一、引言
随着全球人口增长与气候变化带来的双重挑战，传统农业生产模式面临着资源利用率低、抗风险能力弱、生产效率有限等诸多瓶颈。在此背景下，智慧农业作为农业现代化的核心方向，正通过物联网、人工智能、大数据等前沿技术与农业生产的深度融合，重塑农业生产方式与产业形态。其中，作物识别与生长模拟是农业智能化体系中的关键核心技术，前者实现对作物种类、生长状态、病虫害情况的精准感知，后者则通过量化作物生长规律与环境因子的耦合关系，为生产决策提供科学依据。两者的协同应用，推动农业生产从"经验驱动"向"数据驱动"转型，为保障粮食安全、提升农业生产效率、实现农业可持续发展提供了重要技术支撑。
市场层面，2025年中国智慧农业市场规模预计突破1200亿元，年复合增长率保持15%左右的高速增长，其中作物识别与生长模拟相关技术及解决方案成为市场需求的核心增长点。从技术演进来看，计算机视觉算法的精度提升、作物生长模型的机理深化以及多源数据融合能力的增强，推动作物识别与生长模拟技术逐步从实验室走向田间地头，从示范应用走向规模化推广，在大田种植、设施农业、经济作物栽培等多个场景中展现出巨大的应用价值。本文将系统梳理作物识别与生长模拟的技术体系、应用现状，分析当前面临的挑战，并展望未来发展趋势，为相关技术研发与产业应用提供参考。
二、作物识别技术体系与应用实践
2.1 作物识别技术核心框架
作物识别是通过技术手段对作物种类、生长阶段、生理状态及病虫害情况进行精准判断的过程，其核心框架围绕"数据采集-预处理-特征提取-模型识别"四大环节展开，形成从感知到判断的完整技术链路。数据采集是基础，通过构建"天-空-地"一体化感知网络，实现多维度、全周期的作物信息采集；数据预处理旨在提升数据质量，为后续识别提供可靠输入；特征提取是关键，从原始数据中挖掘出能够区分不同作物或作物状态的关键信息；模型识别则是核心执行环节，通过算法模型实现对作物信息的精准判断。
2.2 数据采集与预处理技术
数据采集技术的发展为作物识别提供了丰富的数据源，当前主要分为地面采集、空中采集与太空遥感三大维度，形成全方位覆盖的采集体系。地面采集通过部署物联网传感设备、高清相机、高光谱传感器等，实现对作物冠层细节、叶片特征、土壤参数等近距离数据的精准采集，例如在柑橘种植园中，通过地面物联网设备可高频采集12类环境参数及作物生长状态数据；空中采集以无人机为核心载体，搭载多光谱相机、红外相机等设备，实现中尺度范围内的作物长势巡查与数据采集，其优势在于机动性强、覆盖范围广，能够快速获取大面积农田的作物分布信息；太空遥感则通过卫星获取大范围、宏观尺度的作物种植区域信息，为区域农业监测与规划提供数据支撑。
由于农业生产环境复杂多变，采集到的数据往往存在噪声干扰、数据不均衡、维度冗余等问题，因此数据预处理成为提升识别精度的关键步骤。预处理环节主要包括数据清洗、数据增强、特征筛选等操作。数据清洗通过剔除异常值、填补缺失值，提升数据可靠性；数据增强则通过图像旋转、缩放、裁剪、色域变换等方式，扩充数据集规模，解决样本不均衡问题，尤其适用于深度学习模型的训练；特征筛选则通过主成分分析、特征重要性排序等方法，剔除冗余特征，降低模型计算复杂度，提升识别效率。例如在广域作物种植种类解析中，通过数据增强措施解决了玉米、山药、菜地等不同类别样本比例失衡的问题，为后续模型训练奠定了基础。
2.3 核心识别算法与技术演进
作物识别算法的发展经历了从传统机器学习到深度学习的演进过程，算法精度与泛化能力不断提升。传统机器学习算法以支持向量机（SVM）、随机森林、逻辑回归等为主，其核心思路是通过人工提取作物的颜色、纹理、形状等特征，再输入模型进行分类识别。该方法在简单场景下具有较好的识别效果，且计算复杂度较低，但对特征工程的依赖性强，在复杂田间环境中，由于作物形态变异、背景干扰等因素，识别精度难以保障。
深度学习算法的出现打破了传统方法的局限，通过神经网络自动提取特征，显著提升了作物识别的精度与鲁棒性。在作物识别领域，应用较为广泛的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，其中CNN及其改进模型在图像识别任务中表现尤为突出。例如，基于CNN的YOLO系列模型凭借其实时性优势，被广泛应用于作物病虫害的快速识别；U-Net模型则在作物语义分割中展现出优异性能，能够精准分割出作物与背景、不同作物之间的边界；DeepLabV3+模型通过空洞卷积与金字塔池化模块的结合，提升了对作物细节特征的提取能力，在广域作物分类中得到应用。
为进一步提升算法在复杂农业环境中的适应性，研究人员对经典深度学习模型进行了针对性改进。农业农村部南京农业机械化研究所提出的ME-DeepLabV3+模型，通过构建密集的ASPP结构，增强了对高像素图像精细特征的提取能力，同时替换主干网络实现高低维特征融合，提升了对地块边缘特征的捕捉效果。试验结果表明，该模型在玉米、山药、菜地、乔木等多类别识别中，平均交并比（mIoU）达到90.97%，较原始DeepLabV3+模型提升3.7个百分点，参数量则从54.71M降至6.67M，训练用时缩短50%以上，显著提升了模型的实用性与部署效率。
2.4 作物识别的典型应用场景
作物识别技术已在多个农业场景中实现规模化应用，涵盖作物种类鉴别、生长状态监测、病虫害诊断等核心需求。在作物种类鉴别方面，通过无人机遥感与深度学习模型的结合，可实现广域范围内的作物种植结构调查，例如在新疆棉区，利用高光谱遥感与CNN模型结合，能够精准识别棉花种植区域，为产量预估与生产规划提供数据支撑；在生长状态监测方面，通过识别作物的叶面积指数、株高、物候期等关键指标，实现对作物生长过程的动态追踪，例如麦麦科技在柑橘种植中，通过AI图像识别技术实现对花期、坐果期的精准判断，为水肥调控提供依据；在病虫害诊断方面，通过拍摄作物叶片、茎秆等部位的图像，利用深度学习模型识别病斑特征，实现病虫害的早期预警与精准诊断，例如在荔枝种植中，AI视觉算法的巡查效率较人工提升50倍，病虫害识别率达到95%以上。
三、作物生长模拟技术体系与应用实践
3.1 作物生长模拟的核心原理与价值
作物生长模拟是通过数学模型量化作物生长发育的内在机理，以及作物与环境（气象、土壤、水肥）之间复杂量化关系的过程，其核心目标是在计算机上实现对作物生长过程的动态模拟、产量预测与管理决策优化。与传统经验型管理相比，作物生长模拟具有定量化、精准化、前瞻性的优势，能够帮助生产者提前预判作物生长趋势，优化水肥、农药等资源投入，降低生产风险，提升资源利用效率。
作物生长模拟的核心原理是基于作物生理学、生态学、土壤学等多学科理论，将作物生长发育过程分解为光合作用、呼吸作用、养分吸收、干物质积累与分配等关键生理过程，通过数学方程式描述各过程与环境因子之间的关系，构建完整的生长模拟模型。模型输入包括作物品种参数、土壤参数、气象数据、管理措施等，输出则涵盖作物生育期、叶面积指数、各器官干物重、产量等关键指标，部分先进模型还能实现作物三维生长过程的动态可视化展示。
3.2 作物生长模拟模型的分类与发展
根据建模思路与数据来源的不同，作物生长模拟模型可分为机理模型、数据驱动模型与混合模型三大类。机理模型基于作物生长的生理生化过程构建，具有较强的解释性与通用性，能够适应不同环境条件下的模拟需求。国际上具有代表性的机理模型包括APSIM、DSSAT、WOFOST等，国内则有中国农业科学院研制的小麦-玉米智能决策系统等。这类模型的优势在于能够深入揭示作物生长的内在规律，但模型构建复杂，参数众多，参数校准难度较大。
数据驱动模型基于机器学习、深度学习等算法，通过挖掘海量农业数据中的关联规律构建模型，无需深入了解作物生长的内在机理，具有建模周期短、适应性强的优势。常用的模型包括回归分析、随机森林、LSTM、Transformer等，在作物产量预测、物候期预测等任务中表现突出。例如，利用LSTM模型结合历史气象数据与作物生长数据，可实现对作物产量的精准预测；基于随机森林算法，能够构建土壤肥力与作物产量之间的预测模型，为施肥决策提供支撑。但数据驱动模型的性能高度依赖于数据质量与数量，在数据稀缺或环境变化剧烈的场景下，泛化能力受限。
混合模型结合了机理模型与数据驱动模型的优势，通过机理模型构建作物生长的基本框架，利用数据驱动模型优化模型参数或修正模型输出，兼顾了模型的解释性与预测精度。例如，在基于APSIM-Cotton模型的新疆棉花生长预测中，研究人员通过2023---2024年田间试验数据校准模型参数，再融合ECMWF短期天气预测产品与历史气候相似年数据，实现了全生育期内棉花产量的滚动预测，预测误差稳定在4%以内，显著提升了模型的实用性。
3.3 作物生长模拟的关键影响因素与参数校准
作物生长模拟的精度受多种因素影响，其中气象数据、土壤参数、作物品种参数以及管理措施是核心影响因子。气象数据中的温度、降水、光照、湿度等参数直接影响作物的光合作用、呼吸作用与水分吸收，是作物生长模拟的关键输入；土壤参数包括土壤质地、肥力、含水量、pH值等，决定了作物的养分供应与生长环境；作物品种参数反映了不同品种的遗传特性，如生长周期、抗逆性、产量潜力等，是模型个性化模拟的基础；管理措施包括播种密度、施肥量、灌溉时间、病虫害防治等，直接影响作物生长过程与产量形成。
参数校准是提升作物生长模拟精度的关键步骤，其核心是通过田间试验数据调整模型参数，使模型输出与实际观测值尽可能一致。参数校准需遵循"局部敏感性分析-参数优化-模型验证"的流程，首先通过敏感性分析筛选出对模型输出影响显著的关键参数，降低校准难度；然后采用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法，结合田间试验数据对关键参数进行优化；最后通过独立的试验数据对校准后的模型进行验证，评估模型的预测精度。例如在APSIM-Cotton模型的校准中，研究人员通过2023---2024年的田间试验数据，对棉花的生育期参数、生物量积累参数等进行校准，使模型对生育期的模拟误差（NRMSE）降至5.18%，对产量的模拟误差降至6.08%，满足实际应用需求。
3.4 作物生长模拟的典型应用场景
作物生长模拟技术已在作物生产潜力预测、田间管理优化、灾害风险评估、区域农业规划等多个场景中得到广泛应用。在中国农业科学院研制的小麦-玉米智能决策系统中，通过输入小麦、玉米品种参数、土壤数据与气象资料，可实现作物生产潜力的精准预测；结合用户给定的水肥管理方案，能够模拟不同水肥条件下的产量结果与水分、氮肥利用情况，为优化水肥管理提供科学依据；通过设定无灌溉、无施肥等极端条件，可评估资源投入对作物产量的影响，为农业可持续发展提供决策支持。
在经济作物种植中，生长模拟技术同样发挥着重要作用。新疆作为我国最大的棉花生产基地，其产量受气候变化影响显著，极端高温、干旱等气象灾害常导致棉花减产。基于APSIM-Cotton模型构建的棉花生长与产量动态预测方法，通过融合历史气象数据、短期天气预报与气候相似年数据，实现了全生育期内棉花产量的滚动预测，为棉花种植的水肥调控与灾害防控提供了实时决策支持。在柑橘种植中，麦麦科技研发的AI作物生长模型能够精准预测花期温湿度变化对坐果率的影响，助力调控策略优化，使柑橘产量波动降低22%，无效施肥减少15%。
四、作物识别与生长模拟的融合应用与实践案例
4.1 融合应用的技术逻辑与优势
作物识别与生长模拟的融合应用，构建了"感知-模拟-决策-执行"的完整智慧农业闭环。作物识别技术为生长模拟模型提供实时、精准的作物生长状态数据，解决了传统生长模拟模型依赖历史数据、难以反映作物实际生长动态的问题；生长模拟模型则基于识别得到的实时数据，对作物后续生长过程进行预测，为田间管理决策提供科学依据；最终通过智能装备执行优化后的管理措施，实现农业生产的精准调控。两者的融合，使智慧农业系统兼具精准感知能力与科学决策能力，显著提升了农业生产的智能化水平与资源利用效率。
融合应用的核心优势体现在三个方面：一是提升预测精度，通过实时识别的作物生长数据校准生长模拟模型参数，使模型能够更好地适应田间实际环境，提升产量预测、病虫害预警等任务的精度；二是增强动态适应性，能够实时响应作物生长状态与环境条件的变化，动态调整管理策略，实现全生育期的精准调控；三是降低应用门槛，通过"天空地"一体化感知网络自动采集数据，减少了人工数据输入的工作量，同时通过模型自动优化决策方案，降低了对生产者经验的依赖，推动智慧农业技术向小农户下沉。
4.2 典型融合应用案例解析
麦麦科技集团的"物联网+AI赋能农业种植精准决策模式（柑橘）"是作物识别与生长模拟融合应用的典型案例，该模式成功入选2025年智慧农业典型案例。该模式构建了"感知-决策-执行-管理"全链条农业AI解决方案，通过部署"天空地"一体化农田感知系统，实时采集土壤、气候等12类环境参数，结合AI图像识别技术实现对柑橘生长状态的精准识别；将识别数据输入AI作物生长模型，实现对柑橘生长过程的动态模拟、病虫害预测与水肥需求预测；基于模拟结果，自动生成水肥调配方案，通过水肥一体化系统实现精准执行；同时利用区块链技术构建农产品全生命周期溯源系统，实现从种植到销售的全链条数字化管理。
在该案例中，作物识别与生长模拟的融合应用取得了显著成效：柑橘产量波动降低22%，无效施肥减少15%，水肥利用率超75%，人力成本降低50%；在鄂中地区的人工光植物工厂中，通过立体栽培与快速轮作，单位面积年产量达到传统大田的45-50倍。此外，该模式还实现了从技术价值到市场价值的转化，通过提升农产品品质与标准化程度，驱动后端B2B销售网络建设，使农产品附加值提升15%以上，形成了"科技提升品质、数据优化供给、品牌创造溢价"的全链条生态闭环。
在大田作物种植中，融合应用同样展现出巨大价值。在新疆棉花种植中，通过无人机多光谱遥感实现对棉花生长状态的实时识别，获取叶面积指数、生物量等关键参数；将这些参数与气象数据、土壤数据一同输入APSIM-Cotton模型，实现对棉花后续生长过程与产量的精准预测；基于预测结果，优化灌溉与施肥方案，有效应对高温、干旱等气象灾害，降低产量波动。试验结果表明，该融合方案使棉花产量预测误差稳定在4%以内，为新疆棉花生产的稳定发展提供了有力保障。
五、当前面临的挑战与未来发展趋势
5.1 技术应用面临的主要挑战
尽管作物识别与生长模拟技术已取得显著进展，但在规模化应用中仍面临诸多挑战。一是复杂环境适应性不足，田间环境中的光照变化、遮挡干扰、作物形态变异等因素，会影响作物识别的精度；气候变化导致的极端天气事件频发，也增加了生长模拟模型的预测难度。二是数据质量与共享机制不完善，农业数据具有分散性、异构性的特点，不同来源的数据标准不统一，难以实现高效融合；同时，数据共享机制不健全，导致数据资源浪费，难以支撑模型的大规模训练与优化。三是模型参数校准难度大，作物生长模拟模型涉及大量参数，不同地区、不同品种的参数存在差异，田间试验数据的缺乏导致参数校准难度大，影响模型的通用性。四是技术落地成本高，"天空地"一体化感知网络、智能装备等硬件设备价格较高，加之技术服务体系不完善，限制了小农户对智慧农业技术的应用。
5.2 未来发展趋势
针对当前面临的挑战，结合技术发展趋势，作物识别与生长模拟技术未来将向以下方向发展。一是多技术融合深化，将物联网、大数据、区块链、5G等技术与作物识别、生长模拟深度融合，提升系统的感知能力、计算能力与决策效率。例如，利用5G技术实现数据的实时传输，支撑实时决策；通过区块链技术保障数据的安全性与可信共享，促进跨区域、跨部门的数据协同。二是模型轻量化与智能化，针对边缘计算场景，开发轻量化的作物识别与生长模拟模型，降低对硬件设备的依赖，实现模型在终端设备的实时部署；利用强化学习、迁移学习等技术，提升模型的泛化能力与自适应能力，降低参数校准难度。三是个性化与精准化升级，结合作物品种的遗传特性、地块的土壤条件，构建个性化的生长模拟模型，实现"一地一策""一品一策"的精准管理；通过高光谱遥感、分子生物学等技术，挖掘作物生长的微观特征，提升识别与模拟的精准度。四是服务模式多元化，发展"技术+服务"的商业模式，通过租赁、托管等方式，降低小农户应用智慧农业技术的门槛；构建一站式智慧农业服务平台，整合数据采集、识别、模拟、决策等功能，为农业生产提供全链条服务。
政策层面，未来将进一步完善智慧农业发展的政策支持体系，加大对核心技术研发的投入，推动标准体系建设，规范数据采集与共享机制；同时，加强示范基地建设，推广可复制、可推广的技术模式，促进智慧农业技术的规模化应用。产业层面，将形成"产学研用"协同创新格局，推动农业科技企业、科研院校、农户的深度合作，加速技术成果转化，构建全产业链的智慧农业生态体系。
六、结论
作物识别与生长模拟作为农业智能化的核心技术，其发展与应用推动了农业生产从"经验驱动"向"数据驱动"的转型，为保障粮食安全、提升农业生产效率、实现农业可持续发展提供了重要支撑。当前，作物识别技术已形成"天-空-地"一体化感知与深度学习识别的技术体系，生长模拟模型则实现了机理模型与数据驱动模型的融合发展，两者的协同应用在大田种植、设施农业等场景中取得了显著成效。尽管在复杂环境适应性、数据共享、成本控制等方面仍面临挑战，但随着多技术融合的深化、模型的轻量化升级以及服务模式的创新，作物识别与生长模拟技术将迎来更广阔的发展空间。未来，需进一步加强技术研发与成果转化，完善政策支持与服务体系，推动智慧农业技术向规模化、精准化、普惠化方向发展，助力农业现代化建设迈上新台阶。