吳金鳳，王 楠

（信陽農(nóng)林學(xué)院，河南 信陽市 464000）

0 引言

農(nóng)業(yè)是人類生存與發(fā)展的重要基礎(chǔ)，隨著全球人口的持續(xù)增長，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)動力。本文將從智能種植、智能養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)四個方面對人工智能在農(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。通過大量數(shù)據(jù)的收集、分析和預(yù)測，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，將植物生長情況在線轉(zhuǎn)化為參數(shù)上傳到計(jì)算機(jī)，農(nóng)戶可以實(shí)時觀察西紅柿生長情況并實(shí)現(xiàn)在線控制。日光溫室種植通過傳感器進(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)并反饋西紅柿生長過程中的問題[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)地對草莓進(jìn)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(jī)器人對作物進(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)對玉米的生長數(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)。通過對作物生長數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，可以實(shí)現(xiàn)對作物生長的預(yù)測，為作物的智能化管理提供更加精準(zhǔn)的決策依據(jù)。作物生長預(yù)測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(chǎn)量，達(dá)到對小麥總產(chǎn)量的預(yù)測[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)用于動物健康狀況監(jiān)測、飼養(yǎng)管理和繁殖等方面。通過對動物行為及生長數(shù)據(jù)等信息的實(shí)時監(jiān)測和分析，智能養(yǎng)殖系統(tǒng)可以為動物提供個性化的飼養(yǎng)方案，提高動物福利和生產(chǎn)效率[7]。牧原企業(yè)使用了多種傳感器對豬舍的環(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)，并通過對數(shù)據(jù)的分析實(shí)現(xiàn)了對豬舍環(huán)境的自動化控制[8]。智能機(jī)器人對雞舍進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，并通過對數(shù)據(jù)的分析實(shí)現(xiàn)了對雞舍溫度、濕度等參數(shù)的自動化控制[9]。梅威達(dá)使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對肉雞的生長情況進(jìn)行了分析，包括生長速度、飼料攝入量等指標(biāo)，并通過對數(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階段的生長規(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)測方法。此預(yù)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(shù)作為隸屬度函數(shù)。通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了投喂量與這兩個因素之間的關(guān)聯(lián)。同時采用組合算法對模糊規(guī)則參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)了對投喂量的預(yù)測。這種方法在無需監(jiān)控的情況下為魚類提供科學(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

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測是指對農(nóng)產(chǎn)品的物理、化學(xué)、生物等方面的質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行檢測和評價，保障農(nóng)產(chǎn)品的安全和質(zhì)量，在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要涉及視覺識別和光譜分析等方面。通過這些技術(shù)，可以快速、準(zhǔn)確地對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全狀況等進(jìn)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(zhǔn)確識別蘋果的尺寸和缺陷，同時確保檢測系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。為了使采集到的蘋果果?；蚬鸨３执怪睜顟B(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)算蘋果缺陷的面積。此外，建議開發(fā)一種新型輸送裝置以提高蘋果分級的準(zhǔn)確性[12]。紀(jì)瑩瑩成功地實(shí)現(xiàn)了對西紅柿表面缺陷的自動檢測。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行西紅柿分級時能夠準(zhǔn)確提取果皮顏色、尺寸、形狀以及瑕疵等特征信息。然后通過對西紅柿表面圖像特征進(jìn)行分析，運(yùn)用模糊理論完成對西紅柿的綜合分級任務(wù)[13]。池生寶使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)對水稻的病害進(jìn)行了識別和分類，通過對水稻病害的圖像進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)了對水稻病害的自動化檢測[14]。肖焱堃利用電化學(xué)傳感器對葡萄酒中的酒精含量進(jìn)行檢測，通過對其化學(xué)成分的分析實(shí)現(xiàn)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(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，針對紅提串分別建立了緊實(shí)度、成熟度及破損檢測分級模型，并根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行綜合分級，然后將分級模型導(dǎo)入安卓手機(jī)，便于果農(nóng)和消費(fèi)者對紅提進(jìn)行準(zhǔn)確、客觀的分級識別[17]。因此目前智能檢測技術(shù)利用計(jì)算機(jī)視覺、光譜分析、電化學(xué)傳感器等技術(shù)可以對蘋果、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。

4 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)[18]旨在通過人工智能技術(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、氣象預(yù)測和灌溉管理等。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、作物生長等信息為數(shù)據(jù)分析和決策提供基礎(chǔ)，同時傳感器數(shù)據(jù)的精確性和可靠性對數(shù)據(jù)分析和決策具有重要影響。李凡對激光雷達(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、多目標(biāo)跟蹤等操作，檢測農(nóng)田中所有障礙物的空間和運(yùn)動狀態(tài)信息，為農(nóng)業(yè)機(jī)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(xué)習(xí)方法提取農(nóng)田場景下障礙物類別，最終通過特征融合獲取農(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)對該區(qū)域內(nèi)土壤四層水分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行線性分析，隨后應(yīng)用ARCGIS 軟件對試驗(yàn)田地塊的土壤水分含量數(shù)據(jù)展開三維可視化研究，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，劉興波等對土地進(jìn)行定級區(qū)分，對區(qū)域內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、計(jì)算、驗(yàn)證和除錯等操作，計(jì)算出該區(qū)域板塊土地價格，實(shí)施空間聚類，最終確定土地級別[21]。王望來等運(yùn)用智能灌溉技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的自動化管理，通過分析農(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)測農(nóng)田作物生長狀況，通過數(shù)據(jù)分析和決策樹構(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，推動了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。未來，智能種植、智能產(chǎn)品檢測及智能養(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)用還存在一些問題，需要通過技術(shù)創(chuàng)新和政策支持等手段加以解決。