自動化在農業中的應用前景

趙梵喆 焦 凱

(山東科技大學電氣工程及其自動化，山東 濟南 250031)

農業技術的自動化水平升級一直是國家高度重視的發展領域，加快農業發展的自動化水平，是我國經濟增長的關鍵突破點，也是促進農村經濟快速發展的有效途徑。農業自動化解放了雙手勞作，農民由原始的直接勞動者轉變為機器操作者，是優化農業生產效率與節約人力資源的重要變革[1]。我國目前普遍使用的農業自動化技術集中在機械自動化領域，隨著信息技術、人工智能技術等高科技的發展與革新，我國農業自動化水平展現出良好的智能發展前景。

1 基于計算機視覺的農業自動化技術

農業機械自動化是貫穿于農作物種植、施肥、收割等各個環節的自動化技術，目前機械自動化在我國已經得到普遍應用，要想尋求高水準的農業自動化發展，需要融入更多的高科技創新技術，實現農業化發展質的飛躍。信息時代計算機技術與信息技術日趨成熟，將其融入農業自動化生產設備設計，切實提高農業生產的智能化水平。在現代生活與工作中，人們都離不開信息電子產品的使用，信息電子產品的確提升了工作效率、改善了生活質量，而這些信息電子產品都離不開計算機視覺技術的支持[2]。同時，計算機視覺技術是我國農業自動化發展的一個重要分支，在農業中的應用領域較廣，計算機視覺技術在農作物質量監測與控制中的應用原理如下：和以往直接檢測產品成分的方式存在差異，計算機視覺首先獲取農作物的清晰視覺圖像，其次采用圖像智能識別算法識別農作物中的缺陷。基于計算機視覺識別農產品缺陷的方法在大面積農作物識別中的有效性較高，大量減少了人工檢測農作物生長質量的問題，是一種自動化、智能化的安全識別措施。計算機視覺應用與農業生產中還可以實現農產品的自動采摘，通過精準識別農作物位置進行精準定位。我國部分地區已經開始使用基于機器視覺的農業自動化技術，在未來的農業發展中具有廣闊的發展與應用空間。

2 基于人工智能技術的農田雜草管理

人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是人工智能技術中的典型算法，也是未來農業中具有較大潛力的自動化技術之一。ANN技術與計算機視覺使用的頻率較高，可用于選擇性對農作物使用除草劑，當ANN技術識別出作物葉片存在病斑時[3]，并對其施加藥劑，對于健康的葉片則不施加藥劑，從而實現農田雜草管理。總結ANN技術對農作物噴施藥劑的過程為：(1)將計算機視覺技術采集的農作物圖片以RGB顏色空間為依據進行分割；(2)檢測圖像中的差異性特征并提取有效特征；(3)提取葉片病斑中具有代表性的特征；(4)區分選中的葉片是否為農作物的葉片，根據結果選擇是否噴施藥劑。經過大量的實踐驗證，基于ANN技術進行的農作物選擇性除草方法誤差較小，精準度較高，可作為有效的自動噴藥技術使用。該方法與傳統大面積無差別噴施藥劑的方法相比，減少了農藥使用量，減少了健康農作物噴灑藥劑的幾率，有效保障了農產品的食品安全性。國外的農業自動化研究專家已經基于ANN技術實現了雜草噴灑，并設計了微型噴霧控制系統，其中計算機視覺系統采集農作物圖像的速度在40RGB圖像/秒上下。在未來的農業自動化研究中，以ANN技術為代表的人工智能技術是重點研究方向，將與計算機視覺技術聯合發揮自動化功能。

3 基于大數據技術的農業自動化

現代社會發展中各領域每時每刻產生大量數據，隨著農業自動化與智能化水平的不斷提升，農業生產與科研數據規模將快速擴大，這些數據具有待挖掘與集成的潛力。大數據技術是面對海量數據產生的數據分析技術，大數據在農業領域的應用能夠為農民準確預測天氣情況、表征農作物生長情況、預估農產品的市場需求等信息。農業專家利用大數據技術無需直接接觸即可準確觀測哪一塊農田需要施肥、灌溉，為農業發展提供可靠的位置信息，以保障農作物的產量與銷量。大數據在農業自動化中的應用領域較廣，涉及糧食安全、天氣預測、農業結構修改、農產品銷售等多方面[4]。詳細分析大數據技術在農業自動化中的幾種典型應用前景：(1)詳細技術在農業生產中的融合形成精準農業類型，精準農業包括全球定位系統、農田信息采集系統、農田遙感監測系統、農田地理信息系統、農業專家系統、智能化農機具系統，在多種智能技術融合下形成了一個相對健全的農田地理信息系統。精準農業在各種子系統的協作分工下產生海量農業生產數據，大數據技術正是以這些數據為前提，基于各種數據挖掘算法尋找數據間的規律與關聯，預測事物的發展趨勢，從而規劃出合理的農作物病蟲害控制方法、產量管理方法、農田施肥方法。(2)農作物生長環境預測是保障農作物健康生長、躲避自然災害的有效方式。大數據技術通過識別海量天氣數據、土壤數據、水環境數據等多種環境因素數據的基礎上，掌握數據間的關聯，進而有效整合農作物所處環境的相關信息，進行生長環境預測。(3)氣象預測是大數據技術的一項典型的農業發展功能，利用農田所處位置的氣象信息構建天氣識別模型，對于天氣識別模型與正常天氣模型間的差異，進行相應的農業天氣預報。在氣象預測功能支持下，農作物可以很好地遵循自然規律借力生長。

4 物聯網技術在農業中的應用

物聯網以不同種類的傳感器、射頻技術、全球定位技術、激光掃描儀等設備為基礎，采集物體的各項數據信息，以互聯網為中介構成大型的物物連接、物人連接的網絡。物聯網應用在農業領域，可及時獲取農業種植、農產品加工全過程的信息，發現農作物播種、種植、收割各環節存在的問題，并進行精準定位。物聯網在農業中的應用改變了傳統農業的核心，由人力核心轉移到信息技術核心上來。物聯網農業打破了機械化孤立操作的局面，將農業生產的各細節連接起來，是確保農業健康高速發展、保障農產品質量安全的重要措施。

詳細分析物聯網技術在農業中的使用情況：物聯網往往包括一個傳感器系統，能夠測量農業生產過程的溫濕度、光照、土壤等信息數據，基于這些數據自動繪制預設區域的環境因素分布圖，并且具備環境因素閾值對比功能，若傳感器測得環境因素超出預設閾值，則自動向物聯網的監控端實時發送警報，通知工作人員進行查看。農作物種植的各個區域均設有攝像頭、傳感器等數據采集設備，以全方位、自動化監測農作物生長情況，監管人員通過手機中的客戶端可實時查看農作物生長信息，實現農業遠程監控管理。

5 結論

縱觀全文，人工智能技術、大數據技術等高水平技術已經蔓延到農業發展的各個環節中，成為未來農業自動化發展的主要趨勢。但是限于我國農業生產中的地形、經濟等多種因素制約，要想實現大規模基于信息技術的農業自動化還需要一定的時間，需要克服現階段農業發展的不利因素，根據我國農業實際情況研發適合國情發展的農業自動化技術，不斷提升農業生產的智能化水平。