TCI 301-2024 智慧農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)規(guī)范

ICS35.240.01CCSL67Technicalspecificationsforintelligentmanagementanddecision-makingofcropsthroughouttheentiregrowthcycleofsmar2024-03-18發(fā)布2024-03-18實施中國國際科技促進會發(fā)布IT/CI301-2024 II 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14總體要求 15農(nóng)場作物雜草病蟲害識別系統(tǒng) 26農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別系統(tǒng) 37農(nóng)場作物個體狀態(tài)識別系統(tǒng) 48農(nóng)場作物農(nóng)事活動精準決策系統(tǒng) 5T/CI301-2024本文件按照GB/T1.1-2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔識別專利的責任。本文件由河南科技大學(xué)提出。本文件由中國國際科技促進會歸口。本文件起草單位：河南科技大學(xué)、北京交通大學(xué)、洛陽理工學(xué)院、清華大學(xué)、龍門實驗室、洛陽辰漢農(nóng)業(yè)裝備科技股份有限公司、中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司智能城市研究院、河南群智信息技術(shù)有限公司、佳訊飛鴻（北京）智能科技研究院有限公司、北京京鵬環(huán)球科技股份有限公司、黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院、國科聯(lián)盟(北京)國際信息科學(xué)研究院。本文件主要起草人：吳慶濤、朱軍龍、王國勇、劉牧華、張明川、權(quán)偉、劉云浩、蘇偉、王曉軍、劉琪、王天偉、梁琦、金鑫、鄭瑞娟、冀治航、趙旭輝、王琳、張茉莉、董永生、李響、舒鵬。1T/CI301-2024智慧農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)規(guī)范本文件規(guī)定了農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)的總體要求、農(nóng)場作物雜草病蟲害識別系統(tǒng)要求、農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別系統(tǒng)要求、農(nóng)場作物個體狀態(tài)識別系統(tǒng)要求、農(nóng)場作物農(nóng)事活動精準決策系統(tǒng)要求。本文件適用于農(nóng)場作物全生長周期中種植規(guī)劃、作物生長監(jiān)測、病蟲害預(yù)測與防治等的管理決策，不適用智能決策系統(tǒng)準確性可能受到影響的極端天氣。2規(guī)范性引用文件本文件沒有規(guī)范性引用文件。3術(shù)語和定義3.1全生長周期entireGrowthCycle作物從種植、生長、成熟到收獲的整個過程。3.2智慧化管理決策intelligentmanagementdecision-making利用先進的信息技術(shù)和農(nóng)業(yè)知識，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的各種問題和挑戰(zhàn)進行智能分析和判斷，從而做出科學(xué)、合理、高效的決策過程。4總體要求4.1基本要求農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)應(yīng)滿足以下要求：——系統(tǒng)性。應(yīng)能全面覆蓋作物全生長周期，從播種到收獲，確保每一環(huán)節(jié)都得到智能化管理?！獙崟r性。決策應(yīng)基于實時的環(huán)境數(shù)據(jù)、作物生長數(shù)據(jù)等，確保決策的及時性和準確——可持續(xù)性。應(yīng)考慮環(huán)保和長期效益，確保決策有利于作物的健康生長和土地的可持續(xù)利用。4.2決策要求農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策應(yīng)實現(xiàn)以下功能：2作物病蟲害數(shù)據(jù)作物生長態(tài)勢信息作物狀態(tài)信息農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)規(guī)范整個地塊作物信息作物個體信息作物蟲害信息數(shù)據(jù)集的收集農(nóng)事活動熟期5.1.3各個數(shù)據(jù)集收集樣本量應(yīng)大于5000條。5.2.4劃分數(shù)據(jù)集，以70%為訓(xùn)練集，30%為測試集。3作物識別準確率應(yīng)大于等于95%,雜草識別準確率應(yīng)大于等于90%,病蟲害識別準確率應(yīng)大于等于90%。各1000張。6.3.2劃分數(shù)據(jù)集，以70%為訓(xùn)練集，30%為測試集。4T/CI301-2024行，識別速度應(yīng)大于或等于75fps/s。7農(nóng)場作物個體狀態(tài)識別系統(tǒng)7.1基本要求個體狀態(tài)識別系統(tǒng)應(yīng)能確定干旱程度和缺肥程度等作物的個體狀態(tài)。其中干旱程度分為無干旱、一級干旱、二級干旱和三級干旱；缺肥程度分為無缺肥、一級缺肥、二級缺肥和三級缺肥。7.2個體狀態(tài)判斷標準7.2.1干旱程度干旱程度按表1的要求判定。表1干旱程度要求序號干旱程度相對土壤濕度H植被狀況1無干旱H＞70%植被狀況良好，覆蓋率高，無明顯的干旱跡象2一級干旱50%＜H≤70%植被開始出現(xiàn)輕微的枯黃或凋萎現(xiàn)象，覆蓋率稍有下降3二級干旱30%＜H≤50%植被大面積枯黃、凋萎或死亡，覆蓋率明顯降低4三級干旱H≤30%大部分植被嚴重枯死或消失，覆蓋率極低7.2.2缺肥程度缺肥程度按表2的要求判定。表2缺肥程度要求序號干旱程度葉片狀況1無缺肥葉片呈正常的綠色，形態(tài)健壯2一級缺肥葉片呈輕微的黃綠色，形態(tài)稍弱3二級缺肥葉片呈明顯的黃綠色或黃色，形態(tài)較弱4三級缺肥葉片呈嚴重的黃色或白色，形態(tài)極為弱小7.3模型的構(gòu)建7.3.1從收集的數(shù)據(jù)集中挑選4000張作物個體狀態(tài)數(shù)據(jù)集，其中干旱程度和缺肥程度各2000張，每種程度各500張。7.3.2劃分數(shù)據(jù)集，以70%為訓(xùn)練集，30%為測試集。7.3.3尋找合適的模型，對模型進行訓(xùn)練驗證，使其準確率達到90%以上，方可投入使用。5T/CI301-20247.4識別系統(tǒng)的構(gòu)建7.4.1識別系統(tǒng)應(yīng)具有農(nóng)場作物生長態(tài)勢系別APP，能夠在安卓、IOS設(shè)備上運行，每張圖片的識別響應(yīng)時間不應(yīng)超過1s。7.4.2嵌入式設(shè)備的農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別系統(tǒng)應(yīng)能在無人機、無人施肥機等設(shè)備上有效運行，識別速度應(yīng)大于或等于75fps/s。8農(nóng)場作物農(nóng)事活動精準決策系統(tǒng)8.1基本要求決策的農(nóng)事活動應(yīng)包含揭膜、施肥、灌溉、植保、收割等環(huán)節(jié)。8.2地塊作物狀態(tài)信息的確定8.2.1采用搭載農(nóng)作物識別、農(nóng)作物病蟲害識別、農(nóng)作物生長態(tài)勢識別、農(nóng)作物個體狀態(tài)識別系統(tǒng)的無人機對整個地塊作物進行識別。8.2.2確定地塊作物的蟲害等級。在無人機對農(nóng)作物病蟲害的結(jié)果中，統(tǒng)計每個作物的病蟲害的種類個數(shù)，對整個地塊統(tǒng)計每棵作物的病蟲害種類，如果大于50%的作物發(fā)生蟲害且蟲害類型不低于兩種時，則該地塊為三級蟲害；如果在30%至50%之間的作物發(fā)生蟲害且蟲害類型不低于兩種時，則該地塊為二級蟲害；如果在5%至30%之間的作物發(fā)生蟲害且蟲害類型不低于兩種時，則該地塊為一級蟲害；如果低于5%的作物發(fā)生蟲害且蟲害類型不低于兩種時，則該地塊為無蟲害。8.2.3確定地塊作物的生長態(tài)勢。在無人機對農(nóng)作物生長態(tài)勢的結(jié)果中，統(tǒng)計幼苗期、結(jié)實期和成熟期三個階段的數(shù)量，其中數(shù)量最多的時期確定為整個地塊作物的生長階段。8.2.4確定地塊作物的個體狀態(tài)。在無人機對農(nóng)作物生長態(tài)勢的結(jié)果中，統(tǒng)計干旱程度和缺肥程度四個等級程度各個作物數(shù)量，其中數(shù)量最多的等級確定為整個地塊作物的干旱程度和缺肥程度。8.3農(nóng)場作物農(nóng)事活動精準決策8.3.1決策要求8.3.1.1揭膜只會發(fā)生在作物生長的幼苗期。8.3.1.2施肥會發(fā)生在地塊缺肥等級不低于二級，且生長態(tài)勢為幼苗期和結(jié)實期。8.3.1.3灌溉會發(fā)生在地塊干旱等級不低于二級，且生長態(tài)勢為幼苗期和結(jié)實期。8