传感器一“转”，就能监测农田肥水情况？无人机一“瞄”，就能判断作物生长走势？农民和种植大户们手机在手，就能实时获得量化的施肥建议，再也不必苦守着农技人员下田看苗，担心错过了最佳的诊断时机？没错！南京农业大学一项最新的“互联网+农业”科技——稻麦生长指标光谱监测与定量诊断技术，以水稻和小麦为主要研究对象，围绕作物主要生长指标的特征光谱波段和光谱参数、定量监测模型、实时调控方法、监测诊断产品等开展了深入系统的研究，集成建立了基于反射光谱的作物生长光谱监测与定量诊断技术体系，日前获得国家科技进步二等奖。
现代看苗诊断：“人眼”变成了“机械眼”
“水稻、小麦等粮食作物在生长过程中需要监测肥水、病虫害等情况，传统的‘看苗诊断’依托的是农技人员“人眼看”、“下田看”，大部分都是‘拍脑袋’、‘凭经验’，不能定量化，而且受人力所限，一天只能看一两块田，这样‘看’下来时间长、效率低，常常错过了最佳‘诊疗期’”。
南京农业大学田永超教授向记者介绍，项目组研发的现代看苗诊断技术就是针对这些缺点逐一突破，原理是根据作物吸收太阳光的情况，叶绿素含量高的作物，吸收的相关可见光多，反射的光谱就少，从而制作出“反射光谱库”，构建“光谱”与作物生长关系模型；同时研制便携式和机载式的监测诊断设备，通过在农田传感器、无人机上安装“机械眼”，实现从点到面的数据传输和监测覆盖。
“革新后的技术优势明显，一是更加客观、精确，从人眼看变成传感器看，能够消除大量的经验性误差；二是更加快速，以往通过对化验叶绿素，最起码要10天的周期，等化验结果出来，最佳施肥施药期已过，现在是‘实时’监测，农户只需手机下载相关软件，足不出户就可以实时查收作物监测情况以及量化的施肥建议；三是适应规模化农业的发展趋势，未来农业必将走适度规模的发展道路，规模就带来需求，无人机等领先技术的应用将为规模化、机械化、大面积农田的作物监测提供精确的分类指导。”
动态设计生产轨迹：作物生长的“营养师”
说到此项技术的创新点，田永超为记者打了一个形象的比喻，“就像专业的营养师，会根据人的不同年龄阶段，定制相应的体格指数、体质标准，我们做的则是针对作物不同生长阶段特定的水肥需求情况，通过软件建模，动态设计其生产轨迹。”
据了解，项目牵头人，南京农业大学曹卫星教授，放弃国外优厚待遇回到南农，从2000年起来，带领团队潜心研究“稻麦生长指标光谱监测与定量诊断技术”。
“我们的项目历时16年，之前做在的是‘基肥’的精确定量研究，即在作物下田之前，给出合适的水肥使用量指导，近年来，主要针对‘追肥’，即作物生长过程中的实时监测。”
田永超告诉记者，项目组借助自主研发的作物生长监测诊断系统、生长监测诊断仪、农田感知与智慧管理平台等软硬件产品，以作物长势分布图、肥水处方图、产量品质分布图等为主要应用形式，为农户绘制出简便实用的作物生长“营养图”。
据了解，从2015年开始，农业部组织开展了到2020年“化肥使用量零增长”和“农药使用量零增长”的“双减行动”，推进化肥、农药减量增效，南京农业大学的这项稻麦生长指标光谱监测与定量诊断技术，为优化农业结构、提高化肥农药使用效率，提供了核心的支撑技术。
先进技术出来了，如何真正送到农田，让农户知道并愿意用这“新鲜的家伙”？据介绍，在推广应用上，项目组富有创造性地建立起“农推部门—合作社(企业)—农户”的三层技术推广模式，注重面向规模性种植大户、家庭农场主等新型农业经营主体，通过与政府、企业、合作社、种植大户相结合，将试验、示范与推广同步。自2009年开始，该技术在江苏、河南、江西、安徽、浙江、河北、湖南等我国主要稻麦生产区进行了示范应用，节氮约7.5%，增产约5%。据不完全统计，近5年累计推广有效面积4920.21万亩，新增效益24.28亿元。
跨专业人才团队：既懂农学也懂工程
既然做的是“互联网+农业”，自然少不了“计算机+农学”的复合人才加盟。“从软件到硬件，从实时诊断到定量调控，核心技术都是由团队成员自主设计完成。”田永超介绍起这支具有复合专业背景的现代农业科技团队，不无自豪。“我们团队现有核心成员11人，专业背景涉及计算机、遥感、地理信息系统、农业工程等不同学科门类，在人才培养上，通过与植物保护学院、信息科技学院的合作，实现交叉性复合型人才的自主培养。”
“智慧农业是未来的发展方向，我们属于应用研究型学科，从基础理论到应用推广，横跨农业的上、中、下游，我们的研究既强调攀登理论前沿，又强调对接产业需求、提升团队成员的实践创新能力；既要能发表具有理论突破的论文，又要能发明专利，推出实用创新型产品。”
据了解，该研究成果丰硕，目前已授权国家发明专利17项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权16项；推广便携式作物生长监测诊断仪286台、农田感知节点368套；发表学术论文158篇，出版专著1部；培养研究生及博士后56名。(通讯员 许天颖）
现代看苗诊断：“人眼”变成了“机械眼”
“水稻、小麦等粮食作物在生长过程中需要监测肥水、病虫害等情况，传统的‘看苗诊断’依托的是农技人员“人眼看”、“下田看”，大部分都是‘拍脑袋’、‘凭经验’，不能定量化，而且受人力所限，一天只能看一两块田，这样‘看’下来时间长、效率低，常常错过了最佳‘诊疗期’”。
南京农业大学田永超教授向记者介绍，项目组研发的现代看苗诊断技术就是针对这些缺点逐一突破，原理是根据作物吸收太阳光的情况，叶绿素含量高的作物，吸收的相关可见光多，反射的光谱就少，从而制作出“反射光谱库”，构建“光谱”与作物生长关系模型；同时研制便携式和机载式的监测诊断设备，通过在农田传感器、无人机上安装“机械眼”，实现从点到面的数据传输和监测覆盖。
“革新后的技术优势明显，一是更加客观、精确，从人眼看变成传感器看，能够消除大量的经验性误差；二是更加快速，以往通过对化验叶绿素，最起码要10天的周期，等化验结果出来，最佳施肥施药期已过，现在是‘实时’监测，农户只需手机下载相关软件，足不出户就可以实时查收作物监测情况以及量化的施肥建议；三是适应规模化农业的发展趋势，未来农业必将走适度规模的发展道路，规模就带来需求，无人机等领先技术的应用将为规模化、机械化、大面积农田的作物监测提供精确的分类指导。”
动态设计生产轨迹：作物生长的“营养师”
说到此项技术的创新点，田永超为记者打了一个形象的比喻，“就像专业的营养师，会根据人的不同年龄阶段，定制相应的体格指数、体质标准，我们做的则是针对作物不同生长阶段特定的水肥需求情况，通过软件建模，动态设计其生产轨迹。”
据了解，项目牵头人，南京农业大学曹卫星教授，放弃国外优厚待遇回到南农，从2000年起来，带领团队潜心研究“稻麦生长指标光谱监测与定量诊断技术”。
“我们的项目历时16年，之前做在的是‘基肥’的精确定量研究，即在作物下田之前，给出合适的水肥使用量指导，近年来，主要针对‘追肥’，即作物生长过程中的实时监测。”
田永超告诉记者，项目组借助自主研发的作物生长监测诊断系统、生长监测诊断仪、农田感知与智慧管理平台等软硬件产品，以作物长势分布图、肥水处方图、产量品质分布图等为主要应用形式，为农户绘制出简便实用的作物生长“营养图”。
据了解，从2015年开始，农业部组织开展了到2020年“化肥使用量零增长”和“农药使用量零增长”的“双减行动”，推进化肥、农药减量增效，南京农业大学的这项稻麦生长指标光谱监测与定量诊断技术，为优化农业结构、提高化肥农药使用效率，提供了核心的支撑技术。
先进技术出来了，如何真正送到农田，让农户知道并愿意用这“新鲜的家伙”？据介绍，在推广应用上，项目组富有创造性地建立起“农推部门—合作社(企业)—农户”的三层技术推广模式，注重面向规模性种植大户、家庭农场主等新型农业经营主体，通过与政府、企业、合作社、种植大户相结合，将试验、示范与推广同步。自2009年开始，该技术在江苏、河南、江西、安徽、浙江、河北、湖南等我国主要稻麦生产区进行了示范应用，节氮约7.5%，增产约5%。据不完全统计，近5年累计推广有效面积4920.21万亩，新增效益24.28亿元。
跨专业人才团队：既懂农学也懂工程
既然做的是“互联网+农业”，自然少不了“计算机+农学”的复合人才加盟。“从软件到硬件，从实时诊断到定量调控，核心技术都是由团队成员自主设计完成。”田永超介绍起这支具有复合专业背景的现代农业科技团队，不无自豪。“我们团队现有核心成员11人，专业背景涉及计算机、遥感、地理信息系统、农业工程等不同学科门类，在人才培养上，通过与植物保护学院、信息科技学院的合作，实现交叉性复合型人才的自主培养。”
“智慧农业是未来的发展方向，我们属于应用研究型学科，从基础理论到应用推广，横跨农业的上、中、下游，我们的研究既强调攀登理论前沿，又强调对接产业需求、提升团队成员的实践创新能力；既要能发表具有理论突破的论文，又要能发明专利，推出实用创新型产品。”
据了解，该研究成果丰硕，目前已授权国家发明专利17项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权16项；推广便携式作物生长监测诊断仪286台、农田感知节点368套；发表学术论文158篇，出版专著1部；培养研究生及博士后56名。(通讯员 许天颖）