集成無(wú)人機(jī)遙感、AI反演、水肥一體化等技術(shù)研發(fā)的“空地協(xié)同精準(zhǔn)變量施肥技術(shù)”，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向數(shù)字化、精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型，為水稻種植提供養(yǎng)分智能補(bǔ)給解決方案。
按需施肥是作物高產(chǎn)高效的關(guān)鍵，但受土壤性質(zhì)、氣候波動(dòng)影響，傳統(tǒng)施肥難以保障化肥留存率，無(wú)法匹配作物全生育周期養(yǎng)分需求，亟需實(shí)時(shí)診斷營(yíng)養(yǎng)狀況、智能補(bǔ)給養(yǎng)分的技術(shù)。
做法模式
數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^(guò)無(wú)人機(jī)遙感獲取多光譜信息診斷營(yíng)養(yǎng)虧缺，依托GIS平臺(tái)管理多源數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史產(chǎn)量與養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建分析基礎(chǔ)。
智能分析：基于多光譜數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法生成厘米級(jí)長(zhǎng)勢(shì)圖，反演氮、磷、鉀養(yǎng)分矢量分布，形成養(yǎng)分盈虧變異圖。
施肥決策：融合多源數(shù)據(jù)制作米級(jí)精度處方圖，為無(wú)人機(jī)及水肥一體化設(shè)備提供精準(zhǔn)作業(yè)參數(shù)。
實(shí)時(shí)監(jiān)控：設(shè)備依處方圖作業(yè)，平臺(tái)實(shí)時(shí)追蹤軌跡、視頻及設(shè)備狀態(tài)，確保作業(yè)精準(zhǔn)可控。
效果優(yōu)化：生成作業(yè)評(píng)估報(bào)告，為下一生產(chǎn)季施肥策略優(yōu)化和產(chǎn)能提升提供數(shù)據(jù)支撐。
技術(shù)創(chuàng)新
空天地一體化監(jiān)測(cè)：無(wú)人機(jī)搭載光譜傳感器，結(jié)合農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在作物關(guān)鍵期智能獲取多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)養(yǎng)分與水分脅迫。
生長(zhǎng)量化分析模型：反演植被指數(shù)與光譜特征，模擬養(yǎng)分吸收分配過(guò)程，動(dòng)態(tài)評(píng)估長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量潛力及管理策略對(duì)養(yǎng)分利用率的影響。
全周期閉環(huán)管理：依托5G端邊云協(xié)同技術(shù)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)可追蹤、質(zhì)量可審計(jì)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集—智能決策—精準(zhǔn)執(zhí)行—效果優(yōu)化”數(shù)字化閉環(huán)。
AI自適應(yīng)決策引擎：融合作物營(yíng)養(yǎng)學(xué)機(jī)理與機(jī)器學(xué)習(xí)，將模型輸出轉(zhuǎn)化為生理需求參數(shù)，生成精準(zhǔn)處方圖。
智能體集群協(xié)同：構(gòu)建端到端實(shí)施模式，實(shí)現(xiàn)無(wú)人施肥與水肥一體化自主自動(dòng)化，提升作業(yè)精度與養(yǎng)分管理效率。
成本效益
成本方面，平臺(tái)及處方服務(wù)費(fèi)約5元/畝/次；多光譜無(wú)人機(jī)單套3.6萬(wàn)元，農(nóng)用無(wú)人機(jī)4.6萬(wàn)—6.6萬(wàn)元，使用壽命3—5年，也可選擇8元/畝/次的飛行服務(wù)，單日作業(yè)6畝。
效益方面，較傳統(tǒng)施肥單次施肥量減少10%—15%，肥料利用率提升15%—20%，每畝化肥成本節(jié)省20%（約60元）；水稻平均增產(chǎn)5%，每畝增收90元；農(nóng)用無(wú)人機(jī)單日作業(yè)1500—2000畝，是人工的200倍以上、農(nóng)機(jī)的20—30倍，每畝節(jié)省人工費(fèi)30元。單季畝均新增收益約180元。
