本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第5期，目次31
摘要：该文旨在探讨将信息化和人工智能技术有效整合到花生种植管理的智能土壤管理、精准种植决策、高效病虫害预警与防治、自动化智能化生产作业等环节，全方位推进花生种植业的技术创新与管理水平提升。同时，倡导跨学科合作研发低成本智能装备，构建全产业链信息化平台，并推广新型技术，以提升花生种植管理整体技术水平及竞争力。
关键词：花生种植；信息技术；人工智能；精准农业
传统花生种植管理技术在实际应用过程中面临着土壤肥力监测不准确导致施肥不合理、病虫害识别及防控的滞后性、播种时期与密度选择缺乏科学依据以及对花生生长发育过程中的环境变化反应迟缓等诸多问题。随着信息技术和人工智能技术的快速发展，为解决传统花生种植管理难题提供了新的思路与工具。
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信息技术在花生种植管理中的应用
1.1 土壤监测与智能配肥系统的开发与应用
目前，现代信息技术手段已实现对土壤参数（如pH值、有机质含量、氮磷钾等元素含量）的实时、精确监测。通过安装具有传感功能的传感设备于田间，自动采集并传输土壤数据至云端平台进行分析处理。结合大数据技术和人工智能算法，智能配肥系统能够根据土壤实际状况及作物需求，为花生种植户提供科学合理的施肥建议，不仅提高了肥料利用率，减少了环境污染，还保障了花生植株健康生长，从而提升花生产量和营养价值。
1.2 利用遥感与地理信息系统进行种植环境适宜性评估与地块规划
遥感技术与地理信息系统在农业领域的融合应用，为花生种植地选择和合理布局提供了有力支持。遥感卫星能获取大面积的土地覆盖信息、土壤质地、地形地貌等多种环境因素数据，而地理信息系统则具备强大的空间数据分析能力。将二者结合，不仅可以全面评估不同地块对于花生种植的适宜性，还能精细绘制出花生最佳种植区域图，并指导花生种植户依据各块土地的特性进行差异化种植，优化资源配置，实现花生种植效益的最大化。
1.3 建立基于物联网的花生生长动态监测系统，实时反馈生长信息
利用物联网技术，将花生生长发育过程中的有害物质转化为可控物质，通过检测装置进行实时监测和控制[1]。将物联网传感器网络布置在花生田内，实时收集气温、湿度、光照强度、土壤水分等各种环境因子以及花生生长发育相关的生理指标数据。这些数据经过无线传输汇聚到数据中心，通过智能化平台进行解析、建模和预测，花生种植户能够在第一时间了解到花生各个阶段的生长状态变化，及时调整管理措施，比如灌溉、病虫害防治等，从而确保花生生长过程顺利且高效。
1.4 数据驱动的花生品种筛选与播种决策
大数据和机器学习技术的快速发展，推动了花生种植业向更加精准的方向发展。通过对历年种植记录、气象数据、土壤类型等多维度信息的整合分析，科研人员能够构建数据驱动的花生品种筛选模型，以确定在特定环境下表现最优的花生品种。同时，还利用历史数据训练的播种决策模型可以根据气候条件、土壤肥力、前茬作物等因素，科学制定播种时间、密度、深度等关键种植参数，确保花生播种阶段就处于最适宜的状态，进而提高花生全生育期的产量潜力。
人工智能技术赋能花生种植管理创新
2.1 图像识别技术在花生苗情监测、病虫害早期预警上的应用
图像识别技术通过摄像头和其他视觉传感设备采集田间花生植株的实时影像数据，并利用深度学习算法对这些图像进行高效分析。这一技术能够精确识别出花生幼苗的生长状况，如株高、叶色、叶面积指数等关键指标，从而实现对苗情健康状况的动态监测。同时，通过对影像中异常表征的学习与识别，图像识别技术还能预警花生常见病虫害的发生，例如青枯病、叶斑病、蚜虫侵害等，使得花生种植户能够在病虫害爆发前采取防治措施，减少损失，保障花生作物的正常生长发育。
2.2 深度学习算法预测花生生长发育阶段，指导精准化管理措施
深度学习算法具有强大的模式识别和时间序列分析能力，通过对历史气象数据、土壤条件、施肥记录及历年作物生长数据的深度挖掘与建模，准确预测花生不同生育期的进程，比如发芽期、分枝期、开花下针期、结荚成熟期等。依据这些预测结果，花生种植户可制定更为精准的管理策略，如适时追肥、调整灌溉频率、优化生长调节剂使用等，确保花生在每个关键生长阶段都能获得最适宜的环境条件。
2.3 自动化机械与无人机搭载智能技术实现精准播种与智能喷药
人工智能技术可以通过智能化农机装备对农作物的识别和分类，以及精准施肥等方式，提高花生的种植管理水平[2]。无人驾驶的播种机可以通过预设的播种路径规划，结合遥感定位系统和智能算法控制播种深度、行距和密度，确保种子均匀播撒且位置精确。同样，配备智能系统的无人机则能高效执行农药喷洒任务，通过实时图像识别功能，识别花生植株分布及病虫害发生区域，精准投放适量的农药，大大提高了防治效果，同时减少了农药对环境和非靶标生物的影响。
2.4 利用机器学习优化灌溉决策，提高水肥利用效率
在水资源日益紧张的今天，智能灌溉系统结合机器学习技术，能在保证花生水分需求的同时，最大程度地降低水资源浪费。基于物联网技术收集的土壤湿度、气象信息以及花生生理需水特征数据，机器学习模型能够预测作物实际需水量并生成最优灌溉方案。通过实时监控与智能调控灌溉量和时间，不仅有利于促进花生生长发育，更能显著提升水肥利用效率，助力农业可持续发展。
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建议
3.1 加强跨学科合作，推动花生种植管理信息化与智能化深度融合
为了充分挖掘人工智能在花生种植中的潜力，应鼓励农业科学、信息科学、计算机科学和工程学等多学科交叉融合，开展联合研究与技术开发。通过建立跨学科研究联盟，共同攻关花生生长监测、病虫害预警、智能决策支持系统等关键技术，实现从田间到云端的数据无缝对接和分析处理，促进花生种植管理的信息化与智能化水平达到新的高度。
3.2 研发更适应花生特性的低成本、高精度智能装备
针对花生种植特点，研发专用的、具有成本优势且精准度高的智能农机具与传感设备。比如，能够适应花生垄作模式的播种机械，或能精确识别花生植株病虫害并进行点状喷洒农药的无人机。同时，也要注重降低智能硬件的成本，使更多花生种植户能够承担得起，并从中受益，从而加快花生产业的现代化进程。
3.3 构建花生全产业链信息化平台，实现种植-加工-销售一体化管理
利用大数据、云计算以及区块链等先进技术构建覆盖花生种植、收获、加工、仓储、物流直至销售终端的一体化信息平台，实时记录花生产业链各环节的关键数据，提供全程质量追溯、市场动态分析、供需预测等功能，帮助花生种植户及时调整生产计划，优化资源配置，并提升整个花生产业链的协同效率和附加值。
3.4 推广普及新型技术，提升花生产业整体技术水平和竞争力
政府、科研机构和企业需联手推进信息技术和人工智能等新型农业科技的推广与应用培训，通过示范项目、补贴政策和技术咨询服务等方式，鼓励广大花生种植户和中小企业采用先进的花生种植管理系统和智能装备。另外，建设农业信息化和智能化的专业队伍，不断吸纳更多、更优秀的人才，全面提高花生种植管理的水平和对新科技的认知度，从而整体提升中国花生产业的整体技术水平，助力农村经济繁荣和社会发展[3]。
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结语
信息化和人工智能技术的广泛应用不仅可以解决传统花生种植中的诸多问题，还能大幅度提高花生种植的产量、品质和经济效益，有力地推动了花生种植业向智慧农业转型，为中国花生产业的可持续发展提供了强有力的技术支撑。
参考文献：
[1]杨晓明.物联网技术在农业生产与管理信息化中的应用[J].农业工程技术,2023,43(20):35-36.
[2]曹晓飞,杨慧子.人工智能技术在农业领域的应用[C]//中国智慧城市经济专家委员会.2023年智慧城市建设论坛深圳分论坛论文集.天津市九棵树信息技术有限公司;中软智慧(天津)科技有限公司,2023:2.
[3]李娜.浅谈信息化在农业管理中的应用[J].南方农业,2021,15(32): 226-228.
作者单位：山东省沂水县黄山铺镇农业综合服务中心
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.14.031
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