西北农大何东健教授:智慧农服发展趋势及落地化应用

摘要:北京时间20191211关于【西北农大何东健教授:智慧农服发展趋势及落地化应用】的具体情况和说明,让www.hlloo.cn新闻频道的以图文形式为您慢慢道来。

西北农林科技大学博士生导师 何东健教授

农世界网现场报道,11月20日,《2019现代农业服务创新论坛》在福建福州聚春园会展酒店举行。论坛邀请了大丰收、中农控股、先正达、大疆农业、金丰公社、云洋数据等企业代表在现场进行精彩分享。

以下分享内容由农世界网记者根据速记稿整理。

西北农林科技大学博士生导师 何东健教授:

尊敬的各位领导、各位来宾、各位媒体记者,下午好,我是来自西北农业科技大学的何东健,非常高兴有机会在今天《2019现代农业服务创新论坛》上为大家分享智慧农业和农服的探索和合理化应用。

我的汇报从下面三各方面进行:第一,中国的农业形式与问题。第二,智慧农业的关键技术。第三,智慧农户的应用。

我们用不到世界10%的土地资源,养活世界20%的人口。但是我们的农业还存在非常大的发展潜力,有以下的问题需要我们思考和解决。

第一,我们的劳动生产率非常低,农业生产成本很高。我们跟美国、法国、德国相比,人均负担耕地面积分别是它们的232、75、42倍。美国仅仅用1%的劳动力创造出相当于中国77%的粮食产量。从生产成本上讲,我们的总成本占到71%,特别是劳动力成本,那么现在逐步地降到了50%左右。

第二,资源短缺,利用率比较低。我们是水资源紧缺的国家,我们人均水资源不足世界四分之一,被联合国列为13个贫水国家之一。农业用水利用率仅仅只有40%-50%。中国生产的谷物只占世界19.1%,但是淡水用量是世界的30%,氮肥和磷肥利用率只有37%,和20%;其次农药利用率比较低,近几年提高到38%,但是还有很大的浪费现象。

第三,我们农业从业人口减少,老龄化严重。长期以来我们国家是城乡二元的结构,所以资源和资本都向城市倾斜,导致了在农村勤劳能否致富得到质疑,加上城镇化快速发展,我们全国城镇化率达到60%。农业人口4.8亿,但是从事农业劳动的人口1.9亿,从事劳动生产的人大部分是老人,平均年龄在55岁,就是50、60年代的人,再过10年,未来的农业谁去从事?谁为我们13亿人口提供充足的粮食和肉蛋奶,也是我们需要考虑的问题。

第四,环境污染。

第五,食品安全的问题。

以色列是资源匮乏的国家,主要是用信息技术来做。从这里可以看到,我们未来的中国的农业一定会向着智慧农业的方向发展,那么互联网+智慧农业是我们国家未来的发展战略。

从2012年,中国就提出来智慧农业发展之路,提出推进精准农业技术。2015、2016年提出了智慧农业领域通过一些关键技术。2016年大力推进信息技术,包括互联网+,物联网+,云计算等等。

2017-2019年,三年连续提出要加强智慧农业的科技研发。2018年关于实施《乡村振兴战略意见》当中,提出要大力发展数字农业,智慧农业等等,推进物联网发展。2019年《关于坚持农业农村优先发展全面做好“三农”工作的实施意见》当中给出明确的定位。什么是智慧农业?它涉及哪些关键技术?

智慧农业是这样的意思:按照工业化发展的思路,把信息和知识作为生产要素,这是一个特征。

过去我们说劳动力、土地资源和资本以及我们管理者的能力,这四个是生产要素。未来的智慧农业,要将知识和信息作为生产要素,要通过互联网,物联网,云计算,大数据等等这样的信息技术,要和农业深度跨界融合。手段主要就是利用现代的信息技术,要跟农业深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制和精准投入以及个性化服务,这样就会出现农业的新的生产方式。

智慧农业总体目标就是解决中国农业面临的几大问题,达到高效、优质、安全、多态。

具体来讲,在生产结构要能够为农民提供种植的管理的一些决策,包括环境的监测、专家辅助决策、专家的咨询等等,最后要达到一个境界:无人农场和无人牧场。

无人不是说纯粹没有人,有一些机器人作为人类的代表,在工作。用少量的人,比如说2-3个人种一万亩地等等,这是无人农场、无人牧场的概念。在其他的部分,还有加工仓储、物流配送、销售、休闲农业以及我们品质的可溯源等等,这几个方面我们都应该有很大的发展。

这个图就是基于传感器和物联网的智慧农业信息的获取,我们通过遥感、卫星遥感、航空遥感和地面传感,获取土地、作物、动植物以及装备的各种信息,通过我们手机端,把这个作业、土壤、水、天气等等信息通过云平台进行智能处理之后,得到一个卓越的决策,然后配置我们的农技装备,进行作业。

这就是未来农场的概念图,天上有无人机和卫星,地上有物联网系统,获取农业对象的信息,由云计算进行智能决策,然后发出指令,实现无人机和农业机器人等设备在田地里面自动作业。

其次,智慧农业体现两个方面,一个是智慧在“云”和“端”。智慧在云,就是把各种信息上传到云上。智慧在端,就是各种作业,由机器人完成。也就是说,要实现智能感知、决策、控制、无人驾驶和智能服务。概括起来,有四大部分:智能感知、智能决策、智能生产和智能的服务。

在今天,我们大会的一个主题,就是智能服务。智能感知

首先看看智能感知。我们农业上的对象就是农作物和各种各样的动物,我们感知最重要的部分,就是作物的长势、营养等等。

像我们可以用卫星遥感、航空遥感和地面传感一起做。航空遥感可以进行果园长势的监测、小麦玉米相关的监测;卫星遥感优点就是大尺度进行监测,缺点就是受气侯的影响等等,存在同土异物的现象。无人机灵活,但是只能针对一些进行检测。地面传感除了我们固定的一些地面传感之外,还开发出各种检测作物的一些传感器。

左边是拓普康研发的氮的传感器,实时感知作物的情况,在后方精准实施肥料的施肥。右边是一个植物生长的营养的情况,在前方装传感器,后方装部件。中国农大研发了一个玉米和小麦的氮肥检测的传感器,原理也是一样的。

对于动物来讲,它涉及到奶牛基本的特征,包括体温、呼吸等等情况,我们研究的时候,利用深度学习,对牛脸进行识别,加上项圈进行标志,检测奶牛是否健康。我们也可以间接检测是否发情。奶牛的疾病方面,我们获取四条腿的运动曲线,来判定奶牛的情况。其次还有猪行为的监测等等。

这个信息的感知还有一个重要的方面,就是气象信息感知,目前相对比较成熟,在这里不再介绍了。

作物、动物信息感知存在的问题及挑战

我们作物动物具有复杂性、个体差异性、时变性、动态性。

现有的检测是集中在单个特征上,缺乏了连续监测多个特征的监测。第二个缺乏对物理环境、生物性状的监测。第三就是快速检测、连续检测的能力不够,比如说早期病害,先发现再治理,打的药量比较多,如果肉眼看不到的情况下,检测早期的病态,就可以用很少的药量来控制,这方面有技术,还没有大范围应用。

接着就是土壤信息的检测,包括质地、坚实度等等,这些问题比较容易解决,最难的是土壤的营养成分的检测,目前还没有一种能够实时检测氮磷钾含量的技术。

这个是京都大学2000年左右研究的一款在田间,基于光谱信息的车载的土壤养分的设备,基本原理就是在这个机器里面配置一个光纤,这个盒子里面是光谱议的,通过一系列的原理来实现,问题是价格很昂贵。不同的地域、不同质地的土壤不一样。

中国农大,也开发出相应的设备,从氮的含量来讲,目前就是仪器测量和人工测量有比较好的相关性。现在各种农技推广部门,都在推一个测土配方,据说一个土壤样本一两百,需要花费大量的时间。如果有一套,只要跑一趟,把氮磷钾都可以监测出来的设备,非常有利于我们测土配方的实施。

土壤信息感知存在的问题及其挑战

问题有两个方面。第一个缺乏实时,能够获取土壤养分信息的仪器和设备。第二个利用相关技术,间接测定土壤的养分,仅仅停留在实验室阶段,这个模型对于不同质地、不同结构的鲁棒性比较差。挑战就是未来还是需要能够开发出来一种微型的纳米传感器,能够直接检测出土壤的营养成分。

另外一个趋势,把刚才讲的基于光谱技术的这么一种装置,解决成本问题和结构问题,让它能够真正地用于我们的实际生产。

作物和对象信息感知未来的趋势,就是光谱、图像电磁技术、星-机-地、遥感感知技术和装备融合的技术,是多尺度,实时获取信息的非常有力的工具。智能决策

我们根据农业信息感知的数据和作物动物生长的特点,利用大数据、云计算、人工智能,建立农业决策的模型,为农业智能化的生产、仓储等等提供了一些技术。

大数据由于农业技术的地域性、周期性、季节性,所以我们种类多样,结构复杂,具有潜在的价值,但是难以用通常的方法进行处理。其次,我们农业大数据,涉及到根、杀虫等等各个环节的数据,是跨行业、专业、业务的数据,分析起来,难度相对比较大。

大数据主要基于数据采集、分析、挖掘等等一系列,最难的就是数据的采集、分析和挖掘。很多做大数据的说搞了大数据中心,数据从网上搞的,其实我们农业大数据需要有实时数据,如果是网上的数据,肯定不够,数据如何来的问题,需要解决。

其次是数据分析的挖掘,就是智能决策的问题。农业对象环境是复杂的,生长发育受到影响的因素太多,很难构建一个生长的模型,让计算机很好地控制。因此,目前,在农业上面做一个智能决策,还不是那么容易的一件事。

我们通过传感器获取数据,我们也人工输入一些背景的数据,用卫星遥感采集数据,还可以通过手机获取数据。送到云平台上之后,我们就可以用人工智能的技术,对它进行智能的决策。

就像大丰收他们的技术一样,果农用手机拍摄图像,传到云平台上,基于他们研究的人工智能算法,对这个病态作物进行识别,又把信息反馈给农民,说明这个是什么病,如何防治等等种植的信息。

农业大数据智能算法相对比较复杂一些,用到了经济学模型和统计学的理论,还有信息技术。比如说补光,到底补多少,如果不知道现在多少光,就得凭人工经验,没有达到智能的方法。农业大数据及智能决策用处很多,包括大田监测、农机精准作业等等。

下面就是我们做的一些工作,就是融合效益约束的设施环境多因子协同调控。过去做的温度调控都是基于单因子的,我们考虑到作物生产,要长得快、好,一定要考虑到水、二氧化碳、光照等等。

因此,我们在经济成本约束之下,找出作物的最大的光合速率,找一个自由的模型,使作物长得既快,消耗的能量又小。

这就是我们做的这个,在20℃-30℃之间,探明不同的二氧化碳下,光合速率是多少,再加上约束的目标。我们如果按照光合最优调控,作物是长得快,但是能量消耗太高。

我们通过这个表可以看到,我们光合速率只降低了16.4%,但是我们成本却降低了60.3%,是比较有效的。我们开发了相应的系统,其实右侧的框里面是智能决策,利用人工智能,我们过去温室当中的二氧化碳等等,用右侧算法进行决策,调节温室当中红光、蓝光比例等等问题。

北方日光灯比较多,过去要靠农民早上开卷帘,晚上要去关,这样比较麻烦。我们开发一套系统是智能的,可以检测室内外的光照的情况,产生智能的算法,早晚自动开关,可以节约成本,让日光灯室,每天日照时间延长1-2个小时,手机可以进行控制。

我们做了很多物联网系统,比如说智慧果园的系统、蔬菜方面的系统。当然我们福建有一个据说是中国最大的作物工厂,最主要的问题是什么,特别是我们的作物工厂,它主要是耗费大量的能源。如果种植普通的农作物,亏本亏大了,只能种一些高附加值的经济作物,可能还能维持成本。


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