作物表型的多源多尺度感知技术与装备初探

浙江大学、中国农科院三亚南繁研究院、山东理工大学等科研院所，在作物表型的多源多尺度感知技术与装备研究方面取得阶段性成果。通过融合多种传感手段（多源）和覆盖不同空间尺度（多尺度）的数据采集与分析，实现对作物生长性状的高通量、精准化、自动化监测，走在了世界第一方阵。本文作综述性阐释，旨在抛砖引玉，使其加快产业化步伐，造福农业现代化。

一、什么是作物表型的多源多尺度感知技术

作物表型的多源多尺度感知技术是智慧农业领域的核心研究方向，其核心在于通过融合多种传感手段（多源）和覆盖不同空间尺度（多尺度）的数据采集与分析，实现对作物生长性状的高通量、精准化、自动化监测。以下从技术内涵、核心组成和应用价值三个维度解析该技术：

1、技术内涵与目标

多源感知。整合光学、热红外、光谱、激光雷达（LiDAR）等多种传感器，采集作物表型的多维度数据。光谱成像：捕捉叶片色素含量、水分胁迫、营养状态（如氮磷钾）；可见光成像：分析植株结构、叶面积、病斑分布；热红外成像：监测蒸腾效率与水分胁迫；环境传感器：同步获取温湿度、光照等环境参数以解析基因型-环境互作效应。

多尺度覆盖。根据观测目标动态调整空间尺度。微观尺度（器官/单株）：如叶片气孔分布、茎秆形态，需近地传感器或实验室设备；田间尺度（群体）：无人机搭载多光谱相机实现公顷级冠层监测；区域尺度（农田/生态区）：结合卫星遥感（如Sentinel-2）进行大范围作物分类与长势评估。

2、核心技术支持

智能装备平台。无人机系统：配备高精度定位（激光+UWB融合导航）与多模态传感器，实现温室或露天农田的自主巡航；地面机器人：如田间表型机器人（LemnaTec Scanalyzer），通过传送带自动化采集植株图像与光谱数据；固定式观测网：部署物联网节点，实时传输田间多源数据。

AI驱动的大数据分析。利用深度学习（如Transformer模型）融合多源异构数据，提取隐蔽表型性状（例：光合效率、抗逆性）；

结合动态时间规整（DTW）算法，解析作物生长时序规律。

模型-遥感耦合。将感知数据输入作物生长模型（如DSSAT），通过“驱动-初始化-同化”策略校正模型参数，提升产量预测精度。例如：卫星遥感提供区域LAI（叶面积指数）→ 模型反向优化光合参数→ 输出更可靠的产量预估。

3、应用价值与典型案例

精准育种加速。高通量表型平台（如BASF TraitMill）日均分析数万植株，筛选抗病、高光效种质资源；上海开放大学研发的温室表型监测系统，通过无人机+汁液离子检测技术，实现黄瓜营养状态的“对话式调控”，节水肥30%。

智慧生产管理。多时相Sentinel-2数据结合面向对象分割，精确识别作物种植模式（如小麦-玉米轮作）；病虫害早期预警：多光谱识别病斑区域，结合历史数据预测爆发风险。

推动农业低碳转型。优化水肥投入，降低碳排放；支撑“天空地海一体化”生态监测，助力国家公园生态增益。

4、技术挑战与发展趋势

未来重点：深化具身智能农业机器人、作物-环境互作仿真模型研发，构建“感知-决策-执行”闭环的农业大脑。该技术正推动农业从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”，为保障粮食安全与生态可持续提供核心科技支撑。

二、作物表型的多源多尺度感知技术深度解析

1、多源传感技术与高通量数据采集

通过光学、光谱、激光雷达（LiDAR）、热成像等多种传感器，从地面、低空（无人机）及卫星平台同步获取作物表型数据。
关键事实与趋势。高光谱成像（400-2500nm）可捕捉作物叶片生化参数（如叶绿素、水分含量），精度达90%以上。结构光原理地面测量仪实现13秒/次快速检测，误差率<8%。无人机搭载多传感器（如RGB相机、热红外传感器）实现低空遥感，覆盖效率比人工提升50倍。

浙江大学何勇团队开发了“全方位视觉3D定位传感器”，结合北斗系统实现厘米级田间导航。中国农科院三亚南繁研究院建成5.7米高通量表型平台，年鉴定大田作物4600份。

争议与挑战。成本与普及性：高精度传感器价格高昂（如高光谱相机单台超50万元），小农户难以负担。环境干扰：多光谱数据易受光照、天气影响，需复杂校正算法。

2、多尺度信息融合与智能分析算法

整合多源异构数据（如光谱、图像、环境参数），通过AI算法实现表型特征的跨尺度解析（从细胞到田块）。
关键事实与趋势。算法突破：深度学习（如ResNet、Transformer）用于表型特征自动提取，识别准确率超95%。多源数据同化模型（如EnKF）融合遥感与田间传感器数据，预测作物生长误差降低30%。“天空地”一体化监测体系：卫星宏观监测（Landsat/MODIS）+ 无人机区域扫描 + 地面机器人精细采集。马尔可夫随机场算法优化特征点跟踪，解决田间动态环境下数据配准难题。

争议与挑战。数据异构性：光学、雷达数据波段差异导致融合信息丢失，需开发新型小波分解算法。算力瓶颈：高分辨率表型数据（如3D点云）处理依赖边缘计算设备，边缘-云协同架构尚不成熟。

3、智能装备研发与田间应用

集成感知、决策与执行模块的智能农机（如植保无人机、无人播种机），实现表型驱动的精准作业。
关键事实与趋势。装备创新，免耕播种机+北斗区域差分定位，作业面积计算误差<2%。水稻侧深施肥机结合多光谱处方图，肥料利用率提升20%以上。

自主化突破。全自主无人机控制系统突破复杂环境飞行，支持5级风力下稳定作业。表型机器人搭载LiDAR与机械臂，实现株高、倒伏度等性状实时测量。

争议与挑战。可靠性问题：田间复杂环境（如泥泞、电磁干扰）导致设备故障率上升。技术适配性：大型智能装备难以适应南方小田块（<1亩），需开发模块化设计。

4、应用效益与产业化挑战

技术推广对农业生产效率、资源节约及产业链升级的积极影响。
关键事实与趋势。经济效益：湖南龙舟农机等企业通过技术转化新增销售额11.9亿元，利润1.2亿元。精准施药肥技术减少化肥使用量30%，药肥利用率提升20%。社会效益：培育300+农机服务合作社，间接带动20亿元收入。山东理工大学推动免耕技术，土壤侵蚀减少40%。

争议与挑战。生态风险：过度依赖技术可能导致生物多样性下降（如单一化种植）。伦理争议：基因编辑结合表型筛选技术引发“技术垄断”担忧。

三、加速作物表型的多源多尺度感知技术与装备产业化，赋能智慧农业发展

加速作物表型的多源多尺度感知技术与装备产业化，将使表型装备成本降低30%，推动国产化率从不足10%提升至50%以上。

赋能农业示范田管理效率提升40%，病虫害识别准确率达85%以上，助力粮食增产与资源高效利用。

1、核心技术突破方向

多模态感知装备升级。多尺度数据融合：结合地面传感器（叶温、湿度）、近地无人机（高光谱/多光谱成像）、卫星遥感（大范围监测）构建天空地一体化感知网，实现从器官到群体尺度的表型采集。智能硬件创新：开发便携式、箱体式、田间无人车/无人机载装备，支持温室、大田等全场景覆盖；通过非接触式测量减少对作物干扰。

AI驱动的表型解析平台。构建一体化解析系统（如托普云农TP-AIPheno平台），集成深度学习算法，实现器官识别（根/茎/叶）、生理参数（叶绿素、水分）及病害特征的自动化分析，单株解析时间缩短至5秒内。建立表型-基因型-环境关联模型，辅助育种决策，缩短育种周期50%以上。

2、产业化推进路径

国产化替代与技术降本。突破传感器、成像设备核心部件技术（如国产高光谱相机），降低设备成本（当前进口设备价格高昂制约普及）。推广模块化设计，支持用户按需定制设备组合（如浙江大学何勇团队的多源感知方案）。

场景化应用示范。精准育种：在种业基地部署田间表型机器人，实现玉米雄穗分割、水稻分蘖计数等精准性状分析。智慧农场：复制浙江“天空地”监测模式，通过虫情识别（如草地贪夜蛾）、水肥调控系统提升田间管理效率。

产学研协同生态建设。依托创新联合体（如托普云农×南京农业大学产业研究院），攻关多源数据融合算法、抗逆性状评估等共性技术。制定作物表型数据标准与安全规范，推动数据本地化存储与分级权限管理。

3、政策与生态支持建议

政策引导。设立专项基金，支持企业主导的装备中试基地（如中国科协年会建议的“智能无人装备试验场”）。将表型装备纳入农机补贴目录，激励规模化采购。

跨领域技术融合。结合5G、边缘计算优化实时数据传输，应用区块链保障溯源数据可信度（如农产品安全溯源系统）。探索“植物互联网”（IoP）模式，实现作物生长全程动态监控。