑。

2）无人智慧农场智能控制系统。构建了无人智慧农场智能控制系统。集云管控平台、智能化设备和智能农机于一体，实现了农场生产各环节的自动化管理。系统架构分为基础层、决策层和应用服务层，各层高效协同，共同实现“吨半粮”无人智慧农场生产管理的少人化、无人化，实现生产全链条的智能控制。应用该系统显著降低了农场的人力成本，并显著提高农场管理的精准度和效率。

3）无人智慧农场大数据平台。研发了“吨半粮”无人智慧农场大数据平台。集成多源数数据集成、分布式计算、GIS技术等大数据分析技术，构建大数据分析服务平台，从智能科学决策支持、智能农机作业、产品质量安全溯源等方面为用户提供气象灾害预计、最佳播期、环境预测、水肥管理等生产指导服务，帮助农户科学地管理农场。此外，“吨半粮”无人智慧农场大数据平台还通过集成综合服务模块，提升平台的综合服务能力。

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