蔬菜種植環節中優化智能農業技術廣泛應用和發展研究

隨著科學技術的不斷發展，智能農業技術在蔬菜種植中得到了廣泛應用。本文主要探討了智能農業技術在蔬菜育苗、栽培管理以及采收儲運等環節中的應用。通過對智能溫室環境控制技術、智能灌溉施肥技術、智能監測預警技術、智能田間管理技術、蔬菜采收成熟度預判技術、智能分級包裝技術以及智能倉儲運輸技術等方面的分析，闡述了智能農業技術在提高蔬菜產量和質量、節約資源、降低勞動強度等方面的積極作用，對于推動蔬菜產業的現代化發展具有重要意義。

近年來，我國蔬菜產業發展迅速，蔬菜產業在農業發展中占據重要地位，是我國農業經濟的重要組成部分。然而，傳統的蔬菜生產方式存在著勞動強度大、資源利用率低、產品質量不穩定等問題，嚴重制約了蔬菜產業的可持續發展。為了解決這些問題，智能農業技術應運而生，并在蔬菜種植中得到了廣泛應用。智能農業技術通過應用現代信息技術和自動化技術，實現了蔬菜生產過程的精準化、自動化和智能化管理，有效提高了蔬菜產量和質量，節約了資源，降低了勞動強度，對于推動蔬菜產業的現代化發展意義重大。

一、智能農業技術在蔬菜育苗環節的應用

1、智能溫室環境控制技術

①溫濕度智能調控系統

溫濕度是影響蔬菜育苗質量的重要因素。傳統溫室環境調控主要依靠人工操作，存在反應遲緩、控制不精準等問題。針對這些問題，溫濕度智能調控系統得到應用。該系統通過在溫室內部安裝多個高精度溫濕度傳感器，實時采集不同區域的溫濕度數據，并將數據傳輸至智能控制中心。控制中心內置蔬菜生長模型和環境控制算法，可根據不同蔬菜的生長需求，計算出最優的溫濕度控制策略，精準調節溫室內部的熱源設備和通風設備，如地埋管、風機等，使溫室內部溫濕度始終保持在最佳范圍內。例如，番茄育苗適宜的溫度范圍為20～28℃，濕度范圍為50%～70%，通過這個調控系統，能使溫室內的溫濕度保持在這個適宜的范圍內，確保幼苗健康成長。此外，該系統還具有遠程監控和預警功能，可通過互聯網實時查看溫室環境狀態，并在極端天氣條件下提前預警，保障蔬菜幼苗安全。溫濕度智能調控系統的應用，有效改善了蔬菜幼苗生長環境，提高了育苗質量和成活率，實踐表明其可使番茄幼苗成活率提高15%以上，為蔬菜規范化、科學化育苗提供了先進的技術手段。

②光照智能調控系統

光照也是影響蔬菜苗期生長發育的重要因素。傳統溫室大多利用自然光照，易受到外界天氣變化的影響，較難滿足冬季和早春等季節蔬菜苗期對光照的需求。采用光照智能調控系統能較好地解決溫室光照問題。該系統由LED補光燈、光量傳感器和智能控制中心等組成。其中，LED補光燈采用高效節能的LED光源，可發出不同波長的光線，滿足蔬菜苗期生長發育所需的光照條件。例如，黃瓜幼苗生長需要每天10～12小時，光合有效輻射350～450μmol/m2·s的光照條件。光量傳感器用于實時監測溫室內部的光照強度，并將數據傳輸至控制中心。控制中心根據植物生理學模型和蔬菜生長需求，自動優化補光策略，調節LED補光燈的補光時間和強度，確保蔬菜苗期獲得充足、均勻的光照。此外，該系統還可以通過調節不同波段光線的比例，如增加紅光比例，誘導蔬菜苗期形態建成，促進分枝和開花坐果等。例如，在黃瓜育苗中應用光照智能調控系統后，幼苗生長周期比常規縮短5天，干物質積累量提高20%。光照智能調控系統的應用，不僅提高了蔬菜幼苗的生長速度和質量，也大大降低了人工管理成本，為現代化育苗產業提供了新的解決方案。

2、智能灌溉施肥技術

①基于土壤水分傳感器的智能灌溉系統

蔬菜幼苗期需要適宜的水分供應，傳統人工灌溉存在著勞動強度大、灌溉不均勻等問題。為了解決這些問題，基于土壤水分傳感器的智能灌溉系統被開發和應用。該系統通過在苗床內布設多個土壤水分傳感器，實時采集苗床各區域的土壤水分數據，并將數據傳輸到控制中心。控制中心根據預先設定的土壤水分閾值以及蔬菜需水特性，利用智能算法分析計算出最佳灌溉時間和灌水量，并自動控制灌溉系統進行精準灌溉。當傳感器檢測到某一區域土壤水分低于設定閾值時，控制中心會立即啟動對應區域的滴灌或噴灌裝置，對該區域進行補水灌溉，直到土壤水分達到最佳范圍。同時，系統還可以根據苗期蔬菜的生長狀況，動態調整土壤水分閾值和灌溉策略，保證蔬菜苗床土壤水分始終處于最佳狀態。與傳統人工灌溉相比，該系統可以實現精準灌溉，有效減少水資源的浪費，并顯著降低人工勞動強度，提高蔬菜幼苗的成活率和壯苗指數。

②營養液智能配置與施肥系統

營養液智能配置與施肥系統是根據蔬菜生長的不同階段和營養需求，利用智能算法優化配方，自動配置營養液。系統主要由營養液配置裝置、智能施肥裝置和監控平臺等組成。營養液配置裝置包括多個儲液罐和混合罐，分別儲存和混合不同營養元素的母液。智能施肥裝置則通過管道將配置好的營養液精確輸送到苗床的各個區域。同時，監控平臺實時監測苗床的EC值、pH值等指標，根據監測數據動態調整營養液配方和施肥量，確保蔬菜苗期獲得較好的營養供應。與人工施肥相比，該系統可以精準補充蔬菜苗期生長所需的各種營養元素，促進幼苗根系發達、莖粗葉壯，提高苗期的抗逆性和成活率。

二、智能農業技術在蔬菜栽培管理環節的應用

1、智能監測預警技術

①病蟲害智能監測預警系統

病蟲害是影響蔬菜生長和產量的重要因素。傳統病蟲害監測主要依靠人工巡查，存在監測不及時、預警不準確等問題。為解決這些問題，在蔬菜種植過程中運用了病蟲害智能監測預警系統。該系統通過在蔬菜栽培大棚內安裝高清視頻監控設備和智能誘捕器，對蔬菜生長過程進行全天候實時監控。例如，對辣椒的病蟲害監測，系統可識別0.5mm以上的害蟲和直徑1cm以上的病斑。監控畫面會實時傳輸到數據分析中心，利用計算機視覺和深度學習算法，對畫面進行智能分析，準確識別各類病蟲害特征。一旦監測到病蟲害，系統會立即自動預警，并根據病蟲害類型、發生部位和嚴重程度，智能生成最佳防治方案。同時，系統還可以追蹤病蟲害發展動態，預測其潛在危害，提供精準、及時的決策支持。例如，在辣椒種植中應用該系統后，病蟲害防治及時率達90%以上。與傳統方法相比，該系統實現了病蟲害早發現、早防治，有效減輕病蟲害危害，提高了蔬菜產量和質量。

②氣象災害智能監測預警系統

氣象災害，如低溫、暴雨、大風等會對蔬菜生長造成嚴重影響。傳統氣象災害預防主要依靠天氣預報，存在預報不精準、預防不及時等問題。氣象災害智能監測預警系統的出現有效解決了這些問題。該系統通過在蔬菜種植基地周邊安裝自動小型氣象站，對溫度、濕度、風速、降雨量等關鍵氣象要素進行實時監測，并將數據實時傳輸到云平臺。例如，在茄子種植基地安裝的自動氣象站，可監測-30℃～70℃溫度，0～100m/s風速，0～1000mm降雨量。云平臺利用大數據分析，結合天氣預報數據，對未來一段時間內的氣象災害進行智能預測預警。當預測到各類氣象災害時，系統會自動向種植戶發送預警信息，并根據災害類型和危害程度，智能推送防災減災措施，如大棚加固、排水防澇、調整灌溉策略等。該系統可提前3天預警災害性天氣，使茄子等蔬菜種植基地有充足時間采取防范措施，災害損失率降低80%以上。

2、智能田間管理技術

①蔬菜生長監測與診斷系統

蔬菜生長受環境、管理等多種因素的綜合影響，生長過程往往存在多種生理障礙和異常情況，難以通過人工監測及時發現和診斷。蔬菜生長監測與診斷系統應運而生，成為智慧農業在蔬菜種植中的又一利器。該系統由兩部分組成：一是蔬菜生長狀態的快速無損檢測設備，包括冠層影像儀、葉綠素熒光儀、植株活體電信號檢測儀等，可實時采集蔬菜冠層結構參數、植株水分和養分狀況等關鍵生長數據；二是配套的數據分析與診斷模型，綜合環境監測數據、田間管理記錄等，利用智能算法和專家知識庫，對蔬菜生長過程進行評估，及時發現骨干葉片衰老、礦質元素缺乏、病蟲害早期侵染等各種典型問題，并給出改進措施。例如，通過分析番茄冠層影像數據，診斷出植株徒長，系統就會自動推送調整溫度和光照強度的建議。該系統實現了蔬菜生長的全程監測和精準診斷，使得生長問題早發現、早處理，有助于蔬菜產量品質的提升。基于物聯網、大數據分析等技術的蔬菜生長監測與診斷系統操作簡便、分析高效，是實現蔬菜生產數字化智能化管理的重要工具，具有廣闊的應用前景。

②農事活動智能管理系統

蔬菜種植過程中的整地、播種、定植、修剪、采收等各項農事活動直接影響產量和品質，傳統農事管理主要依靠人工經驗，難以實現標準化和規范化。農事活動智能管理系統的出現很好地解決了這一難題。該系統基于物聯網和移動互聯技術，將各類傳感器、移動終端、控制設備等與大棚場景進行深度融合，形成農事活動的數字化平臺。農事活動的計劃安排和小區劃分均在系統平臺完成，可根據種植規模、地塊特點、勞動力情況等因素，對耕整、播種、施肥、采收等關鍵農事活動制定精細化、差異化的作業方案。方案下達后，由系統智能調度控制設備和引導作業人員開展作業。同時，基于大數據分析，系統可以智能預測種植過程的農事活動需求，提前制定農資采購計劃和人力資源配置方案。此外，系統還內置農事活動質量評價體系，可對每個作業小區、每個作業環節進行在線質量監測和評估，發現問題及時預警改進，實現農事作業全流程的智能化管控。農事活動智能管理系統集成了業務管理、生產調度、質量控制等多種功能，大幅提升了蔬菜種植管理的精細化、標準化和智能化水平。

三、智能農業技術在蔬菜采收貯運環節的應用

1、蔬菜采收成熟度預判技術

蔬菜采收是一項對時效性和經驗要求都很高的工作。傳統采收作業主要依靠種植戶的經驗和感官，判斷蔬菜成熟度和采收時機，存在隨意性大、標準不一的問題，導致采收蔬菜品質參差不齊。為了解決這一難題，蔬菜采收成熟度預判技術可以較好地解決這些問題。該技術以數字圖像分析為基礎，通過便攜式拍照設備搜集蔬菜外觀圖像，利用圖像處理算法定量分析蔬菜的色澤、形狀、大小等關鍵成熟度指標，并與標準采收參數進行比對，準確預判每一批蔬菜的成熟度和最佳采收期。種植戶使用專用APP，隨時隨地上傳蔬菜照片，便可獲得科學、及時的采收決策建議。種植戶根據系統預判結果，可以優化采收時機和順序，既不會過早采收影響品質，也不會錯過蔬菜最佳品相期，有助于提高蔬菜的商品性和價值。蔬菜采收成熟度預判技術簡便易用，成本低廉，非常適合在縣域蔬菜種植中推廣應用。目前，已有部分專業合作社和種植大戶引進該技術，取得了良好的應用效果，蔬菜品質和商品性得到明顯提升。

2、智能分級包裝技術

蔬菜采收后需要進行分級和包裝，以提高其商品價值和延長貨架期。傳統的分級包裝作業主要依靠人工完成，存在效率低下、標準不一致等問題，已經無法滿足現代蔬菜供應鏈的需求。智能分級包裝技術的出現很好地解決了上述難題。該技術以機器視覺為核心，通過高速攝像頭和圖像處理算法，對蔬菜的大小、形狀、色澤等外觀特征進行快速、準確的檢測和評估。系統根據預設的分級標準，自動將蔬菜按不同級別分揀，再利用自動化包裝設備，如自動裝袋機、封口機、貼標機等，對分級后的蔬菜進行標準化包裝。與人工分揀包裝相比，智能分級包裝技術可以大大提高作業效率，每小時可處理數噸蔬菜。同時，系統采用標準化的分級算法和包裝流程，確保分級結果客觀、準確，包裝質量穩定、一致，極大提升了蔬菜的商品性和品牌形象。此外，系統生成的蔬菜分級數據可用于大數據分析，為優化蔬菜種植、改進品種選育、調整市場策略等提供數據支撐。智能分級包裝技術的應用提高了蔬菜流通效率，延長了貨架期，對促進蔬菜產業提質增效、推動農業供給側結構性改革具有重要意義。

3、智能倉儲運輸技術

蔬菜采收后極易腐爛變質，需要盡快入庫冷藏并在運輸過程中保持恒溫，以最大限度延長保鮮期、減少損耗。傳統的倉儲運輸環節管理粗放，技術手段落后，難以滿足生鮮蔬菜運輸的高標準、嚴要求。智能倉儲運輸技術通過物聯網、大數據和人工智能等現代信息技術的綜合應用，實現了蔬菜倉儲運輸的全程監控和智能化管理。該技術利用無線溫濕度傳感器，對倉儲和運輸環境進行實時監測，通過智能控制系統分析處理監測數據，自動調節庫內和車廂內的溫濕度，使其始終保持在最佳儲藏條件下。以白菜為例，利用該技術將白菜冷藏溫度控制在0～4℃，相對濕度維持在90%～95%，可將白菜貨架期從20天延長至60天以上。同時，系統配備射頻識別設備，對每一批蔬菜進行唯一標識，實現倉儲和運輸全程的可視化追蹤管理。管理人員可通過移動終端實時掌握蔬菜的入庫時間、存放位置、保質期、運輸路徑等關鍵信息，并根據系統優化算法合理調度存貨和車輛，倉儲利用率和運輸配載率可提高15%以上。一旦發現異常情況，系統會立即預警，便于及時采取應對措施，最大限度減少損失。

總之，智能農業技術在蔬菜種植中的應用取得了顯著成效，較大地提升了蔬菜產業現代化水平。隨著物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的快速發展和廣泛應用，未來智慧農業必將迎來更加廣闊的發展空間。在“智慧農業+現代種業”的發展模式下，蔬菜產業將向數字化、網絡化、智能化縱深發展，實現產前、產中、產后全鏈條智慧化升級，促進種植、加工、銷售等環節融合創新，催生出更多智慧農場、數字農業等新業態、新模式，為建設農業現代化強國提供有力支撐。

（作者單位：237300安徽省六安市金寨縣農業技術推廣服務中心）