《主粮作物全生长周期智慧化管理决策技术规范》编制说明

《主粮作物全生长周期智慧化管理决策技术规范》编制说明

一、标准制定的必要性

智慧农业是农业高质量发展的重要引擎，国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要

明确指出，要加快发展智慧农业，推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合，发展

“全程机械化+综合农事”的农业服务新模式。党的“二十大”报告也强调建设高标准农

田，构建农业科技和装备支撑体系。智慧农场通过数字化管理手段来提高农业生产效率和

品质的现代化农业生产模式，已成为一种新型农业发展模式。系统构建集自适应感知、精

准管理决策和智能优化控制等为一体的智慧农场，推进农业生产和管理服务的数字化和智

能化，是实现我国农业产业结构优化升级的必由之路。

通过逐步在农业生产领域融入人工智能、计算机视觉、大数据等技术，构建智能化的

农场作物全生长周期智慧管理决策技术，相关规范的实施对提高农业生产效率、资源利用

效率，改善农产品质量和安全，减少环境影响，促进农业创新和发展，推动农业产业链的

可持续发展，以及农业向生产智能化、作业精准化、管理数字化、服务网格化方面的转型

升级，对建设农业强国具有重要实践意义。

近年来，发布了一些关于田间管理的一些标准，如《水稻生产全程质量控制技术规范》

（NY/T4248-2022）规定了水稻生产的组织管理、文件管理、过程控制技术要求、产品质

量管理、废弃物处置以及内部检查等全程质量控制要求，适用于农业企业、农民专业合作

社、家庭农场等规模生产主体开展水稻生产的全程质量控制。《灌溉施肥技术规范》

（NY/T2625-2014）规定了水肥一体化技术的基本原则、技术方案和主要模式，适用于指

导全国水肥一体化技术推广与应用；《小麦主要病虫害全生育期综合防治技术规范》

（NY/T3302-2018）规定了我国各生态区小麦主要病虫害全生育期综合防治策略和主要防

治技术，适用于我国不同生态区小麦主要病虫害全生育期综合防治。但总体来看，涉及农

场作物全生长周期智慧化管理决策的规范和标准较少，在田间管理智能决策层面，缺乏统

一通用的技术标准和指导实际生产的规范。因此需要编写团体标准，指明农场作物全生长

周期智慧化管理决策技术规范。

二、标准编制原则及依据

1、按照GB/T1.1－2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》

要求进行编写。

1

2、参照相关法律、法规和规定，在编制过程中着重考虑了科学性、适用性和可操作

性。

三、项目背景及工作情况

（一）任务来源

根据《中国国际科技促进会标准化工作委员会团体标准管理办法》的有关规定，经中

国国际科技促进会标准化工作委员会及相关专家技术审核，批准《主粮作物全生长周期智

慧化管理决策技术规范》团体标准制定计划，计划编号为：CI2023206。本标准由河南科

技大学提出，中国国际科技促进会归口。

根据计划要求，本标准完成时限为6个月。

（二）标准起草单位

本标准的主要起草单位是河南科技大学，负责标准文档起草及相关文件的编制等。河

南群智信息技术有限公司、洛阳理工学院、北京奇虎科技有限公司、洛阳辰汉农业装备科

技股份有限公司参与起草，负责标准中重要技术点的研究和建议，并参与标准内容的讨论。

（三）标准研制过程及相关工作计划

1、前期准备工作

项目立项前，标准编制小组查阅、研读相关国内外文献，广泛搜集作物生长智慧化管

理相关的材料。同时，多次投身于农场与相关行业人员进行调研、交流，广泛征求标准制

定方面的意见和建议。

2、标准起草过程

团体标准立项通知公示后，标准编制小组首先组织了标准制定工作会议，各编写人员

根据工作计划分工和编写要求开展了相关工作。在标准起草期间，编制小组主编单位及参

编单位组织了数次内部研讨会和专家咨询会，经过多次修改，于2023年10月完成了标准初

稿及编制说明的撰写⼯作。

3、征求意见情况

2023年10月标准编制小组先后通过现场会议、电话、微信等多种形式征集⾏业专家相

关意见和建议。针对征集的意见，标准编制小组召开了研讨会，将收集到的意见进行汇总

处理分析，在充分吸纳合理意见的基础上，先后修改和完成标准内容，于2023年11月底根

据在各单位反馈意见基础上，形成了标准征求意见稿并由中国国际科技促进会提交全国标

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准信息平台公示。

（四）主要试验（或验证）情况分析

1、农场作物分类识别技术

作物分类识别在现代农业中具有重要的意义和价值。随着人口的增长和城市化进程

的加快，农业生产面临着更大的压力和挑战。如何高效地管理农田，提高作物产量和质

量，确保粮食安全，成为摆在农业发展面前的重要任务。而农场作物分类识别作为智能

农业的重要应用之一，将科技与农业紧密结合，为农业生产带来全新的可能性。

基于卷积特征和图卷积网络的农场作物识别方法，该方法由CNN农场作物特征提取

和GCN农场作物识别两部分组成。由于CNN模型具有较强的特征表示能力，采用基于训

练的CNN模型提取农场作物特征。为了进一步保留农场作物图像的特征属性，基于提取

的CNN农场作物特征之间的欧氏距离，构造了无向相似性图。在基于GCN的农场作物识

别中，农场作物特征矩阵无向相似性图通过图卷积层实现农场作物图像节点之间的特征

传播，基于特征相似性，未标记的农场作物样本（测试图像）从图中的邻居节点获得标

签信息。卷积是GCN农场作物识别模型的核心，谱图卷积和空间域卷积是图卷积网络卷

积中应用最广泛的两种类型，使用谱图卷积的方法，达到作物分类的实时性要求。如图

1所示。

图1图像分割结果

2、杂草病虫害识别技术

对于农场作物杂草病虫害的识别问题，对不合适的图像进行删减，对过大过小的图像

进行剪裁和放大。通过图像处理计算利用卷积神经网络等算法手段对图像信息进行归纳计

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算。注意力机制的核心是对特征进行权重分配让更重要的特征发挥更重要的作用，使其对

于结果产生更大的影响。在计算机图像领域中，注意力机制主要作用于两种域：空间域，

通道域。空间域注意力机制的作用是突出特征中的某一区域，增加其权重，使其在进行空

间信息变换时能保留关键信息。正常是空间域方法是使用平均池化函数实现，即利用一个

矩阵窗口在张量上进行扫描，将每个矩阵中通过取平均值来替代原有矩阵。通过这种方法

得到的权重可以突出原有信息的重点区域。通道域注意力机制的作用是突出特征的信息即

用权重评价对不同通道对关键信息的贡献，用来代表该通道与关键信息的相关度。

通过比较Inception-ResNetV2、VGG、MobileNetV2、ResNet50四种传统的卷积神经网

络模型在农场作物杂草病虫害数据集上的准确率，得到最适合农场作物杂草病虫害识别的

卷积神经网络模型。通过现有的注意力机制，与卷积神经网络结合得到准确率高的网络模

型，为后续农场作物农事精准决策策略提供了保障。实验结果与其他方法对比如表1所示。

表3.2实验结果

模型精确度(%)召回率(%)F1值(%)准确率(%)

Inception-

93.3393.3393.3393.33

ResNetV2

VGG92.8190.8390.7990.83

MobileNetV293.3393.3393.3293.33

ResNet509695.8395.8395.83

3、农场作物农事环节精准决策策略

农场作物农事精准决策技术是以信息技术为支撑，通过农作物的生长数据、土地环境

数据和病虫害数据等先验知识，通过感知融合技术形成农场作物的生长态势特征向量、土

地环境特征向量和病虫害特征向量，并将它们输入到基于Transformer的农场作物生长态势

识别网络中，能够确定作物所处的具体生产环节，如萌芽期、幼苗期、成熟期等；其次，

将农场作物的生长态势特征向量等输入到基于图卷积神经网络的作物个体状态识别网络中，

可以精准获得作物所需的植保环节，包含干旱等级、缺肥等级、虫害类型、虫害等级。然

后，将农场每个地块的病虫害特征向量、病虫害类别以及每个病虫害类别和不同等级输入

到基于多层图神经网络的网格地块所需植保类型与相应等级分类网络中，完成对农场每个

地块病虫害的类型和等级预测结果。最后将每个地块的生长环节、土地干旱程度、土地缺

肥程度、病虫害类型、病虫害等级作为输入，通过基于多任务强化学习的农场作物农事活

动精准决策网络实现对农场每个地块农事活动的预测，如揭膜、施肥、灌溉、植保、收割

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等。通过测试，经过农场作物农事环节精准决策策略能够实现对农场地块农事活动的精准

预测。

4.作物智慧化田间管理平台的构建

作物智慧化田间管理平台采用物联网三层架构，总体结构分为感知层、传输层、应用

层三个层次。首先感知层负责农场数据的采集，采用传感器技术、无线传输技术、数据库

技术等，通过传感器采集农场的气象数据、土壤养分、环境数据等，通过人工录入的方式

录入田间管理数据及病虫害诊断等数据，通过无线传输的汇集到无线集成网关，再由无线

集成网关传输到数字农业监控中心数据库。其次传输层负责数据传输，通过感知层采集到

的数据，利用WIFI、ZigBee、4G、5G等无线通信技术，进行数据的传输至应用层。最后

应用层作为智慧化管理平台的大脑核心层，通过平台的农事生长环节精准决策系统实现对

农作物的种植规划、灌溉规划、肥料调控、灌溉调控、植保规划等。利用农机精准管控平

台实现对农机的多机任务调度、作业信息感知、设备状态监测、故障预警诊断等，实现农

作物的自动播种、灌溉、施肥、植保、收割等农事活动。通过农场可视化平台实现对农作

物的可视化、农场三维场景可视化、农机可视化、监控可视化，为农业管理者提供了方便。

四、标准制定的基本原则

标准编制过程中，遵循了以下基本原则：

1)标准需要具有行业特点，指标及其对应的分析方法要积极参照采用国家标准和行业

标准。

2)标准能够体现出产品的具有关键共性的技术要素。

3)标准能够为产品的开发、改进指出明确的方向。

4)标准需要具有科学性、先进性和可操作性。

5)要能够结合行业实际情况和产品特点。

6)与相关标准法规协调一致。

7)促进行业健康发展与技术进步。

五、标准主要内容

本标准规定了智慧农场农作物全生长周期智能管理技术要求，正文部分共分四章，内

容包括标准的适用范围、规范性引用文件、术语和定义、总体设计。

六、与有关法律法规和强制性标准的关系

遵守和符合相关法律法规和强制性标准要求。规范性引用文件包括：

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NY/T4298-2023《气候智慧农业小麦-水稻生产技术规范》

NY/T4299-2023《气候智慧农业小麦-玉米生产技术规范》

NY/T4248-2022《水稻生产全程质量控制技术规范》

NY/T4260-2022《质保无人飞机防治小麦病虫害》

NY/T1443-2007《小麦抗病虫性评价技术规范》

NY/T3302-2018《小麦主要病虫害全生育期综合防治技术规范》

NY/T2624-2014《水肥一体化技术规范总则》

NY/T2625-2014《灌溉施肥技术规范》

NY/T3260-2018《黄淮海夏玉米病虫草害综合防控技术规程》

七、重大意见分歧的处理依据和结果

本标准起草过程中没有重大分歧意见。

八、后续贯彻措施

建议由农业和粮食作物相关行业标准化管理机构组织贯彻本标准的相关活动，利用各

种活动（如工作组活动、行业协会的管理和活动、专家培训、标准化技术刊物、网上信息、

产品认证等）尽可能向农林技术行业相关单位和机构宣贯该标准。

建议本标准发布之日起半年内实施。

标准编制小组

2023年10月

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团体标准

《主粮作物全生长周期智慧化管理决策技术规范》

编制说明

2022年12月

《主粮作物全生长周期智慧化管理决策技术规范》编制说明

一、标准制定的必要性

智慧农业是农业高质量发展的重要引擎，国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要

明确指出，要加快发展智慧农业，推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合，发展

“全程机械化+综合农事”的农业服务新模式。党的“二十大”报告也强调建设高标准农

田，构建农业科技和装备支撑体系。智慧农场通过数字化管理手段来提高农业生产效率和

品质的现代化农业生产模式，已成为一种新型农业发展模式。系统构建集自适应感知、精

准管理决策和智能优化控制等为一体的智慧农场，推进农业生产和管理服务的数字化和智

能化，是实现我国农业产业结构优化升级的必由之路。

通过逐步在农业生产领域融入人工智能、计算机视觉、大数据等技术，构建智能化的

农场作物全生长周期智慧管理决策技术，相关规范的实施对提高农业生产效率、资源利用

效率，改善农产品质量和安全，减少环境影响，促进农业创新和发展，推动农业产业链的

可持续发展，以及农业向生产智能化、作业精准化、管理数字化、服务网格化方面的转型

升级，对建设农业强国具有重要实践意义。

近年来，发布了一些关于田间管理的一些标准，如《水稻生产全程质量控制技术规范》

（NY/T4248-2022）规定了水稻生产的组织管理、文件管理、过程控制技术要求、产品质

量管理、废弃物处置以及内部检查等全程质量控制要求，适用于农业企业、农民专业合作

社、家庭农场等规模生产主体开展水稻生产的全程质量控制。《灌溉施肥技术规范》

（NY/T2625-2014）规定了水肥一体化技术的基本原则、技术方案和主要模式，适用于指

导全国水肥一体化技术推广与应用；《小麦主要病虫害全生育期综合防治技术规范》

（NY/T3302-2018）规定了我国各生态区小麦主要病虫害全生育期综合防治策略和主要防

治技术，适用于我国不同生态区小麦主要病虫害全生育期综合防治。但总体来看，涉及农

场作物全生长周期智慧化管理决策的规范和标准较少，在田间管理智能决策层面，缺乏统

一通用的技术标准和指导实际生产的规范。因此需要编写团体标准，指明农场作物全生长

周期智慧化管理决策技术规范。

二、标准编制原则及依据

1、按照GB/T1.1－2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》

要求进行编写。

1

2、参照相关法律、法规和规定，在编制过程中着重考虑了科学性、适用性和可操作

性。

三、项目背景及工作情况

（一）任务来源

根据《中国国际科技促进会标准化工作委员会团体标准管理办法》的有关规定