激光作为一种新兴的人造光源，是20世纪以来最伟大的发明之一，具有功率密度高、方向性好和优良的单色性等优点，在农业领域得到了广泛的应用。激光技术在植物生产、动物管理和菌物研究方面展现了显著优势。文章主要对激光技术在农业领域的研究进展和发展动态进行深入剖析。在植物生产方面，介绍了激光技术在植物诱变育种、促进植物生长发育、提高产量和品质、植物保护、植物检测和植物表型中的应用情况。在动物管理方面，主要分析了激光技术在动物遗传育种、动物生长、动物医疗和动物产品检测方面的研究。在菌物研究方面，重点总结激光技术在菌物育种、菌物生长发育及菌物检测和鉴定中的应用详情。最后，针对激光技术与农业生产研究相结合所面临的困难和挑战，从提升激光技术在农业生产管理中的精度和扩展其适用范围角度出发，提出了激光技术在植物生产精准化、动物生产管理优化和菌物生产科学化的发展方向。虽然激光技术在农业领域已经取得了一系列的成果，但在未来的研究中，应探索更多创新应用，并与人工智能和大数据技术相结合，进一步推进激光技术与农业产业的深度融合，以实现更高效、更智能的农业生产管理模式，为现代农业的发展带来更多机遇和突破。

氮素是水稻生长发育的重要元素之一，精准估测氮素浓度对指导水稻精准施肥、辅助氮高效品种选育是十分重要的。传统田间采样方式难以实时获取水稻氮素浓度，随着信息技术的快速发展，目前通过机器学习方法建立无人机高光谱数据与氮素浓度的关系，是作物氮素营养诊断的主要技术路线之一。研究以连续投影算法筛选的无人机冠层高光谱数据特征波段为输入，实测氮素浓度数据为输出构建反演模型。极限学习机（ELM）与同类型的机器学习方法相比，具有速度快、泛化能力强的优势，但由于其随机生成的连接权重和神经元阈值，导致其训练稳定性存在不足，且容易陷入局部最优解。白鲸优化算法（BWO）是一种以白鲸行为为灵感而设计的求解单模态和多模态优化问题的竞争算法，本研究通过白鲸优化算法对极限学习机的输入层与隐含层之间的连接权重、隐含层初始权重进行优化，构建BWO-ELM水稻氮素浓度无人机高光谱反演模型，实现对水稻氮素浓度的快速估测。研究结果表明：连续投影算法筛选出特征波段10个，分别为673、703、727、823、850、877、895、952、961和985 nm。基于BWO-ELM构建的氮素浓度反演模型训练集R²与RMSE分别为0.742 5、0.382 6%，测试集R²与RMSE分别为0.702 8、0.487 7%。预测能力优于基于ELM构建的氮素浓度反演模型。综上所述，基于BWO-ELM的水稻氮素浓度无人机高光谱反演模型可以快速准确获取水稻氮素浓度，为水稻营养监测提供新的方法。

水稻幼苗需要充足的光照才能正常生长，早春育苗的增温需求推动了温室、大棚和工厂化设施育苗的发展，但由于玻璃、塑料等棚膜材质对阳光的反射和吸收，设施育苗缺光问题凸显。补充光照可以较好解决设施育苗缺光问题，以LED为代表的补光光源已经在设施育苗中得到推广应用，但其依然存在能耗居高不下的问题。激光是人工光源中唯一与太阳光具有平行光特性的光源，具有相关性好、单色性好、方向性好、亮度高、能量大、光电转换效率高、节能等特点。但以氦氖激光为代表的传统激光光源体积大、成本高，难以在作物生长中应用和普及。采用半导体激光器结合匀光技术开发新型激光光源，体积小、成本低，可以实现对水稻秧苗的大面积均匀激光辐照，其单灯照射面积可以达到60~70 m²。同时新型激光光源在保留传统激光相关性、单色性、方向性的同时，还具有高效节能的特点，能耗仅为传统LED光源1/30。研究表明，在水稻育苗过程中采用新型激光光源进行合理辐照，可以提升秧苗品质，插秧后返青快，分蘖多，抽穗早，最终实现水稻的稳产、增产。自2021年以来在全国多地试验结果表明，采用新型激光光源在插秧前辐照水稻秧苗20 d左右，可以实现超过10%的增产。这一结果不仅为我国水稻提质增效提供了重要的技术支撑和保障，也为其他植物在各阶段补光提供了新的方法和手段。

实现茶芽的自动识别与定位是优质茶叶智能采摘设备研发的基础。针对茶芽细小，且采摘环境受光照影响较大等问题，本研究提出了一种基于深度学习网络模型的茶芽识别方法，开展识别系统的光源设计，能够为实现全天候和高效率的智能茶芽采摘设备提供技术支撑。首先，搭建铝合金框架的密闭遮光黑暗环境；然后，通过调节横杆高度和光源亮度创造出3种高度和3种光照强度组合；最后，采集不同组合情况下的茶芽图像数据集，利用改进YOLOv5模型对一芽一叶和一芽两叶开展识别测试。试验结果表明，YOLOv5s的总体准确率为77.13%，总体平均精度均值为86.14%，对于改进后的识别模型YOLOv5s-SPD的总体准确率为80.30%，总体平均精度均值为87.3%，单张图片的平均检测时间为5.7 ms，满足实时检测的要求，比原YOLOv5s总体准确率提升3.17%，总体平均精度均值提升1.16%，有效地提升了茶芽的识别性能。在高度90 cm和亮度L7（0.164~0.328 μmol/m²）的条件下，一芽一叶和一芽两叶的检测准确率、召回率和AP平均值分别为86.70%、92.45%和95.00%。该方法可以有效快速地检测茶芽，光源设计方案为全天候优质茶叶智能采摘设备的研发提供了支持。

近年来，随着半导体激光器技术的不断进步，在农业领域应用的激光技术备受关注。激光光源具有单色性强、电光转换效率高、使用成本低等优势，为提高农作物质量、增加产量提供了新的技术支持。为了研究不同光质激光对人参生长、生理生化指标以及多糖、皂苷积累等方面的影响，选取二年生人参载子进行试验。从展叶期到叶片枯萎前的每日上午7：00—11：00，下午14：00—18：00分别利用全波长LED灯、红色激光灯（R3）、蓝色激光灯（B3）、混合激光灯（R2B1、R3B2）（光量子通量密度分别为4.48 μmol/（m²·s），4.61 μmol/（m²·s））补光，针对不同光质补光的影响，本研究设立了不补光作为空白对照组，研究发现，人参的净光合作用能力、叶片的气孔导度等都有所改善。特别是LED处理组的净光合速率表现最为突出，而蓝光处理组则在蒸腾速率和胞间CO₂浓度方面取得了最显著的效果提升。R3B2处理组气孔导度最大。就生长情况而言，人参在红蓝混合光处理下表现最佳，相比于对照组，蓝光能够显著提高植株的高度、增加叶片的长度和宽度，LED补光组根重、叶重均高于其他处理；从营养物质积累方面来看，蓝光处理下多糖含量最高，红光处理下皂苷含量积累普遍高于蓝光处理组，说明红光促进人参皂苷含量的积累，R2B1处理组Rg1、Rb1皂苷含量最高，远高于其他处理，R3B2处理时Re皂苷含量与红光处理组结果相当，高于其他4个处理。在未来的研究中，我们将选取最适宜人参生长及营养物质积累的激光补光条件，为缩短人参生长周期、提质增效而提供可行性方法。

随着农业生产对田间管理要求的不断提升，传统的农机设备已逐渐难以适应现代智慧农业的生产需求。在这一背景下，土壤墒情监测技术作为现代农田管理中获取土壤含水率信息的关键手段，正扮演着推动农机向自动化、智能化发展的重要角色。为此，深入梳理和分析国内外土壤墒情监测技术研究现状，重点围绕土壤墒情监测的方式及原理、模型构建算法以及信号处理方法这3个方面技术的研究进展进行阐述，通过对比分析，归纳与总结了国内外在监测方式、原理、模型构建算法和信号处理方法上的异同以及实际应用中存在的问题和面临的挑战，并提出了土壤墒情监测技术在这3个方面未来的发展趋势：土壤墒情监测方式方面，构建多源土壤墒情监测信息平台，以实现更全面的数据收集和分析；模型构建算法方面，通过采用机器学习和深度学习算法，为不同土壤环境和作业场景量身定制模型算法模块，提高监测设备准确性和适用性；信号处理方面，加强多源信号融合技术的应用，降低作业环境对监测设备的影响。

果蔬产地冷链是降低产品损耗、提高产品品质的首要环节，更是薄弱环节。随着大数据技术在冷链物流中的应用，智能化设备与技术已成为提高果蔬产地冷链物流效率、延长果蔬保鲜期、降低果蔬损耗的重要载体，在果蔬预冷、分拣包装、检测、仓储、运输等方面有着诸多优势。本文通过研究总结国内外近几年发展迅速、使用广泛的智能化技术，包括以电磁或光学技术为基础的AGV智能搬运，以传感器、电子光学等技术为基础的智能分拣，以计算机视觉技术为基础的智能检测，以透视成像技术为基础的智能运输等，分析研究各学者在果蔬冷链仓储、分拣、检测、运输等环节中智能化技术应用的创新研究及取得的成果，提高了果蔬冷链物流效率。然而，智能化技术在果蔬冷链物流中的应用也面临诸多问题。成本高、技术融合难度高和人才短缺等挑战，使得智能化技术在果蔬冷链领域的发展受到一定限制。为解决当前存在的问题，提出通过自主研发、技术创新等手段进行成本控制，降低小型企业进入门槛。加强智能化技术与冷链物流系统的集成，提高数据安全性和系统兼容性。同时，政府应出台相关政策，提供必要的资金支持和人才培养机制。加快制定和完善冷链物流领域的智能化技术标准。通过技术创新、成本控制、人才培养和政策引导，推动农业产业升级，为果蔬冷链物流提质增效提供思路。