农业领域人工智能的应用（精品推荐）.docx

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1、农业领域人工智能的应用摘要：人工智能在农业领域的应用促进了我国农业转型和发展，有利于推动农业当代化目的的实现。阐述了人工智能在农业生产不同阶段应用的重要性，分析了人工智能技术在农业领域的应用情况，最后对人工智能在农业领域的应用发展趋势进行了瞻望。关键词：人工智能；农业领域；应用研究我国是农业大国，农业是我国经济基础产业。为了知足群众衣食住行，2005年国家提出了建设新农村的宏伟战略1。随着我国科技发展速度的不断加快，诸多先进科学技术被应用到农业生产中，极大推动了我国农业生产转型和发展。当前，我国农业生产形式已由粗放型向集约型转变，农业生产构造不断调整升级。尽管我国农业生产水平不断提升，但在生产

2、经过中仍存在一些问题有待解决，包括农业产业化发展速度慢、农业生产成本较高、农产品质量安全缺乏保障等，这些问题影响了我国农业生产快速发展，不利于农民经济收入增加和生活水平提升。随着农业当代化程度的不断提高，在农业生产经过中产生了大量数据，数据涵盖面广、数据源复杂，一般为非构造化数据2。人工智能技术的出现及在农业领域的推广应用解决了农业生产发展中的很多问题。人工智能在农业领域的应用方式多样，包括能够进行作物耕种、采摘等工作的智能机器人，以及能够对土壤进行探测分析、对病虫害进行监测、对气候灾祸进行预警的智能识别系统等。人工智能在农业领域的应用有利于减少农业生产资源浪费、提高农产品产出率、提升生产效率

3、、减少污染等，因而对农业可持续发展起到非常重要的作用。1人工智能在农业领域的应用意义人工智能在农业领域的应用具有非常重要的意义。在农业领域引用人工智能技术的想法在20世纪初已被提出3。人工智能AIAritificialIntelligence指基于计算机技术模拟或实现的智能4。随着人工智能在多个领域的推广应用，该技术已逐步走向成熟，农业生产也将愈加智能化5。当前，人工智能在农业领域的应用贯穿于农业生产整个经过，为农业生产在产前、产中、产后各环节的工作提供帮助，逐步实现农业生产自动化、智能化管理，并且有效提升了农业生产质量和效率6，其典型表现是人工智能极大改变了农业生产方式，促进了农业生产水平快

4、速提升。农业生产需投入高强度的劳动，但随着农村人口的不断减少，以及我国人口老龄化程度不断加深，农业生产中可用壮劳力数量不断减少，严重影响了我国农业生产可持续发展。人工智能技术的出现，使得作物耕种、畜禽喂养、农作物采集收割等很多劳动强度较高的农业生产活动能够借助各种农业机械、农业机器人等自动化、智能化设备代替农民工作，进而大幅降低农业生产人员的劳动强度、人工成本，在一定程度上提升了农业生产经济效益。另外，在农产品加工、农产品质量检测等工作中，应用人工智能技术可有效提升相关工作效率与工作质量，使我国农业生产能够为社会群众提供愈加优质、安全的农产品，这也是人工智能在农业领域的应用意义所在。2人工智能

5、在农业领域的应用情况当前，人工智能应用贯穿于农业生产的整个经过，因而本文将其划分为产前、产中、产后3个阶段进行详细介绍。2.1产前阶段2.1.1灌溉控制人工智能在农业生产经过中能够对生产环境实时监测，并且根据作物生长需要进行调控，如作物智能灌溉，详细指通过对作物需水量的分析能够将灌溉用水量控制在最佳情况，既能知足农作物在某一时期的生长需要，又能有效降低灌溉水量，在节约水资源的同时保证农作物的高产高收。该技术主要依靠智能灌溉控制系统通过人工神经网络等人工智能技术，使系统具备强大的学习能力7。智能灌溉控制系统除了能够对农作物灌溉用水情况进行分析和控制外，还能够利用大数据技术对所在地区的水文气象指数

6、、气候数据等进行分析处理，进而制定出最佳灌溉计划。另外，将智能灌溉系统与传感器、灌溉设备等连接后，能够对土壤含水量进行实时监测，并据此计算出灌溉需水量，选择最适宜的灌溉形式进行作物灌溉。2.1.2土壤成分检测与分析在农业生产经过中，土壤情况是影响农作物产量的一个重要因素，因而在农业生产前期以及农作物种植、培育生长经过中需要对土壤成分进行检测分析，并根据分析结果确定适宜种植的农作物品种，之后在农作物生长经过中根据土壤成分检测结果进行施肥，将土壤构造始终控制在最适宜作物生长的状态，进而到达提升农作物产量的目的。LI等8基于ASP.NET平台，成功开发出一套甜橙施肥专家系统，该系统能够根据地理位置和

7、气候条件对年幼的和成熟的甜橙拟定年度施肥计划。研究表明，在国外农业生产经过中，将近80%的作物增收率通过土壤构造控制实现，但在我国该概率尚缺乏50%，由此可见，我国在土壤成分检测分析和控制方面的工作还有待进一步加强。人工智能的应用能够实现简便快速的土壤成分检测与分析，详细作法是应用探地雷达获得土壤检测图像，之后将其转换为相应数字信号，利用人工智能技术对其进行处理和分析，进而分析出表层载土含量，同时利用专业检测设备能够检测出土壤详细成分，并且结合软件进行成分分析。通过对土壤相关数据的分析处理，人工智能能够制定出最合理的施肥方案，使作物在生长经过中始终处于最佳土壤环境，进而有效保证作物产量和质量。

8、2.1.3种子质量鉴定在农业生产经过中，农作物种子的质量直接关系到最终产量、质量，因而种子质量鉴定是农作物生产经过中非常重要的一个环节。人工智能技术能够有效提升种子质量鉴定速度，并且进一步保证鉴定效果。其中，最关键技术为图像探测分析技术，该技术能够利用机器视觉对种子质量进行鉴定，整个鉴定经过不会对种子造成任何损害，因而不会对其质量造成影响，同时鉴定速度更快、准确率更高。另外，还能够应用人工智能对种植环境、种植需求等进行分析，帮助种植者选择最适宜的种子类型，这也是提升农业生产收益的一种重要方式9。2.2产中阶段2.2.1专家系统专家系统是一种常见的人工智能系统，在农业及其它领域有非常广泛的应用。

9、它可代替农业专家走向地头、走进农家，在全国各地详细指导农民科学种植农作物，这是科技普及的一项重大突破10。专家系统指利用人工智能技术使相应系统具备某个领域专家的经历、知识，并且能够利用这些经历、知识为使用者解决问题。在农业生产经过中，农业专家系统起着非常重要的作用，不仅在种植业应用广泛，在养殖业、渔业等行业也应用普遍。专家系统由知识库、推理机以及大数据处理引擎等核心部分构成。1978年，美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统CPLANT/ds是世界上应用最早的专家系统11。随着大数据技术的快速发展，大数据在农业领域的应用也逐步增加，专家系统将大数据技术、人工智能技术结合起来，通过大数据处

10、理引擎对各种农业大数据进行分析、处理，并且利用推理机挖掘出最有价值的信息，再结合专家知识库中的专家经历、专业知识等，为农业生产各项决策提供帮助，实现农户对农业生产监管、生产操作与生产成本的管理与控制，并提供专家咨询辅导功能，为智慧农业的发展提供思路以及解决方案12。工作人员还能够将农业生产经过中收集到的土壤环境、作物生长状况等数据，利用专家系统进行分析，进而揣测出农作物将来生长经过中可能出现的问题，并利用专家系统寻找到适宜的解决方法。2.2.2设施农业生产智能控制设施农业是近年来发展迅速的具有较高集约化程度的新型农业产业，是当代农业的重要组成部分13，指在相对封闭的环境下，对农作物、畜禽等生长

11、环境进行控制，使其能够顺利生长，如温室种植就是一种常见的设施农业类型。随着当代生活水平的不断提高，设施农业发展速度不断加快，人工智能在设施农业中的应用进一步促进了设施农业的快速发展。将人工智能应用到设施农业当中的典型示范是温室智能控制系统，该系统结合物联网技术，对温室温度、湿度、水分、土壤等环境因素进行自动监测，并且将监测所得数据进行分析、处理之后再利用人工智能技术进行调控，结合相应数据分析结果实现对温度控制设备、灌溉设备等环境控制设备的自动操控，进而创造出最合适农作物生长的温室环境，在降低温室环境控制成本的同时，还能有效提升作物产量、质量与温室生产效益。2.2.3病虫害识别农作物生长经过中经

12、常会碰到一些病虫害，影响农作物正常生长，假如病虫害情况严重，甚至会严重降低农作物品质和产量，进而降低农业生产经济效益，因而应当对其进行识别、预防和控制。利用人工智能能够实现对病虫害的识别、分析，详细作法是利用机器视觉技术、人工智能学习方法实现，通过对详细病虫害情况的分析，制定出适宜的预防控制策略14。为准确进行病虫害的识别，需要建立专业的病虫害特征知识库，即采集常见农作物病虫害图像，并进行专业化处理，分割出病斑区域，之后采用专门的特征提取方法提取病斑颜色、纹理、形状等参数，并且根据不同病虫害参数差异对其进行分类，之后再建立分类数据库，这样才能在实际操作经过中准确识别病虫害的种类。农作物病虫害识

13、别主要通过计算机视觉图像技术实现，利用该技术还能够准确区分出杂草和农作物，进而有利于物理除草工作的开展，物理除草能够有效减少除草剂的使用，进而提升农产品质量，为社会群众生产出更多绿色无公害的农产品。2.2.4农作物采收农作物采收是农业生产当中的一个重要环节，其劳动强度较大，人工智能技术的应用能够实现农作物智能化采收，在提升采收效率和采收质量的同时，有效减少工作人员劳动强度。当前，农作物智能化采收大多通过具备机器视觉、感悟、操作等多项功能的采收机器人实现。WolfgangHeinemann等15研发出了具有两层构造的自动机器人用于白芦笋采收。Pettersson等16设计了一种搬运不同形状食品的

14、磁机器人手爪，可用于搬运苹果、胡萝卜、草莓、西兰花和葡萄，并且不会在外表留下手爪造成的淤痕和凹陷。在采收经过中，采收机器人利用机器视觉识别技术对需要采收的农产品果实进行定位，并且能够判定果实成熟度，确定果实处于成熟可采摘状态后，再利用相应采收工具进行采收，采收经过中还能够根据果实情况控制采收时的力度，进而保证农作物果实不会在采收经过中被毁坏，因而智能采收对于果实比拟柔软的农作物也能做到无损采收，比方图1中的西红柿采摘机器人。固然，采收机器人采收速度并不快，但是能够24h不间断进行采收工作，综合而言采收机器人仍比人工采收的优势大，而且一些具备学习能力的采收机器人在持续采收练习经过中还能逐步提升采

15、收速度。2.3产后阶段2.3.1农产品检验在农产品生产完成之后，需要进行品质检验，之后才能进行农产品销售工作。农产品检验工作通常在农产品加工完成但尚未入库之前进行，根据检验结果能够根据品质差异进行农产品分类、包装，而智能化的农产品检验方式能够有效提升检验效率，让农产品尽快进入仓储、销售阶段。智能化农产品检验工作是由具备机器视觉功能的机械手臂完成，通过机器视觉功能对农产品进行扫描观察，并且通过图像处理、参数比照等方式断定农产品品质，再依此进行分类、包装17。随着图像处理、光学等技术水平的不断提升，农产品检验效率、质量不断改善，人工智能技术在农产品检验中的应用也将愈加深化。2.3.2农产品电商运营

16、农产品销售是获得相应收益的一个重要环节，在电子商务快速发展的今天，农产品销售除了传统线下销售形式外，线上销售也是一个非常重要的渠道。农产品线上销售依靠农产品电商运营，它极大拓宽了农产品销售渠道，在提升产品销售量的同时，也给农产品零售业发展带来了新的发展机遇。农产品电商运营的一大优势是能够利用电商的物流快递渠道进行产品流通，其运输成本相较线下销售更低。在农产品电商运营的经过中，通过人工智能技术的应用能够帮助农产品企业制定灵敏、适宜的生产、销售策略，准确把握农产品市场行情，避免由于价格变动过大导致企业亏损发生。另外，在农产品电商运营经过中，能够利用人工智能技术、大数据技术对电商客户的消费行为、习惯

17、等进行分析，从中挖掘出目的客户，之后进行针对性农产品信息推送，提升交易成功率，进而增加农产品电商运营收益。除此之外，利用人工智能技术能够辅助农产品电商运营企业实现客户咨询智能化，实现24小时在线咨询服务，让客户能够随时随地了解相应农产品信息，根据所需购买产品，提升交易成功率。2.3.3农产品智慧物流农产品物流配送是农产品交易中的一个重要环节，完善的农产品物流配送服务能够让消费者快速拿到从线上、线下购买的农产品，而且能够有效降低农产品物流配送成本。农产品物流配送涉及仓储、运输装备、运输管理等环节，利用人工智能技术的农产品智慧物流利用互联网、物联网等技术，可实现农产品物流配送智能化管理，通过物流配

18、送途径优化缩短配送时间，尽量保证农产品生鲜度，这一点对于一些保存期短、易变质的农产品尤其重要。常见方法为通过建立多目的途径优化数学模型，以农产品生鲜度、用户满意度、配送费作为约束条件进行仿真计算，并根据计算结果给出最佳途径选择方案。另外，还能够利用人工智能技术对农产品运输情况进行监控，并根据监控结果做出相应调整，保证农产品运输工作顺利进行。3人工智能在农业领域的应用趋势农业是我国基础产业，同时也是我国国民经济支柱产业，农业发展水平不止影响到国家经济发展情况，还与人民生活严密相关。在人工智能时代，农业领域的快速发展离不开人工智能技术应用。而随着人工智能技术的快速发展及其在农业生产中的应用范围不断

19、扩大，我国农业生产水平已获得很大提升。随着大数据处理技术的发展，其对遥感图像信息的提取和分类也愈加准确，提高了农作物品种分类精度和对气象灾祸评估准确性，促进了精准农业的施行18。当前，人工智能在农业领域的应用发展趋势主要体如今下面几个方面。首先，农业生产集约化程度不断提升，人工智能技术在农业领域的广泛应用极大提升了农业生产效率，而传统分散型农业生产形式并不合适人工智能技术的应用，因而农业生产集约化程度将不断提升；其次，随着人工智能技术在设施农业中的广泛应用，设施农业生产效率、操作简便度不断提升，设施农业生产规模也在不断扩大，且智慧化程度不断提升19；再次，人工智能技术的应用使得灌溉用水、施肥等

20、工作均能控制在最佳用量，极大节约了水、肥等用量，促进了资源节约型农业的快速发展。另外，智能化设备的应用能够利用最少的资源实现农业生产增产提质、增值拓展等目的，进而促进资源节约型农业快速发展。综上所述，人工智能技术在农业领域的应用范围不断扩大，不仅有效提升了农业生产效率，还减少了农业生产经过中的资源浪费，有利于我国生态农业建设工作的快速发展。人工智能在农业生产产前、产中、产后阶段均有非常广泛的应用，在产前阶段能够进行灌溉控制、土壤成分检测和分析、种子质量检测等，在产中阶段能够采用农业专家系统为农业生产各阶段提供问题咨询、决策服务，同时还能够进行设施农业生产智能控制、病虫害识别、农作物采收等工作，而在产后阶段能够实现农产品检验、农产品电商运营、农产品智慧物流等操作。同时，智能农业研究需重视获取大数据的基础研究工作完备、准确地感悟和认知信息，获取可用的大数据。围绕该问题，还需改良物联网和云平台设计，推动传感器开发和软测量技术、跨媒体感悟认知技术及信息融合技术的智能提升20。随着人工智能技术的持续发展，我国农业也必将在智能化的发展道路上不断前进21，人工智能在农业领域的应用程度会不断加深，并且继续促进我国农业领域快速发展。