近年來，數(shù)字農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢(shì)顯而易見，我國也在農(nóng)業(yè)數(shù)字化建設(shè)中取得了明顯成效，如設(shè)施裝備條件明顯得到改善，各類傳感器、遙感衛(wèi)星的研發(fā)應(yīng)用；政策支持體系得到初步建立等。然而農(nóng)業(yè)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)過程中也面臨諸多亟須解決的問題，比如天空地一體化數(shù)據(jù)獲取能力較弱，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)尚不完善等。制約數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素有很多，筆者從技術(shù)推廣角度、農(nóng)作物遙感制圖角度、低空無人機(jī)遙感角度以及農(nóng)業(yè)模型角度，淺談我國農(nóng)業(yè)數(shù)字化面臨的挑戰(zhàn)。

全球糧食安全是21世紀(jì)全世界面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一，農(nóng)業(yè)糧食與食物體系盡快轉(zhuǎn)型是應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)的重要舉措。當(dāng)前數(shù)字技術(shù)的普遍性、便攜性和移動(dòng)性正在改變著農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)，這意味著數(shù)字化是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的一條重要路徑。在世界范圍內(nèi)，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域且發(fā)展迅速，發(fā)達(dá)國家在數(shù)字農(nóng)業(yè)上進(jìn)行了大量投資，將數(shù)字農(nóng)業(yè)作為戰(zhàn)略重點(diǎn)和優(yōu)先發(fā)展方向。糧農(nóng)組織也制定了電子農(nóng)業(yè)戰(zhàn)略指南并開發(fā)多種應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫和平臺(tái)，旨在為世界各國農(nóng)業(yè)數(shù)字化提供服務(wù)支持。在我國，政府高度重視農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題，自2015年開始規(guī)劃數(shù)字農(nóng)業(yè)的實(shí)施方案，2020年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019—2025年）》，計(jì)劃到2025年健全農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)采集體系、天空地一體化觀測網(wǎng)絡(luò)，基本建成農(nóng)業(yè)農(nóng)村云平臺(tái)等。

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)在生產(chǎn)實(shí)踐中應(yīng)用還很低

目前，雖然我國可落地應(yīng)用的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展迅速，但在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中推廣應(yīng)用的比例還很低。除了技術(shù)本身以及技術(shù)應(yīng)用條件等客觀原因外，生產(chǎn)經(jīng)營主體在技術(shù)采用過程中所面臨的知識(shí)約束也不容忽視。先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)能否轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力，取決于其是否為農(nóng)戶所采用。農(nóng)戶采用一項(xiàng)新技術(shù)，首先需要對(duì)該技術(shù)形成一定的認(rèn)知，理解其是如何發(fā)揮作用的。在采用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)時(shí)，農(nóng)戶形成認(rèn)知和正確理解的難度很高，需要克服巨大的知識(shí)門檻。

相較于傳統(tǒng)技術(shù)，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：前沿科技和交叉學(xué)科知識(shí)的含量高，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、遙感等技術(shù)為支撐，數(shù)字、計(jì)算、空間等科學(xué)知識(shí)等與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)科學(xué)、氣象環(huán)境、經(jīng)管等知識(shí)的結(jié)合構(gòu)成其基本原理；以抽象無形的數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，數(shù)據(jù)是數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)生智能的基礎(chǔ)，為機(jī)械設(shè)備提供不易直觀理解的“智慧”功能；軟件和硬件結(jié)合使用，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)一般通過人機(jī)交互界面軟件（如手機(jī)App）來操作硬件，數(shù)據(jù)和算法通過軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備的精準(zhǔn)化、自動(dòng)化控制。這些特征無論對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的用戶還是推廣人員，都帶來了知識(shí)上的挑戰(zhàn)。

為了幫助經(jīng)營主體克服知識(shí)約束，可以利用數(shù)字化技術(shù)開展農(nóng)技推廣。傳統(tǒng)的農(nóng)技推廣方式難以有效幫助農(nóng)戶降低采用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的知識(shí)門檻，而視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）等新興可視化和傳播工具能夠作為有力的工具。具體而言，通過這些工具將農(nóng)戶使用一項(xiàng)新技術(shù)的實(shí)景過程、新技術(shù)的基本原理等內(nèi)容，按照操作環(huán)節(jié)或知識(shí)點(diǎn)制作成（系列）短視頻，通過在農(nóng)戶所在的互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)上分享這些短視頻來實(shí)現(xiàn)知識(shí)和新技術(shù)在生產(chǎn)經(jīng)營主體中的傳播。這種方式使得知識(shí)的呈現(xiàn)形式有吸引力，能夠激發(fā)農(nóng)戶學(xué)習(xí)和模仿；內(nèi)容生動(dòng)直觀和本地化，易于農(nóng)戶理解和接受；傳播和交流成本低，受眾面廣。除了在政府的農(nóng)技推廣中采用這些先進(jìn)的方式外，還可以賦予涉農(nóng)科研人員一定的農(nóng)技推廣職責(zé)，鼓勵(lì)其發(fā)揮自身科技優(yōu)勢(shì)，探索和實(shí)施先進(jìn)的農(nóng)技推廣手段。

農(nóng)作物遙感制圖仍處于起步階段

農(nóng)作物種植面積和空間分布信息是農(nóng)作物長勢(shì)監(jiān)測、產(chǎn)量估算和水資源管理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也是農(nóng)作物結(jié)構(gòu)調(diào)整和布局優(yōu)化的主要依據(jù)。遙感技術(shù)因其高時(shí)效、大范圍和低成本的優(yōu)點(diǎn)，迅速成為了農(nóng)作物種植面積和空間分布信息獲取的主要手段。

美國、歐盟等發(fā)達(dá)國家和地區(qū)已經(jīng)完成“農(nóng)作物一張圖”研制，并實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)化運(yùn)行。例如，美國農(nóng)業(yè)部的農(nóng)情遙感監(jiān)測系統(tǒng)已在2012年實(shí)現(xiàn)了全美30米空間分辨率農(nóng)作物分布圖的快速生產(chǎn)和定期更新，覆蓋的農(nóng)作物類型達(dá)121種。然而，受農(nóng)業(yè)地理景觀破碎、種植結(jié)構(gòu)復(fù)雜、人為活動(dòng)干擾強(qiáng)等多問題交織影響，我國基于遙感技術(shù)的“農(nóng)作物一張圖”研制仍處于起步探索階段，尚缺乏精度高、現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)、時(shí)空連續(xù)的農(nóng)作物空間分布數(shù)據(jù)產(chǎn)品。這導(dǎo)致以作物分布圖為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的農(nóng)作物估產(chǎn)、農(nóng)作物結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)業(yè)水資源管理等一系列研究和政策的發(fā)展受到阻礙。

隨著衛(wèi)星平臺(tái)和遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，不同空間分辨率、不同光譜分辨率、不同時(shí)間觀測頻率的數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展。一方面，面對(duì)如此多的遙感數(shù)據(jù)平臺(tái)，如何針對(duì)研究區(qū)域特點(diǎn)和制圖目標(biāo)，選取合適的多源遙感數(shù)據(jù)，研究適用于多源遙感數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理和數(shù)據(jù)挖掘方法，是目前農(nóng)作物制圖的重要環(huán)節(jié)。另一方面，如何結(jié)合線上和線下的農(nóng)作物樣本數(shù)據(jù)獲取方式，拓展農(nóng)作物樣本的數(shù)量和類型，也是目前大區(qū)域農(nóng)作物制圖的重要發(fā)展方向。

低空無人機(jī)遙感尚未得到充分利用

低空無人機(jī)遙感作為一項(xiàng)對(duì)地觀測的新興技術(shù)，由于機(jī)動(dòng)靈活、易于部署而被行業(yè)快速接納和應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無人機(jī)遙感逐步展現(xiàn)出巨大潛力，在作物長勢(shì)監(jiān)測方面可以得到與傳統(tǒng)人工調(diào)查相近的結(jié)果精度，但效率卻提升巨大，同時(shí)也可以獲得傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感平臺(tái)中許多無法直接獲得的作物長勢(shì)特征，比如株高、生物量等。其對(duì)工作環(huán)境的適應(yīng)性較好，數(shù)據(jù)采集可以按照實(shí)際需要來執(zhí)行，容易獲取理想的時(shí)序觀測數(shù)據(jù)，突破了傳統(tǒng)調(diào)查和衛(wèi)星遙感調(diào)查模式的局限。

雖然，目前低空無人機(jī)遙感在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息獲取過程的高效性被廣泛接受，但其所具備高通量、高頻次、高精度的特點(diǎn)并沒有得到認(rèn)識(shí)和充分利用。未來如果將這些優(yōu)點(diǎn)用在作物生長模型優(yōu)化，高通量作物表型獲取輔助育種，天空地一體化觀測等方面，勢(shì)必對(duì)這些領(lǐng)域產(chǎn)生極大的推動(dòng)作用。

農(nóng)業(yè)模型在落地上遭遇瓶頸

農(nóng)業(yè)模型涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，旨在定量化描述農(nóng)業(yè)系統(tǒng)內(nèi)外部要素間的相互關(guān)系。農(nóng)業(yè)模型的研究尺度涵蓋了從細(xì)胞、器官、個(gè)體、群體、區(qū)域到全球等不同層次，可為智慧農(nóng)業(yè)中的信息感知、信息傳輸、決策支持提供有力的科學(xué)工具。農(nóng)業(yè)模型從20世紀(jì)60年代發(fā)展至今，已經(jīng)形成了一系列的模型產(chǎn)品。

隨著傳感器設(shè)備開發(fā)以及人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)獲取和分析已經(jīng)具備了相應(yīng)的技術(shù)儲(chǔ)備。目前，智慧農(nóng)業(yè)研究成果主要集中在傳感器的開發(fā)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可視化等方面，在智能決策上的應(yīng)用比較缺乏。農(nóng)業(yè)模型在落地上遭遇瓶頸，主要體現(xiàn)在研究力量不足、實(shí)踐積累不足、缺乏農(nóng)業(yè)綜合模型、推廣力度不夠等方面。

針對(duì)以上農(nóng)業(yè)模型落地困難的原因，可以從以下兩方面采取應(yīng)對(duì)措施：一是設(shè)置農(nóng)業(yè)模型相關(guān)專業(yè)。例如在智慧農(nóng)業(yè)專業(yè)中系統(tǒng)地進(jìn)行農(nóng)業(yè)模型（包含植物、土壤、氣象、植物保護(hù)等專業(yè)背景知識(shí)、遙感等監(jiān)測技術(shù)、機(jī)械化田間管理技術(shù)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)管理等學(xué)科）的學(xué)習(xí)，同時(shí)學(xué)習(xí)作物生產(chǎn)實(shí)踐，并在作物生產(chǎn)中實(shí)踐農(nóng)業(yè)模型，全口徑培養(yǎng)專業(yè)的儲(chǔ)備型人才。二是與政府、公司等機(jī)構(gòu)共同建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐基地。一方面借助機(jī)構(gòu)的力量，讓學(xué)生可以了解實(shí)際生產(chǎn)需求，另一方面，通過構(gòu)建應(yīng)用場景，讓學(xué)生和社會(huì)實(shí)際了解農(nóng)業(yè)模型，為模型的多學(xué)科融合以及推廣奠定基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的水肥管理優(yōu)化關(guān)乎著作物生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)，是農(nóng)業(yè)模型發(fā)展和應(yīng)用很好的突破口，同時(shí)也是能夠?qū)⒆匀缓徒?jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展融合體現(xiàn)的研究對(duì)象。（編輯 李闖）

免責(zé)聲明：凡本網(wǎng)注明“來源：XXX(非中國食品新聞網(wǎng))”的作品，均轉(zhuǎn)自其他媒體，轉(zhuǎn)載的目的在于傳遞更多的信息，僅供網(wǎng)友學(xué)習(xí)參考使用，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)。著作權(quán)及版權(quán)歸原作者所有，轉(zhuǎn)載無意侵犯版權(quán)，如有內(nèi)容、版權(quán)和其他相關(guān)問題，請(qǐng)速與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將盡快處理。