人工智能技术在现代农业生产中的应用

分类：论文范文 发表时间：2019-11-23 11:09

　　摘 要： 人工智能发展已进入新时代， 正逐渐渗透到现代农业领域中， 为现代农业发展注入新活力和新动力。 文章论述了人工智能技术在现代农业产前、 产中、 产后各阶段的应用， 探讨了在人工智能新时代下现代农业发展将迎来的新机遇， 如何抓住机遇、 充分利用人工智能优势构建现代农业新型发展模式， 提升发展速度和质量， 这对于我国实现农业现代化、 跻身农业强国具有重要启示。

　　关键词： 人工智能; 现代农业; 智能农业时代; 机遇

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　　人工智能(AI, Artificial Intellige nce )是研究解释和模拟人类智能、行为及其规律的一门学科，通过建立智能信息处理理论、研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能[1]。人工智能是计算机科学的一个重要分支，被认为是二十一世纪三大尖端技术之一。人工智能使机器模拟人的思维、智慧，具有与人类一样的智能和行为，以人类智能的方式进行学习、思考、分析、判断、推理、规划，甚至能够超过人类智慧来胜任完成人类的复杂工作。涵盖哲学、数学、心理学、神经生理学、计算机科学、信息论、控制论等多种学科，远远超出了计算机科学的范畴，形成独立的学科体系。人工智能的关键技术包括自然语言理解、知识表示、自动推理和搜索、机器学习和知识获取、知识处理、计算机视觉、智能机器人等方面。

　　一、人工智能技术对现代农业的意义

　　自上世纪人工智能的概念提出以来，人工智能技术经历了跨世纪的发展正逐渐走向成熟，已渗透和应用到各行业之中，尤其是在现代农业生产中的应用，推动现代农业的发展。人工智能技术应用贯穿农业生产全过程，包括产前、产中、产后各个阶段，推进实现农业生产过程的自动化、智能化、动态化管理，显著提高现代农业生产效率、质量和水平。

　　在现代农业流水线生产作业中，人工智能技术的应用颠覆了传统农业生产方式，发挥着显著作用和效果。如在农业田间耕地耕作、大田种植、畜禽养殖喂料、农作物采收采摘等持续高强度劳动上，采用农业机械装置、农业机器人等自动化装置代替手工作业，减轻农民劳动强度、大幅提高生产效率，降低人工成本，提高经济效益。在农产品加工生产线上，智能化生产装备的流水线作业方式取代了传统人工作业。在农产品品质检测中，智能识别技术的出现代替了人工检测检验方法，大大提高检测的效率和准确性，保证了产品的品质、外观，同时保障了农产品的质量安全，满足消费者“放心消费、健康消费”的诉求，维护消费者的利益。这都反映出人工智能技术在现代农业生产应用中具有巨大的潜力。

　　二、人工智能技术在现代农业中的应用

　　(一) 产前阶段

　　1 灌溉用水分析及控制

　　智慧农业的特点是对农业生产环境实时、自动、精准的监测与控制。现代农业生产中，灌溉用水供需分析和控制主要解决的问题是，在确保农作物成长所需用水量条件下，减少因灌溉水量不足或过多所导致农作物旱涝情况的发生，保证农作物高产高收。采用人工智能技术的智能灌溉控制系统可有效解决这个问题，它主要通过具有极强学习能力的人工神经网络 (ANN, Artificial Ne ural Network)等人工智能方法，对农产品用水需求量进行分析，也可以对水文气象指数、气候数据等进行挖掘分析，为智能灌溉控制系统提供最有效的灌溉策略。此外，智能灌溉系统可利用物联网技术在监测控制区域部署无线网络、传感器节点、灌溉设备，感知土壤水分，对土壤质量实时监测，来设置科学合理的灌溉水量，针对不同环境灵活选择自动灌溉、定时灌溉、周期灌溉等多种不同的灌溉模式，在保证农产品生长的同时，也节约了灌溉用水量。

　　2 土壤成分检测与分析

　　土壤成分及肥沃程度分析是现代农业产前工作的重要组成部分，为农作物产量提供了贡献。目前与国外发达农业国家近 80%的贡献率相比，我国土壤肥力对农作物产量的平均贡献率仅有 50%。因此，对土壤成分检测分析，调整农作物生产结构，选择适宜种植的作物品种，进行合理的耕作施肥，是保障农作物高质高产的前提。此时，采用探地雷达成像技术及其非侵入性得到土壤检测图像，转换成数字信号，借助人工神经网络方法 (ANN) 对图像数字信号做进一步处理和分析，获得土壤表层载土的含量。当前，土壤成分检测一般是使用检测设备来进行，土壤成分分析主要是依靠软件来实现，可结合人工抽样分析来验证检测数据的可靠性。通过人工智能方法可帮助种植企业、农户获得准确合理的施肥时间、施肥地点进行科学施肥，达到高产出、低成本的目标。

　　(二) 产中阶段

　　1 农业专家系统

　　农业专家系统是具有人类农业专家的知识和能力的计算机软件系统，能够代替人类中的农业专家解答种植业、养殖业、渔业、设施农业等各农业领域方面的问题。农业专家系统包含丰富的农业知识与经验，通过人工智能技术手段，为农业从业者提供咨询服务，帮助解决农业生产中各种农业技术问题，如作物病虫草害预防、动物疫病诊断等等。农业专家系统的核心是知识库、推理机、大数据处理引擎。农业大数据是现代农业的典型特征，“以数据为中心”发挥信息采集、存储、分析、处理、预测与决策的优势。而农业专家系统通过人工智能方法、大数据处理手段对各种农业大数据进行清洗、筛选、过滤和加工，利用知识推理挖掘出有价值的信息，形成专家知识，为农业提供科学准确的预测和决策。将农作物生长环境数据和生长状况数据，输入农作物智能专家系统进行分析处理，预测农作物成长过程中可能面临的问题，并提供相应的解决对策。

　　2 设施农业生产智能控制

　　20 世纪 70 年代温室产业快速发展，以荷兰、比利时等国外发达农业国家为代表，实现了计算机对温室生产自动化控制和一定程度的智能控制。进入新世纪在智慧农业领域中，设施农业、设施园艺发展规模不断扩大，温室智能控制系统成为设施农业自动化智能化管理系统。温室控制系统采用物联网技术对温度、湿度、光照、CO2 浓度、水分、土壤等生产环境因素自动感知，对采集的环境数据进行预处理，利用人工智能的模糊控制、变结构模糊控制、人工神经网络等算法来设计控制器[3, 4]，结合园艺作物培育生长状况数据的测定分析，对温控、遮阳、灌溉等设备进行自动操控，有效控制作物各生长周期适宜的、最佳的环境状态，大大减轻劳动强度、降低成本，提升智能化管理水平和经济效益。同时，温室控制系统还能与农业专家系统结合，为种植业、养殖业用户提供技术咨询，帮助指导预防和控制作物病虫害、动物疫病的方法。

　　三、人工智能新时代下现代农业发展的新机遇

　　农业是国之根本，农业发展水平是国家综合实力的体现。在新时代下，新一代人工智能发展将深刻改变国民经济与社会各方面，也将为现代农业发展注入新的生机活力。从现今至未来，人工智能发展与现代农业发展将齐头并进，人工智能新技术将快速渗透、融入农业产业，农业现代化将迎来新的爆发机遇。

　　在人工智能新技术、新成果应用和普及下，现代农业发展中充分利用好人工智能优势，促进产业链资源整合，使全产业链不断延伸。具体体现在：

　　(1) 农业生产集约化程度加快。对设施农业，包括设施种植、设施栽培、设施养殖、设施渔业，在具备机械化、自动化、信息化管理条件下，通过共享人工智能新技术、新成果，优化生产环境，提升智能化水平，设施农业规模化加速提升，向智慧农业迈进。(2) 资源节约型农业发展步伐加快。在大田种植、河塘养殖等自然环境农业生产中，摆脱长期依靠资源开发利用以实现农业增长的局面，运用智能农机装备取代老旧农用机械，发挥智能科技在集约降本、增产提质、增值拓展的推动力作用。

　　参考文献[1] 史忠植.高级人工智能(第三版)[M].北京：科学出版社,2011.

　　[2] 国务院.新一代人工智能发展规划[EB/OL].2017- 07- 20.

　　[3] 韩毅.基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统研究 [D].太原：太原理工大学,2016.

　　[4] 邢希君,宋建成,吝伶艳,等.设施农业温室大棚智能控制技术的现状与展望[J ].江苏农业科学,2017,45(21):10- 15.

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