随着科学技术的不断发展，智能农业技术在蔬菜种植中得到了广泛应用。本文主要探讨了智能农业技术在蔬菜育苗、栽培管理以及采收储运等环节中的应用。通过对智能温室环境控制技术、智能灌溉施肥技术、智能监测预警技术、智能田间管理技术、蔬菜采收成熟度预判技术、智能分级包装技术以及智能仓储运输技术等方面的分析，阐述了智能农业技术在提高蔬菜产量和质量、节约资源、降低劳动强度等方面的积极作用，对于推动蔬菜产业的现代化发展具有重要意义。
近年来，我国蔬菜产业发展迅速，蔬菜产业在农业发展中占据重要地位，是我国农业经济的重要组成部分。然而，传统的蔬菜生产方式存在着劳动强度大、资源利用率低、产品质量不稳定等问题，严重制约了蔬菜产业的可持续发展。为了解决这些问题，智能农业技术应运而生，并在蔬菜种植中得到了广泛应用。智能农业技术通过应用现代信息技术和自动化技术，实现了蔬菜生产过程的精准化、自动化和智能化管理，有效提高了蔬菜产量和质量，节约了资源，降低了劳动强度，对于推动蔬菜产业的现代化发展意义重大。
一、智能农业技术在蔬菜育苗环节的应用
1、智能温室环境控制技术
①温湿度智能调控系统
温湿度是影响蔬菜育苗质量的重要因素。传统温室环境调控主要依靠人工操作，存在反应迟缓、控制不精准等问题。针对这些问题，温湿度智能调控系统得到应用。该系统通过在温室内部安装多个高精度温湿度传感器，实时采集不同区域的温湿度数据，并将数据传输至智能控制中心。控制中心内置蔬菜生长模型和环境控制算法，可根据不同蔬菜的生长需求，计算出最优的温湿度控制策略，精准调节温室内部的热源设备和通风设备，如地埋管、风机等，使温室内部温湿度始终保持在最佳范围内。例如，番茄育苗适宜的温度范围为20～28℃，湿度范围为50%～70%，通过这个调控系统，能使温室内的温湿度保持在这个适宜的范围内，确保幼苗健康成长。此外，该系统还具有远程监控和预警功能，可通过互联网实时查看温室环境状态，并在极端天气条件下提前预警，保障蔬菜幼苗安全。温湿度智能调控系统的应用，有效改善了蔬菜幼苗生长环境，提高了育苗质量和成活率，实践表明其可使番茄幼苗成活率提高15%以上，为蔬菜规范化、科学化育苗提供了先进的技术手段。
②光照智能调控系统
光照也是影响蔬菜苗期生长发育的重要因素。传统温室大多利用自然光照，易受到外界天气变化的影响，较难满足冬季和早春等季节蔬菜苗期对光照的需求。采用光照智能调控系统能较好地解决温室光照问题。该系统由LED补光灯、光量传感器和智能控制中心等组成。其中，LED补光灯采用高效节能的LED光源，可发出不同波长的光线，满足蔬菜苗期生长发育所需的光照条件。例如，黄瓜幼苗生长需要每天10～12小时，光合有效辐射350～450μmol/m2·s的光照条件。光量传感器用于实时监测温室内部的光照强度，并将数据传输至控制中心。控制中心根据植物生理学模型和蔬菜生长需求，自动优化补光策略，调节LED补光灯的补光时间和强度，确保蔬菜苗期获得充足、均匀的光照。此外，该系统还可以通过调节不同波段光线的比例，如增加红光比例，诱导蔬菜苗期形态建成，促进分枝和开花坐果等。例如，在黄瓜育苗中应用光照智能调控系统后，幼苗生长周期比常规缩短5天，干物质积累量提高20%。光照智能调控系统的应用，不仅提高了蔬菜幼苗的生长速度和质量，也大大降低了人工管理成本，为现代化育苗产业提供了新的解决方案。
2、智能灌溉施肥技术
①基于土壤水分传感器的智能灌溉系统
蔬菜幼苗期需要适宜的水分供应，传统人工灌溉存在着劳动强度大、灌溉不均匀等问题。为了解决这些问题，基于土壤水分传感器的智能灌溉系统被开发和应用。该系统通过在苗床内布设多个土壤水分传感器，实时采集苗床各区域的土壤水分数据，并将数据传输到控制中心。控制中心根据预先设定的土壤水分阈值以及蔬菜需水特性，利用智能算法分析计算出最佳灌溉时间和灌水量，并自动控制灌溉系统进行精准灌溉。当传感器检测到某一区域土壤水分低于设定阈值时，控制中心会立即启动对应区域的滴灌或喷灌装置，对该区域进行补水灌溉，直到土壤水分达到最佳范围。同时，系统还可以根据苗期蔬菜的生长状况，动态调整土壤水分阈值和灌溉策略，保证蔬菜苗床土壤水分始终处于最佳状态。与传统人工灌溉相比，该系统可以实现精准灌溉，有效减少水资源的浪费，并显着降低人工劳动强度，提高蔬菜幼苗的成活率和壮苗指数。
②营养液智能配置与施肥系统
营养液智能配置与施肥系统是根据蔬菜生长的不同阶段和营养需求，利用智能算法优化配方，自动配置营养液。系统主要由营养液配置装置、智能施肥装置和监控平台等组成。营养液配置装置包括多个储液罐和混合罐，分别储存和混合不同营养元素的母液。智能施肥装置则通过管道将配置好的营养液精确输送到苗床的各个区域。同时，监控平台实时监测苗床的EC值、pH值等指标，根据监测数据动态调整营养液配方和施肥量，确保蔬菜苗期获得较好的营养供应。与人工施肥相比，该系统可以精准补充蔬菜苗期生长所需的各种营养元素，促进幼苗根系发达、茎粗叶壮，提高苗期的抗逆性和成活率。
二、智能农业技术在蔬菜栽培管理环节的应用
1、智能监测预警技术
①病虫害智能监测预警系统
病虫害是影响蔬菜生长和产量的重要因素。传统病虫害监测主要依靠人工巡查，存在监测不及时、预警不准确等问题。为解决这些问题，在蔬菜种植过程中运用了病虫害智能监测预警系统。该系统通过在蔬菜栽培大棚内安装高清视频监控设备和智能诱捕器，对蔬菜生长过程进行全天候实时监控。例如，对辣椒的病虫害监测，系统可识别0.5mm以上的害虫和直径1cm以上的病斑。监控画面会实时传输到数据分析中心，利用计算机视觉和深度学习算法，对画面进行智能分析，准确识别各类病虫害特征。一旦监测到病虫害，系统会立即自动预警，并根据病虫害类型、发生部位和严重程度，智能生成最佳防治方案。同时，系统还可以追踪病虫害发展动态，预测其潜在危害，提供精准、及时的决策支持。例如，在辣椒种植中应用该系统后，病虫害防治及时率达90%以上。与传统方法相比，该系统实现了病虫害早发现、早防治，有效减轻病虫害危害，提高了蔬菜产量和质量。
②气象灾害智能监测预警系统
气象灾害，如低温、暴雨、大风等会对蔬菜生长造成严重影响。传统气象灾害预防主要依靠天气预报，存在预报不精准、预防不及时等问题。气象灾害智能监测预警系统的出现有效解决了这些问题。该系统通过在蔬菜种植基地周边安装自动小型气象站，对温度、湿度、风速、降雨量等关键气象要素进行实时监测，并将数据实时传输到云平台。例如，在茄子种植基地安装的自动气象站，可监测-30℃～70℃温度，0～100m/s风速，0～1000mm降雨量。云平台利用大数据分析，结合天气预报数据，对未来一段时间内的气象灾害进行智能预测预警。当预测到各类气象灾害时，系统会自动向种植户发送预警信息，并根据灾害类型和危害程度，智能推送防灾减灾措施，如大棚加固、排水防涝、调整灌溉策略等。该系统可提前3天预警灾害性天气，使茄子等蔬菜种植基地有充足时间采取防范措施，灾害损失率降低80%以上。
2、智能田间管理技术
①蔬菜生长监测与诊断系统
蔬菜生长受环境、管理等多种因素的综合影响，生长过程往往存在多种生理障碍和异常情况，难以通过人工监测及时发现和诊断。蔬菜生长监测与诊断系统应运而生，成为智慧农业在蔬菜种植中的又一利器。该系统由两部分组成：一是蔬菜生长状态的快速无损检测设备，包括冠层影像仪、叶绿素荧光仪、植株活体电信号检测仪等，可实时采集蔬菜冠层结构参数、植株水分和养分状况等关键生长数据；二是配套的数据分析与诊断模型，综合环境监测数据、田间管理记录等，利用智能算法和专家知识库，对蔬菜生长过程进行评估，及时发现骨干叶片衰老、矿质元素缺乏、病虫害早期侵染等各种典型问题，并给出改进措施。例如，通过分析番茄冠层影像数据，诊断出植株徒长，系统就会自动推送调整温度和光照强度的建议。该系统实现了蔬菜生长的全程监测和精准诊断，使得生长问题早发现、早处理，有助于蔬菜产量品质的提升。基于物联网、大数据分析等技术的蔬菜生长监测与诊断系统操作简便、分析高效，是实现蔬菜生产数字化智能化管理的重要工具，具有广阔的应用前景。
②农事活动智能管理系统
蔬菜种植过程中的整地、播种、定植、修剪、采收等各项农事活动直接影响产量和品质，传统农事管理主要依靠人工经验，难以实现标准化和规范化。农事活动智能管理系统的出现很好地解决了这一难题。该系统基于物联网和移动互联技术，将各类传感器、移动终端、控制设备等与大棚场景进行深度融合，形成农事活动的数字化平台。农事活动的计划安排和小区划分均在系统平台完成，可根据种植规模、地块特点、劳动力情况等因素，对耕整、播种、施肥、采收等关键农事活动制定精细化、差异化的作业方案。方案下达后，由系统智能调度控制设备和引导作业人员开展作业。同时，基于大数据分析，系统可以智能预测种植过程的农事活动需求，提前制定农资采购计划和人力资源配置方案。此外，系统还内置农事活动质量评价体系，可对每个作业小区、每个作业环节进行在线质量监测和评估，发现问题及时预警改进，实现农事作业全流程的智能化管控。农事活动智能管理系统集成了业务管理、生产调度、质量控制等多种功能，大幅提升了蔬菜种植管理的精细化、标准化和智能化水平。
三、智能农业技术在蔬菜采收贮运环节的应用
1、蔬菜采收成熟度预判技术
蔬菜采收是一项对时效性和经验要求都很高的工作。传统采收作业主要依靠种植户的经验和感官，判断蔬菜成熟度和采收时机，存在随意性大、标准不一的问题，导致采收蔬菜品质参差不齐。为了解决这一难题，蔬菜采收成熟度预判技术可以较好地解决这些问题。该技术以数字图像分析为基础，通过便携式拍照设备搜集蔬菜外观图像，利用图像处理算法定量分析蔬菜的色泽、形状、大小等关键成熟度指标，并与标准采收参数进行比对，准确预判每一批蔬菜的成熟度和最佳采收期。种植户使用专用APP，随时随地上传蔬菜照片，便可获得科学、及时的采收决策建议。种植户根据系统预判结果，可以优化采收时机和顺序，既不会过早采收影响品质，也不会错过蔬菜最佳品相期，有助于提高蔬菜的商品性和价值。蔬菜采收成熟度预判技术简便易用，成本低廉，非常适合在县域蔬菜种植中推广应用。目前，已有部分专业合作社和种植大户引进该技术，取得了良好的应用效果，蔬菜品质和商品性得到明显提升。
2、智能分级包装技术
蔬菜采收后需要进行分级和包装，以提高其商品价值和延长货架期。传统的分级包装作业主要依靠人工完成，存在效率低下、标准不一致等问题，已经无法满足现代蔬菜供应链的需求。智能分级包装技术的出现很好地解决了上述难题。该技术以机器视觉为核心，通过高速摄像头和图像处理算法，对蔬菜的大小、形状、色泽等外观特征进行快速、准确的检测和评估。系统根据预设的分级标准，自动将蔬菜按不同级别分拣，再利用自动化包装设备，如自动装袋机、封口机、贴标机等，对分级后的蔬菜进行标准化包装。与人工分拣包装相比，智能分级包装技术可以大大提高作业效率，每小时可处理数吨蔬菜。同时，系统采用标准化的分级算法和包装流程，确保分级结果客观、准确，包装质量稳定、一致，极大提升了蔬菜的商品性和品牌形象。此外，系统生成的蔬菜分级数据可用于大数据分析，为优化蔬菜种植、改进品种选育、调整市场策略等提供数据支撑。智能分级包装技术的应用提高了蔬菜流通效率，延长了货架期，对促进蔬菜产业提质增效、推动农业供给侧结构性改革具有重要意义。
3、智能仓储运输技术
蔬菜采收后极易腐烂变质，需要尽快入库冷藏并在运输过程中保持恒温，以最大限度延长保鲜期、减少损耗。传统的仓储运输环节管理粗放，技术手段落后，难以满足生鲜蔬菜运输的高标准、严要求。智能仓储运输技术通过物联网、大数据和人工智能等现代信息技术的综合应用，实现了蔬菜仓储运输的全程监控和智能化管理。该技术利用无线温湿度传感器，对仓储和运输环境进行实时监测，通过智能控制系统分析处理监测数据，自动调节库内和车厢内的温湿度，使其始终保持在最佳储藏条件下。以白菜为例，利用该技术将白菜冷藏温度控制在0～4℃，相对湿度维持在90%～95%，可将白菜货架期从20天延长至60天以上。同时，系统配备射频识别设备，对每一批蔬菜进行唯一标识，实现仓储和运输全程的可视化追踪管理。管理人员可通过移动终端实时掌握蔬菜的入库时间、存放位置、保质期、运输路径等关键信息，并根据系统优化算法合理调度存货和车辆，仓储利用率和运输配载率可提高15%以上。一旦发现异常情况，系统会立即预警，便于及时采取应对措施，最大限度减少损失。
总之，智能农业技术在蔬菜种植中的应用取得了显着成效，较大地提升了蔬菜产业现代化水平。随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展和广泛应用，未来智慧农业必将迎来更加广阔的发展空间。在“智慧农业+现代种业”的发展模式下，蔬菜产业将向数字化、网络化、智能化纵深发展，实现产前、产中、产后全链条智慧化升级，促进种植、加工、销售等环节融合创新，催生出更多智慧农场、数字农业等新业态、新模式，为建设农业现代化强国提供有力支撑。
（作者单位：237300安徽省六安市金寨县农业技术推广服务中心）
