智慧农业典型案例 | 精准变量施肥技术应用模式(水稻)

一、基本情况

哈尔滨神州精英科技开发有限公司成立于2014年，专注智慧农业技术研发与推广。公司拥有软件著作权64项、发明专利4项、实用新型专利4项。2022年联合中国科学院沈阳应用生态研究所，集成无人机遥感、AI反演、水肥一体化等技术，研发出“空地协同精准变量施肥技术”，推动农业生产向数字化、精准化方向转型。

二、信息技术装备应用情况

（一）生产实际问题

按需施肥是决定作物高产高效的关键因素，受土壤的物理化学性质以及气候波动的影响，传统施肥方式难以保障化肥在土壤中长期留存，无法满足作物全生育周期的养分需求。农业生产亟需一种实时诊断作物营养状况、实现养分智能补给的技术。

（二）做法模式

一是数据获取。利用无人机遥感技术实时获取多光谱信息，诊断营养亏缺状况；平台基于GIS管理多源数据，结合历史产量数据与养分数据信息，构建数据分析基础。

二是智能分析。基于多光谱数据，通过AI算法生成厘米级作物长势图，反演地块尺度作物氮、磷、钾养分矢量分布，形成氮、磷、钾养分盈亏变异图。

三是施肥决策。融合多源数据，制作米级精度的地块尺度精准变量施肥作业处方图，为农业无人机与水肥一体化设备施肥作业提供精准参数。

四是作业实时监控。无人机与水肥设备依据处方图执行作业，平台实时监控作业轨迹、视频与设备状态，确保执行精准可控。

五是效果验证与优化。平台基于作业信息生成当次及季度作业评估报告，为下一生产季的施肥策略优化与产能提升提供数据支撑。

（三）技术创新

一是多模态遥感数据融合与关键期智能获取。无人机搭载光谱传感器实时监测作物养分与水分胁迫情况；结合农田物联网传感器，构建“空—地”一体化监测体系。通过遥感无人机等技术手段，在大田作物的关键时期智能获取多光谱等遥感数据。

二是生长量化分析模型。基于多模态数据反演植被指数与光谱特征，模拟作物养分吸收与分配过程，动态评估作物长势与产量潜力，评估不同管理策略对养分利用效率的影响。

三是全周期闭环管理。依托5G端边云协同技术，实现作业轨迹可追踪、质量可审计，推动农业生产从人工经验驱动转向“数据采集—智能决策—精准执行—效果优化”的全流程数字化闭环。

四是AI自适应决策引擎。耦合作物营养学机理与机器学习算法，将生长量化分析模型的输出成果转化为作物生理需求参数，生成精准施肥、灌溉处方图。

五是智能体集群与机电协同架构。构建决策智能体指令到作业装备智能体任务执行的端到端实施模式，实现无人低空精准变量施肥与水肥一体化的自主化和自动化。提升作业任务执行精准度与作物养分管理效率，有效提高肥水利用率，降低投入成本。

三、成本效益

经济效益方面，平台使用费与处方计算服务费约为5元/亩/次。设备投入，单套多光谱遥感无人机成本3.6万元、农用无人机成本4.6万~6.6万元，使用寿命3~5年；同时支持购买飞行服务方式约为6~8元/亩/次。

精准变量施肥与传统施肥方式相比，施肥量单次减少10%~15%、肥料综合利用率提高15%~20%，综合测算，肥料成本节约20%。以每亩化肥成本300元计算，每生产季可节省60元/亩；平均产量提升3%~8%，以平均增产5%计算，以水稻为例，可带来90元/亩的增收；单台农用无人机精准变量作业效率能够达到1500~2000亩/天，是纯人工施肥(6~8亩/天)的200倍以上，是农机施肥(50~75亩/天)的20~30倍以上。按照人工费400元/天计算，对比传统施肥可节省30元/亩。综合计算，单季亩均新增收益约为180元(其中节肥60元、增产90元、人工30元)。