吕新，苑严伟，马富裕，王海江，张泽，高攀，张强，赵博，周利明，侯彤瑜
（1.石河子大学，新疆 石河子 832003；
2.中国农业机械化科学研究院集团有限公司，北京 100083）
棉花是我国重要的物资和战略资源，也是我国最重要的经济作物。新疆是棉花主产区，2021 年棉花播种面积占全国的82.76%，皮棉产量占全国的89.5%[1]。可见，新疆棉花生产在我国棉花生产安全、棉纺工业需求、棉农增收、精准扶贫等方面具有重要作用，肩负着维护新疆经济发展、社会长治久安的重任，战略地位十分重要。当前，新疆棉花生产管理存在农情信息监测不精确、生产管理决策不科学、生产控制不精准等问题，成为新疆棉花产业发展的阻力。因此，精准智慧管理技术的研究与应用是实现新疆棉花可持续高效发展的重要途径。笔者团队针对棉花生产面临的重大需求和科技难题，开展了多年多学科、多部门协同攻关和技术创新，以种、管、收过程关键环节为主线，创新性研发了播种、施肥管理、病虫害管理及采收关键环节的精准监控技术及装备，现结合近年来的相关研究成果和进展总结如下。
1.1 精准播种作业质量在线监测系统
针对棉花精量播种作业中种箱排空或种管阻塞导致漏播而造成棉田减产的技术难题，研制了电容籽粒传感器[2]，结合压力传感器实时监测种箱内种子质量变化，监测种管的下种情况，对漏播进行识别报警，及时通知驾驶员对漏播进行处理，从而构建了播种作业质量监测系统[3]。电容传感器在高尘环境下可连续工作7 h，零点漂移比例仅为0.39%，解决了光电传感器易受灰尘影响而导致监测精度下降的难题。该产品可直接安装在精量播种机上，具有拆装方便、重复利用的特点。
1.2 精量播种机播量与株距精准调控系统
针对现有精量播种机手动调节株距费时费力、易造成播种密度不均而无法保障苗齐苗壮等问题，采取以历年产量为基准、区域土壤养分校准的方法，建立了基于土壤养分和棉花产量加权组合分析的精准播种预测模型，构建了精准播种决策系统；
研发了多源信息反馈的伺服电机智能控制技术，通过实时监测播种粒数、机具速度等参数，精准调控播量、株距，以适应不同品种、土壤肥力和农艺措施对播种的差异化要求[4]。通过装置的优化改进、决策系统的指导以及控制系统的精准调节，实现了对播种量的精确控制，创新了农机农艺融合模式。
2.1 基肥精细管理新技术
在条田、乡镇和县域尺度上，构建了不同尺度棉田土壤肥力评价指标，创新性地提出了大尺度棉田土壤肥力评价指标[5]；
采用加权空间模糊动态评价方法，创建了县级、乡镇级和条田级棉田土壤肥力多指标综合评价模型[6-7]，实现了不同空间尺度土壤肥力的快速、精确评价。通过基肥推荐模型和定点养分信息，确定棉田基肥推荐施用量[8]，利用地理信息系统（geographic information system,GIS）技术将离散的点域数据转换为连续的面域施肥处方图[9-10]，结合配套设备的研制[11-12]构建了“土壤养分监测→施肥决策→施肥处方图→精量控制”的基肥精细管理技术体系[13]（图1）。
图1 基肥精细管理技术体系
2.2 滴灌棉田水分养分同步监测诊断技术
针对滴灌棉田水肥施用不合理，传统监测点位布设成本高，水肥信息获取滞后，定量诊断与决策缺乏时效性和科学性等问题，阐明了滴灌条件下水分、养分供给与棉花生长、产量形成、水肥利用效率的响应机理，依据滴灌棉花根系分布与水分运移规律，发明了“3 点1 站单区监测”（1 个墒情监测站包括3 个传感器，点位设置在距滴灌带水平距离10 cm、30 cm 深度土层，以3 点平均值代表整个系统的墒情状态）墒情监测方法（图2）。揭示了作物氮素营养多尺度光谱响应机理和耦合关系[14-16]，提出了滴灌棉花关键生育时期氮素营养光谱诊断临界值[17]，创立了滴灌棉田传感器微域布点与卫星影像大尺度反演相结合的土壤水肥监测新技术，实现了棉田水分、养分的同步大面积精准监测[18]。
图2 “3 点1 站单区监测”技术
首次构建了滴灌棉花临界氮浓度稀释模型[19]，确定了不同生育时期的氮素投入阈值，构建了基于归一化植被指数 （normalized differential vegetation index,NDVI）的全生育期定量施肥决策模型[20]；
提出了以棉花不同生长阶段的累积热量、叶面积指数等为主要输入参数的反向传播（back propagation，BP）神经网络构建棉田蒸散量预测模型、棉花生育时期需水诊断模型和棉花灌水量决策模型，优化了新疆滴灌棉花水肥一体化高效灌溉制度[21]；
研发了“棉花水分养分监测与诊断→水肥决策→处方制定→精量配肥施肥”的滴灌棉田精准追肥系统[13]（图3，见封三彩版）。
2.3 棉田精准定量配肥施肥与精准灌溉技术装备
针对目前滴灌追肥定时定量可控性差、配肥精度低、施肥均匀度差、肥料溶解度低易造成支管堵塞的技术难题，创新性研发了滴灌定量配肥施肥装置[11]（图3，见封三彩版），实现了作物根、水、肥空间同位、时间同步的高效水肥施入，攻克了滴灌棉田追肥均匀度低、肥效差、缺少精量控制技术的难题。该技术替代了传统滴灌施肥方法。该系统配肥精度为98%，比压差式注肥的均匀度提高30%～35%。
针对滴灌用水前处理工艺复杂、成本高、易堵塞，自动灌溉阀门工作状态反馈错误率高的问题，研发了低能耗、不间断连续过滤、高抗堵塞的无压自渗透过滤的泵前过滤器，最大容杂能力达到150 g·L－1，大幅度降低泵后过滤负荷；
采用滤网内表面高压辅助结合表面负压同心吸吮式反冲洗技术，研制了高性能、强自清洗的泵后过滤器[11-12]（图4），最高容杂能力是国际同类产品的4 倍以上。采取泵前泵后双级过滤，使地表水的过滤处理成本大幅度降低，并能避免堵塞，保障滴灌系统安全运行。
图4 过滤器
研制了低能耗阀门反馈控制的灌溉自动控制系统[22]。该系统可感应的最低阀门入水口压力为0.015 MPa，明显提高了电磁阀工作状态信息反馈的准确性，使阀门状态监测错误率大幅下降，实现了田间灌溉系统精确管控，极大地提高了灌溉效率。
2.4 滴灌棉田水肥一体化精准/ 智能管理控制平台
依据土壤理化特性和棉花不同生育阶段的水、肥需求特征，构建了棉花全生育期水肥一体化管理知识库与模型库，集成传感器实时监测、窄带物联网（narrow band internet of things,NB-loT）传输、大数据分析、水肥精控等多项技术，搭建了滴灌棉田水肥一体化精准管理云服务平台[13]（图5），实现了“首部过滤精细化、灌溉用能低耗化、水肥决策智能化、水肥控制精准化”，大幅降低了生产成本。
图5 滴灌棉田水肥一体化精准管理云服务平台
3.1 棉蚜发生量实时监测与危害预警技术及平台
针对棉蚜图像背景复杂、棉叶卷曲或棉蚜堆积粘连等为棉蚜精确识别计数带来困难的问题，研发了一种棉田复杂背景下的手持式可调控棉蚜拍摄装置[23]。该装置通过构建自适应结构元素，对复杂背景下的棉蚜图像进行彩色分割，实现对目标的自动分割和定位。研发了基于深度学习的棉蚜图像特征表达和识别计数方法，建立了卷积神经网络模型，显著提升了复杂背景下的棉蚜识别能力，平均计数精度达到86.47%[24]。研发基于智能移动终端的棉蚜精准监测与预警管理系统[25]（图6，见封三彩版），集成了“棉蚜图片采集→精确识别计数→危害预警（定位预测）→定点施药决策（决策指导）”的棉蚜精准监测技术体系。
3.2 大田棉花黄萎病实时监测技术与诊断平台
针对监控视频中图像帧信息复杂和冗余性高的问题，提出了基于复杂背景下棉花病害关键帧图像叶片分割模型。研发了“形态学处理→彩色分割→边缘检测→轮廓搜索”的黄萎病识别技术，实现了棉花叶片病区精准提取；
构建了基于深度学习技术的棉花黄萎病识别诊断模型，建立了图像特征提取、层次结构化和图像分类相结合的网络模型，对图像大小改变、特征位置、旋转角度具有较好的鲁棒性，病害诊断精度平均达到95.36%[26]。研发了棉花黄萎病实时识别诊断系统，集成了 “视频采集→关键帧提取→棉花叶片分割→病害实时诊断”的棉花黄萎病实时监测与诊断平台[27]（图7，见封三彩版）。
3.3 棉花病虫害精准防控技术装备
针对目前棉花精准施药处方依据不科学、施药位置定不准、药量控制不精确的关键问题，构建了基于虫口密度分布特征、病害程度和植株位置的精准施药处方模型，利用GIS 技术构建施药处方图，形成了棉花病虫害精准监测系统[28]；
基于精量喷药、机械位置与作业速度的高度匹配，创建基于车速、流量、压力及药量等信息融合的喷药自动精准控制技术；
研制了自走式高地隙精准施药控制系统，创建了“病虫监测→预警决策→施药处方→精量喷药”的棉花病虫害精准防控技术（图8，见封三彩版），从而可实现依据处方的棉花病虫害精准防控作业。
4.1 车载棉花质量在线监测系统
采用电容阵列检测与差分信号处理技术，研发了车载差分型电容阵列质量流量传感器，并结合含水率传感器构建了基于控制器局域网络（controller area network,CAN）总线的籽棉产量监测系统[29]。该系统通过电容阵列信号响应与籽棉质量流量、籽棉含水率关系模型[30-33]，可实现籽棉产量在线精确获取，提高了获取不同含水率籽棉产量信息的准确性，实现了基于空间位置的籽棉产量在线测定，同时生成的产量分布图能为来年施肥、灌溉决策提供重要可靠依据。
4.2 采棉机棉箱火情监测系统
研发了基于一氧化氮NO、一氧化碳CO 等多气体传感的棉箱火情监测系统[34]，通过实时检测棉箱内NO 和CO 气体含量获取棉花阴燃信息，提前通知驾驶员对阴燃火情进行处理，避免火灾发生。该系统攻克了棉箱火情预判精度不高且无法连续监测的难题，同时具有低功耗、低成本、高稳定性、长寿命及受温湿度影响小等特点，适合在采棉机作业过程中使用。
4.3 棉花机械作业工况智能监测与远程控制云管理平台
针对传统农机管理平台监控参数单一、缺少故障诊断预警及区域调度困难等问题，开发了采棉机可视化远程控制云管理平台[35]。该平台可实现对采棉机采摘头、风机、输棉管风速风场、棉箱、动力传动扭矩、发动机等核心部件的16 项工况参数进行实时监测。还研发了基于核心部件工作参数融合的故障诊断和预警技术，实现采棉机行走速度、采摘头高度、风机转速等参数的自适应控制[36]。同时，根据车辆的运行状况及作业情况，对车辆进行区域调度管理，提高车辆作业效率，率先迈入“互联网＋农机管理”的时代。
针对规模化棉花生产管理与产品经营中信息采集手段落后、数据融合与共享程度不高、数据价值分析挖掘力度不足等难题，研发了农业资源大数据、棉花生产大数据、农业遥感大数据、农机作业大数据和棉花产品市场大数据的获取、分析挖掘与决策管理等关键技术及系统，集成构建了新疆生产建设兵团棉花生产农业大数据平台[37]，实现了棉花生产农业大数据综合管理和共享，农业遥感监测，农机作业监控与运行维护，种业生产管理，水、肥、药智能决策，产品质量追溯，以及市场预警预测等服务。
智慧农业作为现代农业发展的高级阶段，是中国农村经济社会发展转型的必由之路。随着云计算、大数据、传感器等物联网技术的高速发展，智慧化生产已经成为不可逆的趋势，未来棉花生产智慧管理发展将更加紧密地围绕空天地一体化、大数据综合管理、快速监测装备等方面，加快信息技术的支持和应用。主要发展方向包括：（1）空天地一体化监测技术研究与应用。充分利用无人机与高光谱遥感等技术，构建空天地一体化监测技术，对作物生长信息（长势、养分、病虫害等）进行监测，提高农情信息的监测精度和扩大监测范围。（2）快速监测设备开发与应用。充分利用高光谱遥感作物生长信息监测技术，结合智能农业装备，研发新型高光谱快速监测装备（水肥、病虫害等），进一步提高光谱技术应用效果，推动农业机械化、现代化发展进程。（3）大数据技术及平台研发应用。借助大数据、互联网平台和云服务技术，构建大数据综合管理云服务平台，实现农业大数据在生产中的真正价值，在专业人员和普通大众之间建立一座桥梁，实现产学研的真正结合。（4）智能化机械装备研发与应用。开展智能化机械装备研发与应用，提升智能化机械核心装备研发制造能力，形成完备的大型农机装备研发制造和技术创新体系，建立完善的农业机械关键零部件供应链，实现高端机械国产化。（5）构建大规模现代化智慧农业技术集成体系。结合现代光谱及成像技术，以及远程监测与控制技术，快速获取农田信息，实现棉田精准智慧生产管理与决策，研发智慧作业关键技术与装备，构建智慧精准系统与技术体系，实现智慧农业集成应用和示范。
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