人工智能+卫星遥感｜大地量子农场数字种植

随着农业现代化与精准化生产要求的不断提高，农场数字种植已经成为了可以最大限度提高农业生产力的有效途径。然而，在实施农场数字种植和精准农业的实操过程中，快速准确地获取作物的生长信息和环境信息成为制约精准农业发展的关键问题。

传统的数字化农场通常建立在地面传感器和物联网系统的基础上，采购和使用维护费用均较高。近年来，随着商业航天以及人工智能技术快速发展，卫星遥感在农场数字种植生产活动中得到越发广泛的运用。

大地量子利用卫星遥感 +AI 技术能高频、快速、客观地获取农场粮食作物生长全程动态监测信息，实现了对作物播种面积、苗情及作物长势、气象灾害、土壤墒情等方面的多尺度时序监测，帮助种植户获得作物生长关键信息，规避种植风险。

农作物在其生长发育的各个阶段，由于外部因素的不同，其内部组成及外部形态等都会存在一定的差别，以冬小麦长势为例，大地量子对江苏兴化县冬小麦进行持续监测，对小麦的生育期的生长条件、环境动态和分布状态进行宏观估测，及时了解小麦的分布概况、生长状况、土壤条件，便于及时采取追肥等管理措施。

小麦的长势监测主要是监测小麦在生育期的生长变化，大地量子的遥感监测小麦长势是建立在小麦光谱特征基础之上的。小麦在不同生长季节有其特殊的诊断性光谱特征，可见光波段有强的吸收峰，近红外部分有强的反射峰，这些波段可以反映小麦的生长状态。

江苏兴化市冬小麦长势图

土壤墒情的实时监测是农场现代化管理的基础，也是农场数字种植进行实施适时、适量灌溉，节约水资源，提高农业用水效率的关键因素。传统的土壤墒情监测方法是通过现场取样或安置传感器进行监测，耗费大量的人力、物力、财力，且测点稀疏，以点的墒情代替区域墒情，代表性差，难以满足实时、快速和大范围土壤墒情监测的需要。遥感技术具有宏观性、动态性、速度快、成本低等特点。为土壤墒情大范围实时监测提高了基础。

而基于遥感技术，大地量子可以获取地表蒸发量、作物表面温度、土壤热容量、土壤水分含量、植物水分胁迫及叶片含水量等 , 并对作物旱情进行综合研究。

农业气候监测是促进农业发展的关键，遥感技术能够在农业气候监测中发挥巨大的作用与价值。大地量子通过对天气变化的实时监测，有效掌握农业气候情况，对即将出现的一些极

端气候进行有效预防与控制，防止恶劣天气对农业生产不利的影响。将气象数据与农业种植技术相结合，以精细化气象为农服务，为现代农业发展提供强有力的保障支撑。

新疆某地的番茄作物地图

近年来极端天气频发，对农作物生长发育期时常造成严重威胁，这就会造成农作物生长发育受阻甚至停止，对农产物的产量产生很大的影响。为了降低不良气候对农作物的影响，大地量子分析各种农业气象灾害的发生时期、地理分布规律，确定为害指标，研究危害机理，不断提高农业防灾减灾的能力，从而帮助农户降低农作物收成的受损情况，收获更大的经济效 益。

上图是大地量子对江苏省兴化市的冬小麦进行旱情监测，红色代表干旱。大地量子通过连续监测，可同时针对不同区域定期发布旱情分布图。使用遥感技术对旱情的总体趋势进行检测符合农业生产上。

作为一个传统行业，当代农业仍然饱受信息不透明之苦。但随着遥感数据的加入，农业又站在了全新的起点上。过去是全球化的竞争在紧逼，如今是数字化的力量在推动，正在让农场主们摆脱 “看天种地” 的传统耕种模式，向着数字农业转变。