烟草生产中的精准农业技术应用探讨

前言：随着社会经济的不断发展，人们生活质量和水平有了很大提升，对于香烟的需求量越来越大，为更好地满足人们这一高需求量，加快了烟草生产速度，同时，对于烟草生产质量和产量也提出了更高要求。在这样一种背景下，精准农业技术逐渐“走入”烟草生产这一行业领域当中，对于烟草生产质量和产量提高具有重要意义。为此，本文加大对烟草生产中精准农业技术应用的研究便凸显得非常有必要。

一、传感器技术在烟草生产中的应用

（一）土壤传感器

土壤作为烟草生产的重要基础和前提条件，土壤的温度、湿度以及酸碱度和养分含量等关键参数对于烟草生产质量和产量能够起到一定直接决定性影响。由此可以看出，在烟草生产过程中，有效控制好土壤条件是如此重要。在土壤条件控制这一环节中，土壤检测作为一项重要工作内容，从过去的土壤检测工作中可以看到，所采用的都是“人工取样 + 实验室分析”相结合的检测方法，不仅所需要的检测周期较长，而且所需要投入的检测成本也比较大，另外，也难以保证检测的精准度。而土壤传感器的应用，可以很好的解决这一检测问题，通过将传感器网络布设于烟草生产田间，可实现对土壤温度、湿度以及酸碱度和养分含量等关键参数的实时监测，并将所收集到的监测数据及时传输至云平台进行分析。

（二）气象传感器

在烟草生产这一过程中，很容易受到气象环境影响，包括温度、湿度以及光照和风速等，这些气象环境都很可能对烟草生产质量和产量造成一定直接或间接影响。由此可以看出，在烟草生产过程中，有效控制好气象条件是如此重要。气象传感器的应用，通过将微型气象站布设于烟草生产田间，可实现对气象环境数据的实时采集和分析，进而提前预测出极端天气的发生。如：通过对气象环境数据的分析，发现霜冻天气即将到来，这时气象站会提前发出“报警”信号，提醒生产人员提前制定并采取好有效的保温措施，保护烟草植株免受霜冻“伤害”。

（三）植株传感器

在烟草生产这一过程中，做好烟草植株生长监测工作尤为重要。从过去可以看到，烟草植株生长监测所采用的都是人工目测方式，这种监测方式受人为主观性影响比较严重，而且也缺乏一定精准性。而植株传感器的应用，可以很好的解决这一监测问题，利用激光雷达、多光谱成像等先进技术，在不破坏烟草植株的前提下，可实现对烟草植株叶面积指数、冠层温度以及生物量等关键参数的有效检测，同时，还可以精准识别出早期病虫害的发生。

二、无人机技术在烟草生产中的应用

（一）农田测绘

在烟草生产这一过程中，农田测绘作为一项重要工作内容，在一定程度上能够直接关系到田间管理工作的有效开展。从过去可以看到，农田测绘所采用的主要以人工测量或卫星遥感方式为主，不仅所需要投入的成本较大，而且测绘的精准度也相对较低。而无人机的应用，可以很好的解决这一测绘问题，通过将具有高精度的相机和激光雷达搭载到无人机机身上面，可在短时间内获取到全面且精准的田块三维地形数据，其精准度可达到厘米级。

（二）变量施药

在烟草生产这一过程中，受多方面因素影响，很容易出现病虫害问题，一旦发生，则会对烟草生产质量和产量造成严重威胁。从过去可以看到，在病虫害防治工作开展这一过程中所采用的都是传统“一刀切”的施药方式，不仅造成农药的严重浪费，而且还会对环境造成污染影响。而无人机变量施药技术的应用，可以很好的解决这一施药问题，通过将多光谱传感器和智能喷洒系统搭载到无人机机身上面，可实现对病虫害的精准识别，根据其具体分布和严重情况，实时并优化调整农药的喷洒量和喷洒区域。如：对于病虫害分布密集和较为严重的区域，可多增加喷洒药量；反之，对于比较健康的区域，可减少喷洒药量。

（三）生长监测

在上述已经提到，在烟草生产这一过程中，有必要做好烟草植株生长监测这项工作。在实际监测工作开展这一过程中，可利用无人机其强大的航拍功能，定期或不定期对烟草生产田块进行全方位拍摄，然后借助多光谱技术或热红外成像技术，可详细分析烟草植株的具体生长情况。如：根据热红外图像，可有效判断出烟草植株的水分是否充足；根据多光谱图像，可有效判断出烟草植株的营养是否充足以及病虫害早期发生。

三、人工智能技术在烟草生产中的应用

（一）病虫害识别

从过去可以看到，在进行病虫害诊断工作开展这一过程中所采用的都是经验诊断方式，很容易出现错误诊断。而人工智能技术的应用，可以很好的解决这一诊断问题，通过深度学习模型构建，可自动识别出病虫害问题的发生。如：构建卷积神经网络（CNN）模型，通过分析无人机所拍摄的烟草植株图像，可精准识别出病虫害问题发生的类型及其严重程度，并自动提出具体防治意见和建议。通过这样一种人工智能诊断，可大大提升病虫害诊断的准确性和有效性。

（二）产量预测

在烟草生产这一过程中，有效控制好烟草产量是关键。从过去可以看到，烟草产量预测更多时候都是凭借着生产人员的生产经验，或依赖于简单的统计模型，缺乏一定精准性。而人工智能技术的应用，可以很好的解决这一预测问题，通过基于机器学习的产量预测模型构建，可精准预测出单个烟草植株或整个田块烟草的产量。如：构建随机森林模型，通过分析历史产量数据，可直观反映出烟草生产与环境因素之间所存在的关联性。通过这样一种人工智能驱动的产量预测，可为烟草生产计划制定和调整提供重要依据支持，帮助生产人员实现生产效益最大化。

（三）生长模型构建

烟草生长模型作为烟草生产的一种有效辅助工具，可模拟烟草植株在不同环境和条件下的生长状况。依托于人工智能技术，根据实时传感器数据，可构建起一个动态化的生长模型，结合土壤温度、湿度以及光照条件和养分情况，能够实现对未来 7 天烟草植株生长速率的提前预测，帮助和指导生产人员进行生产计划调整与优化，提高烟草生产的科学性与高效性。

结语：

综上所述，基于新时代背景下，精准农业技术在烟草生产中的应用已成为一种必然趋势，既是现代农业发展所提出的一项基本要求，也是实现烟草生产高质、高产的实际需要。为此，作为相关农业部门和生产人员需正确认识到这一点，提高对精准农业技术的全面了解，以此为指导，提高烟草生产整体质量和产量，实现经济效益最大化。

参考文献：

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