《Smart Agricultural Technology》：Digital transformation in Canadian crop production: A scoping review of Technologies, Adoption Drivers, and Systemic Barriers
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这篇综述系统评估了加拿大作物生产中数字农业技术(DAT)的发展与应用现状，揭示了其在土壤属性预测、产量估算等领域的精准潜力，同时指出跨区域校准不足、数据治理缺失等系统性瓶颈。通过创新系统视角，为协调技术研发与可持续发展目标提供了政策启示，对推动农业4.0(Agriculture 4.0)具有重要参考价值。
引言背景
全球人口预计到2050年将达到97亿，这对农业生产系统提出了更高的生产力与可持续性双重要求。作为世界主要农产品出口国之一，加拿大农业面临着自2010年左右全要素生产率停滞以及约占全国温室气体排放量10%的双重压力。数字农业技术(DAT)通过整合遥感、物联网、人工智能等工具，形成"感知-处理-行动"的技术范式，为应对这些挑战提供了新的解决方案。
研究方法论
本研究严格遵循PRISMA-ScR框架，对2013年以来64项加拿大及国际研究进行系统梳理。研究聚焦于主要大田作物生产环节，重点分析具备数据采集、分析处理及决策支持功能的商业化技术。通过创新系统视角，深入剖析技术发展轨迹与制度环境间的相互作用。
土壤属性预测技术
在土壤特性预测领域，14项研究集中探索了近端土壤传感技术应用。电磁感应、中红外光谱等技术与机器学习结合，在土壤有机质、质地等参数预测中表现出高度准确性。例如Laamrani等人研究表明偏最小二乘回归可有效提升土壤有机质预测精度。然而这些技术严重依赖本地化校准数据，缺乏跨区域验证成为主要局限。遥感技术虽可扩大监测范围，但仍需地面数据校准支持实际应用。
专题制图与水分监测
专题土壤制图技术通过电磁感应、无人机多光谱成像等手段，为变量施肥提供空间变异信息。土壤水分监测方面，11项研究利用微波遥感数据，结合随机森林、深度学习等算法，显著提升水分预测准确性。这些技术为灌溉决策提供重要依据，但长期稳定性与作物冠层干扰等问题仍需解决。
作物监测与产量预测
在作物参数监测领域，无人机高光谱成像与合成孔径雷达技术突破天气限制，实现生物量精准估算。产量预测研究融合多源遥感数据与DSSAT模型，建立生长过程与产量形成的量化关系。值得注意的是，现有研究多集中于油菜、小麦等主要作物，对特色作物关注不足。
精准农艺管理
施肥优化研究显示变量施肥技术可减少10-40%农用化学品使用，但经济效益评估仍不充分。病虫草害防控技术发展相对滞后，深度学习识别技术虽具潜力，尚未进入大规模商业应用。精准播种与灌溉技术通过自动深度控制系统与机器学习预报模型，显著提升资源利用效率。
创新系统分析
从创新系统视角审视，加拿大数字农业发展面临四大结构性障碍：公共研发与商业应用脱节、区域创新资源分布不均、私营部门投资不足、数据治理框架缺失。这些系统级矛盾导致技术验证多集中于安大略等东部地区，与西部主产区实际需求错位。
采纳影响因素
成本效益考量是影响技术采纳的核心因素，数据安全担忧与网络覆盖不足构成主要障碍。顾问群体特别指出系统兼容性、技术培训缺失等痛点，反映出现有技术支持体系的不完善。这些小规模生产者面临的采纳壁垒尤为突出，可能加剧数字鸿沟。
政策建议路径
针对现有瓶颈，建议加强联邦-省级创新协同，建立跨区域测试网络；设立商业化专项基金，促进产学研合作；完善数字农技培训体系，提升顾问服务能力；制定明确数据治理规则，保障农民数据权益。通过责任创新原则引导，确保数字转型兼顾效率与公平。
结论展望
加拿大数字农业技术呈现"强研发弱转化"特征，未来发展需构建包含技术验证、数据治理、能力建设的综合推进体系。加强不同生态区校准研究、完善决策支持工具、重视小农户需求，将是实现可持续数字转型的关键。这些经验对面临类似挑战的农业经济体具有重要借鉴意义。
