2025年智慧农业主推技术：土壤高通量检测机器人及大田智慧施肥技术

土壤高通量检测机器人及大田智慧施肥技术 

　　一、基本情况 

　　针对我国大田作物施肥用量大、效率偏低、施肥结构不平衡等问题，该技术聚焦土壤信息获取、目标检测、智能服务三大关键问题，突破“天空地”多源数据融合、智能检测装备研发、农业大数据建模等关键技术，构建了ＡＩ赋能的新一代智慧施肥技术体系，为农业企业、规模农场及农业社会化服务机构提供精准化、高效化、个性化的农事服务，并实现规模化应用，具有较好的经济、社会与生态效益。 

　　二、技术要点及成效 

　　（一）技术要点 

　　１．高通量土壤检测机器人。针对传统实验室土壤检测周期长、成本高、人工误差大、人员依赖度高的痛点，开发匹配实验室动作流程的机器视觉、精准滴定、多臂协同、优化调度算法等核心技术，涵盖土壤制样、扫码进样称量、多方式浸提、显色检测、离心、有机质分析、消解等全流程功能模块，实现土壤养分及重金属共４２项指标的全自动化检测。检测精度符合国家相关标准，精密度优于传统人工操作，检测通量达２０００指标／天，系统误差控制在５％以内，大幅度降低检测成本，构建了稳定高效的规模化土壤检测新模式。 

　　２．便携式土壤快速检测技术。为解决土壤养分原位检测缺失、检测周期长的难题，创新融合微流控芯片与光学检测技术，打造土壤前处理——检测一体化系统，实现鲜土ｐＨ、硝态氮、速效磷、速效钾、有机质的低成本（１０元／指标）、快速（２０分钟／指标）、易操作（低于４个操作步骤）、高稳定性（ＲＳＤ＜５％）现场检测，有效解决我国土壤检测自主不可控、农民不易用的核心难题。 

　　３．土壤水热盐传感器。针对目前水热盐传感器原位动态监测精度低、寿命短、维护成本高等问题，基于介电感测原理，结合微机电系统技术（ＭＥＭＳ），利用土壤作为电介质，研发多通道非接触式感测方法，开发的新型传感器，实现微型化、低功耗、多参数的土壤水、热、盐的动态监测（重复性＜５％，准确度＞９０％）。 

　　４．土壤快检试剂盒和试纸。针对土壤养分传统检测取样繁琐、检测设备体积大、操作专业性强等问题，研究土壤氮磷钾敏感的新型荧光纳米材料，结合薄膜扩散梯度（ＤＧＴ）被动采样技术，开发一次性铵态氮／硝态氮纸基荧光可视化检测试纸、土壤磷酸根和钾离子荧光检测试剂盒，实现土壤ＮＰＫ高灵敏（１ｍｇ／ｋｇ）、低成本（传统方法的５％）、快速（１５分钟）的可视化检测。 

　　５．土壤肥力智慧制图技术。以测土机器人基准检测数据为基础，结合本地化标定后的快检设备补充数据，融合ＧＩＳ地理信息系统与机器学习算法，开展服务区域土壤属性精细化制图。制图指标涵盖ｐＨ值、有机质、全氮、有效磷、速效钾等核心肥力指标，为基肥施用前的精准监测和施肥方案制定提供空间化数据支撑。 

　　６．施肥大模型技术。融合养分专家系统、大语言模型与遥感解译算法，深度分析作物、土壤、气象等多源数据，依托多年实地试验数据持续优化变量权重，构建新一代“养分专家施肥大模型”。该模型可根据土壤条件与目标产量制定精准基肥方案，结合作物生育阶段、苗情长势及近期天气动态生成追肥决策，实现施肥全周期智能化、精准化调控。 

　　（二）降本增效方面 

　　运用智能化施肥运筹与动态追肥决策，实现农场生产多重效益协同提升： 

　　１．化肥利用率显著提高，不减产的情况下，肥料用量下降１０～２２％。 

　　２．提高作物产量，粮食作物产量提高８～１３％。 

　　３．农业面源污染有效降低，生态环境持续优化，形成“增产、提质、减污、增效”的良性发展模式。 

　　三、应用条件及要求 

　　１．以农场为基本服务单元，初期建议根据作物长势、产量信息布设不少于４０个土壤采集样点，并形成标签数据；以县域为服务单元，根据土壤类型、遥感数据、地理信息布设不少于２０００个土壤采集样点，用以形成标签数据。 

　　２．土壤快检设备需由专业人员根据规范的流程完成本地化标定。 

　　３．操作人员应通过培训，详细了解土壤检测和施肥软件的使用说明书，熟练掌握技术要点。