引文格式：韩冷, 何雄奎, 王昌陵, 刘亚佳, 宋坚利, 齐鹏, 刘理民, 李天, 郑义, 林桂海, 周战, 黄康, 王忠, 查海涅, 张国山, 周国涛, 马勇, 伏浩, 聂宏远, 曾爱军, 张炜. 智慧果园构建关键技术装备及展望[J]. 智慧农业(中英文), 2022, 4(3): 1-11.
HAN Leng, HE Xiongkui, WANG Changling, LIU Yajia, SONG Jianli, QI Peng, LIU Limin, LI Tian, ZHENG Yi, LIN Guihai, ZHOU Zhan, HUANG Kang, WANG Zhong, ZHA Hainie, ZHANG Guoshan, ZHOU Guotao, MA Yong, FU Hao, NIE Hongyuan, ZENG Aijun, ZHANG Wei. Key technologies and equipment for smart orchard construction and prospects[J]. Smart Agriculture, 2022, 4(3): 1-11.
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智慧果园构建关键技术装备及展望
韩 冷1，2，何雄奎1，2，3*，王昌陵1，2，3，刘亚佳1，2，3，宋坚利1，齐 鹏1，刘理民1，李 天1，郑 义4，林桂海4，周 战4，黄 康5，王 忠6，查海涅7，张国山8，周国涛9，马 勇10，伏 浩11，聂宏远12，曾爱军1，2，3，张 炜13
（1. 中国农业大学 农业无人机系统研究院，北京 100193；2. 中国农业大学 理学院，北京100193；3. 中国农业大学 药械与施药技术研究中心，北京 100193；4. 中国农业大学 烟台研究院，山东烟台 264670；5. 华为技术有限公司，北京 100010；6. 北京市平谷区西营村村委会，北京 101200；7. 安徽易刚信息技术有限公司，安徽安庆 246100；8. 浙江两山生物科技有限公司，浙江湖州 313302；9. 河南云飞科技发展有限公司，河南郑州 450003；10. 北京天翼合创科技发展有限公司，北京 100085；11. 北京三一智农数据技术有限公司，北京 102199；12. 深圳市大疆创新科技有限公司，广东深圳 518057；13. 安徽中科智能感知产业技术研究院有限责任公司，安徽芜湖 241000）
摘要
传统果园生产中面临着人口老龄化带来的劳动力短缺、农机作业装备与生产资料管理困难、生产效率低下等问题，通过建设融合物联网、大数据、装备智能化等技术的智慧果园，可有望解决上述问题。为应对北京市农业现代化建设需求、引领中国农业发展方向，基于桃、梨果园全程机械化、智能化管理等目标，本研究在北京市重要的桃、梨等优势果品产区——平谷区峪口镇西营村构建了约30 hm2梨与桃的智慧果园。果园中应用了10多种病、虫、水、肥、药的各类信息获取传感器，装备了28种机械化、智能化技术支持的农机装备，采用的关键技术包括智能信息获取系统、水肥一体管理系统以及病虫害智能管理系统，智能作业装备系统包括无人驾驶割草机、智能防冻机、开沟施肥机、自动驾驶履带智能仿形变量喷雾机、六旋翼枝向对靶无人机、多功能采摘平台以及整理修剪机等。同时，在果园中还构建了智能管理平台。经比较发现，智慧果园生产模式可减少人工成本50%以上，节省农药用量30%～40%、肥料用量25%～35%、灌溉用水量60%～70%，综合经济效益提升32.5%。智慧果园的推广实施将进一步推动中国果业生产水平的提高，促进中国智慧农业的发展。
关键词
智慧果园；物联网；智能农业装备系统；无人驾驶机具；智能果园管理平台；信息获取系统；智能仿形喷雾机
文
章
图
片
图 1 北京市平谷区峪口镇西营村智慧果园遥感影像图
Fig. 1 Remote sensing images of smart orchards in Xiying village， Yukou town， Pinggu district， Beijing
图 2 智慧果园系统
Fig. 2 Smart orchard system
图 3 DJI P4M多光谱无人机
Fig. 3 DJI P4M multispectral drone
图4 多光谱航拍图
Fig. 4 Multispectral photos
图5 固定摄像头采集系统
Fig. 5 Camera information acquisition system
图6 物联网田间气象站
Fig. 6 IOT weather station in the field
图 7 多功能农情信息采集无人系统
Fig. 7 Unmanned system multifunctional agricultural information collection
图 8 物联网茎水势传感器
Fig. 8 IoT stem water potential sensor
图 9 物联网土壤传感器
Fig. 9 IoT soil sensors
图 10 水肥一体化管路系统
Fig. 10 Water and fertilizer integration piping system
图11 智能物联网杀虫灯
Fig. 11 Smart IoT insecticidal lamp
图12虫害种类及数量识别
Fig. 12 Identification of pest species and numbers
图13 智能遥控无人割草机
Fig. 13 Remote control unmanned lawn mower
图14 智能防冻机
Fig. 14 Smart anti-freeze machine
图15 开沟施肥机
Fig. 15 Trenching and fertilizing machine
图 16 激光雷达导航履带式仿形智能变量喷雾机
Fig. 16 Crawler-type intelligent variable sprayers with LiDAR-based navigation
图 17 六旋翼枝向对靶电动植保无人机
Fig. 17 Six-rotor branch-to-target electric plant protection drone
图18 果园电动升降平台
Fig. 18 Orchard electric lifting system
图19 果园整理修剪机
Fig. 19 Orchard finishing and pruning machine
图20 智慧果园管理一张图
Fig. 20 One map for smart orchard management platform
图 21 智慧农业大数据可视化平台
Fig. 21 Smart agricultural big data visualization platform
通讯作者简介
何雄奎 教授
何雄奎，中国农业大学二级教授，博士生导师。2000年获得德国霍恩海姆大学博士学位。现任中国农业大学农业无人机系统研究院院长、药械与施药技术研究中心主任、国际标准委员会植保机械与施药技术分委员会委员。兼任《Int J Agric & Biol Eng》《Frontiers》等专题主编、《智慧农业（中英文）》等刊物编委，长期从事植保机械与施药技术教学与科研工作，重点研究施药技术基础理论、农药雾化沉积飘失规律、智能作业装备与精准变量技术等。近5年主持国家自然科学基金项目 “植保无人机的农药雾化沉积高效利用”、公益性行业专项课题“黄淮流域小麦玉米水稻田间用节水节肥节药综合技术”、京津冀协同创新重大专项“高效节药植保装备研发与示范应用”、国家重点研发计划项目课题“基于多功能高地隙底盘的精量施药机械研究开发”。排名第一获省部级科技奖励一等奖2项、二等奖2项、三等奖2项。获发明专利56项，主编专著15部，发表论文130余篇，制定国家、行业与地方标准13项。2005年获北京市教育创新标兵称号，2006年入选教育部新世纪人才，国务院特殊贡献专家、享受国务院政府特殊津贴。
来源：《智慧农业（中英文）》2022年第3期
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