本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第5期，目次33
摘要：该文从红薯种植的特点出发，论述了地理信息系统技术、农业物联网技术和大数据技术在红薯种植栽培管理过程中的选址分析、环境监控、精准施肥、智能灌溉、病虫害预警等环节的应用，并提出了促进红薯种植栽培管理信息化建设的对策，包括加强科技创新与技术集成应用、建立高效的数据共享机制和加强信息化基础设施建设等方面。
关键词：农业信息化；红薯；种植栽培管理
红薯不仅产量高、抗逆性强，而且营养丰富，种植面积和产量居各种薯类作物之首，是中国重要的粮食作物。红薯种植栽培管理工作涵盖选址、土壤准备、播种、施肥、病虫害防治、灌溉、采收等多个环节，直接影响红薯从播种到出苗、生长发育以及最终产量和质量。随着信息技术的不断发展，农业信息技术正被广泛应用于红薯种植栽培管理的各个环节。因此，改进传统的红薯种植栽培管理方式，应用先进的信息技术手段，提高红薯的种植栽培管理水平，实现红薯种植的精确化、规范化和智能化，是保障红薯高产高效的重要途径。
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红薯种植的特点
首先，红薯适宜温暖、湿润和疏松的酸性或弱碱性土壤，必须严格控制水、肥、光、热等条件，否则很容易导致产量和品质下降。如果选址不当，土壤条件不匹配，很可能会使红薯生长发育不良，导致结果率低、单薯重量小。同时，红薯需要充足的水分供应，如果灌溉管理不当，也会严重影响红薯的产量。
其次，红薯生长期长，从栽培到收获通常需要3～6个月，在此过程中极易受到各种病虫害的侵扰。常见的红薯病虫害包括软腐病、病毒病、蔓延腐烂病、红薯螟虫等，一旦发生严重侵染，可能造成红薯产量大幅下降，必须采取有效的防治措施，对病虫害进行监测和防控，减少病虫害对红薯产量的影响[1]。
农业信息技术在红薯种植栽培管理中的应用
2.1 地理信息系统技术
2.1.1选址分析
利用地理信息系统(GIS)中的数字高程模型(DEM)数据，提取不同地块的海拔、坡度和坡向等地形信息，结合高精度卫星遥感影像的解译，获取候选种植地块的地貌分类、植被覆盖类型等数据。运用GIS中的叠加分析和Buffer分析工具，综合考量地形、土壤、气候等综合适宜性，计算每个地块的红薯种植适宜指数，使用加权叠加法确定最优选址。
2.1.2土壤分析
导入详细的土壤类型和土壤营养属性数据库到GIS中，使用交叉查询和空间连接分析工具，提取每个地块内所有土层的质地、酸碱度、养分水平等属性数据，运用GIS制图功能生成不同土壤养分的分布专题图，为土壤改良和施肥提供科学依据。
2.1.3病虫害监测
使用GPS和GIS记录病虫害样本发生点位，建立病虫害发生的动态数据库。运用核密度分析和热力图工具，实时计算和展示当前病虫密度分布情况。结合气象数据库，利用GIS建立病虫传播风险评估模型，预测病虫传播方向、速度和规模，为防治工作提供决策支持[2]。
2.2 农业物联网技术
2.2.1 环境监控
在红薯地块布设无线传感器网络，包含空气温湿度传感器、光照强度传感器、土壤温度传感器、土壤水分传感器等，传感器通过LoRa或NB-IoT等低功耗广域网络将监测数据实时传输到农业物联网云平台，平台对数据进行存储、处理和分析，监测各环境参数的变化趋势。
2.2.2智能灌溉
首先，按照一定密度在地块布设土壤水分传感器，实时监测0～30 cm、30～60 cm等不同土层的土壤湿度。以红薯作物智能模型为基础，计算出不同生育期需水量。当土壤湿度低于模型计算需水量的下限阈值时，物联网控制器向智能喷灌系统发送开启灌溉指令，进行定量灌水直至土壤湿度达到需水量上限阈值，实现对红薯全生命周期的精准灌溉。
2.3 大数据技术
2.3.1产量预测
收集土壤、气候、施肥等历史数据，建立红薯产量预测模型，科学预报不同地区的红薯产量。大数据系统可以汇聚多年不同地块的土壤、气候、栽培管理数据，运用机器学习等算法，建立可靠的红薯产量预测模型，提高产量预测的空间和时间精度，为高效生产提供参考。
2.3.2病虫害智能监测
在田间设置病虫害图像监测设备，包含高清摄像头、光照系统等，设备通过计算机视觉技术，定时对红薯植株图像进行捕获，使用卷积神经网络等深度学习算法，自动识别图像中的病虫害种类、发生部位和危害程度。系统将检测结果上传到农业大数据平台，实时监测病虫害发生动态。平台根据病虫害发生区域、气候条件、防治措施等数据，建立随机森林模型，预测病虫害扩散趋势和风险预警[3]。
2.3.3精准施肥决策
收集连续多年不同红薯品种在各个地块的土壤检测数据、气象数据、施肥量数据和产量数据，建立红薯精准施肥模型。该模型综合考虑土壤肥力、红薯品种特性、气候条件、目标产量等多个影响因素，使用机器学习算法动态确定不同地块不同品种红薯的最佳施肥方案。大数据平台向用户推送精准施肥决策结果，指导科学合理地施肥管理。
促进红薯种植栽培管理信息化建设的对策
3.1 加强科技创新与技术集成应用
在系统开发中，要充分利用互联网、大数据、物联网、人工智能等前沿信息技术，进行跨界融合创新。例如，在田间布设各类物联网传感器，实现对土壤、气候等环境参数的全面监测；开发智能算法和模型，进行多源异构数据的深度学习和智能分析，实现对红薯生长环境的精确控制和病虫害智能防治；构建红薯栽培专业知识库，辅以人工智能、AR/VR等技术，进行红薯栽培知识的智能学习和虚拟仿真，指导科学种植；建立基于区块链的红薯种植大数据平台，保证数据的安全共享和溯源追踪等。这些技术的有机融合，可以全面提升红薯精细化数字化栽培水平。
3.2 建立高效的数据共享机制
为促进红薯种植管理决策的精准化，需要加强部门间和参与方之间的数据共享合作。可以由农业农村部牵头，联合地方农业部门、科研院所、龙头企业、基地农户等，共同构建全国性的红薯种植大数据平台，实现数据的开放共享和统一管理。平台可以收集农户日常生产数据、科研检测数据、市场交易数据、气象站观测数据等，建立标准化的数据库。依托区块链技术，构建去中心化的信任机制，保护数据版权和参与方利益。不同用户基于共享数据开展种植咨询、病虫害防治、肥料使用、产销预测等扩展服务。还可以设置数据共享积分机制，鼓励更多参与方开放数据以丰富平台价值，形成红薯种植管理的数据生态圈。
3.3 加强信息化基础设施建设
为实现红薯种植管理的数字化、网络化、智能化，需要大力加强信息化基础设施建设。一是完善农村地区的通信网络建设，实现村村通宽带和全覆盖的5G网络，保障高速信息传输。二是在主产区建设标准化的智慧农场，广泛配置环境监控系统、智能灌溉系统、病虫害防控系统等，进行智能化示范应用。三是在种植大县建立数字化服务中心，开展农业信息化的培训指导、系统集成、数据应用等服务，推广信息技术应用。四是采取政府扶持和社会资本合作方式，加快推进信息化基础设施建设，使信息技术更好赋能红薯种植。五是在信息化应用过程中，要注重简单实用、易操作易维护，并通过信息化培训，提升农民信息化应用技能，确保信息化成果转化，助力红薯种植提质增效。
结语
信息技术的应用为红薯种植栽培管理提供了技术手段，使红薯生产能够向规范化、精确化、智能化方向发展。相关部门还应加大政策支持与资金投入力度，建立科学的技术推广体系，充分挖掘和运用信息技术提高红薯产量和质量，助力红薯高质量发展。
参考文献：
[1]徐玉红. 红薯种植新技术 [J]. 河南农业, 2023 (25): 42.
[2]篯明红. 浅析红薯种植技术及发展前景 [J]. 农业开发与装备, 2023 (6): 190-191.
[3]苏同娥. 红薯优质高产种植技术及发展前景分析[J]. 农业开发与装备, 2023 (5): 178-179.
作者单位：山东省沂源县张家坡镇农业综合服务中心
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.14.033
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