2024年，“低空经济”首次被写入政府工作报告，党的二十届三中全会明确提出要“发展通用航空和低空经济”，低空经济产业迎来了前所未有的发展机遇。农业现代化是乡村振兴的核心引擎，是国家现代化的基础与支撑，其核心在于通过技术创新突破传统生产模式的桎梏。近年来，全球导航卫星系统（GNSS）与低空作业装备的融合应用成为农业技术革新的重要方向。北斗三号全球卫星导航系统具备多频多系统导航信号优势，中国作为农业大国，土地经营规模分散、农田环境复杂多样，对农业机械自动导航技术提出了更高要求。与此同时，低空经济的蓬勃发展推动无人机等低空装备在农业领域的规模化应用，将卫星遥感技术与空地信息深度融合，重点突破了时空、尺度与农学模型的多维融合技术，提升了农田信息反演与智能分析能力，推动了“空－天－地”一体化信息感知与水肥药智能管控技术的实用化应用。

我国作为农业大国，传统农业生产模式面临劳动力结构性短缺、农机作业效率低下、管理粗放等突出问题，严重制约农业高质量发展。基于此，本文立足华北平原农业生产实际，探索“北斗+低空经济”融合技术在农业全产业链中的创新应用，通过构建智能化管理体系，破解传统农业发展瓶颈，为推动农业现代化提供理论与实践参考。

一、传统农业生产面临的现实困境

1.劳动力结构性短缺问题加剧

农业劳动力供给不足与结构老龄化已成为制约农业生产的核心瓶颈。国家统计局数据显示，2010－2024年全国各地区住户农业从业人员数量按年龄划分，农业从业人员中60岁以上的有38484275人，占比达11.24%。传统农业“靠天吃饭、依人力劳作”的模式难以为继，在播种、施肥、病虫害防治等关键环节，劳动力缺口导致农时延误现象频发。以沧州地区2023年小麦蚜虫防治为例，因劳动力不足，约10%农田错过最佳防治窗口，亩产损失达5%～8%，凸显了劳动力短缺对农业生产的直接影响。

2.传统农机作业存在显著局限性

华北平原虽以平原为主，但零散地块（面积小于5亩的地块占比约30%）、防护林带分隔区及灌溉沟渠等复杂地形广泛存在，导致传统大型农机通行困难，作业效率仅为连片地块的50%～60%。此外，传统农机导航精度多为米级，易引发播种行距偏差、施肥不均等问题，造成化肥利用率仅40%，较发达国家低20%～30%，资源浪费与生产成本过高问题突出。

3.农业生产管理模式粗放

农民对作物长势、土壤墒情的判断多依赖经验，导致资源投入与环境压力失衡。农药使用方面，人们掌握不好农药的合适用量，致使农药严重超标，容易造成土地和环境的污染。农业农村部监测数据显示，我国农田亩均农药使用量为1.5kg，是欧盟国家的1.8倍，而病虫害防治准确率不足60%，“盲目施药”现象普遍。2022年沧州地区因病虫害误判导致农药过量使用，直接经济损失约2000万元，同时引发局部水体富营养化，反映出传统管理模式对农业可持续发展的制约。

4.农业技术推广存在“最后一公里”梗阻

先进农业技术的推广面临成本高、操作难、收益不明确的三重障碍。根据第三次全国农业普查的结果，我国小农户数量占到农业经营主体的98%以上，小农户从业人员占农业从业人员的90%，小农户经营耕地面积占总耕地面积的70%。无人机作业设备单台售价较高，且需专业操作人员，中小农户难以负担；同时，缺乏系统化的效果评估体系，农民对技术收益持观望态度，导致先进技术普及率不足15%，技术红利难以转化为生产效益。

二、研究区域概况

核心示范区位于沧州市沧县，规划面积5000亩，分为“技术验证区（1000亩）、模式示范区（3000亩）、培训实训区（1000亩）”三大功能区。其中，技术验证区用于测试不同作物、不同地形的技术适配性；模式示范区展示全流程智能化作业效果；培训实训区开展无人机操作、数据分析等技能培训。这些土地均为盐碱地，土壤盐分普遍在3‰左右，主要种植旱碱麦、玉米等粮食作物在研究区域构建智能化管理体系，探索“北斗+低空经济”融合技术在农业全产业链中的创新应用。

实施方案采用“企业主导、科研支撑、政府引导”的协同机制，由河北北斗数据科技有限公司牵头，联合沧州市农业科学院、河北农业大学等12家单位实施。

三、“北斗+低空经济”融合的

农业智能化体系构建

1.系统构建目标

本研究以“精准化生产、高效化管理、绿色化发展”为核心目标，通过“北斗+低空经济”技术融合，构建覆盖农业全产业链的智能化管理体系，分阶段实现以下目标。

短期目标：完成核心示范区基础设施建设，包括北斗差分基准站部署、150台无人机调试及数字化管控平台上线，实现小麦种植全流程智能化管理，作业效率提升200%，农药使用量减少20%。

中期目标：拓展至玉米等作物，形成“麦－玉”轮作智能化管理模式，核心示范区亩产提升100斤，生产成本降低20%，培养50名“新农人”，带动周边2万亩农田技术升级。

长期目标：构建“技术研发-设备制造-作业服务-人才培养”完整产业链，核心示范区农药使用量减少30%，化肥利用率提升至55%，形成可复制模式，辐射华北地区10万亩农田，推动区域农业现代化水平提升15%～20%。

2.系统架构设计

系统采用“分层架构、协同联动”设计理念（见图1），通过感知与执行层、网络层、平台层、应用层的深度耦合，实现农业生产“感知-决策-执行”闭环管理。

（1）感知与执行层

包含150台北斗高精度定位无人机（搭载多光谱传感器、喷洒系统，负责数据采集与作业执行）、地面站终端、移动平板（远程操控与数据查看），以及北斗差分基准站、土壤墒情传感器、气象站等设备，构成田间数据感知与作业执行的基础载体。

（2）网络层

构建“天地一体”通信网络，采用4G/5G网络传输，集成北斗短报文功能，解决偏远地块无公网覆盖问题，保障作业状态、定位信息等关键数据的实时上报，确保通信连续性。

（3）平台层

作为系统“决策中枢”，基于Spark框架实现并行计算，30分钟内可完成5000亩农田长势分析；融合作物生长模型、土壤养分模型、气象预测模型，生成精准作业方案（如施肥量、施药浓度），为生产决策提供数据支撑。

（4）应用层

面向农户提供微信小程序或APP，支持作业建议接收、作物长势查看、无人机服务下单；面向县级农业部门提供Web平台，实现区域作物生长监控与政策制定辅助，提升管理效率。

3.技术难点与解决方案

（1）场景挑战

复杂地形的定位精度衰减：核心示范区10%的防护林带区域因树木遮挡导致北斗信号受干扰，传统定位精度从1cm降至10cm以上，无法满足精准作业需求。

多机作业的冲突风险：150台无人机密集作业易发生碰撞（尤其地块交界处），可能出现重复或漏作业问题。

农户操作门槛高：60%农户对智能手机操作不熟练，难以掌握传统无人机控制系统（含20+操作按钮），阻碍技术应用。

设备可靠性难题：农田多尘、多雨、多农药腐蚀环境导致传统无人机电子元件故障率高（单机月均故障2～3次），影响作业连续性。

（2）解决方案

针对复杂地形定位精度问题，采取“数据采集-模型训练-算法补偿-实地验证”四步法。①在防护林带区域部署100个地面控制点，记录不同遮挡程度下的北斗信号强度与定位误差，构建5000组“遮挡－误差”数据库；②采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）深度学习算法训练非视距（NLOS）识别模型（输入信号特征如载波噪声比、伪距残差，输出是否为NLOS信号），模型准确率达93%；③对识别出的NLOS信号，结合惯性测量单元（IMU）数据与历史轨迹趋势预测真实位置，将定位精度补偿至不大于3cm；④在100亩防护林带区域测试，定位精度达标率从60%提升至98%。

4.技术创新与模式突破

（1）核心技术创新

北斗高精度定位引擎。该引擎通过融合北斗RTK数据与IMU数据，借助卡尔曼滤波算法实现动态定位误差补偿，即便在树荫、建筑物遮挡等NLOS环境下，定位精度仍能保持优于3cm，有效解决了传统无人机“定位不准”的问题。同时，它支持路径自主规划功能，可根据地块形状生成“蛇形”“环形”等路线，路径重复率不大于5%，避免了漏喷或重喷现象的发生。而单基站大范围厘米级定位技术则为定位引擎提供了重要技术支撑，该技术（见图2）突破传统多基站布设模式，通过“自适应功率调节”（基准站根据无人机距离动态调整发射功率，最远20km时功率提升至1.5W，确保边缘区域信号强度不小于-120dBm）、“NLOS误差修正”（基于机器学习识别90%以上NLOS信号，通过历史轨迹预测补偿误差）、“抗多径干扰”（采用“相关峰锐化”算法区分直接与反射信号，多径误差不大于2cm），实现了20km半径内厘米级定位，不仅降低基站部署成本的60%，还将部署周期缩短至3天。

三维数字底座。基于无人机航拍数据与北斗定位信息，构建1:500比例尺农田三维模型（精度达10cm），包含地块边界、高程变化、作物覆盖度等要素，可直观展示田块坡度（指导灌溉）、作物长势差异（识别弱苗区），支持地块细节查询（如土壤氮含量、历史作业记录）。

多机协同控制系统。该技术采用“集中决策+分布式执行”架构（见图3），能够实现150台无人机集群智能调度。通过5G设备到设备（D2D）技术，无人机间可实现直接通信，时延不大于10ms。在调度过程中，基于“最小能耗”原则分配任务（例如向作业难度大的区域增派无人机），并建立了集群容错机制（单台故障时10s内重新分配任务，对整体进度影响不大于2%）。同时通过区域划分（单台负责30～40亩）、冲突规避（保持不小于50m安全距离，遇障自动绕行，响应时间不大于0.5s）、动态调整（根据电量与进度调度作业），确保整体效率最优，5000亩农田植保作业可在8h内完成，效率为单机作业的120倍，大幅提升了集群作业的稳定性与效率。

智农决策系统。基于多源数据为农业生产提供精准决策支持，包含三大核心模型。一是长势评估模型，融合多光谱归一化植被指数（NDVI）数据与气象数据，生成“长势热力图”，可准确识别“旺长区”“弱苗区”，准确率极高；二是病虫害预警模型，通过叶片光谱特征变化结合温湿度数据，能提前3～5天预测病虫害风险，准确率显著提升；三是资源投入模型，根据土壤养分与作物需求，计算最优化肥、农药用量，例如小麦拔节期氮肥推荐施用量（折纯）为8～10千克/亩，较传统经验值减少30%。

轻量化多源传感器融合技术。采用微机电系统（MEMS）技术缩小多光谱镜头体积60%，通过蓝宝石镜片提升透光率至95%（保证弱光精度）；融合多光谱数据（反映作物生理状态）与视觉图像（识别杂草、病虫害斑点），将杂草识别准确率从75%提升至90%；采用低功耗设计（工作电流不大于50mA），配合电池管理系统，单次充电支持4h连续数据采集，满足全天作业需求。

（2）“四维融合”应用模式创新

首创“北斗定位+低空作业+数字平台+农户服务”四维融合模式，与传统模式相比优势显著（见表1）。

四、应用效果与价值分析

1.经济效益

核心示范区通过精准作业实现显著收益：小麦蚜虫防治期因精准施药错过最佳窗口的农田比例从10%降至1%以下，亩产损失控制在1%以内；化肥利用率显著提升，每亩减少化肥投入15元；无人机作业效率为传统人工的20倍（见图4），每亩节省人工成本80元，5000亩示范区年增收节支超500万元。

2.社会效益

人才培育方面，已输出50名掌握北斗无人机技术的“新农人”，其中30人成立作业服务队，平均年收入较高，较传统务农增收5万元以上。产业带动方面，推动无人机研发、传感器制造、数据服务等关联产业发展，沧州本地3家企业加入产业链生产配件，新增就业岗位150个。

3.生态效益

农药减量方面，核心示范区年农药使用量显著降低，相当于减少了相当量的化学需氧量（COD）排放，降低了水体污染风险。化肥减量，氮磷钾总用量有所减少，氮素流失量下降，缓解了土壤酸化与水体富营养化。能源节约，无人机作业能耗较传统农机大幅降低，减少了一定量的碳排放。

五、结论与展望

“北斗+低空经济”融合技术通过突破传统农业生产的技术瓶颈，构建了农业全产业链智能化管理体系，实现了作业效率提升、资源消耗降低与生态环境改善等多重目标。研究表明，该技术不仅是农业装备的升级，更是生产方式与管理理念的革新，为农业现代化提供了可复制的实践路径。

未来研究可从三方面深化：一是拓展技术在丘陵、山地等复杂地形的适配性；二是优化成本控制，进一步降低中小农户应用门槛；三是深化与物联网、大数据的融合，构建更智能的农业生产生态系统，推动农业高质量发展，为乡村振兴注入持续的科技动能。

来源：卫星应用微信公众号