综述：田间农业机器人促进农业生态学与可持续发展的进展

这篇综述系统评估了农业机器人（UAVs/RTK-GNSS）如何通过精准除草（非化学/机械）、轻量化设计（降低土壤压实）和数据驱动管理（AI/CNN算法）四大田间农业生态原则（回收利用、土壤健康、生物多样性、协同效应），为可持续农业转型提供技术路径与挑战分析。

　　

田间农业机器人与农业生态原则的融合

农业机器人正成为推动农业生态转型的前沿技术。通过Scopus数据库的78篇文献分析发现，这些自主化设备（含无人机和自动化平台）通过三大核心操作——作物与土壤管理、数据收集、导航通信——逐步实现四大田间农业生态原则的落地。

回收利用：从太阳能到精准施药

尽管回收原则的研究仅占20篇文献，但机器人通过两大路径实现资源闭环：一是太阳能供电系统（如Bru?ien?等开发的除草机器人），二是精准施药技术。Jiang等证实机器人除草可减少80%除草剂用量，而Vahdanjoo团队发现机器人每小时运营成本比传统拖拉机低57%。太阳能充电站（Harik设计）和生态声波驱虫（Ozgul的太阳能蜂鸣器）展现了可再生能源的潜力。

土壤健康：轻量化与精准干预

40项研究聚焦土壤健康，核心贡献在于减轻机械压实（Bazargani等报道的<100kg机器人）和非化学除草（Sharipov的激光除草）。Bru?ien?等在甜菜田的对比实验显示，机器人除草较传统方法显著降低土壤扰动。无人机喷洒（Martinez-Guanter的橄榄园系统）通过厘米级定位减少药剂飘散，而Du团队的AIWeeds数据集（含1.4万张杂草图像）使MobileNetV2模型田间识别准确率达90%。

生物多样性：从选择性除草到物种监测

40篇文献中，37篇与协同效应交叉。机器人通过卷积神经网络（CNN）实现作物-杂草语义分割（Vasavi等），保护非目标物种。Sa等利用多光谱无人机绘制甜菜田杂草分布图，而Winterhalter的植物表型机器人可记录单株高度/叶片数，为混作系统管理提供支持。Zingsheim指出机械除草能维持土壤微生物群落，避免除草剂对生态链的破坏。

协同效应：多任务集成与系统优化

57项研究揭示了机器人如何整合种植-监测-处理链条。Nagchaudhuri的花生机器人同步优化灌溉与生长，而Bazargani分析的C?sar机器人通过RTK-GNSS实现施肥-播种-植保三位一体。ünal开发的3G远程控制系统与Quaglia的多ROI视觉导航，解决了复杂田间的协同作业难题。

技术挑战与农艺适配

当前局限包括：

1. 数据集壁垒：缺乏标准化图像库训练算法（如Du的AIWeeds需覆盖更多作物）；
2. 系统兼容性：现有机器人多针对单作系统（Ditzler指出），需开发适应混作/农林复合体的模块化平台；
3. 数字鸿沟：Gkisakis警告过度依赖高技术可能排斥小农，Bellon-Maurel建议混合低技术方案（如手动设备+无人机）。

未来方向：从精准到生态智能

三大趋势值得关注：

• 轻量化集群：Griepentrog提出<50kg微型机器人群替代重型机械；
• 农艺算法：需开发嵌入农业生态知识的AI（如轮作决策模型）；
• 参与式设计：Eastwood强调让农民主导数据管理（Mattetti的培训框架）。

正如HLPE原则所示，机器人唯有在技术精度与生态逻辑间找到平衡，才能真正成为可持续农业的赋能者，而非又一个技术乌托邦。