人工智能在果树种植数字化管理中的应用与展望

引言

在传统果树种植模式下，长期以来形成的经验式管理方式，在面对病虫害防治、资源合理利用等方面存在一定局限性，由此导致产量波动等情况出现。伴随《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》对智慧农业技术应用的倡导，人工智能与果树种植的结合逐渐深化。相较于大田作物，果树自身生长特性带来的管理需求，为 AI 技术的应用提供了发展契机。本文将从技术架构、应用场景等多个维度，对人工智能在果树种植数字化管理中的应用进行探讨与分析，旨在为农业数字化转型提供有益参考。

1 果树种植 AI 数字化管理的技术架构

1.1“空天地”一体化监测网络

现代果树种植数字化管理体系借助多维度数据采集，构建起"空中-地面-地下"的立体监测架构。空中维度，配备高分辨率摄像与多光谱传感设备的无人机编队开展周期性巡查，以某火龙果种植园推行的低空数字化种植模式为例，200 亩果园的全面检测在 6 小时左右即可完成，有助于观察果蔬生长动态与潜在病虫害迹象。地面层布置的实时病虫害监控仪，通过平台农作物病虫害电子标本库，实现智能虫情孢子监测，对病害识别具备较高精准度。地下部分通过 ZigBee 无线网络连接传感器阵列，采用 CC2530芯片搭配 DHT11 传感器，实现对土壤温湿度、肥力等指标的及时监测，数据传输时效得到有效保障。

1.2 数据处理与智能决策系统

监测网络所采集的多源异构数据，借助 LoRa/NB-IoT 技术上传至云端平台，逐步积累形成日均约 200GB 的数据集。云端系统运用分布式计算集群开展数据处理工作，其核心由三个模块构成：数据预处理模块通过图像去噪、特征提取和数据清洗等操作，可将叶片图像转化为包含 8 种特征的灰度直方图向量；深度学习模块采用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等算法进行模式识别，其中 SVM 分类器利用核函数对非线性特征进行处理，在病虫害识别方面展现出较为出色的性能，识别准确率能够达到 95% ；决策支持模块基于数字孪生模型生成相应的管理方案，例如从某果园的“火龙果大数据平台”，可以依据树龄、土壤特性等参数，对施肥配方和修剪策略进行优化调整。

1.3 终端执行与反馈优化机制

AI 决策的有效实施与智能化执行设备、闭环反馈机制密切相关。在灌溉环节，借助水肥一体机实现阶梯式灌溉的系统应用，部分实践案例表明，融合多类数据源构建的三维控制模型，有助于提升灌溉决策的准确性。以贵州省黔南州罗甸县火龙果种植基地为例，该模型在实际应用中使灌溉决策准确率有较为明显的提升。在病虫害防治方面，基于农作物生长四情分析，对喷施设备参数进行定期变更，在保障防治效果的同时，可在一定程度上减少农药使用量。

值得关注的是，终端设备与云端的实时交互，形成了“采集-分析-决策-执行-反馈”的完整流程。通过深度强化学习对模型参数进行优化调整，能够使系统决策与作物生长需求更为契合。在多地试点的相关实践表明，运用 Q-learning 算法优化后的系统，在节水调控与作物生长需求的平衡方面取得了较好效果。

2 人工智能在果树种植中的核心应用场景

2.1 病虫害智能识别与预警

传统病虫害识别主要依靠人工观测，在准确性和时效性方面存在一定局限性，往往难以在最佳防治阶段采取有效措施。而 AI 技术借助图像识别与模式分析技术，为病虫害识别带来了新的解决思路：通过对采集的叶片图像进行灰度化、直方图处理等前期优化，提取形状、纹理、颜色等 8 种特征并构建综合向量；在此基础上，运用 SVM、K-近邻等算法对分类器进行训练，其中 SVM 算法凭借其对分类边界间隔的优化，在应对光照变化、图像噪声等干扰因素时，较传统方法展现出显著优势，从而实现病虫害类型的自动识别与风险等级评估。

在实际应用场景中，某火龙果种植园引入的 AI 系统在溃疡病、炭疽病等病虫害预测方面取得了良好成效，可将预测时间提前 2-3 周，识别准确率表现优异；从某火龙果种植园通过田间可移动只能监测调查工具，融合无人机影像与地面监测数据，搭建起高精度的病虫害早期预警体系，显著提升了防治响应效率。

2.2 动态精准灌溉与水肥管理

果树生长过程中，水分和养分需求在不同物候期呈现出较为明显的差异特征，AI 系统借助多维度数据整合分析，能够在一定程度上实现较为精准的调控。在数据采集层面，土壤湿度传感器（精度控制在 ±2% 左右）、气象站（湿度误差控制在 5% 以内）以及作物生长模型（LMA3 算法）共同构建起一个立体感知框架；决策环节，通过深度强化学习算法对 5 年以上的历史数据进行分析处理，构建出一个综合考量土壤持水能力、未来 72 小时降雨量等因素的动态灌溉模型；执行阶段，依靠阀门自动控制技术，实现水资源的合理供应。宜兴试验基地相关数据表明，该系统在节水方面展现出一定成效，节水比例可达 42% ，同时对果实品质提升也有积极影响。

荔枝种植中的“谢花肥”管理是 AI 精准施肥应用的一个较为典型实例。当中山大学研发的智慧农业系统监测到荔枝树谢花率达到 70% 时，会自动生成包含施肥区域、肥料种类及用量建议的处方地图，并通过小程序推送至农户。这种基于物候期变化的动态管理模式，在柏桥村荔枝园的实践应用中，使肥料利用率有所提升，增幅约为 30% ，优果率也提高了 25% 左右。

2.3 产量预测与全链条数字化

AI 技术凭借对表型特征与环境数据的整合分析，为果树产量预测与全流程追溯提供了新的解决思路。从某荔枝园的实践探索显示，在产量预测领域，相关算法通过对果树冠幅表面积、花穗率等参数的系统解析，有望在荔枝花穗期实现产量预估，为预售规划与市场调节提供数据参考。借助物候期监测与历史产量数据，AI 预测的误差水平或可控制在 5% 左右。

在果树全链条管理方面，"一树一码"溯源系统构建起果树生长过程的可视化管理框架。消费者通过扫码，得以窥见果实从种植、施肥、病虫害防治到采摘的全周期数据，而种植户也能够依托认养平台探索收益保障路径。

结束语

人工智能在果树种植领域的探索与实践正逐步显现成效。以某火龙果种植园智慧种植平台和从某荔枝园全链条数字化为例，AI 技术在提升种植效率、优化资源利用和促进农民增收等方面展现出积极潜力。果树种植数字化管理的重要意义，不仅体现在技术层面的革新，更在于其推动形成了"数据辅助决策、智能调配资源"的新型生产模式。

参考文献

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