吳金鳳，王 楠

（信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院，河南 信陽(yáng)市 464000）

0 引言

農(nóng)業(yè)是人類(lèi)生存與發(fā)展的重要基礎(chǔ)，隨著全球人口的持續(xù)增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。然而傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)已經(jīng)難以滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要，在這種背景下，人工智能技術(shù)成為了農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。本文將從智能種植、智能養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)四個(gè)方面對(duì)人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行闡述。

1 智能種植

智能種植利用人工智能技術(shù)對(duì)農(nóng)作物種植進(jìn)行精細(xì)化管理，以提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。通過(guò)大量數(shù)據(jù)的收集、分析和預(yù)測(cè)，智能種植系統(tǒng)可以為農(nóng)作物提供合適的水分、養(yǎng)分和光照等生長(zhǎng)條件。王偉利用人工智能技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物種植管理，將植物生長(zhǎng)情況在線(xiàn)轉(zhuǎn)化為參數(shù)上傳到計(jì)算機(jī)，農(nóng)戶(hù)可以實(shí)時(shí)觀(guān)察西紅柿生長(zhǎng)情況并實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)控制。日光溫室種植通過(guò)傳感器進(jìn)行一體化循環(huán)作業(yè)，數(shù)據(jù)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)并反饋西紅柿生長(zhǎng)過(guò)程中的問(wèn)題[1]。張傳帥在設(shè)施園區(qū)建設(shè)智能水肥一體化系統(tǒng)，科學(xué)地對(duì)草莓進(jìn)行澆水施肥，助力草莓生長(zhǎng)[2]。仇文超通過(guò)搭載各種傳感器的移動(dòng)機(jī)器人對(duì)作物進(jìn)行了全方位的數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集[3]。張治力提出棉花精量播種、無(wú)人機(jī)打藥、高效節(jié)水滴灌、采棉機(jī)采收，全程基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化、智能化作業(yè)[4]。魏燾使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)玉米的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，得出了影響玉米產(chǎn)量的關(guān)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(chǔ)。通過(guò)對(duì)作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)作物生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)，為作物的智能化管理提供更加精準(zhǔn)的決策依據(jù)。作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)主要涉及模型建立和模型參數(shù)的優(yōu)化等方面[5]。汪斌超通過(guò)時(shí)間序列模型觀(guān)察小麥從播種到生長(zhǎng)的這段時(shí)間的氣候產(chǎn)量，達(dá)到對(duì)小麥總產(chǎn)量的預(yù)測(cè)[6]。智能種植技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各階段的應(yīng)用使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加精細(xì)化、個(gè)性化，并有助于實(shí)現(xiàn)綠色、可持續(xù)發(fā)展。

2 智能養(yǎng)殖

在畜牧業(yè)中，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于動(dòng)物健康狀況監(jiān)測(cè)、飼養(yǎng)管理和繁殖等方面。通過(guò)對(duì)動(dòng)物行為及生長(zhǎng)數(shù)據(jù)等信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，智能養(yǎng)殖系統(tǒng)可以為動(dòng)物提供個(gè)性化的飼養(yǎng)方案，提高動(dòng)物福利和生產(chǎn)效率[7]。牧原企業(yè)使用了多種傳感器對(duì)豬舍的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，包括溫度、濕度和氨氣濃度等指標(biāo)，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析實(shí)現(xiàn)了對(duì)豬舍環(huán)境的自動(dòng)化控制[8]。智能機(jī)器人對(duì)雞舍進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析實(shí)現(xiàn)了對(duì)雞舍溫度、濕度等參數(shù)的自動(dòng)化控制[9]。梅威達(dá)使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)肉雞的生長(zhǎng)情況進(jìn)行了分析，包括生長(zhǎng)速度、飼料攝入量等指標(biāo)，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析得出了科學(xué)依據(jù)，為肉雞的智能化管理提供了不同生長(zhǎng)階段的生長(zhǎng)規(guī)律[10]。陳瀾的研究聚焦于基于自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)方法。此預(yù)測(cè)模型以水域溫度和魚(yú)類(lèi)的平均體重作為輸入變量，采用鐘形函數(shù)作為隸屬度函數(shù)。通過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了投喂量與這兩個(gè)因素之間的關(guān)聯(lián)。同時(shí)采用組合算法對(duì)模糊規(guī)則參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)投喂量的預(yù)測(cè)。這種方法在無(wú)需監(jiān)控的情況下為魚(yú)類(lèi)提供科學(xué)投喂，節(jié)約了人力資源，并為合理投喂提供了技術(shù)和理論依據(jù)[11]。

3 智能農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)是指對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的物理、化學(xué)、生物等方面的質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)價(jià)，保障農(nóng)產(chǎn)品的安全和質(zhì)量，在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要涉及視覺(jué)識(shí)別和光譜分析等方面。通過(guò)這些技術(shù)，可以快速、準(zhǔn)確地對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全狀況等進(jìn)行評(píng)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(zhǔn)確識(shí)別蘋(píng)果的尺寸和缺陷，同時(shí)確保檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。為了使采集到的蘋(píng)果果梗或果尊保持垂直狀態(tài)，可以采用連續(xù)采集手段獲取果實(shí)圖像，接著利用多幀圖像計(jì)算蘋(píng)果缺陷的面積。此外，建議開(kāi)發(fā)一種新型輸送裝置以提高蘋(píng)果分級(jí)的準(zhǔn)確性[12]。紀(jì)瑩瑩成功地實(shí)現(xiàn)了對(duì)西紅柿表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行西紅柿分級(jí)時(shí)能夠準(zhǔn)確提取果皮顏色、尺寸、形狀以及瑕疵等特征信息。然后通過(guò)對(duì)西紅柿表面圖像特征進(jìn)行分析，運(yùn)用模糊理論完成對(duì)西紅柿的綜合分級(jí)任務(wù)[13]。池生寶使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)水稻的病害進(jìn)行了識(shí)別和分類(lèi)，通過(guò)對(duì)水稻病害的圖像進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水稻病害的自動(dòng)化檢測(cè)[14]。肖焱堃利用電化學(xué)傳感器對(duì)葡萄酒中的酒精含量進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)對(duì)其化學(xué)成分的分析實(shí)現(xiàn)了葡萄酒酒精含量的自動(dòng)檢測(cè)[15]。許童桐等人將視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)等虛擬自然場(chǎng)景融合，為試驗(yàn)者提供沉浸式體驗(yàn)。這種方法可以與食品感官技術(shù)相結(jié)合，輔助分析市場(chǎng)新產(chǎn)品并了解試驗(yàn)者的喜好[16]。施行結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法，針對(duì)紅提串分別建立了緊實(shí)度、成熟度及破損檢測(cè)分級(jí)模型，并根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行綜合分級(jí)，然后將分級(jí)模型導(dǎo)入安卓手機(jī)，便于果農(nóng)和消費(fèi)者對(duì)紅提進(jìn)行準(zhǔn)確、客觀(guān)的分級(jí)識(shí)別[17]。因此目前智能檢測(cè)技術(shù)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、光譜分析、電化學(xué)傳感器等技術(shù)可以對(duì)蘋(píng)果、西紅柿和葡萄酒等產(chǎn)品的尺寸、顏色、成熟度、瑕疵和等進(jìn)行檢測(cè)。

4 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)[18]旨在通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源管理。主要應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋土壤監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)測(cè)和灌溉管理等。在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，數(shù)據(jù)采集至關(guān)重要，利用各種傳感器和設(shè)備收集農(nóng)田氣象、土壤、作物生長(zhǎng)等信息為數(shù)據(jù)分析和決策提供基礎(chǔ)，同時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的精確性和可靠性對(duì)數(shù)據(jù)分析和決策具有重要影響。李凡對(duì)激光雷達(dá)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、農(nóng)業(yè)地面去除、點(diǎn)云聚類(lèi)、多目標(biāo)跟蹤等操作，檢測(cè)農(nóng)田中所有障礙物的空間和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，為農(nóng)業(yè)機(jī)械避障提供保障。針對(duì)單目視覺(jué)采集的RGB圖像，利用YOLOV3 深度學(xué)習(xí)方法提取農(nóng)田場(chǎng)景下障礙物類(lèi)別，最終通過(guò)特征融合獲取農(nóng)田障礙物的整體信息[19]。李英倫利用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)該區(qū)域內(nèi)土壤四層水分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性分析，隨后應(yīng)用ARCGIS 軟件對(duì)試驗(yàn)田地塊的土壤水分含量數(shù)據(jù)展開(kāi)三維可視化研究，最后將輔助插件集成到ARCGIS 軟件中，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化試驗(yàn)田地塊土壤水分含量數(shù)據(jù)三維可視化效果[20]。此外，劉興波等對(duì)土地進(jìn)行定級(jí)區(qū)分，對(duì)區(qū)域內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、計(jì)算、驗(yàn)證和除錯(cuò)等操作，計(jì)算出該區(qū)域板塊土地價(jià)格，實(shí)施空間聚類(lèi)，最終確定土地級(jí)別[21]。王望來(lái)等運(yùn)用智能灌溉技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的自動(dòng)化管理，通過(guò)分析農(nóng)田的氣象和土壤等數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的精確灌溉，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益和品質(zhì)[22]。王春穎等采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析和預(yù)測(cè)農(nóng)田作物生長(zhǎng)狀況，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和決策樹(shù)構(gòu)建為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供支持[23]?？傊?，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)通過(guò)各種數(shù)據(jù)分析和智能算法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了有力支持，有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

5 總結(jié)

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了新的解決方案和工具，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。未來(lái)，智能種植、智能產(chǎn)品檢測(cè)及智能養(yǎng)殖等領(lǐng)域?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄茉谵r(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要應(yīng)用方向。然而，人工智能技術(shù)的應(yīng)用還存在一些問(wèn)題，需要通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和政策支持等手段加以解決。