0 引言

传统农业生产方式已经不能满足不断增长的粮食需求，而智慧型农业技术的发展为农业种植提供了新的解决方案，比如智能传感器技术可以实时监测土壤湿度、温度、养分含量等参数，帮助农民科学地施肥、浇水，提高作物产量；无人机和卫星遥感技术可以快速获取大范围的农田信息，帮助农民对作物生长情况进行监测和管理。因此，还需要地方政府加大对相关技术的推广与应用，以便可以进一步提高当地农业经济的发展水平。

1 智慧型农业技术的发展对农业种植的影响

1.1 促进农业供给侧结构性改革

智慧农业技术的应用可以帮助农民精准选择种植品种，调整种植结构，提高农产品出产率和质量，同时还可以通过精细化管理和自动化作业降低农民的劳动强度，生产效率也得到有效的提高，使农业生产活动向标准化发展，同时提供农业信息化服务，比较有代表性的就是农产品追溯系统的建立，以此可以保障农产品的质量安全，推动高品质、高质量的绿色农产品发展。

1.2 提升农业生产效率

农业生产环节中需要大量的劳动力，但实际上基层进城务工的现象比较普遍，劳动力较为缺乏，使得农业生产的规模化发展受到较大的限制，农业生产效率也比较低，而利用现代化农业技术，如卫星遥感、无人机、传感器网络等，可以实现对农田的实时监测和数值采集，更为科学地制定农业生产方案和管理措施，避免资源浪费和时间浪费，从而提高农业生产效率，尤其是在施肥、灌溉等环节可以通过精准管理和科学施作提高效率与质量，而农业生产的自动化水平提高，例如自动化播种、除草、喷洒、收割等作业，不但能够减轻农民劳动量，也能提高土地、机器和劳动力的效率，进而提高农业生产效率。

1.3 实时监测种植环境

智慧农业技术的应用为实时监测种植环境提供了重要支持和帮助，比如通过卫星遥感技术和传感器网络等手段，智慧农业技术可以实现对农田土壤、气候、作物生长情况等方面的实时监测和数据采集，种植户及时了解农田环境的变化情况，包括土壤养分情况、气候变化趋势等，并根据实际情况及时调整施肥、灌溉等措施，提高种植效率和产量；还可以在作物生长过程中实施实时监测，及早发现作物病虫害等问题的发生，有针对性地进行精准防治。可见，通过实时监测种植环境有助于优化农业生产流程、提高种植效率、降低风险，进而推动农业的现代化和可持续发展。

1.4 推进农产品生产和销售的有效对接

通过智能化设备和人工智能技术，农民可以根据实时数据和市场需求，科学合理地制定农产品种植方案和农业生产策略，从而提高农产品的品质和产量，再加上互联网技术和农业电商平台的发展，当地种植户可以更加便捷地将农产品推向市场，实现生产和销售的有效对接，以此也可以为农产品的品牌建设和营销提供了更多创新手段，使得农产品的推广和销售更加便利和灵活。

2 智慧型农业技术在农业种植中的具体应用

2.1 传感器技术

2.1.1 温湿度传感器的应用

湿度传感器用于测量空气的相对湿度，通过实时监测空气湿度的变化，种植户可以了解到作物周围的湿度情况，并根据变化及时进行相应的调整，当湿度过高时，可采取通风、降温等措施，避免病虫害的滋生；当湿度过低时，可以通过灌溉等方式补充水分，保持作物的正常生长。

2.1.2 光照传感器的应用

光照传感器用于测量光照强度和光照时间，可以帮助种植户准确地掌握作物所需的光照条件，并及时调整光照措施，满足作物的光合作用需求，提高作物的光能利用效率，最大限度地促进作物的生长和发育。

2.1.3 土壤湿度传感器的应用

土壤湿度传感器用于测量土壤的水分含量，可以实时监测土壤中的水分情况，根据数据提供农民进行灌溉的指导。在具体应用中，土壤湿度传感器将水分的含量转化为电信号，农民通过读取传感器输出的电信号，了解土壤湿度的变化情况，根据需要灌溉，从而提高灌溉的准确性和效率，避免土壤过湿或过干对作物的不利影响[4]。

2.2 无人机技术

2.2.1 作物遥感监测

无人机配备多光谱摄像头和图像处理算法，通过高空拍摄、辐射测量、多光谱检测等手段，实现对农作物种植状态的观测和数字采集，从而快速准确地获取有关农作物的详细信息，如农作物的生长状态、面积、覆盖率、空间位置等，有助于种植户正确掌握农作物种植状况，及时调整农作物种植策略，提高农人的决策能力和管理水平。

2.2.2精准喷施与施肥

无人机上可以安装喷雾器或施肥设备，并根据遥感数据和数字图像处理技术的支持，确定农田空隙位置及其大小、未成熟果实、病虫害等信息，从而达到点对点精准喷施和施肥的目的，这样的方式可以提高喷施和施肥的效率和精准度，由此节约大量的用药和肥料成本，同时也减少了对生物环境和人类身体健康的危害。

2.2.3 病虫害监测与预警

无人机配备红外传感器和图像处理技术，可以快速感知到农田中植被的状况，然后进行图像处理，发现农田中植物受到病虫害侵袭的区域，提前预警并采取防治措施，及时遏制病虫害从而减少经济损失和水土资源的侵害。种植户也可以对农田里的生物环境有更多了解，及时掌握病虫害信息和有效的防治措施，做好农作物管理，提高农业生产质量。

2.3 大数据与人工智能

2.3.1 农业数据采集与分析

通过在农田中设置传感器和其他设备采集大量农田信息，然后就可以利用大数据技术对这些数据进行处理和分析，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等，种植户可以更加全面的了解作物生长、病虫害发生、气候变化等方面的详细信息，从而优化农田管理，及时调整农业生产措施，提高农业生产的效率和质量。

2.3.2 决策支持系统的建立

人工智能技术可以基于大数据的分析结果，帮助农民建立决策支持系统。通过运用人工智能算法和模型，系统可以根据历史和实时的农业数据，为农民提供科学决策和精确的管理指导，比如可以预测作物生长的最佳时机，确定合适的灌溉、施肥和喷药时间，降低资源的浪费，提高农业生产的效益。

2.3.3 农产品质量追溯与溯源

大数据与人工智能技术可以在农产品生产的各个环节进行数据采集和记录，建立起完整的质量追溯与溯源系统。通过记录农产品的生产和流通环节的数据，包括生长环境、生产工艺、施药信息等，可以确保农产品的质量安全和可追溯性。这样也方便消费者获知相关信息，只需要扫描产品上的二维码或者使用手机应用程序等方式就能够快速了解农产品的生产信息和质量检测结果，提高消费者对农产品的信任度。

3 结语

综上所述，智慧型农业技术的应用，可以实现对农业种植过程的全过程监控，并采用传感器技术、无人机技术等多种先进技术手段提高农业种植效率与质量，这也有助于提高本地农业经济的综合实力，缩小城乡差距。因此，还需要当地政府以及相关部门加大对智慧型农业技术的推广，并通过加强信息化农业基础设施建设、加大资金投入力度等多种举措，来进一步落实智慧型农业技术的应用，这对促进国内现代农业的可持续发展，也有着十分重要的现实意义。

参考文献

[1]崔连贞.智慧农业技术在农产品生产中的应用与效益分析[J].农产品加工,2023(20):94-96.

[2]杨玲.浅析数字农业技术在农产品质量安全智慧监管中的应用[J].农学学报,2023(06):97-100.

[3]杨燕菊.浅谈智慧型农业技术对我国农业种植的影响及其发展策略[J].河南农业,2022(14):53-55.