自動化農業機械的應用與發展

丁小慧

(三峽大學機械與動力學院，湖北 宜昌 443002)

1農業機械自動化現狀

1.1地域廣闊，氣候地域等情況不同，滿足不了部分地區的農業實際需求

田地大小、土質、道路情況不同，對機械的要求不同，許多機械產品性能達到要求，卻與實際農業生產需求不相符合，影響機械的普及應用。

1.2自主創新不足

現在還有很多應用在農業機械上的專利屬于國外，我國創新不足，同時還有很多專利沒有應用到實際生產中，有待提高，對實際生產種植中的問題需求分析不夠透徹，產品種類不全。

1.3經濟文化水平的限制

青壯年大部分外出務工，農民老齡化，受教育程度不高，對新興科技產品缺乏認知了解，不會操作使用這類機械，沒有認識到自動化農業機械對種植的影響力。農村地區的經濟不夠繁榮，農民收入不高，購買能力有限，對農業機械的普及形成了阻礙。

2大數據時代下農業機械的應用

各行各業因大數據、互聯網+、人工智能和云計算[1]等新興技術的飛速發展，迎來了新的機遇和發展。這些技術與機械行業和農業等領域的融合促進了農業機械發展，為升級成為智慧農機提供了巨大的支持。

大數據技術可以提供大量的農業機械數據，來自不同地區不同環境，信息更加全面更加符合實際需求，通過這些數據，在研發階段可以幫助研發人員制定更精確的研發方案，促進農業機械的創新。將過去農業作業的知識、經驗作為數據錄入系統或數據庫中，使用大數據技術對這些的數據進行整理、分析、分類等，總結經驗規律，就可以建立有效的模型。結合現在的數據，就可以實現對農業生產的預測。例如利用大數據技術對病蟲害的發生程度進行預測預報，采取相應的預防措施，提高農作物質量。同時可以通過這些信息對種植環境進行模擬，如灌溉、濕度、土壤條件等，系統就能模擬出作物在各種條件下的生長狀態，結合天氣預報等信息，則可以得到最佳收益方案。

農業機械的自動化管理，如園林綠化，農業灌溉等使用自動化灌溉技術，使用計算機來控制滴灌和噴灌，精準灌溉，節水節能。灌溉系統中還可以安裝土壤傳感器獲取土壤情況，實時獲取檢測數據，并對數據進行整理分析，可通過電腦、手機遠程下達指令，實時調整灌溉方式，自動灌溉；安裝傳感器的收割機用于收割稻谷、小麥，降低人工勞動量，縮短作業時間，同時也可處理秸稈用作肥料，避免秸稈焚燒產生污染，更加清潔高效；無人機應用在農藥噴灑上，同時可以檢測農作物生長情況、土壤情況等，功能更加多樣化，作業更全面，提高工作效率，遠程遙控減少藥物對人體的侵害。

3自動化農業機械發展趨勢

3.1農業機械的現代化智能化

利用大數據對農業機械作業信息進行監測和收集分析，通過優化農業機械運行路徑等實現農業作業的優化。在獲得數據信息的基礎上提取出有價值的數據進行專業化處理，將大數據與我國農業機械實際發展需求進行有機結合。通過大數據技術進行模擬實驗，甚至可以對農作物生長進行預測，對未發生的問題提前提示農民采取相應措施，合理規避風險、提高農業收入。

3.2農業機械的精確化

精確化是未來農業發展的方向之一，隨著傳感器等的性能優化，結合大數據技術，將建立農業數據庫變成可能，對農業生產中遇到的難題和解決經驗共享發展有著強大的技術支持，促進自動化農業機械的發展，以及定位系統等的普及與應用，將提升農業機械的精細化和智能化，提高農業生產效率。

3.3農業機械的信息化、多功能化發展

信息技術的高速發展為社會經濟帶來了巨大改變和收益，通過信息技術能夠實現對于耕地地形、道路情況、天氣氣候以及農作物的信息監測，通過專業化的分析處理，能夠幫助相關生產工作人員更好更準確地進行決策規避風險，同時，通過對作物生產信息的搜集和分析，甚至能夠實現農業機械的自動化[2]，確保農產品的生產質量。獲取農業信息的同時也可促進農業機械的多功能發展，生產制造出更符合實際需求的農業機械，滿足農業生產中的多樣化需求。

4總結與展望

綜上所述，隨著人工智能和大數據技術在農業機械領域內的普及應用，智慧農業機械將作為自動化信息技術與農業領域深度融合的產物為現代農業發展帶來創新與機遇。在國家大力推廣與發展下農業信息化、機械智能化已經取得了很大進步，在農業生產中已經取得了一定的收益，但也出現許多問題，如機械生產銷售價格偏高，缺少專業技術人員，農民操作使用難等。在大數據時代下，研發人員需要結合實際需求制定出更加合理的應用規劃，結合大數據信息優化農業機械。提高農業效益及實現農業現代化必須促進自動化信息技術的發展，雖然越來越多的研究人員認識到大數據的重要性并有了一定程度的應用。

農業相關的大數據獲取難度較大，同時還需要大量的財力投入，例如氣象、病蟲害等所需的無人機和其他監控設備等的資金需求。需要建立數據信息共享機制，不同區域的數據實現開放共享，實現大數據的海量規模，從中識別出真實有效的數據，對這些數據進行挖掘分析、建立正確的分析模型，在數據處理方面實現新的突破。加強大數據戰略頂層設計，建立高效的大數據共享服務平臺，同時推進大數據在農業機械領域中同其他技術相融合，如同互聯網、物聯網技術有機融合。