种植是茶叶产业链中的关键环节，为高品质茶叶提供了保障，但是种植成本占据了目前茶叶生产成本的主要份额。复杂的种植条件与劳动力不足使茶叶种植成本不断提升，种植环节的智能化是茶叶生产从传统模式向现代模式转变的必由之路。

一、茶树种植智能化框架

种植智能化是一套依托于物联网、大数据、云计算等先进技术支撑的综合管理系统，包含了农情监测、优化决策、设备调度的自动化。

1. 监测感知层

监测感知层是智能化系统的“眼睛”和“耳朵”，也是智能化系统信息处理的基础。感知层依赖载具平台上的各类传感器，实时获取茶树周边环境、茶树自身的各类信息，如温湿度、辐射、茶树养分等数据信息的采集。智能化系统对感知层要求是信息获取的原位、实时、精准、快速、智能，因此数据相对于传统观测必然需要海量储存。

2. 传输存储层

传输存储层是智能化系统的“神经”与“仓库”，监测感知层搜集的海量信息数据通过传输存储层汇集到数据仓库，为后续的数据计算提供源源不断的“养分”。传输过程主要依赖各类数据传输协议与设备对数据进行高效传输，尽可能减少数据传输延迟，同时还需要实现不同设备的组网与信息的兼容并行处理，而智能化系统中存储主要体现在海量数据的高效云存储与交换，实现数据存储与提取的高兼容、低延时、低误差。

3. 计算决策层

计算决策层是“大脑”，汇集的各类信息只有经过计算决策层的复杂运算才能生成有应用价值的信息，反馈给用户或者传送给作业设备。在种植端，计算决策层主要是对农情信息的智能化处理，设备的路径规划、决策控制，实现作物生长态势的判断，以及不同场景下的应对决策生成，比如茶树胁迫状态诊断、对应设备操作所需的参数等。计算决策层需要算力与算法共同实现，算力依托于计算芯片、内存，而算法是决策的核心。

4. 应用服务层

应用服务层是“手脚”，将计算决策层得出的信息、参数，反馈到对应的终端，如显示器、机械设备，实现决策结果的操作应用。由于设备种类多样，参数需求复杂，因此应用反馈层要求数据信息的高度兼容、操作参数精准化。目前种植智能化管理的主要瓶颈在监测感知层与计算决策层，在监测感知层、计算决策层，技术及装备均刚刚处于起步阶段，距离产业化应用还有一段距离。而传输存储层、应用服务层随着近年来信息技术、互联网技术发展，海量数据传输与存储的技术难度不大，挑战在于如何降低成本。

二、茶树种植智能化管理研究现状与问题

1. 农业传感器

与茶树种植相关的农业传感器主要有环境传感器、植物生理传感器、智能设备传感器3类。环境传感器的主要作用是获取茶树赖以生存的土壤、大气环境中的相关参数。生理传感器用于获取与茶树生长态势相关的参数。智能设备传感器用于关键目标识别、相关设备的执行效果监测。总体上我国已经开展了不少关于信息快速获取及组网技术的研发，但目前茶园智慧管理中的传感器仍采用通用型农业传感器，专用传感器较为缺乏。

2. 信息感知技术

(1)空间信息获取

依托卫星、无人机等遥感平台，配合地理信息技术，可以实现茶树种植区内关键信息的快速获取。应用不同的遥感数据源的光谱特征和各种植被指数，结合不同的算法提取纹理特征实现对茶园的分类，以及茶树生长过程及受害情况、茶园产量预测等。我国农业遥感卫星传感器以多光谱遥感为主，观测要素缺乏、缺少光学与微波等协同观测能力，遥感数据保障率和质量有待提高。

(2)茶树生长态势感知

植物生长信息可直接用于胁迫诊断、产量与品质预测，这些参数大多依赖传统的理化分析方法，费时费力，而智能化管理系统所需的实时数据需要对作物生理参数进行快速、无损检测。近年来在茶树生长态势感知方面开展了大量反演模型算法研究工作，如利用高光谱设备，对茶树品种、茶树叶面积指数、冠层叶片中叶绿素、氮、磷钾含量进行反演算法等研究。

3. 智慧茶园系统实现

(1)茶园综合管理系统

利用无线通信、传感器检测和数字图像识别技术，自主设计和研制了一套茶园可视化农业气象信息动态监测预警系统，该系统可实现茶园图像信息、温湿度、降水数据的一体化采集和综合显示的功能。

茶园可视化农业气象信息动态监测预警系统结构原理图

设计了基于低能耗广域网物联网云平台的茶园监控系统，该系统能实时采集茶园空气温湿度、土壤温湿度等参数，通过服务器对获取的茶园信息进行分析、存储，并将数据同步到PC端和移动端，实现对茶园环境的远程智能监控。

茶园监控系统总体结构图

在茶园生境智慧管控技术研究方面，建立了茶园生境智慧管控技术，包含茶园土壤生态调控技术、茶园生态位配置与管控技术、茶园病虫害监测预警与生态防控技术、茶园生境环境信息自动化感知技术、茶园水分智慧管控技术以及茶园生境智慧管控专家服务系统等。从实际应用情况看，目前“智慧茶园”均止步在农情信息收集与信息汇总展示场景，管理决策仍然依赖于人，而智能决策算法缺失是“智慧茶园”的瓶颈问题。

茶园害虫监测预警平台模型

(2)智能灌溉设备

茶园智能化灌溉系统发展有两个方面，一是优化灌溉系统的驱动结构，改进灌溉效果，研究设计了由可编程控制器和变频器联合控制的茶园变频恒压喷灌控制系统，可根据用水量的变化，在全流量范围内利用变频泵的连续调节和工频泵的分级调节相结合，实现恒压、节能，并对喷灌过程中的各种特征量进行实时、动态显示，提高了茶园喷灌的自动化水平和管理水平。

恒压喷灌系统控制原理

另一方面智能化灌溉是通过算法实现灌溉时机的精准选择，设计基于无线传感网络的茶园智能化喷灌系统，可针对不同茶树生长期对土壤、温度、水分、盐分等条件的需要，进行精准实时灌溉。

茶园智能化喷灌系统组成图

(3)其他智能机械

在通用智能机械平台方面，设计可定制化的通用农机远程智能管理平台。受制于茶园复杂地形、植被覆盖、土壤类型差异，与茶树种植相关的智能农机设备，如耕作机、施肥机、修剪机的智能化程度远不及灌溉设备。此外，智能农机装备领域未形成科学的标准化体系，导致该领域相关标准定位不清、标准间交叉重复、配套性差。发布实施的智能农机装备地方标准、团体标准、企业标准质量参差不齐，装备生产没有统一规范、新产品研发无标可依、上下游产业无法配套衔接。

三、茶树种植智能化管理研究展望

1. 先进传感器研发

研究可靠的快速感知技术，研发高精度、可靠性强的农业专用传感器，同时研究多传感器的时空同步采集、高效组网传输、多模态数据融合处理及实时在线解析等关键技术，用于大量不同参数的快速获取。

2. 智能决策管理模型

目前“智慧茶园”系统的瓶颈之一是决策模型缺乏，形成了有数据无算法的困境，因此需要深化茶树领域相关的农业模型研究，为茶园管理与作业过程的智能化决策提供依据。针对物联网引入的海量数据，需要研发大数据驱动的知识共享与综合辅助决策模型，通过知识和数据相结合的决策模型，将精准决策与智能算法进行有效关联，进行预测评判，为生产作业提供智能化决策。

3. 智能茶园机械装备

需要开展茶园机械装备作业过程实时分析、智能化决策与控制前期研究，建立茶园农机智能化、精准化作业技术储备。但由于茶树种植相关的机械化程度仍然很低，除了研制自动化程度高的大型茶园机械外，还需要针对分布较广的山地丘陵茶园，加强结构简单、易于操作的轻小型机械的研发，提高我国茶树种植的机械化水平。

本文节选自《中国茶叶》2022年第5期，P1-7，《茶树种植智能化管理研究进展及展望》，作者：程俊杰，龙俐至，倪康，阮建云。