科创中国

行业领域

农、林、牧、渔业

需求背景

建面向智慧茶园-茶树精准感知协同观测平台与技术，解决茶园-茶树高频次、无损、全覆盖信息协同获取问题；基于多源遥感信息与茶叶知识模型融合的茶树养分诊断与精准决策技术，解决茶树养分及施肥管理定量化决策支撑问题；综合数字图像算法、病虫害发生流行模型、以及气象实时监测及预报数据，研发茶园病虫害预警、监测和识别技术，解决茶园病虫害病虫智能识别、精准预测和防控方案问题；研发满足智能化控制的茶叶加工设备适应性改进及智能化控制系统，以及茶叶生产多源参数检测终端与智能融合检测技术，解决茶叶全程加工智能化技术问题。

茶叶作为中国最具有农业特色及文化传承的重要经济作物，若不能实现从规模化、标准化向智能化、智慧化转型，不断上涨的劳动力成本及依赖于个体技术的掌握将使产业最终丧失核心竞争力。目前，将“智慧农业”用于茶叶生产加工与茶园的管理，国内外均还处于起步阶段，主要是利用物联网、云计算、移动互联等新技术建立茶园智能管理子系统、茶园气象站、室外智能虫情测报系统、茶园专用杀虫灯、部分加工装备智能控制等。通过在茶园安装各类传感器、摄像头、病虫害监测设备、气候采集设备等，实时采集茶园和温室内外的环境、图像参数，实现电脑或手机终端的远程控制分析。茶叶生产加工在逐步走向智慧化的过程中，还存在以下几大问题：一是田间传感器性能不稳定。茶树多生长在海拔较高的高山，湿度大，降水多，传感器器件长期暴露在自然环境条件下，稳定性和寿命将是首要考虑的因素。二是茶树养分智能诊断装备和技术缺乏。高光谱遥感在作物养分智能诊断中优势明显、应用较广，但数据获取设备价格昂贵，推广应用受到了限制。三是茶树主要害虫体小，分类识别精度有待提高。基于计算机视觉、机器学习技术的茶树病虫害自动检测和识别，需要对现有算法深度优化。四是茶叶加工过程中人工干预过多，加工的工序模块化整合及品质最优化调控还处于探索阶段，设备操作还未实现智能“傻瓜化”。

需解决的主要技术难题

在茶园信息感知中，构建茶园生境数据的智能采集网络，研发茶树病虫害、长势、品质数据的采集获取装置，构建智慧茶园信息精准感知协同观测系统。在茶树管理决策中，大数据分析挖掘茶园信息，建立基于高光谱遥感数据的茶树养分诊断模型，实现茶树养分状况的实时动态监测；开发茶园精准施肥智能决策系统，实现茶园精准水肥灌溉，降低肥料损失率；建立病虫害诊断模型和预测预报平台，实现主要病虫智能识别、精准预测和防控，减少农药施用量；确定茶品质关键鲜叶因子的遥感采集技术，开发基于实时信息的茶鲜叶质量评价系统，实现茶鲜叶质量实时监测。在茶叶智能加工中，建立名优茶加工过程各环节关键因子精准控制参数标准，开发出名优茶加工环节智能化控制系统，实现生产环节的智能化全程集中控制。

期望实现的主要技术目标

依托茶叶原产地优势、茶叶品类丰富、品牌建设相对完善、技术积累相对充分等条件，应用农业先进的数据采集装备，与云计算、物联网、移动互联等新技术深度融合，在茶叶生产加工过程中引入现代农业和现代工业智慧化思想和技术，建立茶园、生产线数据信息感知与物联网传输系统，实现茶树养分无损诊断、水肥精准控制、病虫害图像智能识别、茶叶长势品质监测以及茶叶加工智能控制，彻底扭转传统茶叶生产加工过程中存在的生产资料浪费、茶鲜叶和茶品质不稳定、技术力量投入和生产成本持续增高的局面，建成融数据采集、数字传输网络、大数据分析处理、数控农业机械为一体的数字驱动的茶叶生产加工管理体系，建立智慧茶叶生产加工技术体系，构建产学研协同创新、农业工业跨界融合、信息互通共享、参与各方互利共赢的可持续发展模式机制，促进茶产业发展转型升级，健全现代茶业科技创新推广体系，提高茶叶产业精准化和智能化水平，促进贫困地区应用茶叶生产技术精准，推动茶产业的生态可持续发展。

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