未来天玑|卫星遥感技术助力数字茶园建设——以安溪“数字茶园平台”为例

卫星应用 2025-09-02 10:00:00 行研资讯 18 0

卫星遥感技术助力数字茶园建设——以安溪“数字茶园平台”为例

中国茶文化历史悠久，底蕴深厚，作为世界上茶叶的主要种植与消费国，茶叶在我国不仅承载着丰富的文化内涵，更逐渐发展成为重要的经济类作物，对社会经济的发展起到了积极的推动作用。特别是福建省泉州市安溪县，茶产业作为当地的支柱产业之一，对于经济的贡献不言而喻。据中国茶叶流通协会的统计数据显示，安溪县目前已开垦的茶园面积近60万亩，这一庞大的种植面积不仅提高了茶农的生活水平，也促进了当地农业产业结构的优化与调整。茶园规模的不断扩大，对茶园的管理和监测也提出了更高的要求。尽管近年来茶园管理技术在智能装备应用层面取得阶段性突破，但仍然存在诸多不足之处。

茶园土壤监测需要系统的数据支持和科学的分析，以准确了解土壤的营养状况、酸碱度以及微生物活性等重要指标，从而为茶树的健康生长提供有力的保障。对于病虫害的监测手段还相对落后，效率低下，容易错过最佳的防治时机。茶园长势监测、产量评估及生态监测具有重要意义，需要有效的技术手段进行实时监测和数据分析。同时，茶企管理方面，也需要信息化手段，对茶园生产情况进行科学的数据统计分析，提升管理科学水平和生产管理效能。

为了进一步提高茶园智能监测水平和茶企管理水平，提升茶叶产量和品质，需要加强对土壤、病虫害以及长势的监测工作，引入先进的技术手段和方法，为茶园的可持续发展提供有力保障。遥感技术具有覆盖范围广、信息获取效率高、非接触式观测等显著优势，结合无人机高分辨率影像采集、物联网设备实时感知、大数据智能分析等现代信息技术，安溪县构建了“空-天-地”一体化协同监测的数字茶园平台，并在具体实践中取得显著的应用效果。

一、数字茶园平台框架设计

数字茶园平台采用卫星遥感监测技术、无人机低空遥感监测技术、物联网监测技术，实现“空-天-地”一体化监测。卫星遥感数据来源主要包括高分一号（GF-1）全色2m、多光谱8m，高分二号（GF-2）全色0.8m、多光谱3.2m，高分六号（GF-6）全色2m、多光谱8m，以及我国第一个以茶叶品牌冠名的遥感卫星安溪铁观音卫星星座拍摄的数据。平台整体架构如图1所示，自下而上分别为感知层、数据层、传输层、服务层、应用层。

图1 数字茶园平台总体架构

感知层：作为整个系统的最底层，负责采集农业生产环境中的各类物理量信息，如温度、湿度、水质、气体成分、光照强度等。数据层：存储、管理来自感知层的数据，是提供数据查询、分析的基础。传输层：实现感知层与数据层、服务层之间高效、安全的数据传输。服务层：对收集到的数据进行处理、分析，并向上层应用提供数据服务支持。应用层：面向用户的最终服务层，提供直观、易用的操作界面和丰富的应用功能。主要应用包括：茶园长势监测、产量预测与管理、病虫害预警、自然灾害监测、生态遥感监测、企业信息集成等。平台利用云计算、大数据等新一代信息技术，统一运维管理和技术标准，规范化集成多源异构的农业地理空间数据，实现开放共享，为农业应用提供统一服务。并通过产业融合数据叠加，实现图管农业，优化资源配置，提供空间数据支撑和决策支持。

二、茶园智能监测

1．茶园长势遥感监测整合茶园土壤、气象、田间管理数据，以及GF-1（全色2m/多光谱8m）、GF-2（全色0.8m/多光谱3.2m）、GF-6（全色2m/多光谱8m）、铁观音一号和其他卫星遥感反演的茶树长势植被指数数据，对评价指标进行权重赋值，构建茶园长势监测模型，开发茶园长势遥感监测系统，实现大区域茶园长势的遥感监测。图2展示的是基于遥感影像对茶园长势状况的监测结果，重点反映了安溪县茶树生长的空间分布特征。图中绿色区域代表茶树长势良好，浅绿色、黄色、蓝色及深蓝色区域则分别对应由弱至强的长势异常区域，可能存在生长不良、病虫害、养分不足或其他生态胁迫。从图中可以看出，大部分茶园长势整体良好，以绿色为主。但在图像南部和东南部部分茶园区域出现了较为集中的黄色和蓝色块状区域，表明该地区茶树长势偏弱，需进一步调查其成因，可能与管理粗放、土壤条件差或气候因素有关。

图2 茶园长势遥感监测图

2．茶园病虫害预警与遥感监测通过利用地面物联网监测系统提供的地面样点监测数据，与高分多光谱、高光谱数据进行反演，形成茶树主要病虫害监测模型，同时按照病虫害空间迁徙特征，结合温湿度、降雨、风速风向等气象因子，对病虫害的空间扩散进行精确预警，实现安溪县60万亩茶树3～5天周期的病虫害遥感动态监测全覆盖，并形成常态化监测数据成果。图3为茶园病虫害监测结果，图像基于遥感与地理信息技术手段，对区域内茶园病虫害发生情况进行了空间分布识别与可视化表达。绿色区域表示茶园植株健康状况良好，而黄色区域则表示存在一定程度的病虫害风险。从图中可以看出，病虫害在部分茶园区域呈现出集聚分布特征，主要集中在图像西南部及南部区域。这种空间差异性反映出当地生态环境、种植方式或管理水平的差异，提示在防控工作中应实行区域差异化、精细化的管理策略。

图3 茶园病虫害监测

3．茶园产量遥感监测茶园产量是茶园等级认证的重要指标之一，也是政府和市场最为关心的重要数据。一方面全面了解区域茶园产量的空间分布和区域总产，另一方面也为加工企业制定收购计划和加工产能规划提供重要的参考数据。在茶树生长的关键生育期长势监测的基础上，为每个关键生育期长势水平按照对最终产量的贡献率进行权重赋值，结合茶树品种、树龄、采摘前的气象条件等重要影响因子进行反演，形成茶园产量遥感监测模型。图4为茶园产量监测图，图像以浅蓝色为背景基调，穿插分布有绿色与红色点状或块状标记，反映了不同区域茶园产量的空间差异性。其中，绿色区域分布广泛，代表产量水平较为理想，说明多数茶园具备良好的种植条件与管理基础。而少数红色区域则提示产量偏低，可能与地形坡度、耕作方式、病虫害发生频率或管理粗放等因素有关。整体来看，茶园产量呈现出“高产区集中、低产区零散”的空间格局，表明区域茶叶生产已具备一定的集约化、规模化基础。

图4 茶园产量监测

4．土壤墒情监测在茶园生产管理中，土壤墒情监测能够帮助优化茶树生长环境、提高茶叶品质和产量，并实现精准灌溉。平台主要采用高分与气象专题卫星数据融合应用的技术体系，构建土壤墒情监测模型，实现60万亩茶园的周期性动态土壤墒情监测。该监测成果形成双向服务机制：一方面依托大数据可视化平台，为政府部门和茶叶生产单位提供全域植保数据分析及决策支持；另一方面通过移动端小程序实时推送每块茶园的土壤墒情监测数据，辅助茶农精准实施田间灌溉、施肥等农艺措施，实现科学种植管理。图5为茶园区域土壤墒情监测结果，图中大部分区域以黄色为主，表明该区域土壤墒情处于中等至适宜水平，满足茶树生长对水分的基本需求。中部偏南部位出现少量橙红色斑块，提示该区域土壤水分可能不足，存在轻度缺墒现象，需引导种植户及时采取补灌等保墒措施。

图5 茶园土壤墒情监测

5．茶园生态遥感监测茶园生态水平的高低直接关系到茶园等级认证的级别和茶叶品质，当然最终影响的是茶农的经济收入水平。平台可以对茶园pH值、缓效钾、积温、碱解氮等数值进行周期性监测（图6），进而指导实际茶园等级评价。

图6 生态遥感监测

三、茶企业管理

利用数据基座的多种数据接口服务依次接入茶庄园、茶合作社、村委会茶农等，完成茶园权属、品种树龄等信息采集与入库，实现茶企业信息化管理，构建安溪铁观音溯源追溯体系。每年春、秋两季可为安溪40家以上的茶企开展茶叶品质认证，并对茶园生产相关结果以及茶叶销售渠道进行统计分析。图7为茶园生产统计分析结果。

图7 茶园生产统计分析

通过安溪“数字茶业”云平台，可实时查询茶叶气候品质认证和生长期气象、土壤要素情况，提升茶叶品牌的附加值、知名度和竞争力。靶向气象服务紧贴生产需求，为茶农科学合理安排采制提供气象指导。茶叶气候品质认证为茶企提升品牌价值10%～15%。

四、结语

数字茶园平台建设的成功实践，不仅展现了新一代信息技术与农业生产的深度融合，也标志着智慧农业在茶园管理领域迈出了坚实的步伐。卫星遥感技术的应用，有效提升了茶园管理的科学化水平和生产管理效能。茶园管理者能够实时、精准地获取茶园的大面积信息，包括茶树的生长状况、土壤湿度和肥力水平等。这使得茶园的施肥、灌溉和病虫害防治等作业能够有的放矢，避免了资源的浪费，降低了生产成本。同时，精准的管理能够提高茶叶的产量和品质，从而在市场上获得更高的售价，增加了茶园的收入。此外，基于卫星遥感技术的数字茶园平台还能对市场需求进行精准预测，让茶园合理安排生产计划，降低库存风险，进一步提升经济效益。技术的应用改变了传统农业依赖经验和人工巡查的局面，以科学、高效的方式推动茶园的发展，为传统农业注入了新的活力，引领农业走向智能化、精准化的新时代，为广大茶农创造了更多的财富和机遇。

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