人工智能对农业的影响
日期:2020-09-14 14:20:02  发布人:小编  浏览量:

一、技术支持下的智能农业

  传统的农业技术会造成水的浪费,农药的过量使用等问题,不仅成本高,效率低,不能有效保证产品质量,还会造成土壤和环境污染。 有了人工智能技术的支持,农民将能够实现精确的播种和合理的水肥灌溉,从而实现低消耗,高效率的农业生产,高质量和高产。

  提供科学指导。 利用人工智能技术进行分析和评估,可以为农民提供生产前准备的科学指导,实现土壤成分和肥力分析,灌溉水供需分析,种子质量鉴定等功能,并科学地执行生产要素,例如 土壤,水和种子。 合理的配置可以有效保证后续农业生产的顺利发展。

  提高生产率。 在农业生产的中期阶段使用人工智能技术可以帮助农民更科学地种植农作物,更合理地管理耕地,有效地提高作物产量和农业生产效率。 促进农业生产向机械化,自动化,标准化的转变,加快农业现代化进程。

  实现农产品的智能分拣。 机器视觉识别技术应用于农产品分拣机械,可以自动识别,检查和分类农产品的外观和质量。 它的检查和识别率远高于人类视觉。 它具有速度快,信息量大和功能多样的特点。 完成多个指标测试。


人工智能对农业的影响(图1)


二、人工智能在农业领域的应用现状

  当前,人工智能技术正在成为改变农业生产方式、推进农业供给侧改革的强劲动力,在多种农业场景得到广泛应用。例如,耕作、播种和采摘等智能机器人,土壤分析、种子分析、病虫害分析等智能识别系统,以及禽畜智能穿戴产品等。这些应用的广泛运用能有效提升农业产出及效率,同时减少农药和化肥的使用。

  分析土壤成分和肥力。 在农业的生产前阶段,土壤成分和肥力的分析是最重要的任务之一。 这也是实现定量施肥,选择合适作物和进行经济效益分析的重要前提。 使用非侵入性地面穿透雷达成像技术检测土壤,然后使用人工智能技术分析土壤状况,可以在土壤特性与合适的作物品种之间建立关联模型。

  例如,IntelinAir开发了一种无人驾驶飞行器,该飞行器使用类似的MRI技术为土壤拍照。 通过智能分析,确定土壤肥力并准确判断适合种植的作物。

  灌溉用水供需分析。 基于人工智能技术的智能灌溉控制系统融合了专家系统技术,自动控制技术,通信技术,传感器技术等高新技术。 它可以实时监测土壤湿度。 根据测得的气候指数和当地的水文气象观测数据,分析灌溉用水的供需情况,选择最佳的灌溉计划策略。

  种子质量鉴定。 作为农业生产中最重要的生产手段之一,种子的质量与作物的产量和生产效益直接相关。 利用图像分析技术和神经网络等非破坏性方法来检测农作物种子的种类,纯度和安全性,可以有效地控制和提高农产品的质量。

  农业专家系统。 农业专家系统是一种智能的计算机程序系统,在农业领域具有相当多的专家水平的知识和经验,可以模拟农业专家的思想并解决农业领域的问题。 农业专家系统可以分析农业生产领域的数据,并及时解决在农业生产各个阶段可能遇到的问题。

  动植物健康监测。 例如,Connecterra是一家荷兰农业技术公司,主要开发和生产用于奶牛的电子可穿戴设备。 这些设备具有多个内置传感器,支持的分析软件结合了机器学习技术,并且硬件和软件协作以实时监视牲畜的健康。 通过可穿戴式传感器了解奶牛的行为模式,奶农还可以更早地注意到可能出现的问题,例如奶牛的me行或消化不良,并寻求建议。 借助这些信息,Connecterra客户农场的乳制品产量增加了30%。

  用于播种,耕种和收割的智能机器人。 人工智能技术广泛应用于农业生产中的播种,耕种和采摘等各种场景,极大地改变了农业生产方法,提高了生产效率。 美国公司Aboundant Robotics开发了一个苹果采摘机器人,该机器人使用照相机获取果树的照片,使用双目立体视觉,图像识别和其他技术来定位水果并判断其成熟度,确定适合采摘的水果,以及 然后使用机器人精确控制技术对水果进行无损采摘,采摘速度高达每秒1个。

  杂草控制。 依靠出色的传感器技术和图像识别功能,Blue River Technology开发了一种名为See&Spray的机器人,以帮助控制棉田中的杂草。 它依靠计算机视觉和机器学习来确定它是农作物还是杂草。 即使目标只是邮票的大小,它也可以准确地识别它。 一旦确定它不是农作物,机器人将控制喷嘴喷雾以避免对棉花的腐蚀。

  精确的喷雾和喷嘴可以帮助防止杂草对除草剂产生抗性,并可以将除草剂的使用量减少多达90%。 这不仅提高了除草效率,帮助农民稳定了收入,而且通过减少化学药品的使用来保护作物和环境。

  智能温室系统。 智能温室系统已在西方发达国家得到了广泛而深入的应用。 例如,目前荷兰约有85%的温室是由计算机控制的。 德国已成功将3S技术(地理信息系统GIS,全球定位系统GPS,RS)应用于温室控制和管理。

  通过安装在温室中的各种传感器,可以实时监测土壤湿度,土壤湿度,空气湿度,空气温度,光强度和植物养分含量等数据,并可以通过人工智能对收集的数据进行分析和处理。 最模拟的系统最适合温室中作物生长的环境,然后远程自动控制供水系统,加热装置,加湿装置,驱虫装置,卷帘设备,遮光设备,施肥系统, 从而改善温室中农作物的生长环境,实现生长调节周期,提高产品质量,降低生产成本,提高经济效益。














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