农业生产智能对农业的作用与前景研究

刘训谦

【摘 要】近年来，人工智能技术的飞速发展，对农业生产造成了较大的影响。本文以人工智能技术在农业生产中的作用为入手点。从农业设备智能化、蔬菜果实生产预测及质量分级鉴定、农业生产全过程优化管理等方面，对智能农业在农业生产中应用前景进行了阐述。

【关键词】农业生产;人工智能;作用与前景

在农业机械化程度不断提升的进程中，农业规模化种植面积不断扩大。不同类型的计算机智能技术的应用，促使农业生产呈现出了现代化、信息化、科学化特点，在一定程度上降低了农业生产者劳动强度，提升了农业生产经济效益。因此，为充分发挥农业生产中智能农业的应用优势，对智能农业在农业生产中的应用进行适当分析就变得非常必要。

一、智能农业在农业生产中的作用

一方面，我国地大物博，各地自然条件复杂程度较高。由于多种因素影响，我国有一部分农业生产技术仍然处于人工劳作阶段，整体管理模式存在严重的低效率、资源浪费严重问题。而利用智能化农业技术可以进一步细化灌溉、施肥技术、农药施用标准，降低生产成本及资源浪费率，为我国农业科技水平及生产效益稳步提升提供依据。另一方面，智能农业是以优质高效为目标的质量效益型农业。其可以在作物田块内，根据特定区域作业生长潜力，设置不同水平的播种量、喷药量、施肥量。在降低作物中有毒物质残留量的同时，也可以有效保护环境，保障农业可持续发展[1]。

二、智能农业在农业生产中的应用前景

（一）农业设备智能化

不断进行的城市化，不仅进一步压缩了农村劳动力，而且为人工智能农业的应用提供了良好的机遇。在未来农业生产过程中，基于人工智能系统的农业设备将大范围应用，进一步缓解农业生产者负荷，降低土地对农村劳动力需求量。通过远程播种、远程采摘、远程分拣、远程田间管理等机器人远程自动化作业，可以有效提高农业设备生产质量，为农业生产效率稳步提升提供依据。如利用智能播种机器人Prospero，可以通过探测装置的合理设置，自动获取土壤信息。随后经过神经网络算法，获得最优化的播种密度指标。以此为依据，开展自动播种作业;而利用See&Spray机器人，可以通过电脑图像识别，获取农作物生长状况。随后通过机器学习，判定农田中需要清除的杂草范围及施肥、浇灌、除草剂喷洒等作业范围。实现精准作业，降低农田中除草剂过度喷洒导致的农田污染情况。

（二）蔬菜果实生产预测及质量分级鉴定

（1）在现有农业生产模式中，农业生产决策主要是通过农作物、农产品外观判定实现的，如农作物病虫害检测、杂草辨别、水果品质分级、果实成熟度判断等。而在深度学习对机器应用发展进程中，可以通过机器智能代替人工感官，实现对不同蔬菜果实生产品质检测识别。如利用Plantix深度学习应用，可以预测不同温度、环境湿度下农作物表皮应力。达到控制环境变量、降低农作物表皮造成损失的目的;而VineView云端人工智能算法，可以收集无人机捕获数据，构建神经网络模型。利用水果汁或蔬菜汁的近红谱折射系数，与人们对水果或蔬菜味觉质量的相关系数对比，确定水果或蔬菜味觉质量。随后利用神经网络的BP算法，结合经济学中线性计量经济学信息，确定水果或蔬菜果实生产参数。（2）通过将计算机图像所采集的果实顶部外形特征输入神经特征，可以鉴别破损、变形、弯曲或其他发育不良的果实。同时利用果实色彩强度、酸碱度、亮度等输入参数，可以将果实成熟度划分为全熟、过熟、未熟、半熟等几个程度，确定最佳收获时期。在这个基础上，通过计算机获取图像特征，将果实表面所获取表面曲率特征及亮度、表面积等外部形态特征，可以区分果实表面伤痕、正常凹凸情况。进而为果实质量鉴定分级提供依据。

（三）农作物种植全过程优化改进

智能农业所具备的大数据集优化功能，可以优化单个或者一系列关键目标，解决农业生产过程中出现的疾病预防、成本效益等问题。因此，从农业生产过程各环节（育种、生产、消费、经营）进行分析，可以利用人工智能及机器学习等智能农业，精准生产决策及市场营销。并挖掘数据之间关联特征，判定事物发展趋势，实现农业智慧化生产。如利用世界新型农业操作系统AOS，可以根据市场，确定农产品数量[2]。同时以数据为基础，引入土质分析、天气模拟、农作物根部特征等数据，构建农作物自然灾害保险应急生产决策模型，降低农业生产风险。同时利用数据挖掘、深度学习等人工智能技术，可以实时获得应用于农事的不同类型操作过程反馈信息。进而优化农业生产管理流程，为农业生产利益最大化的实现提供依据。此外，利用PepsiCo公司及PrecisionPlanting企业最新研制的农作物管理系统、土壤相关数据分析软件，可以根据不同区域位置、不同土壤情况变化，调整农业生产模式，实现分区均匀播种及差异化施肥、灌溉，最大程度优化各区域农作物种植参数，达到农作物增收的目的。

三、总结

智能农业不仅可以降低农业生产成本及资源浪费率，而且可以降低作物毒害物质残留量，保障农业可持续发展。因此，农业生产者应主动改变农业生产理念，引进智能农业技术，逐步由常规机械操作过渡至半自动化、自动化作业，从人工采集信息过渡到智能化信息搜集模式，为我国农业發展带来新的机遇。

参考文献：

[1]李中科，赵慧娟，苏晓萍，等.人工智能在农业中的最新应用及挑战[J].农业技术与装备，2018（6）：90-92.

[2]濮永仙.物联网智能农业系统在瓜果生产中的应用研究[J].科技广场，2016（1）：92-97.

[3]朱亚雄.物联网智能农业系统在瓜果生产中的应用研究[J].农家参谋，2017（12）：59.