種植是茶葉產業(yè)鏈中的關鍵環(huán)節(jié)，為高品質茶葉提供了保障，但是種植成本占據了目前茶葉生產成本的主要份額。復雜的種植條件與勞動力不足使茶葉種植成本不斷提升，種植環(huán)節(jié)的智能化是茶葉生產從傳統模式向現代模式轉變的必由之路。
一、茶樹種植智能化框架
種植智能化是一套依托于物聯網、大數據、云計算等先進技術支撐的綜合管理系統，包含了農情監(jiān)測、優(yōu)化決策、設備調度的自動化。
1. 監(jiān)測感知層
監(jiān)測感知層是智能化系統的“眼睛”和“耳朵”，也是智能化系統信息處理的基礎。感知層依賴載具平臺上的各類傳感器，實時獲取茶樹周邊環(huán)境、茶樹自身的各類信息，如溫濕度、輻射、茶樹養(yǎng)分等數據信息的采集。智能化系統對感知層要求是信息獲取的原位、實時、精準、快速、智能，因此數據相對于傳統觀測必然需要海量儲存。
2. 傳輸存儲層
傳輸存儲層是智能化系統的“神經”與“倉庫”，監(jiān)測感知層搜集的海量信息數據通過傳輸存儲層匯集到數據倉庫，為后續(xù)的數據計算提供源源不斷的“養(yǎng)分”。傳輸過程主要依賴各類數據傳輸協議與設備對數據進行高效傳輸，盡可能減少數據傳輸延遲，同時還需要實現不同設備的組網與信息的兼容并行處理，而智能化系統中存儲主要體現在海量數據的高效云存儲與交換，實現數據存儲與提取的高兼容、低延時、低誤差。
3. 計算決策層
計算決策層是“大腦”，匯集的各類信息只有經過計算決策層的復雜運算才能生成有應用價值的信息，反饋給用戶或者傳送給作業(yè)設備。在種植端，計算決策層主要是對農情信息的智能化處理，設備的路徑規(guī)劃、決策控制，實現作物生長態(tài)勢的判斷，以及不同場景下的應對決策生成，比如茶樹脅迫狀態(tài)診斷、對應設備操作所需的參數等。計算決策層需要算力與算法共同實現，算力依托于計算芯片、內存，而算法是決策的核心。
4. 應用服務層
應用服務層是“手腳”，將計算決策層得出的信息、參數，反饋到對應的終端，如顯示器、機械設備，實現決策結果的操作應用。由于設備種類多樣，參數需求復雜，因此應用反饋層要求數據信息的高度兼容、操作參數精準化。目前種植智能化管理的主要瓶頸在監(jiān)測感知層與計算決策層，在監(jiān)測感知層、計算決策層，技術及裝備均剛剛處于起步階段，距離產業(yè)化應用還有一段距離。而傳輸存儲層、應用服務層隨著近年來信息技術、互聯網技術發(fā)展，海量數據傳輸與存儲的技術難度不大，挑戰(zhàn)在于如何降低成本。
二、茶樹種植智能化管理研究現狀與問題
1. 農業(yè)傳感器
與茶樹種植相關的農業(yè)傳感器主要有環(huán)境傳感器、植物生理傳感器、智能設備傳感器3類。環(huán)境傳感器的主要作用是獲取茶樹賴以生存的土壤、大氣環(huán)境中的相關參數。生理傳感器用于獲取與茶樹生長態(tài)勢相關的參數。智能設備傳感器用于關鍵目標識別、相關設備的執(zhí)行效果監(jiān)測。總體上我國已經開展了不少關于信息快速獲取及組網技術的研發(fā)，但目前茶園智慧管理中的傳感器仍采用通用型農業(yè)傳感器，專用傳感器較為缺乏。
2. 信息感知技術
(1)空間信息獲取
依托衛(wèi)星、無人機等遙感平臺，配合地理信息技術，可以實現茶樹種植區(qū)內關鍵信息的快速獲取。應用不同的遙感數據源的光譜特征和各種植被指數，結合不同的算法提取紋理特征實現對茶園的分類，以及茶樹生長過程及受害情況、茶園產量預測等。我國農業(yè)遙感衛(wèi)星傳感器以多光譜遙感為主，觀測要素缺乏、缺少光學與微波等協同觀測能力，遙感數據保障率和質量有待提高。
(2)茶樹生長態(tài)勢感知
植物生長信息可直接用于脅迫診斷、產量與品質預測，這些參數大多依賴傳統的理化分析方法，費時費力，而智能化管理系統所需的實時數據需要對作物生理參數進行快速、無損檢測。近年來在茶樹生長態(tài)勢感知方面開展了大量反演模型算法研究工作，如利用高光譜設備，對茶樹品種、茶樹葉面積指數、冠層葉片中葉綠素、氮、磷鉀含量進行反演算法等研究。
3. 智慧茶園系統實現
(1)茶園綜合管理系統
利用無線通信、傳感器檢測和數字圖像識別技術，自主設計和研制了一套茶園可視化農業(yè)氣象信息動態(tài)監(jiān)測預警系統，該系統可實現茶園圖像信息、溫濕度、降水數據的一體化采集和綜合顯示的功能。
茶園可視化農業(yè)氣象信息動態(tài)監(jiān)測預警系統結構原理圖
設計了基于低能耗廣域網物聯網云平臺的茶園監(jiān)控系統，該系統能實時采集茶園空氣溫濕度、土壤溫濕度等參數，通過服務器對獲取的茶園信息進行分析、存儲，并將數據同步到PC端和移動端，實現對茶園環(huán)境的遠程智能監(jiān)控。
茶園監(jiān)控系統總體結構圖
在茶園生境智慧管控技術研究方面，建立了茶園生境智慧管控技術，包含茶園土壤生態(tài)調控技術、茶園生態(tài)位配置與管控技術、茶園病蟲害監(jiān)測預警與生態(tài)防控技術、茶園生境環(huán)境信息自動化感知技術、茶園水分智慧管控技術以及茶園生境智慧管控專家服務系統等。從實際應用情況看，目前“智慧茶園”均止步在農情信息收集與信息匯總展示場景，管理決策仍然依賴于人，而智能決策算法缺失是“智慧茶園”的瓶頸問題。
茶園害蟲監(jiān)測預警平臺模型
(2)智能灌溉設備
茶園智能化灌溉系統發(fā)展有兩個方面，一是優(yōu)化灌溉系統的驅動結構，改進灌溉效果，研究設計了由可編程控制器和變頻器聯合控制的茶園變頻恒壓噴灌控制系統，可根據用水量的變化，在全流量范圍內利用變頻泵的連續(xù)調節(jié)和工頻泵的分級調節(jié)相結合，實現恒壓、節(jié)能，并對噴灌過程中的各種特征量進行實時、動態(tài)顯示，提高了茶園噴灌的自動化水平和管理水平。
恒壓噴灌系統控制原理
另一方面智能化灌溉是通過算法實現灌溉時機的精準選擇，設計基于無線傳感網絡的茶園智能化噴灌系統，可針對不同茶樹生長期對土壤、溫度、水分、鹽分等條件的需要，進行精準實時灌溉。
茶園智能化噴灌系統組成圖
(3)其他智能機械
在通用智能機械平臺方面，設計可定制化的通用農機遠程智能管理平臺。受制于茶園復雜地形、植被覆蓋、土壤類型差異，與茶樹種植相關的智能農機設備，如耕作機、施肥機、修剪機的智能化程度遠不及灌溉設備。此外，智能農機裝備領域未形成科學的標準化體系，導致該領域相關標準定位不清、標準間交叉重復、配套性差。發(fā)布實施的智能農機裝備地方標準、團體標準、企業(yè)標準質量參差不齊，裝備生產沒有統一規(guī)范、新產品研發(fā)無標可依、上下游產業(yè)無法配套銜接。
三、茶樹種植智能化管理研究展望
1. 先進傳感器研發(fā)
研究可靠的快速感知技術，研發(fā)高精度、可靠性強的農業(yè)專用傳感器，同時研究多傳感器的時空同步采集、高效組網傳輸、多模態(tài)數據融合處理及實時在線解析等關鍵技術，用于大量不同參數的快速獲取。
2. 智能決策管理模型
目前“智慧茶園”系統的瓶頸之一是決策模型缺乏，形成了有數據無算法的困境，因此需要深化茶樹領域相關的農業(yè)模型研究，為茶園管理與作業(yè)過程的智能化決策提供依據。針對物聯網引入的海量數據，需要研發(fā)大數據驅動的知識共享與綜合輔助決策模型，通過知識和數據相結合的決策模型，將精準決策與智能算法進行有效關聯，進行預測評判，為生產作業(yè)提供智能化決策。
3. 智能茶園機械裝備
需要開展茶園機械裝備作業(yè)過程實時分析、智能化決策與控制前期研究，建立茶園農機智能化、精準化作業(yè)技術儲備。但由于茶樹種植相關的機械化程度仍然很低，除了研制自動化程度高的大型茶園機械外，還需要針對分布較廣的山地丘陵茶園，加強結構簡單、易于操作的輕小型機械的研發(fā)，提高我國茶樹種植的機械化水平。
本文節(jié)選自《中國茶葉》2022年第5期，P1-7，《茶樹種植智能化管理研究進展及展望》，作者：程俊杰，龍俐至，倪康，阮建云。
