综述：利用人工智能和遥感技术实现精准甘蔗种植：应对水分胁迫、盐碱化和氮素供应问题

《Frontiers in Agronomy》：Harnessing AI and Remote sensing for precision sugarcane farming: tackling water stress, salinity, and nitrogen challenges

精准农业中人工智能与遥感技术对甘蔗水盐氮胁迫监测的应用研究。

　　### 糖料作物与环境胁迫的挑战

糖料作物，特别是甘蔗，是全球糖生产的重要组成部分，同时在生物燃料行业也占据重要地位。然而，其可持续种植面临诸多挑战，尤其是在环境胁迫方面。随着气候变化和资源竞争的加剧，水资源短缺和土壤盐碱化成为影响甘蔗产量和品质的关键因素。这些环境问题不仅威胁着作物的健康生长，还对农业生产的稳定性造成严重影响。为了应对这些挑战，近年来，人工智能（AI）与遥感（RS）技术的结合为甘蔗种植中的胁迫监测和评估提供了新的解决方案。这种技术融合能够提供高分辨率、大范围的数据支持，使农民能够获得更具操作性的信息，从而优化灌溉和养分管理策略。

全球范围内的研究表明，甘蔗的产量占全球农业用水的约29%。在印度，由于灌溉渠道的关闭、夏季干旱和水资源分配不均，几乎60%的甘蔗种植区域面临不同程度的水资源限制。此外，全球约33%的灌溉土地和20%的耕作土地受到盐碱化的影响，而甘蔗种植在印度约占据500万公顷，其中25%的土地受到盐碱、碱性或含盐灌溉水的影响。因此，提升甘蔗的水资源利用效率和抗盐碱能力，成为确保农业可持续性和水资源安全的重要课题。

面对这些挑战，传统的农业监测手段，如氯ophyll测定仪、土壤采样和植物组织分析，虽然在某些情况下仍具参考价值，但其成本高、操作繁琐，且难以大规模应用。因此，发展非侵入性、高精度和可扩展的监测技术成为当务之急。AI与RS技术的结合为解决这些问题提供了新思路，通过卫星影像、无人机（UAV）数据以及多种传感器技术，可以实现对甘蔗种植区域的实时、动态监测，从而支持精准农业（PA）的发展。

### AI与RS在甘蔗胁迫评估中的应用现状

AI与RS技术在甘蔗胁迫评估中的应用已经取得显著进展。遥感技术能够通过高分辨率的卫星影像和地面传感器，提供关于作物生长状态、水分状况、盐碱程度和养分水平的综合信息。例如，热红外遥感可以用于估算蒸散发（ET），而植被指数（VIs）则能够有效识别作物水分胁迫。研究表明，如NDVI（归一化植被指数）和TVDI（温度植被干旱指数）等指标已被广泛应用于甘蔗种植区的水分胁迫评估，其在不同生长阶段和季节中的应用显示出良好的适应性和准确性。

在盐碱胁迫评估方面，高光谱遥感技术因其对植被生化特性的敏感性，被广泛用于土壤盐分和甘蔗生长状态的分析。研究发现，使用支持向量机（SVM）、最小距离（MD）和最大似然（MLA）等分类算法，结合高光谱数据，可以实现较高的盐碱区域分类精度。此外，基于Sentinel-2和Landsat数据的植被指数，如S2REP（Sentinel-2红边位置指数）、IRECI（倒置红边叶绿素指数）和NDVI，也被证明能够有效评估盐碱胁迫的强度和分布。

对于氮素水平的监测，AI与RS技术同样展现出巨大潜力。氮素是甘蔗生长和产量的重要限制因素，其缺乏会导致作物生长受限，而过量施用则可能造成环境污染。近年来，研究者利用红边和近红外波段的植被指数，结合机器学习算法，如随机森林（RF）和支持向量回归（SVR），实现了对叶氮含量（LNC）的快速和准确估算。这些方法不仅减少了传统化学分析的成本和时间，还提高了氮素管理的精准度，有助于实现可持续的养分利用。

### 现有技术的整合与创新

随着AI和RS技术的不断发展，越来越多的研究开始关注其在甘蔗种植中的整合应用。例如，结合高光谱数据与深度学习模型，如DenseResUNet和Inception-ResNet-v2，可以实现对甘蔗胁迫区域的高精度识别和分类。这些模型在处理高分辨率的卫星和无人机影像时，表现出优于传统方法的性能，能够准确预测水分需求和热胁迫模式。此外，数据融合技术也被用于提升监测的准确性，通过整合多种传感器数据，可以更全面地评估作物的生长状况和环境胁迫。

同时，RS与AI的结合还推动了农业管理系统的智能化发展。例如，基于RS数据的决策支持系统（DSS）可以提供实时的作物健康信息，帮助农民制定更科学的灌溉和施肥计划。此外，AI技术还能够处理和分析大量遥感数据，通过特征选择算法减少冗余，提高模型的预测能力。这种技术的集成不仅提升了甘蔗种植的效率，还为农业的可持续发展提供了有力支持。

### 技术挑战与未来发展方向

尽管AI和RS技术在甘蔗胁迫评估中展现出巨大潜力，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，遥感设备的分辨率和技术限制使得在大规模甘蔗种植区域中难以获取足够精确的作物信息。其次，数据处理的复杂性和计算成本较高，尤其是对于非专业人员而言，操作难度较大。此外，模型的校准和验证仍然是一个关键问题，特别是在不同环境条件下，模型的泛化能力可能受到影响。

为了克服这些挑战，未来的研究应重点关注以下几个方面：一是提高遥感技术的分辨率和覆盖范围，以满足大规模种植的需求；二是开发更高效的AI模型，如轻量级算法和边缘计算技术，以降低计算成本并提高实时处理能力；三是加强数据融合和多源数据的整合，以提升胁迫评估的准确性；四是推动开放源代码和农民友好的平台开发，使更多小规模农户能够受益于这些技术。

此外，随着气候变化和资源短缺的加剧，甘蔗种植需要更加精准的管理策略。因此，未来的农业技术发展应更加注重可持续性和智能化，通过AI与RS的深度融合，实现对甘蔗种植环境的全面监测和优化管理。这不仅有助于提高产量和品质，还能在一定程度上缓解环境压力，推动农业的绿色转型。

### 技术创新与实际应用的前景

AI与RS技术的结合正在逐步改变甘蔗种植的管理模式。例如，基于深度学习的模型已被应用于高分辨率遥感数据的处理，从而实现对甘蔗胁迫区域的精确识别。这些模型不仅提高了监测的准确性，还增强了对不同环境条件的适应能力。此外，AI驱动的预测模型能够分析作物对水分、盐碱和养分变化的响应，为农民提供更科学的决策支持。

在实际应用中，这些技术已经被成功用于多个农业管理场景。例如，通过无人机搭载多光谱传感器，可以实现对甘蔗叶片氮含量的快速评估，从而优化施肥方案。同时，结合遥感数据和气象信息，可以预测水分需求，提高灌溉效率。此外，AI与RS技术还被用于评估作物的生长潜力，通过分析植被指数和生理参数，为农民提供更全面的作物健康信息。

这些技术的广泛应用，不仅提升了甘蔗种植的效率和可持续性，还为农业的智能化发展奠定了基础。随着技术的不断进步和成本的降低，AI与RS的结合将在未来农业中发挥更加重要的作用。通过这些技术，农民能够更加精准地管理水资源和养分，从而实现更高的产量和更优质的作物，同时减少对环境的影响。

### 结论与展望

综上所述，AI与RS技术在甘蔗种植中的应用，为应对环境胁迫和提升农业生产力提供了新的解决方案。通过卫星影像、无人机数据和多种传感器技术，可以实现对水分、盐碱和氮素水平的动态监测，从而支持精准农业的实施。尽管目前仍面临一些技术挑战，如数据处理的复杂性、模型的泛化能力以及成本问题，但随着技术的不断进步和研究的深入，这些问题有望逐步得到解决。

未来，甘蔗种植的智能化管理将更加依赖于AI与RS技术的结合。这不仅有助于提高作物产量和质量，还能促进农业的可持续发展，减少资源浪费和环境污染。因此，推动这些技术的普及和应用，是实现农业现代化和应对全球粮食安全挑战的重要途径。通过不断优化模型算法、提升数据处理能力，并开发更加经济实惠的农业技术平台，AI与RS将在甘蔗种植中发挥更大的作用，为全球农业的绿色转型和可持续发展贡献力量。