種植是茶葉產業(yè)鏈中的關鍵環(huán)節(jié)，為高品質茶葉提供了保障，但是種植成本占據(jù)了目前茶葉生產成本的主要份額。復雜的種植條件與勞動力不足使茶葉種植成本不斷提升，種植環(huán)節(jié)的智能化是茶葉生產從傳統(tǒng)模式向現(xiàn)代模式轉變的必由之路。
一、茶樹種植智能化框架
種植智能化是一套依托于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術支撐的綜合管理系統(tǒng)，包含了農情監(jiān)測、優(yōu)化決策、設備調度的自動化。
1. 監(jiān)測感知層
監(jiān)測感知層是智能化系統(tǒng)的“眼睛”和“耳朵”，也是智能化系統(tǒng)信息處理的基礎。感知層依賴載具平臺上的各類傳感器，實時獲取茶樹周邊環(huán)境、茶樹自身的各類信息，如溫濕度、輻射、茶樹養(yǎng)分等數(shù)據(jù)信息的采集。智能化系統(tǒng)對感知層要求是信息獲取的原位、實時、精準、快速、智能，因此數(shù)據(jù)相對于傳統(tǒng)觀測必然需要海量儲存。
2. 傳輸存儲層
傳輸存儲層是智能化系統(tǒng)的“神經(jīng)”與“倉庫”，監(jiān)測感知層搜集的海量信息數(shù)據(jù)通過傳輸存儲層匯集到數(shù)據(jù)倉庫，為后續(xù)的數(shù)據(jù)計算提供源源不斷的“養(yǎng)分”。傳輸過程主要依賴各類數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議與設備對數(shù)據(jù)進行高效傳輸，盡可能減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，同時還需要實現(xiàn)不同設備的組網(wǎng)與信息的兼容并行處理，而智能化系統(tǒng)中存儲主要體現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)的高效云存儲與交換，實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與提取的高兼容、低延時、低誤差。
3. 計算決策層
計算決策層是“大腦”，匯集的各類信息只有經(jīng)過計算決策層的復雜運算才能生成有應用價值的信息，反饋給用戶或者傳送給作業(yè)設備。在種植端，計算決策層主要是對農情信息的智能化處理，設備的路徑規(guī)劃、決策控制，實現(xiàn)作物生長態(tài)勢的判斷，以及不同場景下的應對決策生成，比如茶樹脅迫狀態(tài)診斷、對應設備操作所需的參數(shù)等。計算決策層需要算力與算法共同實現(xiàn)，算力依托于計算芯片、內存，而算法是決策的核心。
4. 應用服務層
應用服務層是“手腳”，將計算決策層得出的信息、參數(shù)，反饋到對應的終端，如顯示器、機械設備，實現(xiàn)決策結果的操作應用。由于設備種類多樣，參數(shù)需求復雜，因此應用反饋層要求數(shù)據(jù)信息的高度兼容、操作參數(shù)精準化。目前種植智能化管理的主要瓶頸在監(jiān)測感知層與計算決策層，在監(jiān)測感知層、計算決策層，技術及裝備均剛剛處于起步階段，距離產業(yè)化應用還有一段距離。而傳輸存儲層、應用服務層隨著近年來信息技術、互聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展，海量數(shù)據(jù)傳輸與存儲的技術難度不大，挑戰(zhàn)在于如何降低成本。
二、茶樹種植智能化管理研究現(xiàn)狀與問題
1. 農業(yè)傳感器
與茶樹種植相關的農業(yè)傳感器主要有環(huán)境傳感器、植物生理傳感器、智能設備傳感器3類。環(huán)境傳感器的主要作用是獲取茶樹賴以生存的土壤、大氣環(huán)境中的相關參數(shù)。生理傳感器用于獲取與茶樹生長態(tài)勢相關的參數(shù)。智能設備傳感器用于關鍵目標識別、相關設備的執(zhí)行效果監(jiān)測。總體上我國已經(jīng)開展了不少關于信息快速獲取及組網(wǎng)技術的研發(fā)，但目前茶園智慧管理中的傳感器仍采用通用型農業(yè)傳感器，專用傳感器較為缺乏。
2. 信息感知技術
(1)空間信息獲取
依托衛(wèi)星、無人機等遙感平臺，配合地理信息技術，可以實現(xiàn)茶樹種植區(qū)內關鍵信息的快速獲取。應用不同的遙感數(shù)據(jù)源的光譜特征和各種植被指數(shù)，結合不同的算法提取紋理特征實現(xiàn)對茶園的分類，以及茶樹生長過程及受害情況、茶園產量預測等。我國農業(yè)遙感衛(wèi)星傳感器以多光譜遙感為主，觀測要素缺乏、缺少光學與微波等協(xié)同觀測能力，遙感數(shù)據(jù)保障率和質量有待提高。
(2)茶樹生長態(tài)勢感知
植物生長信息可直接用于脅迫診斷、產量與品質預測，這些參數(shù)大多依賴傳統(tǒng)的理化分析方法，費時費力，而智能化管理系統(tǒng)所需的實時數(shù)據(jù)需要對作物生理參數(shù)進行快速、無損檢測。近年來在茶樹生長態(tài)勢感知方面開展了大量反演模型算法研究工作，如利用高光譜設備，對茶樹品種、茶樹葉面積指數(shù)、冠層葉片中葉綠素、氮、磷鉀含量進行反演算法等研究。
3. 智慧茶園系統(tǒng)實現(xiàn)
(1)茶園綜合管理系統(tǒng)
利用無線通信、傳感器檢測和數(shù)字圖像識別技術，自主設計和研制了一套茶園可視化農業(yè)氣象信息動態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)可實現(xiàn)茶園圖像信息、溫濕度、降水數(shù)據(jù)的一體化采集和綜合顯示的功能。
茶園可視化農業(yè)氣象信息動態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)結構原理圖
設計了基于低能耗廣域網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)云平臺的茶園監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實時采集茶園空氣溫濕度、土壤溫濕度等參數(shù)，通過服務器對獲取的茶園信息進行分析、存儲，并將數(shù)據(jù)同步到PC端和移動端，實現(xiàn)對茶園環(huán)境的遠程智能監(jiān)控。
茶園監(jiān)控系統(tǒng)總體結構圖
在茶園生境智慧管控技術研究方面，建立了茶園生境智慧管控技術，包含茶園土壤生態(tài)調控技術、茶園生態(tài)位配置與管控技術、茶園病蟲害監(jiān)測預警與生態(tài)防控技術、茶園生境環(huán)境信息自動化感知技術、茶園水分智慧管控技術以及茶園生境智慧管控專家服務系統(tǒng)等。從實際應用情況看，目前“智慧茶園”均止步在農情信息收集與信息匯總展示場景，管理決策仍然依賴于人，而智能決策算法缺失是“智慧茶園”的瓶頸問題。
茶園害蟲監(jiān)測預警平臺模型
(2)智能灌溉設備
茶園智能化灌溉系統(tǒng)發(fā)展有兩個方面，一是優(yōu)化灌溉系統(tǒng)的驅動結構，改進灌溉效果，研究設計了由可編程控制器和變頻器聯(lián)合控制的茶園變頻恒壓噴灌控制系統(tǒng)，可根據(jù)用水量的變化，在全流量范圍內利用變頻泵的連續(xù)調節(jié)和工頻泵的分級調節(jié)相結合，實現(xiàn)恒壓、節(jié)能，并對噴灌過程中的各種特征量進行實時、動態(tài)顯示，提高了茶園噴灌的自動化水平和管理水平。
恒壓噴灌系統(tǒng)控制原理
另一方面智能化灌溉是通過算法實現(xiàn)灌溉時機的精準選擇，設計基于無線傳感網(wǎng)絡的茶園智能化噴灌系統(tǒng)，可針對不同茶樹生長期對土壤、溫度、水分、鹽分等條件的需要，進行精準實時灌溉。
茶園智能化噴灌系統(tǒng)組成圖
(3)其他智能機械
在通用智能機械平臺方面，設計可定制化的通用農機遠程智能管理平臺。受制于茶園復雜地形、植被覆蓋、土壤類型差異，與茶樹種植相關的智能農機設備，如耕作機、施肥機、修剪機的智能化程度遠不及灌溉設備。此外，智能農機裝備領域未形成科學的標準化體系，導致該領域相關標準定位不清、標準間交叉重復、配套性差。發(fā)布實施的智能農機裝備地方標準、團體標準、企業(yè)標準質量參差不齊，裝備生產沒有統(tǒng)一規(guī)范、新產品研發(fā)無標可依、上下游產業(yè)無法配套銜接。
三、茶樹種植智能化管理研究展望
1. 先進傳感器研發(fā)
研究可靠的快速感知技術，研發(fā)高精度、可靠性強的農業(yè)專用傳感器，同時研究多傳感器的時空同步采集、高效組網(wǎng)傳輸、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理及實時在線解析等關鍵技術，用于大量不同參數(shù)的快速獲取。
2. 智能決策管理模型
目前“智慧茶園”系統(tǒng)的瓶頸之一是決策模型缺乏，形成了有數(shù)據(jù)無算法的困境，因此需要深化茶樹領域相關的農業(yè)模型研究，為茶園管理與作業(yè)過程的智能化決策提供依據(jù)。針對物聯(lián)網(wǎng)引入的海量數(shù)據(jù)，需要研發(fā)大數(shù)據(jù)驅動的知識共享與綜合輔助決策模型，通過知識和數(shù)據(jù)相結合的決策模型，將精準決策與智能算法進行有效關聯(lián)，進行預測評判，為生產作業(yè)提供智能化決策。
3. 智能茶園機械裝備
需要開展茶園機械裝備作業(yè)過程實時分析、智能化決策與控制前期研究，建立茶園農機智能化、精準化作業(yè)技術儲備。但由于茶樹種植相關的機械化程度仍然很低，除了研制自動化程度高的大型茶園機械外，還需要針對分布較廣的山地丘陵茶園，加強結構簡單、易于操作的輕小型機械的研發(fā)，提高我國茶樹種植的機械化水平。
本文節(jié)選自《中國茶葉》2022年第5期，P1-7，《茶樹種植智能化管理研究進展及展望》，作者：程俊杰，龍俐至，倪康，阮建云。
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