按需施肥是決定作物高產高效的關鍵因素，但是受土壤的物理化學性質以及氣候波動的影響，傳統施肥方式難以保障化肥在土壤中長期留存，無法滿足作物全生育周期的養分需求。

針對這一情況，哈爾濱神州精英科技開發有限公司2022年聯合中國科學院沈陽應用生態研究所，研發出“空地協同精準變量施肥技術”并已在水稻生產中應用。該技術集成無人機遙感、AI反演、水肥一體化等技術，推動農業生產向數字化、精準化方向轉型。

為實時診斷作物營養狀況、實現養分智能補給，技術團隊搭建起一套“五步走”的精準施肥體系。一是數據獲取，利用無人機遙感技術實時獲取多光譜信息，診斷營養虧缺狀況；平臺基于GIS管理多源數據，結合歷史產量數據與養分數據信息，構建數據分析基礎。二是智能分析，基于多光譜數據，通過AI算法生成厘米級作物長勢圖，反演地塊尺度作物氮、磷、鉀養分矢量分布，形成氮、磷、鉀養分盈虧變異圖。三是施肥決策，融合多源數據，制作米級精度的地塊尺度精準變量施肥作業處方圖，為農業無人機與水肥一體化設備施肥作業提供精準參數。四是作業實時監控，無人機與水肥設備依據處方圖執行作業，平臺實時監控作業軌跡、視頻與設備狀態，確保執行精準可控。五是效果驗證與優化，平臺基于作業信息生成當次及季度作業評估報告，為下一生產季的施肥策略優化與產能提升提供數據支撐。

支撐這一流程的是多項技術創新。團隊結合農田物聯網傳感器，構建“空-地”一體化監測體系。通過遙感無人機等技術手段，在大田作物的關鍵時期智能獲取多光譜等遙感數據。研發的生長量化分析模型，能動態評估作物養分吸收與分配過程，以及作物長勢與產量潛力，并評估不同管理策略對養分利用效率的影響。

尤為關鍵的是AI自適應決策引擎，它耦合了作物營養學機理與機器學習算法，將生長量化分析模型的輸出成果轉化為作物生理需求參數，生成精準施肥、灌溉處方圖。

此外，依托5G端邊云協同技術，形成了“數據采集-智能決策-精準執行-效果優化”的全流程數字化閉環，并通過智能體集群與機電協同架構，實現無人低空精準變量施肥與水肥一體化的自主化和自動化，提升作業任務執行精準度與作物養分管理效率，有效提高肥水利用率，降低投入成本。

從成本效益看，平臺使用費與處方計算服務費約為每畝每次5元。設備方面，單套多光譜遙感無人機成本3.6萬元，農用無人機在4.6萬至6.6萬元之間，使用壽命3至5年，農戶直接購買飛行服務的費用約為每畝每次6至8元。

相較于傳統施肥，精準變量施肥的優勢直接轉化為經濟效益。據測算，單次施肥量減少10%至15%，肥料綜合利用率提高15%至20%。綜合測算，肥料成本可節約20%。以每畝化肥成本300元計算，每生產季可節省60元。平均產量提升3%至8%，若以平均增產5%計算，以水稻為例，每畝可增收90元。效率方面，單臺農用無人機每天可精準作業1500至2000畝，是人工效率的200倍以上，是農機作業的20至30倍以上，按照人工費400元每天計算，對比傳統施肥每畝可節省30元。將節肥、增產、省工三項相加綜合測算，單季畝均新增收益約為180元。

來源：農民日報（https://szb.farmer.com.cn/nmrb/html/2026/20260721/20260721_6/nmrb_20260721_13356_6_2079317644964630612.html）