编辑推荐：
为解决传统施肥技术在成本、精度等方面的局限，研究人员开发基于深度学习（DL）模型的变量施肥系统（VRA）。利用 AlexNet 模型分类氮胁迫，精度达 0.977，VRA 可节省 37.53% 氮肥且产量无显著差异，为精准农业提供新方案。
在全球粮食需求持续攀升的背景下，小麦作为重要的主粮作物，其产量与品质的保障至关重要。然而，当前农业生产中普遍存在氮肥滥用问题：农民为追求高产过度施肥，不仅导致氮素利用率低下（仅约 30%-50%），还引发土壤退化、水体富营养化等环境危机。传统施肥模式依赖经验或滞后的土壤检测，无法实时响应作物氮需求的空间变异，造成 “施肥不足” 与 “施肥过量” 并存的困境。如何在减少氮肥投入的同时维持产量，成为精准农业领域亟待攻克的关键难题。
为突破这一技术瓶颈，印度农业研究理事会（ICAR）下属的中央农业工程研究所研究团队开展了相关研究。他们开发了一套基于深度学习的变量施肥系统（Variable Rate Fertilizer Applicator, VRA），通过实时监测小麦氮胁迫状态，实现氮肥的精准按需施用。该研究成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》，为智能化农业机械的发展提供了重要参考。
研究主要采用以下关键技术：
- 深度学习模型构建：以 AlexNet 卷积神经网络为核心，对小麦冠层 RGB 图像进行训练，实现氮胁迫等级（分为三类）的实时分类。
- 嵌入式系统集成：将 DL 模型部署于树莓派（Raspberry Pi）微控制器，与摄像头、施肥执行机构联动，构建 “图像采集 - 胁迫识别 - 施肥调控” 一体化系统。
- 田间验证技术：利用无人机获取施肥前后的 RGB 图像，通过植被指数（如 ExG、VARI）评估施肥均匀性，并对比传统施肥技术的氮肥利用率与产量差异。
研究结果
1. 深度学习模型性能
AlexNet 模型在氮胁迫分类任务中表现优异，精度（Precision）达 0.977，召回率（Recall）0.973，F1 分数 0.973，证明其对不同氮胁迫等级的图像特征具有强辨别能力。
2. 变量施肥系统作业效能
VRA 系统与嵌入式系统同步运行，作业速度为 0.4 m/s，田间作业效率达 0.32 ha/h（适用于 26 天龄小麦）。通过无人机遥感分析，施肥前后植被指数 ExG 从 0.2046 提升至 0.2917，VARI 从 0.1478 提升至 0.2454，表明系统实现了田间施肥的均匀性与有效性。
3. 氮肥利用率与产量影响
与传统施肥技术相比，VRA 系统平均节省氮肥 37.53%，且小麦产量无显著差异（p < 0.05）。这证实了精准施肥在减少投入的同时可维持生产稳定性。
结论与意义
本研究成功构建了 “深度学习 - 图像识别 - 变量施肥” 的一体化技术体系，突破了传统地图式变量施肥的滞后性缺陷，为实时动态氮管理提供了可行方案。其核心价值体现在：
- 技术创新性：首次将 AlexNet 模型与嵌入式系统结合，实现小麦氮胁迫的田间实时检测，解决了传统传感器依赖复杂算法或高成本的问题。
- 环境效益：显著降低氮肥滥用导致的面源污染风险，契合农业可持续发展目标。
- 经济价值：通过精准调控施肥量，每亩可减少 30%-40% 的氮肥成本，同时避免因施肥不当造成的产量损失。
该研究为智能农业机械的研发提供了跨学科范本，其技术框架可扩展至其他作物的养分管理，推动农业向 “数据驱动、精准高效” 模式转型。未来若进一步优化模型泛化能力（如适应不同光照、品种条件），并降低硬件成本，有望加速该技术在小农户中的普及应用，为全球粮食安全与生态保护提供双重保障。
