智能化農業信息技術的應用探索

赫 磊，孫 瑜

（陜西國防工業職業技術學院，陜西 西安710300）

智能化農業技術發展的過程中，應重點設計不同的平臺架構，在先進技術的支持下保證農業生產工作的優化性實施，提高農業生產與發展水平，發揮智能化農業信息技術的作用價值，助推鄉村振興。

1 智能化農業信息技術

1.1 農業信息技術分析

目前，國際領域已經將先進的網絡技術和農業科學之間相互整合，將其稱作農業信息技術，主要含義是在農業生產的過程中應用各類高新技術，屬于交叉性的學科，在農業領域中合理應用的現代化、先進性的信息技術，包括先進的遙感技術、GIS技術、網絡技術、數據庫技術、GPS技術、多媒體技術等。這些技術根據智能化的特點可以分成基礎類型和智能化類型。基礎類型的技術涉及數據庫系統，可以在其中存儲與處理農業資源與環境數據信息、社會經濟數據信息、生產數據信息、教育數據信息、產品和市場數據信息等，同時還會和計算機網絡系統、遙感技術、GIS技術、多媒體技術等相互結合，能夠動態化提供各類數據信息，便于制定完善的決策方案，但是缺乏一定的智能化程度。而智能化的農業信息技術則是目前較為先進的農業模擬類型、經濟類型、專家系統與綜合類型的模型，以此為基礎形成管理決策支持的功能、信息技術應用的功能，智能化制定工作目標，動態化地完善工作模式，定量性地進行分析，增強決策的優化性，確保智能化的發展水平[1]。

1.2 智能化農業信息技術分析

從本質層面而言，智能化農業信息技術主要還是采用先進的信息技術、人工智能化技術等，全面匯集分析相關的農業專家知識內容、經驗內容、技術內容等，在先進技術的支持下創建智能化的農業信息平臺、農業信息系統。通常情況下，智能化農業信息技術是由很多種技術相互融合所形成的，如計算機、農業專家、智能化決策、3S技術以及多媒體技術、人機互動技術、視覺技術等各類技術。不僅能夠將局部性、分散性的農業技術相互整合，還能在智能化處理的情況下直觀性地分析農業問題，為農民提供各類問題的解決方案和建議，提升農業生產的科學化水平；培養更多基層領域的技術人才，廣泛傳播先進技術，增強農民的綜合素養，推廣創新性的生產技術、生產模式、生產機制，促進農業的發展。

1.2.1 專家系統技術

專家系統技術在應用的過程中，將知識系統作為基礎部分，具有知識獲取功能、表示功能、組織管理功能、利用功能等。創建知識庫系統，不僅能夠增強農業信息技術發展的智能化水平，還能預防出現農業生產數據信息分析問題或其他的問題。同時，專家系統技術在應用的過程中，能夠準確存儲各類問題求解環節中所需要應用的知識內容，將問題求解方面的初始數據信息、推理信息等存儲在其中，按照所輸入的數據內容、現有的知識內容、推理策略等有效應對問題，增強整體系統的運行水平[2]。

1.2.2 決策支持技術

智能化農業信息技術應用的過程中，整體系統的運行具有決策功能，合理使用決策支持技術具有重要意義，能夠為農業生產工作提供準確的決策依據。決策支持技術的應用具有結構化類型、非結構化類型、半結構化類型的決策功能。采用先進技術創建決策支持系統，可以智能化地作出相應的農業生產決策，為決策人員提供數據信息內容、資料內容，便于識別決策目標問題，對決策模型等合理修改處理，優化選擇各類決策措施，完善其中的人機交互功能，提升決策的準確性、可靠性。決策支持技術在應用的過程中，可以為農業生產領域、行業和問題等提供專門的決策支持，創建專業性與通用性的決策模式，對于農業生產期間的問題準確分析識別，合理描述問題，存儲相應的知識，創建完善的問題求解模型如運籌學、程序等各類模型，優化選擇良好的決策方案。同時，在決策支持系統中還需合理設計知識系統部分、問題解決系統部分等，合理設計其中的智能人機接口、自然語言處理與問題處理系統、數據庫子系統、模型庫子系統等，增強智能化系統、農業信息化發展的水平。1.2.3 3S技術

3S技術是由RS技 術、GIS技術與GPS技術組合而成。1）RS技術是遙感技術，通過衛星系統、雷達系統等各類航天觀測的技術在高空領域或是外層空間領域全面性接收地物電磁波的數據信息內容，利用信息掃描、攝影、信息傳輸和處理分析的形式等，綜合性地觀測遠距離地物與現象，屬于先進的信息數據采集技術；將多種類型的傳感器設備和高分辨率、多譜段的技術相互整合，快速獲取相應的信息內容，能夠應用在農業生產過程中的植物資源調查工作、農作物產量估測工作、農業病蟲害預測工作領域。2）GIS技術是地理信息系統，屬于先進的空間信息系統，組成部分主要就是計算機軟件、計算機硬件和數據庫部分等，可以全面采集分析地理空間的數據信息，有效進行測量、存儲和管理，屬于先進的地理信息管理、空間分析的技術；其中涉及分析軟件模塊、應用模塊，能夠全面分析與統計各類數據信息，制作各種專題圖和地圖，便于綜合性、動態化監測農業生產環境與地理特點，準確識別與采集分析數據信息[3]。3）GPS即全球定位系統，是目前精確度很高、24小時應用、全球使用的無線電導航基礎設施、定位基礎設施，組成部分涉及空間星座的設施、地面控制的設備、用戶設備設施；具有動態性和靜態性的定位特點，可獲取各種類型的地理數據信息，加快農業生產領域中智能化信息系統的農業定位效果、處理水平，準確定位的同時有效完成控制測量、航空攝影測量等，增強空間定位數據信息的準確度。

1.2.4 多媒體技術

多媒體技術具有一定的交互性、集成性和非循環性的特點，并且具有數字化發展的特點。將其應用在農業領域中能夠增強信息化水平，直觀并且形象地進行生產管理，增強和使用者之間的交互水平，有效應對問題，非循環性地處理各類數據信息。

除了上述各類技術之外，還涉及計算機視覺、人機界面友好等技術，形成集成化的技術模式，應用在農業生產的工作中，不僅可以提升農業生產決策水平、農業管理的智能化水平，還能保證技術的應用有效性[4]。

2 智能化農業信息技術的應用措施

2.1 開發智能決策系統

智能決策系統屬于智能化農業信息技術領域中非常重要的部分，也是專家系統方面的重要應用，開發智能決策系統的過程中應重點設計知識庫模塊、推理機模塊與用戶界面模塊，完善不同模塊的功能與應用標準，為智能化農業信息技術的應用和發展夯實基礎。

2.1.1 合理設計不同的模塊

設計模塊的環節中應按照系統的運行特點與需求完善模塊的功能，包括以下幾點內容：1）知識庫模塊的合理設計。對于知識庫模塊而言，應確保能夠全面、快速地獲取各類知識，為農業專家在計算機專家系統方面形成正確認知、完善知識規則等提供幫助，通過多元化的溝通形式與學習形式等，創建完善的知識庫系統和模型庫系統。為增強系統的實用性，在工作中應強化理論與實踐操作的結合力度，借鑒先進的經驗、成功的做法，將專家知識和農民生產總結的經驗有機整合，在農村基層領域中開展實驗活動，確保知識庫系統具備一定的實用性和應用效果[5]。2）完善推理機的模塊。推理機模塊的設計和完善應結合算法、決策策略等，實現知識庫方面的各類知識推理目的。應用者在輸入問題之后就能夠獲得相應的答案，按照知識庫問題、使用者的問題等，針對性設定適應性的算法與決策模式，完善控制機制，篩選最佳的推理方式，健全決策模塊，為用戶提供準確與全面性的推理結果。3）合理設計數據庫模塊。數據庫又被稱作是綜合數據庫，可以將問題求解過程中的符號、事件相互整合，存儲問題初始數據信息、事件表的內容、求解結果信息等，完善其中的知識類型與標準類型數據信息，增強庫中數據的可靠性。借助通用性和專用性的數據采集功能，整理智能化決策系統運行過程中所需要的數據內容，專家、技術人員探討分析之后有效處理和分析農業生產數據信息、氣象數據信息、土壤數據信息、肥力數據信息等，增強智能化的水平和系統應用效果。4）合理設計人機界面模塊。對于人機界面模塊而言，設計工作中應按照智能化農業決策系統的需求設置發展者、系統、使用者的不同接口形式，增強人機界面設計的合理性[6]。

2.1.2 科學設計決策機制

智能化農業決策系統設計的工作中應完善決策機制，保證系統的運作、應用符合標準要求。可從以下兩方面入手：1）創建完善的決策體系。系統設計的過程中應按照情況完善決策體系，智能化地作出生產計劃決策，準確搭配農業生產的品種，合理計算種植面積，設定相應的效益目標，并且創建出播種之前決策的系統，提出目標產量決策、品種決策、播種時間決策、種植密度決策、施肥數量決策等。同時，還可以作出苗期、中期乃至后期的決策，提出收獲期和存儲的決策，便于農民在生產的過程中按照智能化決策系統的內容科學種植、生產，保證農業的生產效益水平。2）完善決策的工作功能，要求在實際決策的過程中健全、完善各項農業生產的決策工作體系，明確各個部門的工作標準，在智能化決策系統的支持下增強應用效果[7]。

2.2 合理開發知識規則

智能化農業信息技術應用的過程中，要想保證系統平臺的良好應用，就必須要重點開發知識規則，需要注重以下幾個方面：1）準確執行知識定義的工作。從廣義層面而言，知識屬于符號表達的信息，經歷了削減環節、解釋環節、塑造環節、轉換環節形成相應的信息。知識定義的環節應按照農業生產的需求、農業發展的特點，完善其中的知識定義機制和模式，而不能簡單從書本或是報紙中尋找知識資源，需在專家、技術學者的支持下完善其中的元知識內容，拓寬知識資源。2）創建知識獲取的模式。在系統開發的過程中將某些專業知識從知識定義環節中的知識元轉移到知識庫系統中，按照智能化農業信息系統的應用需求及時發現知識庫錯誤的問題、不完善的問題，作出相應的修改與補充，多元化地進行描述，為智能化農業決策提供一定的幫助，增強智能化決策的效果，推動農業生產水平與質量的提升。3）完善知識表示的相關模式。明確按照知識庫系統的情況設定不確定性、非結構性的模糊知識，在合理開發設計規則模塊的同時，完善知識的表示模式，主要涉及概念知識、事件知識、規則知識，用于增強智能化決策的知識表示效果[8]。

2.3 完善推理的工作機制

智能化農業信息技術應用的過程中，智能化決策系統中最為重要的就是推理機制。創建較為完善的推理系統模式，篩選最佳的控制策略、推理策略，可以增強智能化農業決策的有效性。1）合理篩選控制策略。智能化的農業決策系統中控制策略的選擇和應用非常重要，相關部門應重點選擇沖突控制的策略，完善推理決策模式。在農業生產的過程中，綜合研究分析不同地塊的有機質指標信息、全氮指標信息、速效鉀指標信息等，按照計算分析提前預測年均產量和目標產量是否存在沖突，為農民智能化地提出應對沖突問題的決策建議，增強農業生產的智能化水平[9]。2）選擇最佳的推理措施，可以采用正向推理的方式，將數據驅動控制作為基礎，形成正向、反向的推理模式。在分析問題的過程中，全面整合現有數據信息內容，按照正向規則的情況，如若規則具有實時匹配的特點，就可以設置在可用規則集之內，和新的規則相互匹配，便于智能化解決農業生產問題。同時，也可以設置反向推理的模式，設定農業生產目標，在知識庫系統之內尋找可能會實現目標的規則集。如若規則集可以滿足用戶需求或是能夠和用戶數據庫系統相互匹配，就要將規則結論融入數據庫；如果不匹配則需要設定新的目標，在反向推理的情況下找出應對問題的方法。

3 結語

綜上所述，在我國農業信息化技術快速發展的過程中，智能化技術的應用非常重要。應結合智能化農業信息技術的特點、平臺系統的發展需求等，合理構建完善的信息系統與平臺模式，明確各項工作的內容、標準，積極運用各類先進的技術和體系，完善智能化技術的應用機制，保證系統的功能和系統的應用水平，促使我國農業生產又好又快地發展。