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《荔枝和鳄梨：利用精准农业提高产量》

  • 来源专题：农机装备
  • 编译者： 袁雪
  • 发布时间：2025-04-07

  • “精准农业方法对荔枝和鳄梨生产商来说是新的，荔枝和鳄梨种植者面临的许多挑战都是我们多年前规划和种植果园的结果，”他说。

    今天，精准农业工具和技术使农民能够更好地解决种植前和种植后的一系列问题。这些措施包括土壤准备、长期氧气管理、风险缓解策略和疾病预防。

    例如，如果解决土壤板结和低氧水平，可以减轻疫霉的影响。研究表明，疫霉菌是土壤中低氧含量的症状，这可能是压实、土壤结皮、内涝、排水问题或灌溉计划不善的结果。

  • 原文来源：https://www.farmersweekly.co.za/crops/fruit-and-nuts/litchis-avos-using-precision-farming-improve-yields/
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    • 来源专题：农机装备
    • 编译者：袁雪
    • 发布时间：2025-05-07
    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 美国农业部近日发布的《2024年美国农场与牧场概况报告》揭示了美国农业结构、农场经营者家庭福祉、精准农业技术应用等关键趋势。在数字农业持续发展的背景下，该报告特别聚焦于精准农业技术的采用现状与动因，为我们理解其在真实农业生产中的落地情况提供了翔实的数据支持与政策启示。 美国家庭农场仍是农业生产主力 美国农业部2024年最新发布的《农场与牧场概况报告》显示，截至2023年，美国全国共有188.98万个农场，其中96%为家庭农场，贡献了83%的农业总产值。这些农场在规模、收入和经营方式上展现出高度多样性。 小型家庭农场是数量最多的群体，占全部农场的86%，经营着41%的农业用地，但仅创造了17%的农业产值。其中包括低销售型、非农业主职型、和退休型等细分类别，这类农场普遍规模小、生产效率低、对市场波动的抵御能力较弱。相较之下，大型家庭农场（总营收超100万美元）虽然数量仅占总数的4.5%，却贡献了近一半（48%）的农业总产值，展现出更强的生产能力和盈利水平。 非家庭农场占农场总数的3.5%，其农业产值占比在2023年升至16.8%，同比大幅上升，显示出公司化经营和资本密集型农业在美国农业中的比重逐渐上升。 精准农业呈现“技术+规模”双驱动 随着农业科技进步与数字基础设施的不断完善，精准农业（Precision Agriculture, PA）技术逐步进入美国农场主的管理决策体系。2023年，美国农业部首次通过全国性调查系统性收集了精准农业技术的使用数据，覆盖作物种植和畜牧业的多个技术类型。 1. 技术使用率随农场规模显著提升 调查数据显示，精准农业技术的使用呈现显著的规模效应： 产量监测器与土壤图等为作物管理提供数据基础的工具，在小型种植农场中的采用率仅为13%，而在大型种植类家庭农场中达68%。 自动导航系统（用于自动驾驶拖拉机等机械设备）在小型农场中仅有9%采用，中型农场达52%，大型农场则高达70%。 变量施用技术（VRT），即可根据地块情况调整施肥、播种量或农药剂量的系统，小型农场采用率为5%，中型农场为32%，大型农场为45%。 这些数据说明：精准农业技术的普及路径并非平均化推进，而是以“高价值大规模”为导向优先落地到大型农场。较大的土地面积与生产规模使得这类技术的投资回报率更高，因此更容易实现落地与扩展。 2. 高端技术应用仍有限 尽管部分技术如自动导航和VRT在大型农场中渗透率较高，但一些更复杂或更昂贵的精准农业工具使用率仍然偏低： 无人机用于图像采集与农药喷洒的整体采用率不高，在大型家庭农场中为12%，非家庭农场为13%。 机器人挤奶系统主要用于奶牛场，整体采用率为19%。 牲畜可穿戴设备（用于监测体温、位置、营养等），在大型养殖场的采用率为12%，而在小型养殖场中仅为1%。 这说明，即使是在资本实力较强的大型农场中，一些技术因其高昂的成本、复杂的操作系统或依赖外部服务平台等因素，仍存在一定的落地障碍。 精准农业采纳动因：节本与省力双驱动 美国农业部的调查不仅关注精准农业技术的使用率，还深入分析了农民为何决定采用这些技术。结果显示，不同技术的采纳动因紧密契合其功能特点，呈现出“经济效益 + 劳动力优化”的双重驱动机制。 1. 提高产量与降低成本是普遍诉求 多数农民选择引入精准农业技术，核心目标在于提升单位产出、优化资源配置。例如： 55%采用产量监测器、地图或土壤图的农场表示，采纳原因是“提高产量”； 41%表示为“减少购买的投入成本”（如肥料、农药）； 40%则希望“改善土壤质量或减少环境影响”。 对于采用变量施用技术（VRT）的农场来说，“节约投入成本”的动因更为显著，高达62%的用户将其作为首要理由。 2. 减少劳动力与操作疲劳成重要推力 除经济回报外，精准农业技术释放劳动力、改善作业条件的作用也越来越被重视： 在使用自动导航系统的农场中，50%表示“节省劳动力”是主要动因，64%认为“减少操作疲劳”是关键考量； 对于使用机器人挤奶系统的农场来说，这两个比例分别高达77%与41%，突显其在高强度作业场景中的优势。 这一趋势特别适用于劳动密集型或用工紧张的地区——精准农业不只是“高效”，更是“减负”。 3. 数字基础设施影响技术落地 一些精准农业技术对数据传输依赖性较强，例如牲畜可穿戴设备。虽然部分设备可在本地存储和处理数据，但若需实现远程实时监测与智能决策，则必须依赖高速互联网。 在采用此类技术的农场中，38%表示“宽带接入”是影响他们采纳决策的重要因素。由此可见，农村网络基础设施的完善程度，直接影响精准农业技术的应用深度与广度。 小型农场的困境与技术落差 尽管精准农业技术带来了可观的产出提升与成本节约潜力，但小型家庭农场的“技术可及性”问题依然突出。报告揭示了影响这一群体技术采用率的结构性因素。 1. 盈利能力薄弱，投资意愿低 以低销售型家庭农场为例： 年现金总收入（GCFI）低于15万美元； 家庭年收入中位数仅为58,300美元，农业经营的平均净收入为-5,700美元； 多数家庭依赖场外收入维持生计。 这类农场的基本运行尚属“低效或亏损状态”，因此缺乏足够资金和动力去投资高成本、高复杂度的精准农业技术。 2. 技术门槛高，服务支持有限 精准农业涉及软硬件系统协同、数据采集与分析、设备维护等一系列流程，小型农场往往缺乏： 技术能力：如精准播种、变量施肥或远程数据处理所需的专业知识； 基础设施：如宽带接入、智能设备接口； 服务渠道：周边缺乏能提供安装调试、数据分析的第三方农业技术服务商。 这使得小型农场即便意识到精准农业的潜力，也很难实现“从愿望到实践”的跃迁。 3. 政策补贴偏向大中型农场 报告指出，美国农业部的多项补贴政策（如反周期补贴、自然资源保护服务NRCS补助等）更倾向于总营收超过35万美元的中型及大型家庭农场。 虽然小型农场获得了多数CRP（保护性休耕计划）补贴，但这类补贴主要用于限制耕地开垦、支持生态恢复，而非直接用于生产性技术升级。这使得小型农场在“数字化转型”中处于相对劣势地位。 让精准农业真正落地的路径选择 精准农业技术的发展不仅仅是农业现代化的标志，更是全球应对气候变化、提高农业韧性和保障粮食安全的重要工具。然而，美国农业2023年报告所揭示的“技术应用鸿沟”也说明，仅靠市场驱动难以实现精准农业的全面普及，还需政策、资本和服务体系的深度协同。 1. 推动差异化技术推广模式 针对不同规模与类型的农场，制定匹配的技术路径： 中大型农场：应鼓励其加快集成多种精准农业技术（如自动导航、VRT、无人机），通过政府贴息贷款、购置补贴、数字平台对接等方式降低边际投入； 小型家庭农场：优先引入低成本、操作简便的基础性精准技术，如土壤图生成、简易无人机图像采集等，并提供技术培训与运维支持。 这一“分级推广”策略有助于提高技术落地效率，避免资源错配。 2. 建设数字农业公共基础设施 精准农业的运行效率离不开稳定、高速的数据环境，尤其是远程数据采集与智能决策过程。建议： 加快农村宽带网络与5G基站建设，特别是在精准畜牧业和大田作物集中分布区； 建设基于GIS的区域级农业数据中心，支撑多源数据整合与开放； 鼓励农场间共享采样平台、遥感数据与应用算法，提高技术普惠性。 3. 强化“农技+服务”双轨支持机制 精准农业设备在安装、调试、维护、数据解读方面对农民提出了更高要求。因此，需要打造一套“可用、好用、易学”的服务体系： 支持农业服务企业或合作社发展农业SaaS系统、农机远程诊断服务等新型业务； 建立“技术推广+应用演示+操作培训”的综合服务站，特别在小型农场集中区域； 推动大学、研究所与本地农户合作，构建“田间-云端”一体化试点示范基地。 4. 注重环境绩效与可持续发展 精准农业不仅仅是产出工具，更是实现绿色发展的“生态技术”。建议： 鼓励VRT技术与碳足迹、氮素流失监测系统联动，提升农业资源使用效率； 对实现显著节肥、节药、减排效果的农场进行生态补贴； 推动将精准农业纳入国家或地方的气候智慧型农业政策框架。 精准农业真正落地的关键是什么？ 美国农业部2024年农场报告清晰勾勒出一幅精准农业发展的现实图景：技术已经从“可用”迈向“实用”，但尚未“普惠”。当前，精准农业正处在由局部示范向全面普及的转型关口，其能否真正落地，取决于几个核心要素： 技术能不能“匹配”不同农场：当前精准农业高度依赖规模经济和专业能力，小型农场面临明显门槛，急需低成本、低复杂度的定制解决方案； 政策能不能“托底”弱势群体：在补贴分配、基础设施建设和技术服务方面，若不能让小型和中等农场也享有公平的支持，精准农业将难以成为全行业转型的发动机； 生态能不能“配齐”服务与人才：设备不是落地的终点，运维能力、数据解读、系统集成才是精准农业的“最后一公里”，这要求公共与市场服务生态同步跟进。 归根结底，精准农业的真正落地，不仅是技术进农门，更是能力进农人、服务进农田、生态进农场。 《2024年美国农场与牧场概况报告》全文获取途径：本公众号后台回复“441” 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信（扫描下方二维码，备注：来意-姓名-单位，若二维码添加失败，请公众号后台私信留言“入群”） 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源：本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑：周远 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
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  • 《基于改进YOLO11的荔枝果实品种实时精准识别算法》
    • 来源专题：农机装备
    • 编译者：江浩
    • 发布时间：2025-06-05
    • 摘要:精准高效的荔枝品种识别是实现采集后荔枝品质智能化检测的重要一环。针对目前深度学习算法因不同荔枝果实表皮和形状存在细微性差别而无法精准识别的问题，该研究将目标检测模型YOLO11进行改进，提出一种基于改进YOLO11的荔枝果实品种识别模型SCL-YOLO11。首先，在YOLO11的主干网络，将C2PSA注意力模块替换为具有通道注意力和空间注意力C2f_SimAM注意力模块，提高模型关注和加权图像不同特征维度的能力；其次，在C3k2模块中应用具有大核深度可分离卷积CMUNeXt，提高模型对荔枝果实几何特征的感知和计算能力；测试结果表明，改进后的SCL-YOLO11模型识别准确率为99.61%，相比于VGG-19、VIT、AlexNet、RestNet-50、YOLOv8、YOLO11模型，分别提高了27.10、17.99、12.47、7.05、4.83、2.89个百分点，该模型参数量为1.27M，计算量为3.1G，相较于YOLO11模型分别降低了17.5、6.1个百分点。改进后的SCL-YOLO11模型能对具有细微纹理差异和形状差异的荔枝果实进行实时精准的品种识别，并且降低了网络规模，可为采集后荔枝果实智能化品质检测设备研发提供技术参考。关键词: 荔枝  /  YOLO11  /  图像处理  /  深度学习  /  品种识别  /  轻量化  
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