智能施肥灌溉：基于植物生长状态并利用具备物联网能力的数字传感器实现肥料自动施用

《PLOS One》：Smart fertigation: Automated fertilizer application based on plant growth using digital sensors with IoT capability

　　

液体有机肥料（LOF）用于为作物补充养分，但定期使用成本较高。研究人员在温室中将基于生菜生长状态施用的智能施肥处理（S）与手动处理（M）进行对比。S与M处理均部署具备物联网能力的数字传感器。S处理中的传感器连接至控制水泵的固态继电器，以自动调控LOF施用。两处理传感器每3天通过图像分析测量一次植株冠层面积（CA）并远程交换数据。M处理每3天人工施用LOF，S处理则在S组植株CA低于M组10%时由传感器触发施用。结果显示两处理间鲜重（33.4 vs 32.3 g·plant?1）和叶面积（770.2与772.6 cm?2）无差异。根区养分浓度以基质电导率（ECsub）计，M处理较S处理显著高21–69%。M处理的施肥事件次数与LOF成本约为S处理的4倍。这导致S处理肥料利用效率（1.159 kg·m?2·^?1）高于M处理（0.168kg?m^?2??1）。结果表明，智能施肥法可在维持作物生长的同时优化LOF施用（即减少浪费与成本）。

研究背景与立项依据

传统液体肥料管理多依据预设浓度或根区电导率（EC_sub）定时定量供应，但根区养分存在并不等同植物代谢利用，作物常出现“奢侈吸收”并将养分贮于液泡，造成肥料浪费与生产成本上升。液体有机肥料（LOF）虽能提升有机温室作物供肥水平，但其单价高达6–7 $·L^?1，频繁施用经济性差。已有研究指出冠层面积（CA）作为叶面积替代指标可与生物量相对生长率紧密关联，且低成本微控制器配合摄像头与Python/OpenCV图像分析可实现非侵入式、连续生长监测，并借由物联网（IoT）完成远程通信与继电器控制。然而，基于植物生长反馈的自动施肥系统在温室生产中此前未被实证。为此，研究人员以黄油莴苣（Lactuca sativa cv.‘Rex’）为材料，构建并验证一套以CA为决策变量的智能施肥灌溉（smart fertigation）系统，比较其与每3天手动施用LOF的传统方法在生长表现、根区EC_sub、施肥次数、成本及肥料利用效率（FUE）上的差异。该文发表于《PLOS One》。

主要关键技术方法

研究采用随机完全区组设计，设手动（M）与智能（S）两处理各4重复，为期21天。样本为移栽后黄油莴苣苗。关键方法包括：①基于树莓派3B与8 MP摄像模块自建数字传感器，每3天晨间摄图，利用Python-OpenCV分割背景与绿叶估算CA；②M与S传感器通过IoT互传CA，S端当自身CA低于M端10%时闭合常开固态继电器驱动潜水泵，经压力补偿滴头每株补50 mL稀释LOF（10 mL·L^?1）；③闭环潮汐式灌排系统以反渗透水作基液，CS655反射仪每小时记EC_sub；④收获期测鲜重（FW）、干重（DW）、叶面积（LA）及FUE（FW折平方米除以肥料总成本）。

研究结果

生物量与叶面积：M与S处理FW（33.4 vs 32.3 g·plant^?1）、DW（1.47 vs 1.43 g·plant^?1）、LA（770.2 vs 772.6 cm²）均无显著差异，FW与LA呈线性（r²=0.99）。

冠层面积：图像处理准确分割绿叶，CA随时间主效应极显著（P<0.0001），处理效应不显著（P=0.505）；前10天日均增约15 cm²，之后日均增约82 cm²，两处理轨迹重合。

基质电导率：处理×时间交互极显著（P<0.0001），M处理EC_sub始终高于S，第1天高约21%，至第16天高约69%；3天区间内T3–T5阶段M的EC_sub升降幅度为S的2–3倍。

施肥与肥料利用效率：M平均施肥6.0次、LOF用量199.0 mL·m^?2，S仅1.5次、32.2 mL·m^?2；肥料总成本M为8.53 ?m^?2、S为2.43·m^?2；FUE在S达1.158 kg·^?1，显著高于M的0.168kg?^?1。

讨论与结论翻译

讨论指出，系统以晨间摄图避强光干扰，CA与LA接近，证明生长反馈控制有效；S处理仅在移栽约第7天CA差超阈值时触发一次补肥，即按需求选择性供肥，避免奢侈吸收与根区EC_sub累积，单位面积可节约LOF成本约6.10 $·m^?2，折合每英亩约2.5万美元。M处理高EC_sub未转化为生长优势，符合奢侈吸收理论，并可能令组织硝酸盐累积。该系统不依赖作物品种，短周期莴苣验证即可外推至其他温室作物与常规水肥一体。

结论部分译文：研究人员在21天温室莴苣（Lactuca sativa cv.‘Rex’）试验中证实了智能施肥系统的效能，依据三项标准——数据采集准确性、减少LOF浪费能力、维持植物生长能力——均优于手动处理。该系统依冠层生长与植物养分需求而非基质养分状态供应LOF，可优化有机莴苣生产中LOF施用并降低肥料成本。尽管仅在单一品种、短期、LOF条件下验证，其亦适用于其他作物与常规温室施肥灌溉，并能减少肥料淋溶径流所致环境污染。未来研究应在常规作物生产系统中测试该智能传感器系统。