农业大数据驱动的智能化种植管理解决方案

农业大数据驱动的智能化种植管理解决方案TOC\o"1-2"\h\u28295第1章引言 3190531.1农业大数据概述 320681.2智能化种植管理的必要性 471101.3国内外研究现状与趋势 430894第2章农业大数据获取与预处理 5246272.1数据来源与采集技术 572612.1.1土壤数据 518872.1.2气象数据 5165822.1.3农田遥感数据 5231672.1.4农业物联网数据 5235462.2数据预处理方法 5190112.2.1数据清洗 6192472.2.2数据规范化 6146592.2.3数据变换 6245542.3数据整合与存储 638402.3.1数据整合 6306052.3.2数据存储 632682第3章土壤大数据分析 6308413.1土壤属性检测技术 659573.1.1土壤物理性质检测技术 6105323.1.2土壤化学性质检测技术 7191853.1.3土壤生物性质检测技术 7145303.2土壤质量评价方法 7105793.2.1土壤肥力评价 7201003.2.2土壤环境质量评价 7193203.2.3土壤可持续利用评价 7234113.3土壤大数据挖掘与应用 7291023.3.1土壤数据采集与整合 731793.3.2土壤数据挖掘方法 7215293.3.3土壤大数据应用 725808第4章气象大数据分析 8115444.1气象数据获取与处理 840714.1.1数据获取 8296244.1.2数据处理 897234.2气象因子对作物生长的影响 8119674.2.1气温 8193874.2.2降水 8197394.2.3光照 913944.3气象大数据在智能化种植中的应用 958144.3.1灾害预警 994764.3.2精准施肥 984444.3.3病虫害防治 9125054.3.4农田水分管理 9196184.3.5农业保险 921276第5章植物生长模型与监测技术 9159655.1植物生长模型构建 971625.1.1植物生长模型概述 947905.1.2植物生长模型构建方法 10303995.1.3植物生长模型优化策略 10197405.2植物生长监测技术 10289385.2.1地面监测技术 10176335.2.2遥感监测技术 10113725.3植物生长数据分析与预测 1099275.3.1数据分析方法 11220615.3.2预测方法 1162135.3.3应用实例 117694第6章病虫害智能监测与防治 11127216.1病虫害识别技术 11113256.1.1图像识别技术 11283966.1.2声波识别技术 12224926.1.3光谱识别技术 12292546.2病虫害预测模型 12109516.2.1统计预测模型 1250466.2.2机器学习预测模型 12257266.2.3深度学习预测模型 12180756.3智能防治策略与实施 12320876.3.1基于病虫害识别的防治策略 12293346.3.2病虫害预测在防治中的应用 12298096.3.3智能防治系统实施与示范 13746.3.4政策与产业支持 1317910第7章智能灌溉与水肥一体化 1384467.1灌溉需求预测 1352927.1.1数据收集与处理 13206047.1.2灌溉需求预测模型 13104807.1.3灌溉策略制定 13190967.2水肥一体化技术 13144687.2.1水肥一体化概述 13149197.2.2水肥一体化系统设计 14178837.2.3智能水肥一体化 14220717.3智能灌溉控制系统 1468617.3.1系统架构 14325717.3.2灌溉控制策略 14168527.3.3系统实现与优化 14222857.3.4案例分析 1414914第8章农业机械智能化 14149038.1农业机械发展现状与趋势 15181888.2无人驾驶技术与设备 1577108.3农业机械智能调度与管理 1529991第9章农业大数据平台建设与示范应用 1672979.1大数据平台架构设计 1675569.1.1平台架构概述 16327569.1.2数据采集层 1620929.1.3数据存储层 162789.1.4数据处理层 16166609.1.5数据分析层 1688539.1.6决策支持层 16298459.2数据分析与决策支持系统 16190079.2.1系统架构 1663229.2.2功能模块 17265469.2.3关键技术 1745049.3示范应用案例分析 17157179.3.1案例一：某地区小麦智能化种植管理 17130419.3.2案例二：某蔬菜基地病虫害预警系统 17182099.3.3案例三：某农场智能农机调度系统 1719718第10章农业大数据安全与隐私保护 172077410.1数据安全与隐私保护概述 171120810.2农业大数据安全防护技术 181166210.2.1数据加密技术 182436610.2.2访问控制技术 18861710.2.3安全审计与监控技术 18808510.2.4防火墙与入侵检测技术 181316510.3农业大数据隐私保护策略与实施建议 183020710.3.1数据脱敏技术 183255810.3.2差分隐私技术 182032110.3.3隐私保护法规与政策制定 181643410.3.4隐私保护意识培训与教育 19702010.3.5跨部门协同与信息共享 19第1章引言1.1农业大数据概述信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。农业作为我国国民经济的重要支柱，其数据资源的挖掘和应用正日益受到关注。农业大数据是指在农业生产、经营、管理和服务等各个环节中产生的大量、多维、多样、实时的数据集合。它涵盖了气象、土壤、生物、经济等多个方面，为农业科学研究、政策制定及产业发展提供了丰富的数据支持。农业大数据具有数据量大、数据类型多样、处理速度要求高、价值密度低等特点，这为数据挖掘和分析带来了诸多挑战。1.2智能化种植管理的必要性智能化种植管理是利用现代信息技术、自动化技术、智能化设备等手段，对农业生产过程进行精确监测、智能决策和优化控制的一种新型农业生产模式。实施智能化种植管理具有以下必要性：（1）提高农业生产效率：通过智能化种植管理，可以实现对农业生产过程的精准调控，提高资源利用率，降低生产成本，从而提高农业产量和品质。（2）促进农业绿色发展：智能化种植管理有助于减少化肥、农药等投入品的过量使用，降低农业面源污染，保护生态环境。（3）应对农业劳动力短缺：农村劳动力转移，农业劳动力短缺问题日益突出。智能化种植管理可以减轻农民劳动强度，提高农业生产自动化水平。（4）满足消费者需求：智能化种植管理有助于实现农产品质量的可追溯、可监控，提高消费者对农产品的信任度和满意度。1.3国内外研究现状与趋势国内外研究者对农业大数据驱动的智能化种植管理进行了广泛研究，主要集中在以下几个方面：（1）农业大数据采集与处理技术：研究各类传感器、遥感、物联网等技术，实现对农业生产过程中数据的实时、动态、全面采集，以及数据预处理、存储和计算等。（2）农业知识模型构建：通过对农业专家知识、文献资料、实验数据等进行分析，构建适用于不同作物、不同生长阶段的农业知识模型。（3）智能决策支持系统：结合农业知识模型和大数据分析技术，开发针对农业生产过程中的关键环节（如施肥、灌溉、病虫害防治等）的智能决策支持系统。（4）农业与自动化设备：研究开发适用于农业生产现场的与自动化设备，实现农作物的种植、管理、收获等环节的自动化作业。未来发展趋势方面，农业大数据驱动的智能化种植管理研究将继续深化以下几个方面：（1）跨学科融合：进一步加强信息技术、生物技术、农业工程等学科的交叉融合，推动农业智能化发展。（2）数据共享与开放：推动农业大数据的共享与开放，提高数据利用效率，促进农业科学研究的发展。（3）个性化定制服务：针对不同农业生产场景和需求，提供个性化的智能化种植管理解决方案。（4）智能化设备普及与应用：加快农业智能化设备的研发和推广，降低设备成本，提高设备功能，使其更好地服务于农业生产。第2章农业大数据获取与预处理2.1数据来源与采集技术农业大数据的获取是智能化种植管理解决方案的基础。本节主要介绍农业大数据的来源及相应的采集技术。农业大数据主要包括以下几种类型的数据来源：2.1.1土壤数据土壤数据是农业大数据的重要组成部分。土壤数据采集技术包括土壤采样、土壤属性分析等。利用现代化设备，如土壤传感器、无人机等，可实现对土壤属性的高效、精确监测。2.1.2气象数据气象数据对农业生产具有较大影响。气象数据采集技术包括气象站、卫星遥感、雷达监测等。这些技术可以实时获取气温、降水、光照等气象信息，为农业提供有力支持。2.1.3农田遥感数据农田遥感技术是一种非接触式、大面积获取农田信息的有效手段。通过卫星遥感、航空遥感等手段，可获取农田植被指数、土壤湿度、作物长势等数据。2.1.4农业物联网数据农业物联网技术通过传感器、控制器等设备，实时监测农业生产过程中的各种参数，如温室环境、作物生长状态等。这些数据有助于实现精细化管理，提高农业生产效率。2.2数据预处理方法获取的原始农业数据往往存在噪声、异常值、缺失值等问题，需要进行预处理。以下是几种常见的数据预处理方法：2.2.1数据清洗数据清洗主要包括去除噪声、处理异常值、填补缺失值等。通过对原始数据进行清洗，可以提高数据质量，为后续分析提供可靠数据基础。2.2.2数据规范化数据规范化是对数据进行标准化处理，包括数据归一化、数据标准化等。规范化处理后的数据具有统一的格式和尺度，便于进行综合分析。2.2.3数据变换数据变换主要包括对数据进行平滑、插值、聚合等处理。数据变换可以降低数据维度，提取有用信息，为后续分析提供方便。2.3数据整合与存储农业大数据来源于多种渠道，涉及多种类型的数据。为了实现数据的综合利用，需要对数据进行整合与存储。2.3.1数据整合数据整合是将来自不同来源、不同格式的数据统一到一个数据平台上，实现数据共享和互操作。数据整合方法包括数据集成、数据融合等。2.3.2数据存储数据存储是将整合后的数据存储在适当的位置，以便后续查询和分析。常用的数据存储技术包括关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件存储等。通过对农业大数据的获取与预处理，为智能化种植管理提供了可靠的数据支持。在后续章节中，将对这些数据进行深入分析，以实现农业生产的智能化。第3章土壤大数据分析3.1土壤属性检测技术土壤是作物生长的基础，其物理、化学和生物属性对作物生长产生重要影响。为实现智能化种植管理，对土壤属性进行准确检测。本章首先介绍几种常见的土壤属性检测技术。3.1.1土壤物理性质检测技术土壤物理性质主要包括土壤质地、容重、孔隙度、水分等。常见的土壤物理性质检测技术有：土壤采样法、土壤粒径分析、土壤容重测定、土壤水分测定等。3.1.2土壤化学性质检测技术土壤化学性质主要包括土壤pH、有机质、养分元素等。常见的土壤化学性质检测技术有：土壤pH值测定、土壤有机质测定、土壤养分元素测定等。3.1.3土壤生物性质检测技术土壤生物性质主要包括土壤微生物、酶活性等。常见的土壤生物性质检测技术有：土壤微生物数量测定、土壤酶活性测定等。3.2土壤质量评价方法土壤质量评价是衡量土壤肥力、环境质量及可持续利用潜力的重要手段。本节介绍几种常用的土壤质量评价方法。3.2.1土壤肥力评价土壤肥力评价主要包括对土壤养分的评价。常见的土壤肥力评价方法有：养分指数法、土壤肥力综合指数法、土壤质量评价模型等。3.2.2土壤环境质量评价土壤环境质量评价主要关注土壤污染状况。常见的土壤环境质量评价方法有：单因子污染指数法、综合污染指数法、潜在生态风险指数法等。3.2.3土壤可持续利用评价土壤可持续利用评价旨在评估土壤在不同利用方式下的可持续性。常见的土壤可持续利用评价方法有：土壤质量动态评价、土壤生产力评价等。3.3土壤大数据挖掘与应用土壤检测技术的发展，土壤数据日益丰富。本节探讨如何利用大数据技术挖掘土壤信息，为智能化种植管理提供支持。3.3.1土壤数据采集与整合土壤数据来源于不同时间、空间和尺度的多个检测手段。首先需要对土壤数据进行采集、整理和整合，构建土壤大数据平台。3.3.2土壤数据挖掘方法土壤数据挖掘方法包括：土壤属性预测、土壤质量评价、土壤分类和聚类等。常见的数据挖掘算法有：支持向量机、神经网络、决策树等。3.3.3土壤大数据应用土壤大数据在智能化种植管理中的应用主要包括：土壤肥力优化、土壤污染监测、土壤适应性评价等。通过土壤大数据分析，为农业生产提供科学依据，实现精准农业。第4章气象大数据分析4.1气象数据获取与处理气象数据作为农业大数据的重要组成部分，对智能化种植管理具有极高的参考价值。本节主要介绍气象数据的获取与处理方法。4.1.1数据获取气象数据主要来源于气象观测站、卫星遥感、数值天气预报模型等多种渠道。对于智能化种植管理，需关注以下几种类型的气象数据：（1）地面气象观测数据：包括气温、降水、湿度、风速、风向等。（2）卫星遥感数据：获取地表温度、植被指数、土壤湿度等。（3）数值天气预报数据：提供未来一段时间内的天气状况，包括气温、降水、气压等。4.1.2数据处理获取到的气象数据往往存在缺失、异常等现象，需要经过以下处理：（1）数据清洗：填补缺失值、修正异常值。（2）数据插值：通过空间插值方法，提高气象数据的时空分辨率。（3）数据融合：将不同来源的气象数据整合到一起，形成统一的气象数据集。4.2气象因子对作物生长的影响气象因子对作物生长具有显著影响，本节主要分析气温、降水、光照等主要气象因子对作物生长的影响。4.2.1气温气温对作物生长具有直接影响，不同作物对气温的需求不同。气温过高或过低，都会影响作物的生长发育，甚至导致减产。4.2.2降水降水是作物生长所需水分的主要来源。降水不足会导致土壤干旱，影响作物生长；降水过多则可能导致农田积水、病虫害等问题。4.2.3光照光照对作物生长具有重要作用，影响作物的光合作用和生长发育。光照不足会导致作物生长缓慢、产量降低。4.3气象大数据在智能化种植中的应用气象大数据在智能化种植管理中具有广泛的应用，以下列举几方面的应用实例：4.3.1灾害预警通过分析气象大数据，可提前预测气象灾害，为农业生产提供预警，降低农业损失。4.3.2精准施肥气象大数据可指导农民根据气候变化，合理调整施肥时间和施肥量，提高肥料利用率。4.3.3病虫害防治气象大数据有助于预测病虫害的发生和传播趋势，为病虫害防治提供科学依据。4.3.4农田水分管理通过气象大数据分析，可实时监测土壤水分状况，为农田灌溉提供参考。4.3.5农业保险气象大数据在农业保险领域的应用，有助于提高农业保险的精准性和公平性。通过以上分析，气象大数据在智能化种植管理中发挥着重要作用，为农业生产提供科学依据，提高农业产量和效益。第5章植物生长模型与监测技术5.1植物生长模型构建植物生长模型是模拟植物生长过程的重要工具，对于智能化种植管理具有重要意义。本节主要介绍植物生长模型的构建方法及其在农业大数据背景下的优化策略。5.1.1植物生长模型概述植物生长模型主要包括生理生态模型、结构功能模型和过程模型等。各类模型从不同角度对植物生长过程进行模拟，为智能化种植管理提供理论依据。5.1.2植物生长模型构建方法（1）基于生理生态过程的模型构建：该类模型以植物生理生态过程为基础，考虑光合作用、呼吸作用、水分运输、营养元素吸收等生理过程，构建植物生长模型。（2）基于机器学习的模型构建：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等，对大量植物生长数据进行训练，构建植物生长预测模型。（3）基于多源数据融合的模型构建：结合遥感、地面观测、基因表达等多源数据，采用数据同化技术，优化植物生长模型参数，提高模型预测精度。5.1.3植物生长模型优化策略（1）参数优化：通过敏感性分析、遗传算法、粒子群优化等算法，对模型参数进行优化，提高模型拟合效果。（2）模型耦合：将不同类型的植物生长模型进行耦合，如将结构功能模型与过程模型结合，提高模型在复杂环境下的适用性。5.2植物生长监测技术植物生长监测技术是获取植物生长状态信息的关键手段，对于实现智能化种植管理具有重要意义。本节主要介绍几种常用的植物生长监测技术。5.2.1地面监测技术地面监测技术主要包括田间观测、传感器监测、无人机监测等。（1）田间观测：通过人工或半自动化的方法，对植物生长状态进行定期观测，获取植株高度、叶面积指数、生物量等指标。（2）传感器监测：利用温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器等，实时监测植物生长环境，为智能化种植提供数据支持。（3）无人机监测：利用无人机搭载多光谱、高光谱相机，获取植物生长状态的空间分布信息，提高监测效率。5.2.2遥感监测技术遥感监测技术通过获取植物反射、发射的电磁波信息，反演植物生长状态。主要包括多光谱遥感、高光谱遥感、激光雷达遥感等。5.3植物生长数据分析与预测植物生长数据分析与预测是智能化种植管理的核心环节。本节主要介绍植物生长数据分析与预测的方法及其应用。5.3.1数据分析方法（1）数据预处理：对采集到的植物生长数据进行清洗、归一化、降维等处理，提高数据质量。（2）特征提取：从原始数据中提取与植物生长相关的特征，如时间序列特征、光谱特征、纹理特征等。（3）关联分析：通过相关性分析、主成分分析等方法，挖掘植物生长与环境因素之间的关联性。5.3.2预测方法（1）机器学习预测：利用支持向量机、随机森林、神经网络等机器学习算法，建立植物生长预测模型。（2）深度学习预测：通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对植物生长数据进行高维特征学习，提高预测精度。（3）模型融合预测：结合多种预测模型，如集成学习、多模型融合等方法，提高植物生长预测的可靠性。5.3.3应用实例以某地区作物为例，利用植物生长监测技术获取大量数据，结合数据分析与预测方法，实现对作物生长状态的有效预测和管理。具体应用包括：（1）作物生长状态监测：实时监测作物生长状态，提前发觉潜在问题，为农业生产提供决策支持。（2）精准施肥：根据作物生长需求，制定施肥方案，提高肥料利用率。（3）病虫害预测与防治：通过预测作物生长过程中的病虫害发生趋势，及时采取防治措施，降低农业损失。第6章病虫害智能监测与防治6.1病虫害识别技术6.1.1图像识别技术基于深度学习的图像分类算法卷积神经网络在病虫害识别中的应用多源图像融合技术在病虫害识别中的作用6.1.2声波识别技术声波信号预处理方法基于支持向量机的声波识别算法病虫害特征声波提取与识别6.1.3光谱识别技术高光谱成像技术在病虫害识别中的应用光谱特征提取与选择方法病虫害光谱识别模型构建与优化6.2病虫害预测模型6.2.1统计预测模型时间序列分析方法线性回归模型在病虫害预测中的应用逻辑回归模型在病虫害发生概率预测中的应用6.2.2机器学习预测模型决策树算法在病虫害预测中的应用随机森林算法在病虫害预测中的优势支持向量机在病虫害预测中的功能评估6.2.3深度学习预测模型卷积神经网络在病虫害预测中的应用循环神经网络在病虫害时间序列预测中的作用集成学习在病虫害预测模型中的研究进展6.3智能防治策略与实施6.3.1基于病虫害识别的防治策略针对不同病虫害的防治方法选择病虫害防治措施的优化与调整防治效果评估与反馈调整6.3.2病虫害预测在防治中的应用基于预测结果的防治措施提前布局预测模型在防治过程中的动态调整病虫害风险预警与防治策略优化6.3.3智能防治系统实施与示范系统架构设计与功能模块划分智能防治系统在典型作物上的应用示范防治效果与经济、环境效益分析6.3.4政策与产业支持政策引导与扶持在智能防治中的作用产业协同与技术创新推动病虫害智能防治发展智能防治在农业现代化中的战略地位与前景展望第7章智能灌溉与水肥一体化7.1灌溉需求预测7.1.1数据收集与处理降水量数据土壤湿度数据气象数据农田作物需水量数据7.1.2灌溉需求预测模型机器学习算法深度学习算法数据融合方法预测结果评估7.1.3灌溉策略制定基于预测结果的灌溉策略灌溉水量优化灌溉时机选择7.2水肥一体化技术7.2.1水肥一体化概述定义与原理技术优势应用现状与发展趋势7.2.2水肥一体化系统设计系统组成水肥配比策略控制系统设计7.2.3智能水肥一体化数据采集与传输水肥一体化智能决策智能控制系统7.3智能灌溉控制系统7.3.1系统架构硬件设备软件平台数据通信与控制7.3.2灌溉控制策略基于作物需水量的控制策略基于土壤湿度的控制策略基于气象数据的控制策略7.3.3系统实现与优化系统开发与集成灌溉设备选型与布局系统功能评估与优化7.3.4案例分析项目背景与需求系统设计与实施应用效果评价（本章结束）第8章农业机械智能化8.1农业机械发展现状与趋势信息技术的飞速发展和农业现代化的深入推进，农业机械在农业生产中发挥着日益重要的作用。当前，我国农业机械发展呈现出以下特点：农业机械品种不断丰富，涵盖了种植、施肥、喷药、收割等多个环节；农业机械作业效率不断提高，降低了农业生产成本，提高了农产品市场竞争力；农业机械向智能化、信息化方向发展，为农业现代化提供了有力支撑。未来发展趋势将聚焦于智能化、无人化和绿色环保。8.2无人驾驶技术与设备无人驾驶技术是农业机械智能化的重要组成部分，其核心在于利用卫星导航、激光雷达、摄像头等设备实现农业机械的自动驾驶和精准作业。目前无人驾驶技术在农业领域的应用主要包括以下几个方面：（1）无人驾驶拖拉机：通过卫星导航和激光雷达实现路径规划，提高作业精度和效率；（2）无人植保飞机：利用无人机搭载喷洒设备，实现精准喷洒，减少农药使用量；（3）无人收割机：采用无人驾驶技术，实现收割作业的自动化和智能化；（4）无人运输车：用于田间运输农产品和物资，提高运输效率。8.3农业机械智能调度与管理农业机械智能调度与管理是提高农业生产效率、降低成本的关键环节。其主要内容包括：（1）智能调度：基于大数据分析，合理分配农业机械资源，实现作业任务的优化调度；（2）远程监控：通过安装在农业机械上的传感器和摄像头，实时监控机械运行状态和作业质量，及时进行故障排查和处理；（3）维护保养：根据农业机械的运行数据，预测设备故障，制定合理的维护保养计划；（4）数据分析：收集农业机械作业数据，为农业生产经营者提供决策支持，促进农业生产方式的转变。通过以上措施，农业机械智能化将有助于提高农业生产效率，降低生产成本，推动农业现代化进程。第9章农业大数据平台建设与示范应用9.1大数据平台架构设计本节主要阐述农业大数据平台架构的设计思路和实现方法。从数据采集、存储、处理、分析到决策支持的整个流程，详细阐述平台架构的各个层级及其功能。介绍平台采用的分布式计算、云计算、物联网等关键技术，以保障大数据处理的实时性和准确性。9.1.1平台架构概述农业大数据平台主要包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和决策支持层。各层之间相互协作，共同为智能化种植管理提供支持。9.1.2数据采集层数据采集层主要包括农田环境监测、农作物生长监测、农业机械设备等数据来源。通过传感器、遥感、移动设备等多种方式实现数据的实时采集。9.1.3数据存储层数据存储层采用分布式存储技术，对采集到的数据进行分类、归档和存储，为后续数据处理和分析提供支持。9.1.4数据处理层数据处理层主要包括数据清洗、数据融合、数据挖掘等模块，对原始数据进行处理，提高数据质量，为数据分析提供基础。9.1.5数据分析层数据分析层采用机器学习、深度学习等算法，对处理后的数据进行分析，挖掘数据中的有价值信息，为决策支持提供依据。9.1.6决策支持层决策支持层根据分析结果，为农业生产提供智能化决策支持，如病虫害防治、施肥方案、灌溉策略等。9.2数据分析与决策支持系统本节重点介绍农业大数据平台中的数据分析与决策支持系统，包括系统架构、功能模块及关键技术。9.2.1系统架构数据分析与决策支持系统采用B/S架构，主要包括前端展示、后端处理和分析引擎三部分。9.2.2功能模块系统包括数据管理、模型库管理、决策支持、可视化展示等模块，实现数据的查询、分析、建模和决策支持等功能。9.2.3关键技术（1）数据挖掘技术：采用关联规则、聚类分析等方法，挖掘数据中的潜在规律。（2）机器学习技术：通过构建预测模型，实现对农作物生长状态的预测。（3）云计算技术：利用云计算平台，实现大规模数据的存储和计算。（4）物联网技术：通过物联网设备，实现数据的实时采集和传输。9.3示范应用案例分析本节选取具有代表性的农业大数据平台示范应用案例，分析其应用效果和经济效益。9.3.1案例一：某地区小麦智能化种植管理通过农业大数据平台，实现对小麦生长状态的实时监测，制定合理的施肥、灌溉等管理措施