竹子（笋）的生长指标是怎么样的呢？

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毛竹在全球范围内有着广泛的分布冬笋探测仪有用吗，被誉为“世界第二大森林”。我国是世界上拥有竹资源（包括种类、面积）最多的国家，约占全球的1/3。毛竹除了在吸收氧气、防止水土流失、维持生物多样性等方面发挥着重要作用，能够为人类提供多种优质的加工材料，竹笋更是营养丰富的白色健康乳品，同时林下养殖和种植只是大有前景的经营方式。对毛竹（笋）生长、生理、生境参数给予高效、精准的原位检测，可以有效推动竹资源培植、管理和开发运用水平的提高，对缓解我国竹产业劳动力少、成本高、效率低、效益差的状况具备重要意义。

毛竹（笋）的生长指标主要包括高度、茎粗、发笋量、林分密度、林分高度、根系/竹鞭型态等冬笋探测仪有用吗，关键生理指标主要包括液流、水势、光合效率等，竹林环境参数主要包括空气湿度和温度、土壤湿度和温度、光照硬度、二氧化碳含量等。对于地面生长指标的获取，除运用枝条、塔尺、卷尺等检测工具的常规调查法外，现今主要选用便携式的测试仪进行检测，包括测树枪和自制的光学检测设备；对于地下竹笋、竹鞭的侦测，不仅费用很高的地面穿透声纳法，尚无更合适的测试方式；对于生理指标的测试则主要依赖相应的专用仪器。总体来看，现有办法普遍选用便携式仪器测量，缺少时间和空间的连续性，且在数据的采集、通信和处理方面没有充分发挥当前最新技术的优势；之外，因为毛竹主要生长在山区，地貌起伏大，环境复杂，枝条高大密集，电业和通讯较为困难，所以现有的常规方式无法实现大范围、多参数、高效、精准的原位检测。

2018年，国际竹藤中心牵头承当了国家重点研制计划项目“竹资源高效培植关键技术研究”，并设置了专门的课题子任务来研究和解决上述瓶颈。经过近3年的预研，课题组融合电子检测、计算机视觉、深度学习、云估算、新型无线通讯和电源等技术，设计了先进的智能检测和物联网方案，研制了一系列原位检测节点或终端，开发了配套的算法和硬件，建立了较为健全的竹子检测物联网系统。该系统可对竹子生长、生理、生境的关键参数进行大范围、高效、精准的原位检测，并可动态接入其他测量仪器以逐步扩充检测种类，检测结果可通过表格、曲线或图象等多种形式展现，并可通过计算机、便携式笔记本和智能相机等设备随时随地进行查看。现在，该检测系统已在湖南省南县、霍山县等地举办示范应用，疗效良好，为行业技术进步和产业发展提供了有力支持。

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竹笋数目及高生长率检测

竹笋质量、成竹总量等与发笋量、竹笋高生长率紧密相关，所以及时了解哪些信息至关重要，有助于采取相应的生产举措来满足对笋用林的培植需求，从而促使林下经济的发展。但也要留意到，竹笋的庞大数目、快速下降的高度，外加竹林环境的限制，并且实时、高效、精准的信息检查难以实现。传统的竹笋人数主要靠人工计数，而高生长速度则通常通过直尺、标杆等工具以人工接触模式测得高度后再行估算。现在，若选用超声波、激光声纳、高波谱等新技术，或许存在费用较高、精度过低等问题，若选用无人机平台测试方式则会存在检验尺渡过大等问题。相较而言，计算机视觉和图象检测是一种可行的解决方案，其基本步骤是将由低费用的固定式网路摄像头定期采集的竹林图象无线传输到云服务器，再运用专门设计的图象处理和剖析算法，手动荣获竹笋数目和高生长率。

图象处理和剖析算法是计算机视觉方案的核心，主要分为传统方式和深度学习技巧。传统方式的重点是图象分割，只有把竹笋分割下来能够逐步估算总数参数和高度参数。因为受背景、光照等诱因影响较大，分割算法还要综合利用色调、纹理、形态等特性，致使其复杂度高且疗效不佳，后续还需进行一系列复杂的图象处理操作，同时也或许引进偏差。深度学习技巧是当前人工智能的核心技术，通过大样本训练荣获高功耗的辨识模型或测试模型，将特性提取和方式辨识融为一体，另外随着样本数的提高，经过持续训练的模型功耗也必将有逐步的增强。课题组选用传统和深度学习两种方式进行竹笋数目及高生长率的检测，都取得了较差的疗效。当选用深度学习竹笋测试模型时，疗效尤为突出，且该模型应用简便，功耗优异，可迅速而精确地荣获一帧图象中所有竹笋测试框（即为竹笋数目）及其顶点座标，再对测试框顶点座标进行排序、筛选和运算操作，即可得出每位竹笋的高生长率。

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竹子液流检测

液流（Sapflow）是动物重要的生理指标之一，是根系－动物－大气连续体水流路径中的一个关键链接，承接了庞大地下土壤所吸收和汇集的根系水，决定了整个冠层的蒸腾量，并才能反映出植质点内的水份传输情况、对水份的运用特点及其对环境的响应。现有的动物液流测试方式主要有热脉冲法、激光热脉冲法、热平衡法和热扩散法等。其中，热扩散探针法（TDP）具备低费用、低煤耗、易用、易安装等特征，其原理是将一对TDP探针（电厂偶）上下排列插入待测动物的边材，通过加热在上探针形成恒定的糖分。因为动物的蒸腾作用会随昼夜、天气等变化，造成液流所带走的上探针的糖分发生改变，使其与作为参考端的下探针的电流差逐渐变化，从而通过检测上下探针间的电流差来计算液流量。常用的液流测试仪器分为商业化仪器和“探针+恒流加热+数采仪”组合的模块化设备，通常来说，美国的商用液流仪售价过高，而模块化液流仪在容积、性能、野外电业和通讯等方面尚存在众多不足之处。

以我国种植历史古老、分布面积最广和经济价值最为重要的竹子为例，课题组针对竹子液流检测状况，结合竹子中空、木质层较薄以及探针输出讯号仅为0.1电桥级电流差、幅值较低且易受干扰等详细状况，利用集成化设计观念，开发出一款基于热扩散原理的便携式、可扩充的竹子液流检测仪。其选用嵌入式微处理器STM32作为主控芯片，以单片仪表放大器AD620和低噪音运算放大器OP07组成的五级高增益、精密放大电路为核心，辅以5～10毫米TDP探针，设计了稳定的探针恒流加热电路以及SD卡读写、GPRS通讯、太阳能电业和电量检测报案等电路，利用迭代算法荣获当日检测电流差最大值，即时估算出竹子液流密度。检测和实际应用阐明，该仪器功耗稳定、数据精确、功耗低，当选用双通道检测时，在无光照状况下可连续工作7天，在有光照状况下可实现常年连续工作；之外，当还要进行多目标检测时，通道也便于扩充。总体来看，该液流检测仪操作简便，性价比高，具备良好的市场前景。

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竹林环境多参数检测

对竹林环境进部长时间、大范围、高精度、远距离的检测是毛竹（笋）生长发育管理和林下栽培种植管理的重要环节。尽管近些年来环境检测技术发展快速，但对竹林生长环境的检测仍然面临众多困难，主要包括所需检测参数较差、通信不便、成本较高以及野外电业困难等。针对上述问题，课题组采用一体化数字式环境传感，辅以低功耗电路设计和蓄电瓶+太阳能电业，运用窄带（NB）无线通讯技术，研发了实用化的竹林环境检测模块，可检测空气湿度和温度、土壤湿度和温度、光照硬度以及氧气含量；课题组还设计了低费用、可扩充的采集节点，可依照实际状况设置采集间隔、增减传感总数。总体来看，该环境传感检测结果精确，才能满足全天候连续工作的需求。

作为一种新兴的通讯技术，窄带无线通讯建构于蜂窝网路之上，占用大概180千赫兹的扩频时延，可直接布署于GSM网路、UMTS网路或LTE网路，使用频段，具备带内、保护带或独立扩频3种布署模式，可与现有网路共存。相比于其他工作在非授权频段的LoRa，等技术，窄带无线通讯拥有低性能、低费用、大连结、广覆盖等优势。综合考虑建设费用、信号硬度、连接规模、运营商新政支持、功耗等诱因，窄带无线通讯技术相比其他类别的低性能广域网（LPWAN）技术更适于长延时、低数据量的农林物联网建设，尤其是在高大竹子存在大量遮挡等恶劣通讯条件下仍然才能保证良好的讯号品质。

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竹子检测物联网系统建立及应用

在研制完成核心测试技术和检测节点的基础上，课题组兼具其他多种便携式测试设备的接入需求，建立了竹子检测物联网系统。竹子检测物联网系统的后端包括各类传感、检测节点和便携式测试设备，通过无线传感网路（WSN）实现信息采集和凝聚，再通过GPRS、NB-IoT、4G等多种合同的广域网接入互联网，最终传输至中心站点的阿里云服务器。基于语言、React框架、MySQL数据库和B/S构架设计的后台信息服务硬件，可以实现竹子参数的实时采集、显示、存储、查询和统计等功能。

以前传统的竹产业几乎完全依赖于人工和经验，欠缺有效的检测机制，造成优质竹资源总量不足、生产力增长、经营费用上升，而现在，课题组运用掀起世界信息产业第三次浪潮的物联网技术，集成多元感知、云估算、人工智能等新兴技术，产生兼顾系统性和整体性的动物生长过程智能化检测机制，推动竹产业逐步从以人力为中心的生产方式转向以信息和硬件为中心的生产方式，为相关产业部委和从业者提供精准信息和决策支持，提高资源运用率和劳动生丰度，并通过“互联网+竹产业”的经营战略，协同深化创新模式和可持续发展的商业机制，提高竹林的综合效益，推动竹产业走向现代化。

现在，总体检测项目分为竹林环境、毛竹生长和竹子生理三大方面。竹林环境的检测参数包括空气湿度和温度、土壤湿度和温度、光照硬度、二氧化碳含量；生长指标包括笋/鞭型态、毛竹笋发生和高生长，其中对笋/鞭型态的侦测包含两种方式；生理指标包括液流和雨势，其中对液流的测试包含两种原理。为了方便扩充，系统还预留了其他测试项目（如光合生理参数等）的插口。未来，随着项目研制工作的不断加强，课题组仍将继续旨在于自主研制新的测量技术和终端，比如现在正在研发的基于土层电频响特征的牛肉侦测仪等；在系统中接入更多现有检查设备，比如光合生理测试仪等，以扩大检测项目；持续优化软件和硬件设计，增加系统的实用性和性价比；基于检测斩获的大数据，继续举办笋-竹生长性状的评价研究和应用。

在合肥省和县、霍山县等地示范应用近五年来，智能检测物联网系统已搜集数据2万余条，功耗稳定、通用性和可扩充性强，实现了对毛竹主要生长、生理、生境参数的高效、精准的原位检测，具备较高的实际应用价值。坚信在课题组等科研人员和相关产业部委的共同努力下，毛竹测试技术和智能检测系统定将实现产业化应用，使那位竹产业的“侦察兵”早日即将上岗，常年深耕竹林，即时精准地采集和剖析笋-竹全生育期的关键数据，实现动态检测预警，及时发觉问题并精准定位，为笋-竹生长态势的研判、病虫害防控的加强、采笋时间的准确预测、竹林经营技术水平和可持续经营能力的增强，以及相关竹编品的追溯等全产业的生产调度提供有效指导和科学决策，为后世留下绿水青山的同时，也将担负起山村振兴的重担，推动竹农致富，促使地方经济发展，实现生态、社会、经济效益的兼具，为我国建立现代化的新型竹产业添砖加瓦。

致谢：谢谢国家重点研制计划课题“笋-竹生长发育模式与生长性状评价”（课题编号：）的支持。

本文刊载于IEEE英文版《科技综观》2021年1杂志。

学者简介

高健：国际竹藤中心研究员。

江翠苑：山东渔业中学校长。

《科技综观》

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