精准农业在美国也只是刚刚起步!

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  精准农业在美国也只是刚刚起步!

(原标题:精准农业各项技术在美国的应用现状)

在我国,自动驾驶的市场应用仍处于发展初期,仅在东北和新疆维吾尔自治区等地块较大的地区少量存在,变量技术则仍处于研发和推广阶段。与我国的情况形成对比,精准农业的诞生地——美国的自动驾驶和变量技术应用已经达到了一个较高水平。那么美国的具体发展情况如何?

参考美国普渡大学对经销商关于精准农业应用情况的调研,笔者管中窥豹,对自动驾驶、无人机和变量技术等精准农业相关技术发展水平进行了推测。

从2000年开始,普渡大学便开始了美国精准农业相关技术应用情况的调研,从2011年由一年一次改成两年一次。2015年8月,普渡大学发布了最近一次调研的结果。

调研结果显示,此次调研共向农业经销商发出了2 500份调查问卷,收回261份。调研以农业经销商为受访对象,并由此辐射了经销商服务的所有农场和个人,由小样本获得了美国更大耕地面积的的生产情况。

此外,调研结果显示了GPS导航、自动驾驶、变量技术和无人机等在内精准农业相关技术的应用情况,以及自2000年以来的发展趋势。

自动驾驶市场成熟

图1精准农业相关技术2015年应用情况

从精准农业相关技术 2015 年应用情况(图1)可以看出,在精准农业的各项技术中,自动驾驶应用最为广泛,达到83%,由此可见,自动驾驶技术在美国已经相当成熟,并已经形成稳定的市场。

在目前的市场中,已经存在不少生产自动驾驶产品的企业,有我国机手了解较多的约翰迪尔、天宝、拓普康精准农业等企业。此外,还有TeeJet(特杰特,已经进入中国市场),Ag Leader Techonologies和Raven等公司。并且,不同于这方面刚起步的我国市场,美国的自动驾驶产品已经过了数代更新。

比如,约翰迪尔绿色之星显示器已经于2013年改进至了第3代,可使驾驶者在4条引导线之间任意切换;Ag Leader Technologies将其GeoSteer系统的软件更新至4.0,能够实现根据驾驶状态开关重叠地图,定义路线并当接近预定路线时发出预警等功能。

图2精准农业自动技术年度走势图

总之,美国的自动驾驶经过10 余年(图2)的发展,在可靠性、精确性以及便捷性上都有了长足的发展。

无人机农业应用骤然兴起


图3精准农业位点特异性技术年度走势图

无人机在农业上应用的突然出现是2015年美国精准农业中表现最为抢眼的一个现象。从精准农业位点特异性技术年度走势图(图3)中可以看出,2015年是无人机在精准农业中应用的元年,并且一经投入市场便有较多的农户(16%)使用。由此可以看出无人机农业应用在美国的火热程度。

导航仪

这其中,值得注意的是,在美国,无人机在农业上的应用更多是信息采集和农田监管,而我国常见的是植保作业。由于地块面积较大,美国空中农药喷洒多使用体积及载药量较大的中小型载人飞机进行。因此,精准农业中的无人机应用,多指的是搭载光学相机或传感器的多旋翼无人机进行信息采集和监管。

无人机目前在美国的火热主要表现在两个方面,一是各高校掀起无人机农业应用研发热潮;二是多家精准农业企业投入无人机农业应用开发。

比如,明尼苏达大学就宣布与无人机公司Sentera进行合作,为农业应用开发高精度自动导航仪工具包。而Sentera一方面寻求与高校合作进行技术研究,另一方面寻求技术成熟的公司进行市场转换。就在2016年2月,Sentera与传统农机巨头约翰迪尔、精准农业公司agX合作,两家公司分别为其提供了软件接口,并将客户接入其无人机系统。

尽管无人机的农业应用在美国刚刚起步,但从目前的研发及推广热潮不难推测,无人机将成为未来几年的一个热点发展领域。

变量技术颇受欢迎

图4变量技术使用情况

图5 变量技术年度走势图

变量技术在美国的应用程度是仅次于自动驾驶技术的一项大范围应用。其中,变量施肥应用最为广泛,杀虫剂投放应用则最小(图4)。尽管变量杀虫剂投放应用范围最小,但也达到了37.5%,其他则均超过了50%。

变量技术在美国能够广泛应用,这其中一方面是由于美国的地块面积较大使得变量技术的经济效益突出,另一方面是由于美国长期存在的“尊重土壤”的农业经营理念。

由于美国农户经营的农场面积一般都比较大,造成了地块中不同位置的土壤肥力和水分等含量差别较大,若统一管理则会出现过量或者贫瘠的情况,而采用变量施肥和播种等按需投放,则能够保证以最小的投入得到最大的经济效益。

此外,除却经济效益驱动,更为重要的是美国自“黑风暴”事件后形成的土壤保护理念,大多农场主十分关心土壤的“健康情况”。

很早便形成了一套土壤墒情、肥力监测体系,对土壤采样分析,按照需求制定第2年的生产和管理计划。

在土壤信息监测的基础上,变量技术的产生及大范围应用也就不难理解了。

标签:农业   应用   技术   美国   无人

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