趙梵喆 焦 凱

(山東科技大學(xué)電氣工程及其自動化，山東 濟南 250031)

農(nóng)業(yè)技術(shù)的自動化水平升級一直是國家高度重視的發(fā)展領(lǐng)域，加快農(nóng)業(yè)發(fā)展的自動化水平，是我國經(jīng)濟增長的關(guān)鍵突破點，也是促進農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展的有效途徑。農(nóng)業(yè)自動化解放了雙手勞作，農(nóng)民由原始的直接勞動者轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器操作者，是優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與節(jié)約人力資源的重要變革[1]。我國目前普遍使用的農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)集中在機械自動化領(lǐng)域，隨著信息技術(shù)、人工智能技術(shù)等高科技的發(fā)展與革新，我國農(nóng)業(yè)自動化水平展現(xiàn)出良好的智能發(fā)展前景。

1 基于計算機視覺的農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)

農(nóng)業(yè)機械自動化是貫穿于農(nóng)作物種植、施肥、收割等各個環(huán)節(jié)的自動化技術(shù)，目前機械自動化在我國已經(jīng)得到普遍應(yīng)用，要想尋求高水準的農(nóng)業(yè)自動化發(fā)展，需要融入更多的高科技創(chuàng)新技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)化發(fā)展質(zhì)的飛躍。信息時代計算機技術(shù)與信息技術(shù)日趨成熟，將其融入農(nóng)業(yè)自動化生產(chǎn)設(shè)備設(shè)計，切實提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。在現(xiàn)代生活與工作中，人們都離不開信息電子產(chǎn)品的使用，信息電子產(chǎn)品的確提升了工作效率、改善了生活質(zhì)量，而這些信息電子產(chǎn)品都離不開計算機視覺技術(shù)的支持[2]。同時，計算機視覺技術(shù)是我國農(nóng)業(yè)自動化發(fā)展的一個重要分支，在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用領(lǐng)域較廣，計算機視覺技術(shù)在農(nóng)作物質(zhì)量監(jiān)測與控制中的應(yīng)用原理如下：和以往直接檢測產(chǎn)品成分的方式存在差異，計算機視覺首先獲取農(nóng)作物的清晰視覺圖像，其次采用圖像智能識別算法識別農(nóng)作物中的缺陷。基于計算機視覺識別農(nóng)產(chǎn)品缺陷的方法在大面積農(nóng)作物識別中的有效性較高，大量減少了人工檢測農(nóng)作物生長質(zhì)量的問題，是一種自動化、智能化的安全識別措施。計算機視覺應(yīng)用與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中還可以實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的自動采摘，通過精準識別農(nóng)作物位置進行精準定位。我國部分地區(qū)已經(jīng)開始使用基于機器視覺的農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)，在未來的農(nóng)業(yè)發(fā)展中具有廣闊的發(fā)展與應(yīng)用空間。

2 基于人工智能技術(shù)的農(nóng)田雜草管理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是人工智能技術(shù)中的典型算法，也是未來農(nóng)業(yè)中具有較大潛力的自動化技術(shù)之一。ANN技術(shù)與計算機視覺使用的頻率較高，可用于選擇性對農(nóng)作物使用除草劑，當(dāng)ANN技術(shù)識別出作物葉片存在病斑時[3]，并對其施加藥劑，對于健康的葉片則不施加藥劑，從而實現(xiàn)農(nóng)田雜草管理?？偨Y(jié)ANN技術(shù)對農(nóng)作物噴施藥劑的過程為：(1)將計算機視覺技術(shù)采集的農(nóng)作物圖片以RGB顏色空間為依據(jù)進行分割；(2)檢測圖像中的差異性特征并提取有效特征；(3)提取葉片病斑中具有代表性的特征；(4)區(qū)分選中的葉片是否為農(nóng)作物的葉片，根據(jù)結(jié)果選擇是否噴施藥劑。經(jīng)過大量的實踐驗證，基于ANN技術(shù)進行的農(nóng)作物選擇性除草方法誤差較小，精準度較高，可作為有效的自動噴藥技術(shù)使用。該方法與傳統(tǒng)大面積無差別噴施藥劑的方法相比，減少了農(nóng)藥使用量，減少了健康農(nóng)作物噴灑藥劑的幾率，有效保障了農(nóng)產(chǎn)品的食品安全性。國外的農(nóng)業(yè)自動化研究專家已經(jīng)基于ANN技術(shù)實現(xiàn)了雜草噴灑，并設(shè)計了微型噴霧控制系統(tǒng)，其中計算機視覺系統(tǒng)采集農(nóng)作物圖像的速度在40RGB圖像/秒上下。在未來的農(nóng)業(yè)自動化研究中，以ANN技術(shù)為代表的人工智能技術(shù)是重點研究方向，將與計算機視覺技術(shù)聯(lián)合發(fā)揮自動化功能。

3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)自動化

現(xiàn)代社會發(fā)展中各領(lǐng)域每時每刻產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，隨著農(nóng)業(yè)自動化與智能化水平的不斷提升，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與科研數(shù)據(jù)規(guī)模將快速擴大，這些數(shù)據(jù)具有待挖掘與集成的潛力。大數(shù)據(jù)技術(shù)是面對海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用能夠為農(nóng)民準確預(yù)測天氣情況、表征農(nóng)作物生長情況、預(yù)估農(nóng)產(chǎn)品的市場需求等信息。農(nóng)業(yè)專家利用大數(shù)據(jù)技術(shù)無需直接接觸即可準確觀測哪一塊農(nóng)田需要施肥、灌溉，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供可靠的位置信息，以保障農(nóng)作物的產(chǎn)量與銷量。大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)自動化中的應(yīng)用領(lǐng)域較廣，涉及糧食安全、天氣預(yù)測、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)修改、農(nóng)產(chǎn)品銷售等多方面[4]。詳細分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化中的幾種典型應(yīng)用前景：(1)詳細技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的融合形成精準農(nóng)業(yè)類型，精準農(nóng)業(yè)包括全球定位系統(tǒng)、農(nóng)田信息采集系統(tǒng)、農(nóng)田遙感監(jiān)測系統(tǒng)、農(nóng)田地理信息系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、智能化農(nóng)機具系統(tǒng)，在多種智能技術(shù)融合下形成了一個相對健全的農(nóng)田地理信息系統(tǒng)。精準農(nóng)業(yè)在各種子系統(tǒng)的協(xié)作分工下產(chǎn)生海量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)正是以這些數(shù)據(jù)為前提，基于各種數(shù)據(jù)挖掘算法尋找數(shù)據(jù)間的規(guī)律與關(guān)聯(lián)，預(yù)測事物的發(fā)展趨勢，從而規(guī)劃出合理的農(nóng)作物病蟲害控制方法、產(chǎn)量管理方法、農(nóng)田施肥方法。(2)農(nóng)作物生長環(huán)境預(yù)測是保障農(nóng)作物健康生長、躲避自然災(zāi)害的有效方式。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過識別海量天氣數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、水環(huán)境數(shù)據(jù)等多種環(huán)境因素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，掌握數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，進而有效整合農(nóng)作物所處環(huán)境的相關(guān)信息，進行生長環(huán)境預(yù)測。(3)氣象預(yù)測是大數(shù)據(jù)技術(shù)的一項典型的農(nóng)業(yè)發(fā)展功能，利用農(nóng)田所處位置的氣象信息構(gòu)建天氣識別模型，對于天氣識別模型與正常天氣模型間的差異，進行相應(yīng)的農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報。在氣象預(yù)測功能支持下，農(nóng)作物可以很好地遵循自然規(guī)律借力生長。

4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)以不同種類的傳感器、射頻技術(shù)、全球定位技術(shù)、激光掃描儀等設(shè)備為基礎(chǔ)，采集物體的各項數(shù)據(jù)信息，以互聯(lián)網(wǎng)為中介構(gòu)成大型的物物連接、物人連接的網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，可及時獲取農(nóng)業(yè)種植、農(nóng)產(chǎn)品加工全過程的信息，發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物播種、種植、收割各環(huán)節(jié)存在的問題，并進行精準定位。物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的核心，由人力核心轉(zhuǎn)移到信息技術(shù)核心上來。物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)打破了機械化孤立操作的局面，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各細節(jié)連接起來，是確保農(nóng)業(yè)健康高速發(fā)展、保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的重要措施。

詳細分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的使用情況：物聯(lián)網(wǎng)往往包括一個傳感器系統(tǒng)，能夠測量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的溫濕度、光照、土壤等信息數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)自動繪制預(yù)設(shè)區(qū)域的環(huán)境因素分布圖，并且具備環(huán)境因素閾值對比功能，若傳感器測得環(huán)境因素超出預(yù)設(shè)閾值，則自動向物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)控端實時發(fā)送警報，通知工作人員進行查看。農(nóng)作物種植的各個區(qū)域均設(shè)有攝像頭、傳感器等數(shù)據(jù)采集設(shè)備，以全方位、自動化監(jiān)測農(nóng)作物生長情況，監(jiān)管人員通過手機中的客戶端可實時查看農(nóng)作物生長信息，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)遠程監(jiān)控管理。

5 結(jié)論

縱觀全文，人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等高水平技術(shù)已經(jīng)蔓延到農(nóng)業(yè)發(fā)展的各個環(huán)節(jié)中，成為未來農(nóng)業(yè)自動化發(fā)展的主要趨勢。但是限于我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的地形、經(jīng)濟等多種因素制約，要想實現(xiàn)大規(guī)模基于信息技術(shù)的農(nóng)業(yè)自動化還需要一定的時間，需要克服現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)發(fā)展的不利因素，根據(jù)我國農(nóng)業(yè)實際情況研發(fā)適合國情發(fā)展的農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)，不斷提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。