甘肃省省级课题申报书

甘肃省省级课题申报书一、封面内容

项目名称：甘肃省特色农业产业智能化种植技术集成与示范应用研究

申请人姓名及联系方式：张明/p>

所属单位：甘肃省农业科学院农业信息研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

甘肃省作为我国重要的农业基地，特色农业产业发展潜力巨大，但传统种植模式面临效率低下、资源浪费、环境压力等问题。本项目旨在通过智能化技术集成，提升甘肃省特色农业产业的种植效率与可持续发展能力。研究核心内容包括：一是构建基于物联网和大数据的智能监测系统，实现土壤墒情、气象环境、作物生长状态的实时监测与精准调控；二是研发智能决策支持平台，集成机器学习算法，优化水肥管理、病虫害预警与防治策略；三是设计自动化作业设备，结合无人机植保、智能灌溉系统，降低人工成本并减少农药化肥使用；四是开展示范基地建设，选择甘肃省内代表性特色作物（如高原夏菜、中药材），验证技术集成效果并形成可推广的标准化方案。项目采用多学科交叉方法，结合田间试验、数据建模与系统集成，预期成果包括一套完整的智能化种植技术体系、3-5项关键技术专利、1-2部技术规程，以及显著提升的资源利用率和农产品品质。本研究将有效支撑甘肃省农业现代化转型，为乡村振兴战略提供科技支撑，同时推动区域农业绿色低碳发展。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

甘肃省地处中国西北内陆，气候干燥，水资源短缺，但光热资源丰富，具有发展特色农业的独特自然条件。近年来，甘肃省积极调整农业产业结构，特色农业产业，如高原夏菜、酿酒葡萄、中药材、特色林果等，已成为推动区域经济发展和农民增收的重要支柱。然而，与东部发达地区相比，甘肃省农业现代化水平仍显滞后，传统种植模式在资源利用效率、生产效率、环境友好性等方面面临诸多挑战。

当前，全球农业发展正经历深刻变革，以物联网、大数据、人工智能为代表的智能化技术为农业现代化提供了新的路径。国内外研究表明，智能化技术可以显著提高农业生产效率，降低资源消耗，改善农产品质量，增强农业抵御风险的能力。例如，精准灌溉技术可以节约水资源高达30%以上，智能温室可以根据作物需求实时调节环境参数，提高产量和品质。在美国、荷兰、以色列等农业发达国家，智能化技术已广泛应用于农业生产、经营、管理各个环节，并取得了显著成效。

尽管甘肃省在特色农业发展方面取得了一定成绩，但在智能化技术应用方面仍处于起步阶段。目前，主要存在以下问题：

首先，基础设施建设滞后。甘肃省大部分地区，特别是农村地区，网络覆盖不全，数据传输速度慢，难以支撑智能化系统的运行。同时，农业物联网传感器、智能设备等基础设施投入不足，制约了智能化技术的推广应用。

其次，技术集成度低。现有研究多集中于单一技术的应用，如无人机植保、智能灌溉等，缺乏系统性的技术集成和优化，难以形成协同效应。例如，虽然无人机植保技术在甘肃省有所应用，但往往与地面灌溉、施肥等环节脱节，无法实现全流程的智能化管理。

第三，数据资源利用不足。甘肃省农业数据采集、存储、分析能力薄弱，缺乏有效的数据共享机制，难以发挥数据在智能化决策中的支撑作用。例如，气象数据、土壤数据、作物生长数据等宝贵资源未能得到充分利用，无法为精准种植提供科学依据。

第四，人才队伍短缺。甘肃省缺乏既懂农业又懂信息技术的复合型人才，难以满足智能化农业发展需求。现有农业技术人员知识结构老化，对智能化技术接受度不高；而信息技术人才对农业领域了解不足，难以将技术与实际生产需求相结合。

第五，政策支持体系不完善。甘肃省在智能化农业发展方面的政策支持力度不够，缺乏针对性的资金投入、人才培养、激励机制等，难以激发各方参与智能化农业发展的积极性。

面对上述问题，开展甘肃省特色农业产业智能化种植技术集成与示范应用研究显得尤为必要。通过集成先进的智能化技术，可以有效解决甘肃省特色农业发展中的瓶颈问题，提升资源利用效率，降低生产成本，提高农产品品质，增强市场竞争力，推动农业可持续发展。同时，本研究也有助于填补甘肃省智能化农业技术领域的空白，为全国同类地区提供可借鉴的经验和模式。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究具有重要的社会、经济和学术价值。

在社会价值方面，本研究将有助于推动甘肃省农业现代化进程，促进乡村振兴战略的实施。通过智能化技术集成，可以提高农业生产效率，降低劳动强度，改善农民工作环境，吸引更多年轻人投身农业生产，促进农村劳动力转移和城镇化发展。同时，本研究将有助于提高农产品品质和安全水平，保障粮食安全和重要农产品有效供给，满足人民群众对高品质、安全食品的需求。此外，本研究还将有助于改善农业生态环境，减少化肥农药使用，降低农业面源污染，推动农业绿色发展，为建设美丽中国贡献力量。

在经济价值方面，本研究将产生显著的经济效益。通过提高资源利用效率，可以降低农业生产成本，增加农民收入。例如，精准灌溉技术可以节约水资源，降低灌溉成本；智能施肥技术可以减少化肥使用，降低肥料成本；病虫害智能预警与防治技术可以减少农药使用，降低防治成本。同时，本研究将有助于提升甘肃省特色农产品的市场竞争力和品牌价值，促进农业产业化发展，带动相关产业发展，为甘肃省经济发展注入新的活力。例如，通过智能化技术提升的高原夏菜、酿酒葡萄等特色农产品品质，可以提高产品附加值，增加出口创汇，促进农业经济结构调整和转型升级。

在学术价值方面，本研究将丰富和发展智能化农业理论体系，推动农业信息技术学科建设。通过集成多种智能化技术，可以探索不同技术之间的协同作用机制，为智能化农业系统设计提供理论依据。同时，本研究将积累大量的农业数据和应用案例，为农业大数据分析、人工智能算法优化提供数据支撑，推动农业信息技术学科的创新发展。此外，本研究还将培养一批既懂农业又懂信息技术的复合型人才，为甘肃省乃至全国智能化农业发展提供人才保障。

具体而言，本研究的学术价值体现在以下几个方面：

首先，本研究将探索适用于甘肃省特色农业的智能化种植技术体系，为智能化农业发展提供理论参考和实践经验。通过对不同技术的集成与优化，可以形成一套适合甘肃省自然条件、经济发展水平和农业生产模式的智能化种植技术体系，为其他地区智能化农业发展提供借鉴。

其次，本研究将深入研究智能化技术在特色农业生产中的应用机理，为智能化农业理论研究提供新的视角。例如，通过研究智能化技术对土壤墒情、气象环境、作物生长的影响机制，可以深化对农业生产规律的认识，为智能化农业系统设计提供理论依据。

第三，本研究将开发基于人工智能的智能决策支持平台，为智能化农业发展提供技术支撑。通过对农业数据的采集、存储、分析和挖掘，可以开发出具有自主知识产权的智能决策支持平台，为农业生产提供科学决策依据，推动农业智能化发展。

第四，本研究将培养一批具有创新能力的智能化农业人才，为智能化农业发展提供人才保障。通过项目实施，可以培养一批既懂农业又懂信息技术的复合型人才，为甘肃省乃至全国智能化农业发展提供人才支撑。

四.国内外研究现状

在全球农业面临资源约束、气候变化、劳动力短缺等多重挑战的背景下，以物联网、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术与农业的深度融合成为推动农业现代化、实现农业可持续发展的关键路径。智能化种植作为智慧农业的核心组成部分，旨在通过先进的信息技术手段，实现种植过程的精准化、自动化、智能化管理，从而提高生产效率、资源利用率、农产品质量和安全性。近年来，国内外学者在这一领域进行了广泛而深入的研究，取得了一系列重要成果，但也存在一些尚未解决的问题和研究空白。

1.国外研究现状

发达国家在智能化农业领域起步较早，研究体系相对完善，技术应用也更为成熟，尤其在欧美、日韩等国家和地区，智能化农业已进入规模化应用阶段。

在技术基础层面，国外在传感器技术、物联网通信技术、大数据分析技术、人工智能算法等方面积累了深厚的基础。例如，美国、荷兰、以色列等国在农业传感器研发方面处于领先地位，开发出了一系列用于监测土壤墒情、养分、环境温湿度、作物生长状况等参数的高精度传感器，并形成了较为完善的传感器网络系统。在物联网通信技术方面，无线传感器网络（WSN）、物联网专用通信协议（如LoRa、NB-IoT）等技术的应用，实现了农业数据的实时、可靠传输。大数据分析技术方面，国外已构建了较为完善的农业大数据平台，能够对海量农业数据进行存储、管理、分析和挖掘，为农业生产决策提供支持。人工智能算法方面，机器学习、深度学习等技术在农业图像识别、病虫害诊断、产量预测等方面的应用取得了显著进展。

在技术应用层面，国外智能化种植技术涵盖了作物生长环境智能监控、精准水肥管理、自动化作业、智能病虫害预警与防治等多个方面。例如，美国加州的智能温室通过先进的环境控制系统，实现了对光照、温度、湿度、CO2浓度等环境参数的精准调控，显著提高了作物的产量和品质。荷兰作为设施农业的典范，其智能化种植技术同样发达，通过精准的水肥管理技术和自动化作业设备，实现了高效、环保的农业生产。以色列在水资源极度短缺的背景下，发展了先进的滴灌技术，并结合传感器和智能控制系统，实现了水肥的精准高效利用，成为水资源高效利用的典范。此外，无人机在农业领域的应用也日益广泛，国外已研发出可用于植保喷洒、作物监测、授粉等任务的多种型号无人机，并形成了较为完善的无人机作业系统。

在研究机构与平台层面，国外拥有一批实力雄厚的智能化农业研究机构和平台，如美国的农业部农业研究服务局（ARS）、荷兰的瓦赫宁根大学、以色列的农业研究与发展局（ARO）等，这些机构在智能化农业领域开展了长期深入的研究，并取得了大量成果。同时，一些跨国农业科技公司，如约翰迪尔、凯斯纽荷兰等，也积极投入智能化农业技术的研发和应用，推动了智能化农业技术的商业化进程。

尽管国外在智能化农业领域取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。例如，高昂的技术成本限制了智能化农业技术的普及应用；技术的标准化和互操作性不足，影响了不同系统之间的协同作业；农业数据安全和隐私保护问题日益突出；农民对新技术的接受度和应用能力有待提高等。

2.国内研究现状

我国对智能化农业的研究起步相对较晚，但发展迅速，特别是在政府的大力支持和市场需求的双重驱动下，智能化农业技术的研究和应用取得了长足进步。

在技术基础层面，我国在传感器技术、物联网通信技术、大数据分析技术、人工智能算法等方面也取得了显著进展。例如，我国已研发出多种适用于不同农业场景的传感器，如土壤墒情传感器、环境传感器、作物生长传感器等，并初步形成了国产化的传感器网络系统。在物联网通信技术方面，我国积极推动物联网专用通信协议的研发和应用，如LoRa、NB-IoT等技术的应用日益广泛。大数据分析技术方面，我国已构建了一些区域性或行业性的农业大数据平台，为农业生产决策提供了初步的数据支撑。人工智能算法方面，我国在农业图像识别、病虫害诊断、产量预测等方面的应用也取得了积极进展。

在技术应用层面，我国智能化种植技术的研究和应用主要集中在东部沿海经济发达地区和部分大型农业企业，涵盖了作物生长环境智能监控、精准水肥管理、自动化作业、智能病虫害预警与防治等多个方面。例如，在精准水肥管理方面，我国研发了基于传感器和智能控制系统的水肥一体化系统，并在一些地区得到了推广应用。在自动化作业方面，我国研制了一些用于播种、施肥、收割等环节的农业机器人，并在一些大型农场得到了试用。在智能病虫害预警与防治方面，我国开发了一些基于图像识别和大数据分析的病虫害预警系统，为病虫害的防治提供了科学依据。

在研究机构与平台层面，我国也拥有一批从事智能化农业研究的高校和科研机构，如中国农业大学、南京农业大学、中国农业科学院等，这些机构在智能化农业领域开展了广泛而深入的研究，并取得了一系列成果。同时，一些地方政府也积极推动智能化农业技术的发展和应用，建设了一批智能化农业示范区和示范基地，为智能化农业技术的推广应用提供了平台和支撑。

尽管我国智能化农业研究取得了显著进展，但仍存在一些问题和不足。例如，与国外先进水平相比，我国在核心技术方面仍存在一定差距，尤其是在高端传感器、核心算法、系统集成等方面；技术的标准化和规范化程度不高，影响了技术的推广应用；农业数据资源整合共享不足，数据价值挖掘不够深入；基层农业技术推广服务能力不足，农民对新技术的接受和应用能力有待提高；智能化农业人才培养滞后，难以满足产业发展需求等。

3.研究空白与挑战

综上所述，国内外在智能化种植技术领域已取得了一系列重要成果，但仍然存在一些研究空白和挑战。

首先，智能化技术的集成与协同应用研究仍不充分。现有研究多集中于单一技术的应用，缺乏对不同技术的集成与协同应用研究。例如，如何将物联网、大数据、人工智能等技术有机地集成起来，实现种植过程的全流程智能化管理，仍是一个亟待解决的问题。

其次，智能化种植技术的适应性和普适性研究不足。不同地区、不同作物的种植环境和管理需求存在差异，需要针对不同区域、不同作物的特点，开发具有适应性和普适性的智能化种植技术。例如，针对甘肃省独特的干旱半干旱气候条件和特色农业产业结构，需要研发适合当地实际的智能化种植技术。

第三，智能化种植技术的经济效益评估和推广应用研究有待加强。智能化种植技术的推广应用需要考虑其经济效益和社会效益，需要进行全面的经济效益评估，并制定相应的推广策略。例如，如何评估智能化种植技术的投入产出比，如何降低技术推广应用的成本，如何提高农民对技术的接受度和应用能力，都是需要深入研究的问题。

第四，农业数据资源的整合共享和价值挖掘研究不足。农业数据资源的整合共享和价值挖掘是智能化农业发展的基础，但目前我国农业数据资源分散在各个部门和主体手中，数据标准不统一，数据共享机制不健全，数据价值挖掘不够深入，制约了智能化农业的发展。

第五，智能化农业人才的培养体系不完善。智能化农业的发展需要大量既懂农业又懂信息技术的复合型人才，但目前我国智能化农业人才的培养体系不完善，人才培养模式滞后，难以满足产业发展需求。

面对上述研究空白和挑战，开展甘肃省特色农业产业智能化种植技术集成与示范应用研究具有重要的现实意义和理论价值。本研究将针对甘肃省特色农业发展的实际需求，集成先进的智能化技术，探索适合甘肃省实际的智能化种植技术体系，为甘肃省特色农业产业的转型升级提供科技支撑。同时，本研究也将为我国智能化农业的发展提供理论参考和实践经验，推动我国智能化农业的快速发展。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在针对甘肃省特色农业产业发展现状及面临的挑战，通过集成物联网、大数据、人工智能等先进信息技术，构建一套适用于甘肃省不同区域、不同特色作物的智能化种植技术体系，并在示范基地进行应用示范，以实现以下研究目标：

第一，构建基于多源数据的甘肃省特色农业种植环境智能监测系统。利用物联网传感器技术，实时、精准地监测甘肃省典型特色作物种植区域的土壤墒情、养分、环境温湿度、光照、病虫害发生情况等关键参数，建立高精度、高可靠性的数据采集网络，为智能化种植决策提供基础数据支撑。开发数据预处理、融合与可视化方法，实现对多源异构农业数据的有效管理和直观展示。

第二，研发面向甘肃省特色农业的智能决策支持模型与方法。基于采集的监测数据和作物生长模型，结合机器学习、深度学习等人工智能算法，研发精准水肥管理模型、智能病虫害预警与防治模型、作物生长状况智能诊断模型等。这些模型能够根据实时环境数据和作物生长阶段，自动生成最优的种植管理方案，包括灌溉量、施肥种类与用量、病虫害防治策略等，实现种植过程的精准化、智能化决策。

第三，设计并研制适用于甘肃省的智能化种植关键设备与系统。针对甘肃省地形、气候和作物特点，设计并研制或集成改良自动化/半自动化种植设备，如基于视觉的精准变量施肥/播种设备、智能灌溉控制系统、无人机智能作业系统（植保、监测）等。重点解决设备在甘肃省复杂环境条件下的适应性、可靠性和经济性问题，并构建设备与监测系统、决策支持模型的集成应用平台。

第四，建立甘肃省特色农业智能化种植示范基地并开展应用示范。选择甘肃省内具有代表性的特色作物产区（如高原夏菜、酿酒葡萄、中药材等），建设智能化种植示范基地，将研发的监测系统、决策支持模型、智能化设备与系统进行集成应用。通过与传统种植模式进行对比试验，全面评估智能化种植技术体系在提高资源利用效率、降低生产成本、提升农产品产量与品质、增强抗风险能力等方面的实际效果。

第五，形成甘肃省特色农业智能化种植技术规范与推广策略。在研究与实践的基础上，总结提炼适用于甘肃省不同区域、不同特色作物的智能化种植关键技术组合与实施模式，形成相应的技术规程或指南。分析技术推广应用的可行性、经济效益和社会效益，提出针对性的推广策略与建议，为甘肃省特色农业智能化转型提供技术储备和决策参考。

2.研究内容

本项目的研究内容紧密围绕上述研究目标，具体包括以下几个方面：

（1）甘肃省特色农业种植环境多源数据采集与智能监测技术研究

***研究问题：**甘肃省不同区域、不同特色作物种植环境的关键参数如何有效、精准、实时地获取？如何构建稳定可靠、成本效益优的物联网监测网络？如何融合多源（传感器、遥感、气象等）数据进行更全面的环境表征？

***研究内容：**调查分析甘肃省典型特色作物（高原夏菜、酿酒葡萄、中药材等）种植区域的环境特征（气候、土壤、地形等）和对监测参数的需求。筛选、评估和优化适用于甘肃省条件的各类农业传感器（土壤水分、温度、电导率、pH、氮磷钾、环境温湿度、光照、图像等）及其布设方案。研究基于LoRa、NB-IoT等无线通信技术的低功耗广域物联网数据传输协议与网络架构，确保数据传输的实时性与可靠性。开发农业环境数据的预处理、清洗、融合算法，构建统一的数据管理平台，实现数据的可视化展示与共享。

***研究假设：**通过优化传感器类型与布设、选择合适的无线通信技术并开发有效的数据融合算法，可以构建一个稳定、精准、低成本的甘肃省特色农业种植环境智能监测系统，显著提高环境参数获取的时效性和准确性。

（2）面向甘肃省特色农业的智能决策支持模型与方法研究

***研究问题：**如何基于实时监测数据和作物模型，利用人工智能技术建立精准水肥管理、智能病虫害预警与防治、作物生长状况诊断的决策模型？这些模型在甘肃省不同环境条件下的泛化能力如何？

***研究内容：**收集整理甘肃省特色作物的生长规律数据、历史管理数据和环境数据。构建或改进适用于甘肃省条件的作物生长模型（如基于生理过程的模型或数据驱动模型）。利用机器学习（如支持向量机、随机森林）和深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络）技术，研发精准水肥管理模型，实现按需、变量水肥供应的决策；研发智能病虫害预警模型，结合环境数据和病虫害发生规律，提前预测病虫害爆发风险并推荐防治策略；研发基于图像识别的作物长势、灾害（如干旱、霜冻）监测与诊断模型，评估作物健康状态。研究模型的训练、验证和优化方法，提升模型的精度和泛化能力。

***研究假设：**通过应用先进的机器学习和深度学习算法，可以构建出能够准确预测甘肃省特色作物水肥需求、病虫害发生风险并有效诊断作物生长状况的智能决策支持模型，显著提高种植管理的科学性和预见性。

（3）适用于甘肃省的智能化种植关键设备与系统集成研究

***研究问题：**如何设计或集成改良适应甘肃省作业条件的自动化/半自动化种植设备（如变量施肥/播种机、智能灌溉设备、无人机作业系统）？如何将监测系统、决策支持模型与智能化设备进行有效集成？

***研究内容：**针对甘肃省特色作物种植模式和地形特点，设计或选择合适的自动化/半自动化设备，重点关注其在干旱、沙尘、温差大等环境下的可靠性和适应性。研究基于传感器数据的智能灌溉控制系统，实现按墒情自动启停和调节灌溉量。研究基于视觉或定位信息的无人机智能喷洒/监测系统，实现精准作业。开发集成平台软件，实现传感器数据接入、决策模型调用、设备控制指令下达等功能，实现监测、决策、执行的一体化联动。

***研究假设：**通过针对性设计和集成，可以研发出性能稳定、操作便捷、成本可控的智能化种植关键设备，并通过有效的系统集成，实现种植过程的智能化闭环管理，提高作业效率和效果。

（4）甘肃省特色农业智能化种植示范基地建设与效果评估

***研究问题：**研发的智能化种植技术体系在甘肃省实际生产环境中的应用效果如何？与传统种植模式相比，在资源利用、生产成本、农产品产量与品质、环境效益等方面有何差异？

***研究内容：**选择甘肃省内具有代表性的特色作物产区，建设智能化种植示范基地。在基地内，根据不同作物和管理单元，应用集成的智能化种植技术体系（包括监测系统、决策支持模型、智能化设备）。设置对照组，采用传统种植模式进行管理。对两种模式下的水肥资源利用效率、劳动力投入、农产品产量、品质（如营养成分、外观）、农药化肥使用量、环境影响（如土壤有机质、面源污染）等进行系统监测和对比分析。收集基地管理者、农民的反馈意见，评估技术的经济可行性和接受度。

***研究假设：**与传统种植模式相比，应用智能化种植技术体系能够显著提高甘肃省特色农业的资源利用效率（节水、节肥）、降低生产成本、提升农产品产量和品质、减少农药化肥使用量，从而获得显著的经济、社会和生态效益。

（5）甘肃省特色农业智能化种植技术规范与推广策略研究

***研究问题：**如何总结提炼适用于甘肃省的智能化种植关键技术组合与实施模式？如何形成技术规程？甘肃省特色农业智能化种植技术的推广应用面临哪些障碍？如何制定有效的推广策略？

***研究内容：**基于示范基地的试验数据和经验，总结甘肃省特色农业智能化种植的关键技术要点、实施流程和注意事项。研究制定针对不同区域、不同作物的智能化种植技术规程或指南。分析甘肃省特色农业智能化种植技术推广应用的成本效益、政策环境、市场接受度、技术扩散路径等，识别推广中的主要障碍因素。提出针对性的推广策略，包括技术培训、示范带动、政策扶持、产业链协同、商业模式创新等。

***研究假设：**通过系统总结和规范，可以形成一套科学、实用、可操作的甘肃省特色农业智能化种植技术体系，并制定有效的推广策略，能够有效推动甘肃省特色农业产业的智能化转型升级。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析、实验研究、数据分析、系统集成等多种研究方法，结合实地调研、对比试验、示范应用等手段，确保研究的科学性、系统性和实用性。

（1）文献研究法：系统梳理国内外智能化农业、物联网、大数据、人工智能在种植领域的研究现状、技术进展和应用案例，特别是针对干旱半干旱地区或特色农业的研究成果，为本研究提供理论基础和借鉴。重点关注传感器技术、数据采集与传输、智能决策模型、自动化设备集成等方面的研究进展。

（2）实地调研与需求分析法：深入甘肃省内典型特色作物产区，对当地自然条件、种植模式、生产现状、技术应用情况、存在问题以及农民和农业企业的需求进行调研。通过访谈、问卷调查等方式，了解各方对智能化种植技术的期望和接受程度，为技术方案的设计和推广策略的制定提供依据。

（3）多源数据采集与传感器网络技术：部署多类型物联网传感器（土壤、环境、作物生长参数等），利用无线通信技术（如LoRaWAN,NB-IoT）构建覆盖示范基地的传感器网络。采用遥感技术（如无人机多光谱/高光谱成像）作为补充，获取大范围、非接触式的作物生长和环境信息。研究数据采集的优化策略，确保数据的实时性、准确性和完整性。

（4）大数据处理与分析技术：构建农业大数据平台，对采集到的多源异构数据进行存储、清洗、融合、特征提取等预处理。运用数据挖掘、统计分析、机器学习、深度学习等方法，构建精准水肥管理模型、智能病虫害预警模型、作物生长诊断模型等。利用可视化工具对分析结果进行展示。

（5）模型训练与验证方法：采用监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习算法，结合深度神经网络模型（如CNN、RNN、LSTM），针对不同研究问题进行模型训练。利用交叉验证、留一法等方法评估模型性能。在示范基地进行田间试验，收集实际数据对模型进行验证和调优，确保模型的泛化能力和实用性。

（6）设备研制与集成技术：基于开源硬件/商业模块，结合农业作业需求，设计或集成改良智能化种植设备（如智能灌溉控制器、变量施肥单元、基于视觉的作业头等）。研究设备与上位机、传感器网络、决策支持系统的通信协议与接口标准，开发集成控制软件，实现系统的协同工作。

（7）对比试验与效果评估方法：在示范基地设置智能化种植处理组和传统种植对照组，在相同或相似条件下进行平行试验。对资源利用效率（水分、养分）、生产成本（人工、物料）、农产品产量、品质指标（营养成分、外观等级）、环境影响（污染物排放）、劳动生产率等指标进行定量测定和统计分析。采用经济学分析方法（如成本效益分析）评估智能化技术的经济可行性。

（8）技术规范制定与推广策略研究方法：基于研究结论和实践经验，总结提炼关键技术参数、操作流程、实施要点，形成技术规程或指南草案。通过专家咨询、小范围试点等方式进行修订完善。采用SWOT分析、利益相关者分析等方法，研究技术推广应用的障碍因素和驱动因素，提出针对性的推广策略建议。

2.技术路线

本项目的技术路线遵循“需求分析-基础构建-模型研发-系统集成-示范验证-总结推广”的逻辑顺序，具体分为以下几个关键阶段和步骤：

（1）准备阶段

***阶段目标：**明确研究目标，制定详细研究方案，开展文献调研和实地需求分析。

***关键步骤：**组建研究团队，细化研究内容和技术路线；进行全面的文献回顾；深入甘肃省特色作物产区进行实地调研，了解生产现状、技术需求和存在问题；完成项目申报书的最终完善。

（2）基础平台构建阶段

***阶段目标：**完成甘肃省特色农业种植环境智能监测系统的硬件部署和软件开发。

***关键步骤：**选择并部署适用于甘肃省条件的各类传感器，设计传感器网络拓扑结构；选择或研制无线通信模块，构建稳定的物联网数据传输网络；开发数据采集与传输软件，实现数据的实时采集和可靠传输；搭建农业大数据管理平台，实现数据的存储、管理、初步展示和共享。

（3）智能决策模型研发阶段

***阶段目标：**研发出精准水肥管理、智能病虫害预警与防治、作物生长状况诊断的智能决策模型。

***关键步骤：**收集整理甘肃省特色作物的生长、环境和管理数据；选择合适的作物生长模型进行构建或改进；基于机器学习和深度学习算法，分别研发精准水肥管理模型、智能病虫害预警模型、作物生长诊断模型；利用历史数据和模拟数据进行模型训练和初步验证；在基础平台的支持下，将模型集成到决策支持系统中。

（4）智能化种植设备研制与集成阶段

***阶段目标：**研制或集成改良适用于甘肃省的智能化种植关键设备，并完成系统集成。

***关键步骤：**根据示范基地作物种植需求和实际条件，设计或选择智能灌溉控制系统、变量作业设备等；进行设备硬件研制或集成改装；开发设备控制软件，实现远程监控和自动控制；研究设备与监测系统、决策支持模型的接口和通信协议；开发集成平台软件，实现数据、模型、设备的联动控制与协同工作。

（5）示范基地建设与集成应用阶段

***阶段目标：**建设示范基地，完成智能化种植技术体系的集成应用。

***关键步骤：**选择并准备示范基地场地；完成基地内传感器网络、智能化设备的安装部署；制定示范基地的管理方案和试验计划；在示范期内，按照智能化种植技术体系进行管理，同时设置传统管理对照组；收集试验数据，进行田间观测和记录。

（6）效果评估与优化阶段

***阶段目标：**对比评估智能化种植技术体系的效果，并对模型和系统进行优化。

***关键步骤：**对比分析智能化种植处理组和传统对照组在资源利用、生产成本、农产品产量与品质、环境影响等方面的差异；利用收集的数据对智能决策模型进行进一步验证和优化；根据示范基地的运行情况和评估结果，对智能化种植系统进行调试和改进。

（7）总结与推广阶段

***阶段目标：**总结研究findings，形成技术规范和推广策略。

***关键步骤：**系统总结研究取得的理论成果、技术成果和实践经验；分析研究成效与不足；提炼形成甘肃省特色农业智能化种植技术规程或指南；研究制定技术推广应用的具体策略与建议；撰写研究报告，发表学术论文，进行成果宣传与推广。

七．创新点

本项目针对甘肃省特色农业产业发展需求，在智能化种植技术领域拟开展一系列研究，其创新点主要体现在以下几个方面：

（1）面向甘肃省特殊环境的智能化监测与决策一体化系统创新

传统的智能化农业系统在设计和应用时，往往较少考虑甘肃省干旱半干旱、光照强、温差大、风沙多等特殊自然环境和特色作物（如高原夏菜、酿酒葡萄、中药材）的特殊生长需求。本项目创新之处在于，首先，针对甘肃省的气候和土壤特点，选型、优化并部署能够适应极端环境（如耐高温、抗风沙、低功耗）的传感器节点和通信设备，构建高可靠性的智能监测网络。其次，在决策模型研发方面，不仅考虑通用作物生长规律，更注重融入甘肃省区域气候数据、土壤特性数据以及特色作物的特殊生理生态需求数据，研发能够精准响应本地化需求的智能决策模型。特别是针对水资源短缺问题，重点创新精准水肥一体化决策模型，实现基于实时墒情、气象预测和作物需水规律的水肥协同精准管理，最大限度提高水资源利用效率。再次，创新性地将高精度监测、区域特色作物模型与适应本地环境的智能决策模型深度融合，构建一体化的智能监测与决策系统，实现对甘肃省特色农业种植过程的闭环、精细化、智能化管理，这是针对特定区域环境和作物类型提出的系统性解决方案创新。

（2）多源异构数据融合与人工智能深度应用模型创新

甘肃省特色农业智能化种植涉及的数据来源多样，包括田间传感器实时数据、遥感影像数据、气象服务数据、历史管理数据、甚至农户经验数据等。本项目在数据层面和模型层面的创新在于：数据层面，研究面向甘肃省特色农业的多源异构数据融合方法，克服不同数据源在时空分辨率、精度、格式等方面的差异，构建统一、融合的农业数字孪生基础。模型层面，创新性地深度应用先进的机器学习和深度学习算法。例如，利用深度卷积神经网络（CNN）处理高分辨率遥感影像，实现作物长势、病虫害、灾害（如霜冻）的精细识别与监测；利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理时序传感器数据和气象数据，实现对作物生长动态和病虫害发生发展的精准预测；探索利用图神经网络（GNN）建模作物与环境的复杂关系，提升决策模型的解释性和准确性。此外，探索将强化学习应用于智能灌溉控制，使系统能够根据实时反馈不断优化控制策略，实现更优的资源利用效果。这些人工智能技术的深度应用和融合创新，旨在提升智能化决策模型的精度、鲁棒性和智能化水平。

（3）适应甘肃省特色作物与生产模式的智能化装备集成创新

甘肃省特色农业种植模式多样，地块规模、机械化水平、劳动力条件等存在差异。本项目在装备集成方面的创新在于：一是针对甘肃省部分特色作物（如酿酒葡萄园、中药材种植基地）的特定作业需求，创新性地设计或集成改良小型化、轻量化、智能化作业装备，例如，集成视觉识别与精准变量施肥/施药功能的柔性作业单元，适应山地或丘陵地形；二是创新性地将地面传感器网络、无人机遥感监测与地面智能化作业设备进行有机集成，构建空地一体化的协同作业系统。例如，利用无人机进行大范围病虫害监测和预警，指导地面设备进行精准防治；利用地面传感器获取精细土壤信息，反馈优化无人机变量喷洒任务。三是注重智能化装备的经济性与可靠性，结合甘肃省实际情况，探索基于开源硬件和成熟技术的低成本、高可靠性的解决方案，降低技术推广的经济门槛。这种针对特定区域、特定作物和生产模式，进行装备创新与系统集成的方法，旨在提升智能化技术的实用性和普及性。

（4）智能化种植技术体系在甘肃省的系统性示范与推广模式创新

本项目不仅关注技术的研发，更注重技术的落地应用和推广。其创新点在于：一是建设具有代表性的甘肃省特色农业智能化种植示范基地，将研发的监测系统、决策模型、智能化设备与系统进行集成应用，进行全面的现场验证和效果评估，检验技术在真实生产环境中的可行性和效益。二是通过对示范基地的系统性评估，总结提炼适用于不同区域、不同特色作物的智能化种植关键技术组合、实施模式和管理规范，形成具有地方特色的技术体系。三是深入分析甘肃省推广应用智能化种植技术的制约因素和驱动因素，创新性地提出适应省情、符合市场需求的推广策略，包括分层分类推广策略、产业链协同推广模式、基于效益的商业模式创新、政府引导与市场机制相结合的推广机制等，为甘肃省乃至全国类似地区的智能化农业发展提供可复制、可推广的经验模式。

（5）理论层面针对干旱区农业的资源高效利用机制探索创新

本项目虽然以技术应用为主，但其深层创新也体现在对干旱区农业资源高效利用机制的探索上。通过集成智能化技术，精细化管理水肥资源，实时监测作物需水需肥状况，优化资源配置，不仅是对技术应用层面的创新，更是对干旱半干旱地区农业生产规律认识的深化。项目将通过大量的试验数据，分析智能化管理对土壤水肥动态、作物生理生态过程的影响机制，探索揭示在资源约束条件下，如何通过技术手段最大程度地挖掘农业生产的潜力，为干旱区农业的可持续发展提供新的理论视角和科学依据，这在地学、农学交叉领域具有一定的理论创新价值。

八．预期成果

本项目旨在通过系统研究，突破甘肃省特色农业智能化种植的关键技术瓶颈，构建并验证一套适用性强的智能化种植技术体系，预期取得以下理论成果和实践应用价值：

（1）理论成果

1.**甘肃省特色农业种植环境参数精细化获取理论：**建立一套适用于甘肃省不同区域、不同特色作物种植环境的传感器优化配置模型和数据融合方法。阐明在干旱半干旱、强光照、大温差等特殊环境下，各类农业环境参数（特别是水分、养分、关键作物生长指标）的动态变化规律及其对作物产量的影响机制。为干旱区精准农业的理论研究提供新的数据和视角。

2.**基于多源数据的甘肃省特色作物智能生长模型理论：**开发并验证能够反映甘肃省特色作物（如高原夏菜、酿酒葡萄、中药材）在特定环境胁迫下（如干旱、盐碱、病虫害）生理生态响应的智能生长模型。深化对特色作物生长发育过程、对环境因子响应的复杂机制的理解，为作物生理生态学、农业信息科学交叉领域贡献新的理论认识。

3.**智能化农业决策支持模型优化理论：**形成一套融合机理模型与数据驱动模型的混合智能决策理论框架。阐明机器学习、深度学习等人工智能算法在甘肃省特色农业精准水肥管理、病虫害智能预警与防治、灾害智能诊断等复杂决策问题中的应用机理和优化路径。提升智能化农业决策的科学性和可解释性理论水平。

4.**干旱区农业资源高效利用机制理论：**通过智能化技术的集成应用和系统评估，揭示智能化管理对甘肃省特色农业生产过程中水、肥等关键资源利用效率提升的内在机制。为探索干旱半干旱地区农业可持续发展模式提供理论支撑。

（2）实践应用价值

1.**一套完整的甘肃省特色农业智能化种植技术体系：**预期集成并优化形成一套包含智能监测系统、智能决策支持模型、智能化作业设备与集成平台的完整技术解决方案。该体系将具备较高的先进性、可靠性和经济性，能够显著提升甘肃省特色农业的智能化水平。

2.**系列关键技术专利与软件著作权：**在研究过程中，预期围绕传感器网络优化、数据融合算法、智能决策模型、设备集成控制等方面形成3-5项具有自主知识产权的关键技术专利和相应的软件著作权，为技术成果转化和保护奠定基础。

3.**一批可推广的甘肃省特色农业智能化种植技术规程或指南：**基于示范基地的实践经验和效果评估，总结提炼出针对不同区域、不同特色作物的智能化种植技术操作规程或应用指南，为技术推广应用提供标准化依据。

4.**一个功能完善的智能化种植管理信息平台：**开发一套集数据采集、监测预警、智能决策、设备控制、远程管理、效益分析等功能于一体的智能化种植管理信息平台，为农业生产者提供便捷高效的智能化管理工具。该平台具有良好的可扩展性，可推广应用于其他农业场景。

5.**示范基地的显著应用效果：**通过在示范基地的应用示范，预期实现以下效果：与传统种植模式相比，智能化种植处理组在水资源利用效率上提高15%-25%，肥料利用率提高10%-20%，农药使用量减少20%-30%，劳动力投入减少30%-40%，主要特色农产品产量稳定提升5%-15%，农产品品质（如营养成分、外观等级）得到改善，生产成本降低10%-15%，综合效益显著提高。示范基地将成为展示甘肃省特色农业智能化转型成果的重要窗口和推广基地。

6.**有效的技术推广策略与建议：**形成一套符合甘肃省实际情况的智能化种植技术推广策略，包括针对不同区域、不同规模、不同类型主体的差异化推广方案，以及政策扶持、资金投入、人才培养、产业链协同等方面的具体建议，为政府部门制定相关政策提供参考，加速技术的推广应用进程。

7.**人才培养与团队建设：**通过项目实施，培养一批既懂农业又懂信息技术的复合型人才，提升研究团队在智能化农业领域的研发和应用能力。为甘肃省智能化农业发展储备人才力量。

综上所述，本项目预期成果不仅包括高水平的理论研究和创新的技术体系，更重要的是能够产生显著的实际应用价值，为推动甘肃省特色农业产业高质量发展、实现农业现代化、助力乡村振兴战略提供强有力的科技支撑。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目计划总执行周期为三年，分为七个阶段，具体时间规划及任务安排如下：

**第一阶段：项目准备与方案设计（第1-6个月）**

***任务分配：**研究团队组建与分工；深入甘肃省内3-4个典型特色作物产区进行实地调研，收集第一手资料；完成国内外文献综述和现有技术调研报告；细化研究目标和技术路线，完成详细的项目实施方案；初步选型传感器、通信设备和部分智能化装备；搭建基础研究平台。

***进度安排：**第1-2个月：团队组建，明确分工，完成初步调研方案设计；第3-4个月：完成实地调研，收集数据，撰写调研报告；第5-6个月：完成文献综述，细化技术路线，制定详细实施方案，完成项目申报书最终修订，初步设备选型，搭建基础软件平台框架。

**第二阶段：基础平台构建与模型初步研发（第7-18个月）**

***任务分配：**完成示范基地内传感器网络部署与调试；开发数据采集与传输软件；搭建农业大数据管理平台；收集整理特色作物生长、环境、管理数据；开展数据预处理和特征工程研究；初步构建精准水肥管理、病虫害预警等模型框架。

***进度安排：**第7-9个月：完成示范基地传感器网络部署，传感器标定与数据采集测试；开发数据采集传输软件V1.0；搭建大数据平台基础架构；第10-12个月：完成数据预处理模块开发，特征工程研究；第13-15个月：利用历史数据初步训练水肥管理、病虫害预警模型，进行模型选型与初步优化；第16-18个月：完成基础平台联调测试，模型初步验证，撰写中期报告。

**第三阶段：智能化装备研制与系统集成（第19-30个月）**

***任务分配：**根据示范基地需求，设计或集成改良智能化灌溉、变量作业等设备；开发设备控制软件；研究设备与上位机、传感器网络、决策支持系统的通信协议与接口；开发集成平台软件，实现数据、模型、设备的初步集成。

***进度安排：**第19-21个月：完成智能化装备设计方案，进行设备选型或部件研制；第22-24个月：开发设备控制软件V1.0；研究并制定系统集成技术方案；第25-27个月：完成设备硬件安装与调试；第28-30个月：完成系统集成开发，进行初步联调，撰写阶段性成果报告。

**第四阶段：示范基地建设与集成应用（第31-42个月）**

***任务分配：**完成示范基地建设，包括基础设施完善和设备安装；制定示范基地管理方案和试验计划；在示范期内，按照智能化种植技术体系进行管理，同时设置传统管理对照组；实时采集试验数据，进行田间观测和记录。

***进度安排：**第31-33个月：完成示范基地场地准备和基础设施施工；第34-36个月：完成所有智能化设备安装与调试；第37-42个月：启动示范基地示范应用，执行试验计划，实时采集数据，进行初步数据分析和效果观察。

**第五阶段：效果评估与优化（第43-48个月）**

***任务分配：**对比分析智能化种植处理组和传统对照组在资源利用、生产成本、农产品产量与品质、环境影响等方面的数据；利用分析结果对智能决策模型进行进一步验证和优化；根据示范基地运行情况和评估结果，对智能化种植系统进行调试和改进。

***进度安排：**第43-45个月：完成所有试验数据整理与统计分析；第46-47个月：完成模型优化与系统集成改进；第48个月：完成效果评估报告初稿。

**第六阶段：总结与推广（第49-54个月）**

***任务分配：**系统总结研究findings，包括理论成果、技术成果和实践经验；分析研究成效与不足；提炼形成甘肃省特色农业智能化种植技术规程或指南；研究制定技术推广应用的具体策略与建议；撰写研究报告，准备结题材料；开展成果宣传与推广活动。

***进度安排：**第49-50个月：完成研究总结报告初稿，制定推广策略草案；第51-52个月：完成技术规程或指南草案，开展专家咨询；第53-54个月：完成项目结题报告，整理成果材料，制定推广计划，开展初步的成果宣传与推广活动。

**第七阶段：项目验收与后续推广（第55个月及以后）**

***任务分配：**完成项目结题验收材料提交与答辩准备；根据反馈意见修改完善项目成果；持续开展技术培训与示范推广；建立长期运行的技术支持体系。

***进度安排：**第55个月：完成结题验收；后续根据推广计划持续开展培训和示范，建立长效机制。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，拟采取相应的管理措施：

**技术风险：**智能化技术集成度不高，模型精度不足，设备可靠性差。

**应对策略：**加强技术攻关，开展多学科交叉研究；建立严格的模型验证与优化机制，采用多种算法对比与集成；选择成熟可靠的技术方案，进行充分的设备测试与现场验证；加强与设备供应商的技术合作，建立设备故障预警与快速响应机制。

**实施风险：**基地建设进度滞后，试验数据收集不完整，推广应用受阻。

**应对策略：**制定详细的项目实施计划，明确各阶段任务和时间节点；建立有效的监督机制，定期检查项目进展；采用多元化数据采集手段，确保数据完整性与准确性；加强政策研究，探索灵活的推广模式，提供技术培训与示范带动，建立利益联结机制。

**资源风险：**经费投入不足，人力资源调配不当。

**应对策略：**优化预算编制，积极争取多方资金支持；建立合理的团队管理与激励机制，确保核心成员稳定；探索产学研合作模式，整合外部资源。

**环境风险：**甘肃省特殊环境对设备稳定性和数据准确性提出高要求。

**应对策略：**选择耐候性强的传感器和设备；加强环境适应性测试与评估；建立环境监测与预警机制；研发环境补偿技术，如防风沙设计、温湿度调节等。

十.项目团队

（1）团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自甘肃省农业科学院、高等院校及部分龙头企业的高水平研究力量构成，团队成员在农业信息学、智能农业、特色作物栽培、农业工程、数据科学等领域具有丰富的理论研究和实践经验，能够满足项目实施需求。团队核心成员包括：

**首席科学家：**王教授，农业信息学博士，长期从事智慧农业系统研究，主持完成国家级科研项目5项，发表高水平论文20余篇，拥有多项发明专利。

**技术负责人：**李博士，农业自动化专业，在传感器网络、智能决策系统研发方面有深厚积累，曾参与多个智能化农业示范项目，擅长将物联网技术与农业生产实际相结合。

**作物专家：**张研究员，甘肃省特色作物栽培学专家，对高原夏菜、酿酒葡萄、中药材等产业有深入研究和丰富的田间实践经验，擅长作物生理生态调控与品种改良。

**数据科学家：**陈工程师，机器学习与大数据分析专家，擅长农业数据挖掘与模型构建，曾开发多个基于数据驱动的精准农业决策系统。

**系统集成工程师：**刘工，农业机械化专业，在智能化农业装备研发与系统集成方面具有丰富经验，精通农业自动化控制系统设计与应用。

**项目管理人员：**赵高工，农业技术推广专家，熟悉甘肃省农业发展现状与政策，在农业科技成果转化与推广应用方面有突出成绩，擅长项目管理与团队协调。

团队成员均具有博士学位，拥有多年的科研经历和项目经验，具备较强的创新能力和团队协作精神。首席科学家在团队中负责整体技术方向把握和关键问题的解决，技术负责人侧重智能化监测与决策系统研发，作物专家负责特色作物模型构建与种植模式优化，数据科学家负责数据分析与模型训练，系统集成工程师负责硬件设备开发与系统集成，项目管理人员负责项目协调与成果推广。团队成员长期扎根甘肃省农业科研一线，对当地自然条件、产业特点和