淺析人工智能在農業領域中的應用

吳金鳳，王 楠

（信陽農林學院，河南 信陽市 464000）

0 引言

農業是人類生存與發展的重要基礎，隨著全球人口的持續增長，農業生產面臨著巨大的挑戰。然而傳統農業已經難以滿足現代農業生產的需要，在這種背景下，人工智能技術成為了農業創新的關鍵驅動力。本文將從智能種植、智能養殖、農產品質量檢測和精準農業四個方面對人工智能在農業中的應用進行闡述。

1 智能種植

智能種植利用人工智能技術對農作物種植進行精細化管理，以提高農作物的產量和質量。通過大量數據的收集、分析和預測，智能種植系統可以為農作物提供合適的水分、養分和光照等生長條件。王偉利用人工智能技術進行農作物種植管理，將植物生長情況在線轉化為參數上傳到計算機，農戶可以實時觀察西紅柿生長情況并實現在線控制。日光溫室種植通過傳感器進行一體化循環作業，數據分析可以幫助發現并反饋西紅柿生長過程中的問題[1]。張傳帥在設施園區建設智能水肥一體化系統，科學地對草莓進行澆水施肥，助力草莓生長[2]。仇文超通過搭載各種傳感器的移動機器人對作物進行了全方位的數據采集，實現了高效、準確的數據采集[3]。張治力提出棉花精量播種、無人機打藥、高效節水滴灌、采棉機采收，全程基本實現機械化、智能化作業[4]。魏燾使用數據挖掘技術對玉米的生長數據進行了分析，得出了影響玉米產量的關鍵，包括溫度、濕度、土壤酸堿度等，為作物的智能化管理提供了理論基礎。通過對作物生長數據進行分析和建模，可以實現對作物生長的預測，為作物的智能化管理提供更加精準的決策依據。作物生長預測主要涉及模型建立和模型參數的優化等方面[5]。汪斌超通過時間序列模型觀察小麥從播種到生長的這段時間的氣候產量，達到對小麥總產量的預測[6]。智能種植技術在農業生產各階段的應用使農業生產更加精細化、個性化，并有助于實現綠色、可持續發展。

2 智能養殖

在畜牧業中，人工智能技術被廣泛應用于動物健康狀況監測、飼養管理和繁殖等方面。通過對動物行為及生長數據等信息的實時監測和分析，智能養殖系統可以為動物提供個性化的飼養方案，提高動物福利和生產效率[7]。牧原企業使用了多種傳感器對豬舍的環境參數進行了數據采集，包括溫度、濕度和氨氣濃度等指標，并通過對數據的分析實現了對豬舍環境的自動化控制[8]。智能機器人對雞舍進行了數據采集，并通過對數據的分析實現了對雞舍溫度、濕度等參數的自動化控制[9]。梅威達使用了機器學習技術對肉雞的生長情況進行了分析，包括生長速度、飼料攝入量等指標，并通過對數據的分析得出了科學依據，為肉雞的智能化管理提供了不同生長階段的生長規律[10]。陳瀾的研究聚焦于基于自適應模糊神經網絡模型的預測方法。此預測模型以水域溫度和魚類的平均體重作為輸入變量，采用鐘形函數作為隸屬度函數。通過模糊神經網絡建立了投喂量與這兩個因素之間的關聯。同時采用組合算法對模糊規則參數進行訓練，最終實現了對投喂量的預測。這種方法在無需監控的情況下為魚類提供科學投喂，節約了人力資源，并為合理投喂提供了技術和理論依據[11]。

3 智能農產品質量檢測

農產品質量檢測是指對農產品的物理、化學、生物等方面的質量指標進行檢測和評價，保障農產品的安全和質量，在農產品質量檢測領域，人工智能技術的應用主要涉及視覺識別和光譜分析等方面。通過這些技術，可以快速、準確地對農產品的品質和安全狀況等進行評估。徐廣飛在論文中提出了一種基于RGB 三原色的R 通道處理策略，此方法能夠準確識別蘋果的尺寸和缺陷，同時確保檢測系統的可靠性和穩定性。為了使采集到的蘋果果梗或果尊保持垂直狀態，可以采用連續采集手段獲取果實圖像，接著利用多幀圖像計算蘋果缺陷的面積。此外，建議開發一種新型輸送裝置以提高蘋果分級的準確性[12]。紀瑩瑩成功地實現了對西紅柿表面缺陷的自動檢測。利用計算機視覺技術進行西紅柿分級時能夠準確提取果皮顏色、尺寸、形狀以及瑕疵等特征信息。然后通過對西紅柿表面圖像特征進行分析，運用模糊理論完成對西紅柿的綜合分級任務[13]。池生寶使用了深度學習技術對水稻的病害進行了識別和分類，通過對水稻病害的圖像進行處理和分析，實現了對水稻病害的自動化檢測[14]。肖焱堃利用電化學傳感器對葡萄酒中的酒精含量進行檢測，通過對其化學成分的分析實現了葡萄酒酒精含量的自動檢測[15]。許童桐等人將視覺、聽覺和觸覺等虛擬自然場景融合，為試驗者提供沉浸式體驗。這種方法可以與食品感官技術相結合，輔助分析市場新產品并了解試驗者的喜好[16]。施行結合機器學習和深度學習方法，針對紅提串分別建立了緊實度、成熟度及破損檢測分級模型，并根據實際需求進行綜合分級，然后將分級模型導入安卓手機，便于果農和消費者對紅提進行準確、客觀的分級識別[17]。因此目前智能檢測技術利用計算機視覺、光譜分析、電化學傳感器等技術可以對蘋果、西紅柿和葡萄酒等產品的尺寸、顏色、成熟度、瑕疵和等進行檢測。

4 精準農業

精準農業[18]旨在通過人工智能技術實現農業生產資源管理。主要應用領域涵蓋土壤監測、氣象預測和灌溉管理等。在精準農業中，數據采集至關重要，利用各種傳感器和設備收集農田氣象、土壤、作物生長等信息為數據分析和決策提供基礎，同時傳感器數據的精確性和可靠性對數據分析和決策具有重要影響。李凡對激光雷達采集的三維點云數據進行預處理、農業地面去除、點云聚類、多目標跟蹤等操作，檢測農田中所有障礙物的空間和運動狀態信息，為農業機械避障提供保障。針對單目視覺采集的RGB圖像，利用YOLOV3 深度學習方法提取農田場景下障礙物類別，最終通過特征融合獲取農田障礙物的整體信息[19]。李英倫利用統計分析技術對該區域內土壤四層水分含量數據進行線性分析，隨后應用ARCGIS 軟件對試驗田地塊的土壤水分含量數據展開三維可視化研究，最后將輔助插件集成到ARCGIS 軟件中，實現優化試驗田地塊土壤水分含量數據三維可視化效果[20]。此外，劉興波等對土地進行定級區分，對區域內相關數據進行了采集、計算、驗證和除錯等操作，計算出該區域板塊土地價格，實施空間聚類，最終確定土地級別[21]。王望來等運用智能灌溉技術實現農田的自動化管理，通過分析農田的氣象和土壤等數據實現農田的精確灌溉，提升農業生產效益和品質[22]。王春穎等采用機器學習技術分析和預測農田作物生長狀況，通過數據分析和決策樹構建為農業生產決策提供支持[23]。總之，精準農業技術通過各種數據分析和智能算法，為農業生產提供了有力支持，有助于提高農業生產效率和產品質量。

5 總結

人工智能技術在農業領域的應用為農業生產提供了新的解決方案和工具，推動了農業現代化進程。未來，智能種植、智能產品檢測及智能養殖等領域將成為人工智能在農業領域的重要應用方向。然而，人工智能技術的應用還存在一些問題，需要通過技術創新和政策支持等手段加以解決。