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农业人工智能综述

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肖亚李玉强

摘要：人工智能在农业领域的应用，推动了农业现代化目标的实现。本文主要介绍了人工智能在农业领域的重要应用意义，分析了人工智能技术在农业领域的发展现状，罗列了人工智能技术在农业的应用场景。与此同时，指出目前人工智能技术在农业领域的不足和挑战，最后对人工智能在农业方面的应用与发展提出了思路。

关键词：人工智能;智慧农业;研究综述

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1007-9416（2020）09-0204-02

0引言

人工智能是建立在计算机应用基础上的先进技术，用于模拟，延伸以及拓展人类智能的操作。人工智能现已应用于生活中的许多领域，取得了显著的成绩。

人工智能在农业领域的应用包括图像处理，信息采集，智能检测等。人工智能在农业中的应用方面，机器视觉占了极大的比例，其主要应用在农产品质量分级，农田病虫草害控制，农作物生长过程监测等方面。大数据在农产品物联网搭建方面，生产监控方面，销售运作等方面也发挥重要作用。

1农业人工智能概述

20世纪80年代，人工智能技术开始在农业领域探索，但由于当时技术水平有限，没有重大的实质性进展。近年来，人工智能技术在农业方面的应用逐渐成熟，取得的成果显著。人工智能在农业领域的应用多种多样，包括农田病虫草害的控制，农作物的采摘，气候灾害的预警等。人工智能在农业的显著发展，极大地提高生产效率和资源利用率。

2人工智能在农业领域应用的意义

尽管我国的农业水平不断提高，但是仍存在一些问题有待解决：生产效率低下;资源利用率低;人的劳动强度大;缺乏专业的技术支持等。这就是人工智能在农业领域应用的意义所在。

在种植业方面，专家系统是一种常见的人工智能系统，利用大数据技术收集数据，使相应的系统具备专家的知识与经验，然后利用系统的知识与经验解决问题。例如，在灌溉农田时，利用此技术可以自动控制灌溉水量，避免人工主观行为造成的灌溉的过多或过少。此外可以采用图像处理和神经网络算法，对农作物的病虫害进行判别。当然在如下方面也有着广泛的应用，自动施肥，土壤检测，农作物成熟程度的判断等。

在畜牧业方面，与物联网技术结合的养殖场，可以由传感设备实时的检测动物的生命特征和生长环境，通过智能化分析，实现精准投喂饲料，科学有效的养殖。

3人工智能在农业领域的应用情况

3.1产前阶段

3.1.1农作物选种

农作物选种有着至关重要的作用，直接关系到最后的产量和生长的状况。而人工智能技术可以有效的提升鉴定速度，尤为关键的技术是图像探测分析技术，通过不断地收集优良种子性状，构建分类模型，并在植物生长的后期收集数据丰富完善模型，提升鉴别的准确度。利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对作物种子进行检测，极大地提高了鉴别的效率，准确度，以及农产品的收益。

3.1.2土壤成分检测

土壤的成分也是影响农作物质量和产量的一大因素，人工智能技术可以预测土壤层的黏土含量，然后通过加权方法从土壤传感器的信号中提取信息，再使用神经网络预测黏土含量，进而实现精准施肥。IntelinAir公司开发了一款无人机，通过核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过智能分析，确定土壤肥力，可判断适应耕种的作物。

3.1.3农田灌溉

基于人工智能技术的智能灌溉控制系统，集专家系统技术、自动控制技术、通讯技术、传感器技术等高新技术于一体，可以根据当地气候数据，对灌溉用水进行分析，选择最佳灌溉策略。

3.2产中阶段

3.2.1杂草处理病和虫害识别

作物生长过程中，杂草和虫害会使作物生长缓慢，影响产量。目前最主要的方式是喷洒除草剂，但是长期大面积的喷洒除草剂会对环境造成污染，增加杂草的耐药性，使农作物表面有农药残留。高效机械化除草设备是利用机器视觉识别出土壤种植物，经过去除土壤背景，草苗分离，定位目标等步骤。

利用机器视觉技术可以通过对害虫的纹理，形态，大小识别检测，使用KNN等分类器进行分类，给出及时合理的措施。saillog公司推出的手机应用程序Agrio，就是利用人工智能和计算机视觉算法来识别植物病虫害。

3.2.2农作物采收

当前农作物采收大多通过机器视觉，感知等操作实现，采收过程中可以根据果实控制力度，当前能够做到对柔软果实的无损采收。AboundantRobotics公司的苹果采摘机器人，采用雙目立体视觉、图片识别等技术对果实进行定位和成熟度判断，然后运用机器人精准操控技术对果实进行无损采摘，采摘速度高达一秒一个。

3.3产后阶段

3.3.1农产品检验

农产品采收后，要对产品的品质检验，然后包装，销售。人工智能可以对此提供有利的支持，该技术可分析产品颜色，大小，缺陷等图片所具有的某些共同特征，通过机器视觉模拟人的视觉，把残次品剔除，提高作物品质。例如籽棉异纤智能精选，填补了棉花