人工智能技術在湘西地區農業運用的研究分析

朱強 王愷鈿 梁佳睿 李江 趙旅城

摘要：人工智能具有解放人類的一部分煩瑣的腦力和體力勞動，使人類有更多的精力投入到更新更好的智慧創造之中。通過在人工智能技術的實踐創新，結合湘西地區特色農業，形成湘西地區農業高效化、機械化、智能化，并與電子商務相結合，使湘西農業得到一體化的發展。

關鍵詞：人工智能;農業運用;實踐創新;湘西地區

中圖分類號：S-1文獻標識碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20190615006

1國內外前景

美國英特爾公司建立起世界上第一個無線葡萄園，在無線葡萄園中各個地方分布傳感器，實現智能農業。2004年，日本將農業物聯網列入政府計劃。在U-Japan計劃中，就是實現建立一個無處不在的網絡社會，在其中就包括農業物聯網技術。我國是一個擁有十幾億人口的超級大國，而農業是我國國民經濟的支柱性產業，所以農業的發展是整個華夏兒女成長和開拓未來的奠基石。在中國徐州，建立了徐州智能農業聯盟。聯盟以組織化、規范化、協同化的方式，將徐州市農業的生產、服務、研發、人才培養和相關支持農業單位資源，這樣的方式更好構建徐州的農業市情，做到組織化、專業化、社會化的體系。對于徐州農業產業發展，改變徐州農業生產經營模式，提高農業生產速率、質量，提高動植物的管理，將會起到很大的促進作用。

2前期實施基礎

根據現有人工智能技術為基礎，通過文獻資料，網絡調查，問卷調查等方式了解到湘西地區農業種植地地貌地形，農作物種植特色以及現階段湘西地區農作物種植，農業發展過程中存在的問題。以湘西地區為實行地區，通過采用人工智能技術解決湘西地區農業發展中存在的問題，并在農業領域中在人工智能技術運用上開辟新的創新型技術，以及實現形成人工智能與湘西地區農業發展標準一體化。

3人工智能在農業生產的實際措施

3.1生產前

農業生產前地形探測方面，智能探測技術與規劃技術使用無人機技術探測地形地貌，減少人員使用量，縮短人員因在探測地形時所花時間，對地形地貌實現精確探測并對農作物種植區域面積準確判斷，以及為農作物種植分布提供精確數據。農業生產前質量初評估方面，智能種子品鑒技術與智能土壤分析技術的結合使用，提高農作物產量以及質量的優化，對于農作物種植區域進行土壤分析，收集精準數據，設計可行性農作物種植方案，充分利用土壤資源。為實現農作物質量化，高產量化打下初步基礎。

3.2生產中

農業生產中湘西農作物種植地區自然災害預防方面，智能預防技術，通過與天氣預報、季節性自然災害預防相結合，增加對自然災害信息方面以及預防技術方面的認識。對自然災害及時預防，減少農作物被損壞率。采用智能管理操作系統，減少人員的人工操作。農業生產中勞動力管理方面，智能監控技術、智能操作 技術、智能管理技術的使用，減少了人員的參與量，縮短了人員因時刻關注農作物生長的時間，智能監控技術提供實時監控，也為研究農作物生長及特點提供準確數據。

3.3生產后

農業生產后對農作物實行質量再評估方面。檢測手段落后，檢測能力弱。土壤檢測方面，只能控制5大類農作物40種種子4項基本指標和10種肥料中的4項常規指標，遠滿足不了農產品安全檢測和現代化農業發展需要。智能質量測評系統的運用，減少了人工的參與量，減少了物力以及財政輸出，加強了質量評估效果，為農作物質量測評提供精確數據，增加各方面測評數量以及指標。實現湘西地區農作物質量化，高效化的農業發展，緩解財政輸出問題，增加實驗性檢測數據真實性，通過質量評估，增加湘西地區農作物質量問題，并且增大了湘西地區農作物質量方面的品牌影響力。

4研究意義

本項目的特色在于為湘西地區的特色經濟農作物與人工智能技術運用相結合，對本地區針對性的有規劃性的設計。湘西地區的丘陵和平原河流交錯，溶溝多而密布等獨特地貌決定了其人文地理，人工探測地形和具體環境數據收集不便，以及人工對農作物種植地規劃的不便。對應用人工智能進行智能探測收集分析數據解決其問題和應用人工智能技術實現對農作物在種植地上的規律種植以及種植規模。項目的設計與研究更將農業與互聯網、科技一體化，機器化，商務化，對湘西地區特色經濟農業存在的問題有，種植戶之間惡劣競爭，對信息的認識具有落后性，不正確性，和盲從性等問題，銷售沒有形成產業鏈，銷售競爭能力弱問題，勞動力缺少，自不同的地區具有不同地形，人文特點，和相適應的特色經濟作物，項目的設計及研究方向在全國乃至全世界都既具有代表性，其最終直接產生價值的方案具有極佳的移植性和參考性，本項目具有指導意義。

5擬采取的研究方法、技術路線、實驗方案5.1系統科學方法

20世紀，系統論、控制論、信息論等橫向科學的迅猛發展，為發展綜合思維方式提供了有力的手段，使科學研究方法不斷地完善。而以系統論方法、控制論方法和信息論方法為代表的系統科學方法，又為人類的科學認識提供了強有力的主觀手段。不僅突破了傳統方法的局限性，而且深刻地改變了科學方法論的體系。這些新的方法，既可以作為經驗方法，作為獲得感性材料的方法來使用，也可以作為理論方法，作為分析感性材料上升到理性認識的方法來使用，而且作為后者的作用比前者更加明顯。適用于科學認識的各個階段，因此，稱其為系統科學方法。

5.2調查法

有目的、有計劃、有系統地搜集有關研究無人機在湘西地區的使用現狀通過談話、問卷、個案研究、測驗等科學方式，對無人機的湘西市場發展和未來需要進行有計劃的、周密的和系統的了解，并對調查搜集到的大量資料進行分析、綜合、比較、歸納，從而我們本次研究提供有效的依據和資料。

5.3文獻調查法

通過調查文獻來獲得國內外相關的最新資料，從而全面地、正確地了解掌握人們所需要研究的問題。能了解有關問題的歷史和現狀，幫助確定研究課題。能形成關于研究對象的一般印象，有助于觀察和訪問。能得到現實資料的比較資料。有助于了解事物的全貌。

5.4統計處理和模糊數學分析方法

撇開研究對象的其他一切特性的情況下，用數學工具對一些市場參數和實驗數據進行一系列量的處理，從而作出正確的說明和判斷，得到以數字形式表述的成果。以便更準確地認識研究對象的本質特性。

技術路線：統計市面上已經廣泛使用的人工智能相關技術。收集人工智能在農業領域前沿技術，進行分析。分析湘西農業種植地區的技術需求，尋求技術解決方案。結合收集到技術進行模塊化分析整合，對于現有的人工智能技術進行創新和設計。制定出實用型和創新型、電子商務一體化的人工智能技術運用方案。制定出與湘西地區特色農業相結合的人工智能技術運用方案。同張家界市在人工智能領域方面有所成就的企業或者團隊進行聯絡，合作。

6可行性分析

通過對湘西地區近10a農業發展情況，農業發展方面主要存在基礎設施薄弱，經濟結構不合理，經濟發展缺乏勞動力，農作物缺乏品牌競爭力等問題。自然災害方面，湘西地區洪水災害對農作物生長以及經濟發展影響較大。湘西地區地形方面，湘西州域總面積15，486km2。其中山地山原12，628.7km2，約占州域總面積81.5%;丘陵1，599.6km2，占10.3%;平原635.2km2，占4.1%;水域247.2km2，占15.9%;其它面積379.4km2，占2.5%，地形較為復雜。通過設計智能農業管理技術方案，主要應用于從業湘西地區農作物種植的工作者。通過人工智能技術與湘西地區特色農作物相結合，加快湘西地區特色農作物的發展，加大特色農作物的品牌影響力，實現智能農業管理可行性發展。

參考文獻

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作者簡介：朱強（1983- ），男，本科，講師，研究方向：軟件領域工程。