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摘要:近年來,人工智能技術的飛速發展,對農業生產造成了較大的影響。本文以人工智能技術在農業生產中的作用為入手點。從農業設備智能化、蔬菜果實生產預測及質量分級鑒定、農業生產全過程優化管理等方面,對智能農業在農業生產中應用前景進行了闡述。
關鍵詞:農業生產;人工智能;作用與前景
在農業機械化程度不斷提升的進程中,農業規模化種植面積不斷擴大。不同類型的計算機智能技術的應用,促使農業生產呈現出了現代化、信息化、科學化特點,在一定程度上降低了農業生產者勞動強度,提升了農業生產經濟效益。因此,為充分發揮農業生產中智能農業的應用優勢,對智能農業在農業生產中的應用進行適當分析就變得非常必要。
1智能農業在農業生產中的作用
一方面,我國地大物博,各地自然條件復雜程度較高。由于多種因素影響,我國有一部分農業生產技術仍然處于人工勞作階段,整體管理模式存在嚴重的低效率、資源浪費嚴重問題。而利用智能化農業技術可以進一步細化灌溉、施肥技術、農藥施用標準,降低生產成本及資源浪費率,為我國農業科技水平及生產效益穩步提升提供依據。另一方面,智能農業是以優質高效為目標的質量效益型農業。其可以在作物田塊內,根據特定區域作業生長潛力,設置不同水平的播種量、噴藥量、施肥量。在降低作物中有毒物質殘留量的同時,也可以有效保護環境,保障農業可持續發展[1]。
2智能農業在農業生產中的應用前景
2.1農業設備智能化
不斷進行的城市化,不僅進一步壓縮了農村勞動力,而且為人工智能農業的應用提供了良好的機遇。在未來農業生產過程中,基于人工智能系統的農業設備將大范圍應用,進一步緩解農業生產者負荷,降低土地對農村勞動力需求量。通過遠程播種、遠程采摘、遠程分揀、遠程田間管理等機器人遠程自動化作業,可以有效提高農業設備生產質量,為農業生產效率穩步提升提供依據。如利用智能播種機器人Prospero,可以通過探測裝置的合理設置,自動獲取土壤信息。隨后經過神經網絡算法,獲得最優化的播種密度指標。以此為依據,開展自動播種作業;而利用See&Spray機器人,可以通過電腦圖像識別,獲取農作物生長狀況。隨后通過機器學習,判定農田中需要清除的雜草范圍及施肥、澆灌、除草劑噴灑等作業范圍。實現精準作業,降低農田中除草劑過度噴灑導致的農田污染情況。
2.2蔬菜果實生產預測及質量分級鑒定
1)在現有農業生產模式中,農業生產決策主要是通過農作物、農產品外觀判定實現的,如農作物病蟲害檢測、雜草辨別、水果品質分級、果實成熟度判斷等。而在深度學習對機器應用發展進程中,可以通過機器智能代替人工感官,實現對不同蔬菜果實生產品質檢測識別。如利用Plantix深度學習應用,可以預測不同溫度、環境濕度下農作物表皮應力。達到控制環境變量、降低農作物表皮造成損失的目的;而VineView云端人工智能算法,可以收集無人機捕獲數據,構建神經網絡模型。利用水果汁或蔬菜汁的近紅譜折射系數,與人們對水果或蔬菜味覺質量的相關系數對比,確定水果或蔬菜味覺質量。隨后利用神經網絡的BP算法,結合經濟學中線性計量經濟學信息,確定水果或蔬菜果實生產參數。2)通過將計算機圖像所采集的果實頂部外形特征輸入神經特征,可以鑒別破損、變形、彎曲或其他發育不良的果實。同時利用果實色彩強度、酸堿度、亮度等輸入參數,可以將果實成熟度劃分為全熟、過熟、未熟、半熟等幾個程度,確定最佳收獲時期。在這個基礎上,通過計算機獲取圖像特征,將果實表面所獲取表面曲率特征及亮度、表面積等外部形態特征,可以區分果實表面傷痕、正常凹凸情況。進而為果實質量鑒定分級提供依據。
2.3農作物種植全過程優化改進
智能農業所具備的大數據集優化功能,可以優化單個或者一系列關鍵目標,解決農業生產過程中出現的疾病預防、成本效益等問題。因此,從農業生產過程各環節(育種、生產、消費、經營)進行分析,可以利用人工智能及機器學習等智能農業,精準生產決策及市場營銷。并挖掘數據之間關聯特征,判定事物發展趨勢,實現農業智慧化生產。如利用世界新型農業操作系統AOS,可以根據市場,確定農產品數量[2]。同時以數據為基礎,引入土質分析、天氣模擬、農作物根部特征等數據,構建農作物自然災害保險應急生產決策模型,降低農業生產風險。同時利用數據挖掘、深度學習等人工智能技術,可以實時獲得應用于農事的不同類型操作過程反饋信息。進而優化農業生產管理流程,為農業生產利益最大化的實現提供依據。此外,利用PepsiCo公司及PrecisionPlanting企業最新研制的農作物管理系統、土壤相關數據分析軟件,可以根據不同區域位置、不同土壤情況變化,調整農業生產模式,實現分區均勻播種及差異化施肥、灌溉,最大程度優化各區域農作物種植參數,達到農作物增收的目的。
3總結
智能農業不僅可以降低農業生產成本及資源浪費率,而且可以降低作物毒害物質殘留量,保障農業可持續發展。因此,農業生產者應主動改變農業生產理念,引進智能農業技術,逐步由常規機械操作過渡至半自動化、自動化作業,從人工采集信息過渡到智能化信息搜集模式,為我國農業發展帶來新的機遇。
參考文獻:
[1]李中科,趙慧娟,蘇曉萍,等.人工智能在農業中的最新應用及挑戰[J].農業技術與裝備,2018(6):90-92.
[2]濮永仙.物聯網智能農業系統在瓜果生產中的應用研究[J].科技廣場,2016(1):92-97.
[3]朱亞雄.物聯網智能農業系統在瓜果生產中的應用研究[J].農家參謀,2017(12):59.
[4]郭慶春.人工智能與農業經濟深度融合研究[J].科技風,2019(23):91.
作者:馬千里 單位:南充市農業機械科學研究所