作者简介：黄双（1999——）女，汉族，福建莆田，大学本科，研究方向：农业技术

智慧农业技术在现代农业生产中的应用实践

黄双

广东省梅州市农业综合服务中心 广东省 梅州市 514000

摘要：智慧农业与农业生产、经营、管理全链条深度融合的现代农业高级形态，以数据为核心要素，具有数据感知实时化、决策管理智能化等五大特征，可推动农业向绿色、高效、可持续方向转变。物联网技术通过传感器和智能设备，实现农田与养殖环境监测、作物生长状态感知及自动化调控；大数据技术整合多源生产数据，支撑产量预测、品质评估和资源优化配置；人工智能技术则应用于病虫害智能识别、精准水肥决策及农业机器人作业。这些核心技术有效提高了农业生产效率，减少资源消耗，保障农产品品质安全，助力农业现代化发展。

关键词：智慧农业；现代农业；生产技术；应用研究

引言

传统依赖经验的管理方式已经不能满足现代农业高质量发展的需要，进行农业现代化和智能化转型是解决发展难题的主要方式。伴随物联网、大数据和人工智能等信息技术的持续更新、推广使用，信息技术同农业产业的结合也日渐紧密，给农业发展带来了新的动力。

一、智慧农业核心支撑技术分析

（一）物联网技术

物联网技术给智慧农业提供了数据感知基础，该技术通过感知终端、传输网络和智能控制单元形成了一个完整的技术模式，田间部署土壤、气象、作物生长等多类型传感器，实时采集环境与生理参数，使用低功耗广域网和移动通信网络以进行稳定传输。该技术把物理世界和数字系统连接起来，为生产调控提供连续可靠的数据源，支撑全程自动化、远程化管理，明显提高农业生产在精细化和可控性上的水平。

• 大数据与云计算技术

大数据和云计算技术组成了智慧农业的数据处理中心，云计算提供弹性计算能力和分布式存储，使多源异构农业数据能够高效汇聚和进行管理，大数据技术利用清洗、融合和挖掘算法，自海量数据里获取生长规律、灾害风险和资源需求特征，将其转化成可以执行的决策依据，二者一起减少了数字化的障碍，给规模化生产、全程管理和动态警示给予算力支持，使农业由经验驱动变为数据驱动。

• 人工智能技术

人工智能技术属于智慧农业智能决策中心，主要依靠深度学习、机器视觉和智能优化算法进行支持，人工智能解析多模态数据，能够对病虫害进行准确识别，同时评估作物生长情况并预测产量，再结合具体的作物模型，形成个性化的作业方案。计算机视觉和智能控制相结合，使无人机植保、农机自动驾驶、机器人作业具备能力，实现自主巡检、变量作业，并进行精准饲喂。该技术让农业实现自主感知、智能决策和精准执行，从而完成闭环运行。

• 精准农业技术（遥感、GPS、GIS）

精准农业技术把空间信息技术当作中心，用以对农业资源进行定量定位配置，遥感技术使用多个平台共同实施观测，对土壤墒情、作物生长状况、灾害发生情况展开大范围的动态监测，定位系统可以提供高精度时空基准，用来支撑农机自动驾驶和作业路径规划，地理信息系统把多源空间数据收集在一起，进行建模分析并做可视化展示，从而形成管理分区和作业的处方图。三项技术共同形成并建立天空地一体化监测和调控模式，有效提高资源利用效率、生产的均匀性。

• 区块链与溯源技术

区块链和溯源技术形成了农业全产业链的可信数据模式，依靠分布式账本和加密机制，把生产、加工、流通各环节数据进行上链存证，保证信息不可篡改并且可以追溯，智能合约能够自动执行质量标准、流程规范，从而让监管和协同工作的效率获得提高。该技术连接生产和消费的信任通道，增强农产品质量安全管控，支持品牌建设和市场监管，给农业标准化和绿色化发展发展提供可信技术保障。

二、智慧农业核心技术在现代农业生产中的应用实践

（一）产前规划阶段应用

1. 作物品种精准筛选

筛选作物品种属于产前规划工作中的主要部分，智慧农业有关技术利用对多方面数据进行整合和分析，克服了以往在挑选品种时依靠经验的限制，实现让品种、种植环境和市场需求相互精准匹配的目的，通过依靠大数据技术，整体把区域土壤理化性质、历年气象数据、市场供需变化、农产品品质标准等多种信息进行汇集，结合对作物生长模拟模型的使用，对不同品种在适应性、产量潜力、抗逆性等方面的数据指标进行量化分析，以便精准地筛选出在当地进行种植最为适宜的作物品种。该筛选方法可以有效避免品种与环境不匹配所引发的减产、品质降低等问题，同时满足提高产量和优化品质的要求，为后续生产工作做好品种准备。

2. 制定个性化生产方案

制定个性化生产方案是实现农业集约化生产的重要方式，智慧农业技术依靠数据支持来优化生产参数，使方案更加科学并且具有可操作性，通过物联网传感器预先对种植区域的土壤墒情、土壤肥力、土壤微生物含量等基础数据进行了整体采集，综合作物生长规律和生产上所设定的目标，利用人工智能算法对种植密度、播种时间、农资投入量还有耕作方式等重要的生产参数进行了精确优化。制定适合具体地块和品种的个性化生产方案，对农资、人力和水资源进行集约化配置，减少前期生产的盲目投入，提高产前规划的可行性和前瞻性，给产中管控提供明确的执行依据。

（二）产中管控阶段应用

1. 田间环境智能化调控

田间环境是影响作物生长的重要因素，智慧农业技术利用“天空地”一体化监测和智能调控，以实现对作物生长环境进行精准管控，形成包括卫星遥感、无人机巡查和地面物联网传感器的一体化监测模式，进行实时采集土壤墒情、空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度等主要环境参数，并对数据进行实时传输至云端平台加以分析和处理。结合作物在不同生长阶段的环境要求，智能控制系统可以自动对灌溉、通风、补光及温控等农业设备进行调控，实时对田间环境参数进行调整，以维持作物生长的最佳环境状态，并能够较好地减少自然环境波动给作物生长带来的不利影响，从而保障作物生长的稳定。

2. 病虫害绿色精准防控

病虫害防控是产中管控的重点。智慧农业技术实现了病虫害的精准识别、趋势预测和绿色防控，替代了传统粗放式防控模式。使用机器视觉、图像识别和人工智能技术，通过田间摄像头、无人机等设备拍摄作物叶片、茎秆等部位的图像，准确识别病虫害的种类、发生部位和危害程度，并利用大数据技术分析历年病虫害发生数据、气象条件，预测病虫害的传播趋势和爆发风险。依据识别和预测的结果，首先应当利用生物防治、物理防治、精准施药等绿色防控方法，准确控制施药的范围和用量，在防控病虫害的同时，减少农业面源污染，确保农产品的质量安全。

（三）产后处理阶段

1.农产品智能分级分拣

农产品分级分拣会直接影响其商品价值。智慧农业技术利用智能化设备提高了分级分拣的精准化和高效化，解决了传统人工分拣存在的不足。通过集成机器视觉、光谱分析、重量传感等核心技术，形成智能化的分级分拣生产线，对采收后的农产品进行全面检测，准确判断农产品的大小、色泽、形状、内在品质等重要指标，根据行业标准和市场需求自主完成分级、分拣与包装。智能化分拣方式提高了分拣效率和分级准确率，实现农产品优质优价，有效提升农产品商品附加值，增强农产品在市场上的竞争力。

2.仓储保鲜与全流程溯源

仓储保鲜和溯源管理对降低产后损耗、提高消费者信任度很重要。智慧农业技术对农产品产后全过程进行了智能化管控：在仓储环节，使用物联网传感器对仓储环境的温湿度、气体成分、微生物含量等参数进行实时监测，对保鲜设备和通风系统进行智能调控，优化仓储环境，延长农产品保鲜期，有效降低产后损耗；在溯源管理上，通过结合区块链技术形成农产品全流程溯源模式，记录产前品种筛选、产中管控、产后分拣仓储等各环节的重要信息，实现农产品来源可查、去向可追和责任可究，从而增强消费者对农产品质量的信任，进一步扩大农产品市场渠道。

结语：

智慧农业代表现代农业的高级发展形式，促使农业生产由经验驱动转变为数据驱动。由粗放经营升级为精准管理，从人工操作迈向智能作业，物联网、大数据、人工智能等主要技术在农业生产各个方面的实际使用，明显提高生产效率、减少资源消耗，也保证农产品品质安全，给农业绿色可持续发展提供强力支持。

参考文献：

参考文献：

[1]庞静.成渝地区双城经济圈智慧农业发展水平测度及内部耦合协调分析[J].热带农业工程,2026,50(01):33-38.

[2]黄博煜,郑文嘉.精准灌溉技术在农田水利中的应用综述[J].现代农业科技,2026,(03):135-138.

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