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计算机技术在智慧农业中的应用初探

2019-01-06周颖琦

现代农业研究 2019年12期
关键词:智慧农业大数据计算机

周颖琦

【摘   要】 互联网和人工智能技术的发展,加快农业这一人类历史上最古老职业的信息化发展。智慧农业以智能化、数据化、精准化、集约化为发展目标,依托于传感器、物联网、云计算和大数据,提高农作物的生产效率,提高我国农民的收入,推动我国智慧农业发展的进程,为我国的智慧农业发展提供良好的、适宜生长的环境。

【关键词】 计算机;智慧农业;人工智能;大数据

Application of computer technology in Intelligent Agriculture

Zhou Yingqi

(Henan Institute of water resources and environment   450000)

[Abstract] With the development of Internet and artificial intelligence technology, the informatization development of agriculture, the oldest profession in human history, will be accelerated. With the development goal of intelligence, data, precision and intensification, smart agriculture relies on sensors, Internet of things, cloud computing and big data to improve the production efficiency of crops, increase the income of farmers in China, promote the development process of smart agriculture in China, and provide a good and suitable environment for the development of smart agriculture in China.

[Keywords] computer; intelligent agriculture; artificial intelligence; big data

農业农村农民问题是关系到国计民生的根本性问题,乡村振兴要把握时代发展机遇,做好智慧农业的开发与应用。美国近百年来农民数量大幅减少,但是农产品的产量和出口量却不断提高,根源就在于他们能够紧跟每一次技术变革并应用到农业生产中。当前智能农业的工作要点就在于数据的采集和生产、管理、使用及流通环节,是实现我国农业发展弯道超车的最佳时机。

1  计算机技术在现代农业中应用现状

我国作为传统农业大国,两千年来一直是以垄耕种植为主,这种运作模式不耗费人力且占据了农民几乎全部的时间,不利于农业的长久发展。而智慧农业作为一种新兴的农业运作模式,它是以计算机技术为依托,将最新的计算机技术和网络、数据信息处理用于农业的生产中,实现农产品的选种、育苗、生产管理 、订购销售及物流配送产、供、销全过程的精细化控制,与现代生物技术、种植养殖技术融合为一体,把云计算、传感网、5G技等多种信息技术互通互联,提升农业产品的反过来和安全标准。当前我国的新兴农业仍然自在奋起直追阶段。2017年我国农业机械数量只有美国的1/5,农业人口却是美国的100倍。因此打造不依赖人的高度自动化智能化的智慧农业势在必行,并且已经取得了初步成效。以河南省为例,在部分地区和农业领域打造智慧农业已经初见成效,在9个市建成20个类似站点的“作物生长远程感知系统”,科研人员在郑州的监控室就可以随时监测掌握小麦的生长状态进行诊断分析,实验区每亩增产26公斤并节约化肥成本30元。此外鹤壁市创建了全国首批、全省上唯一的农业农村信息化示范基地,在农业和农畜产品均获得初步成功,提升了科技进步对农业经济的贡献率。

2  计算机技术在智慧农业中的应用

智慧农业的本质就是用高新技术和科学管理,依托于计算机信息技术强调时间和空间中进行现代化农业的操作与管理。整个智慧农业系统主要由三个部分组成,分别是智能感知和监测、智能分析规划和决策及智能执行。

2.1  智能感知和监测的应用

传统农业效率较低,生产管理的过程中90%都靠人进行经营。而计算机科学中的智能感知和监测可以有效解决人的重复劳作及效率问题,主要是体现在图像识别技术。在农作物的播种到成熟、收割的过程中,计算机视觉技术利用集合信号处理技术和统计学知识、数学知识,进行农作物在生长过程中图像的采集,主要是对农业四情的分析与处理——墒情、苗情、病虫情和灾情。智能化应用场景无处不在,捕捉的数据图可以转换为可操作的处方图。对采集的图像信息进行识别和分析,有效地监控农作物的生长过程 ,及时解决农作物在生长过程中出现的问题保证粮食的丰收。农作物出现生长杂草或者感染上害虫时,智能感知和监测可以及时发现问题,利用光谱分析法分析出不该生长的植物,植保无人机及时进行农药喷洒,或者除草机器人用机械手臂进行除草剂喷酒。害虫的识别模式可以采用灯光诱导法进行处理,利用黑光灯的光亮吸引害虫,再利用计算机视觉技术对害虫进行摄像和识别,最后通过计算机技筛选出害虫的种类,从而实现害虫的种类的识别。

2.2  智能分析规划与决策

计算机网格技术是一种对区域性农业的进行精确和细致化设计的过程,运用于智慧农业的检查和测定。将一个区域的农业生产分成几个相同的网记录农作物的生长环境的变化,记录和提取的数据,将所得到的农业信息传入到电脑中,根据不同区域农作物的生长状况进行不同的策略,从而实现农业发展的精准化。将农业信息建立数据库需要这几个方面:地理基础 网格数据库、GPS点数据库、土壤网格数据库、环境网格数据库、气象网格数据库、作物网格数据库等等。这种计算机网格技术的使用时的能够对农作物生长过程中微观、中观以及宏观各个纬度进行把控。计算机网络技术可以将农作物在生长过程中的各个因素(土壤、 环境、水分、湿度、光照、以及微量元素、平均温度、农作物品种等等)进行精准化的管理,帮助制定快速、精准、智能的决策。同时,智慧农业在改善农业生态环境中发挥着重要作用。把农田、畜牧养殖场、水产养殖基地等生产和周边生态环境视为一个整体 ,以精密运算确定施肥不会造成土壤板结,畜禽粪便处理后避免造成水和大气污染。智能机械取代了人的农业劳作,解决当前农业劳动力日益紧张的问题,同时实现农业生产高度规模倾向集约化。

2.3   智能执行

智慧农业中计算机技术的执行分为三个方面:第一,在机械设备中的应用。自动化装备的发展机器的存储容量、运算速度都远超人类,可以极大程度地解放人类的双手,实现提质和增效的效果。农作物成熟时计算机自动控制系统对农作物的成长状态和存储的信息进行对比,判断农作物是否成熟。如果农作物成熟,可以利用自动收割系统实行自动化的收割,并进行脱皮、脱水、入库等一体化动作。第二,农作物健康的生长和成熟,需要适宜的温度、湿度、氧气浓度等条件。通过对农作物生长环境进行数据采集,将其输入计算机中,和计算机中存储的数据进行对比,如果没有达到农作物所需要的适宜条件,计算机可以发出指令,进行智能化调节,将度调控、湿度调控以及氧气调控设置到合适的条件,这样可以降低人力的投入,从而实现生态环境调控数据化管理的提升。杭州的一项移动信息技术是,当从事对虾养殖的虾塘水温发生变化时,技术人员的手机会收到信息要及时处理。另外包装上的二维码可以溯源查到虾是哪个塘生产的、养殖过程中的用药问题、加工工艺等相关信息。

3  计算机技术在智慧农业中应用推广

3.1  加强计算机技术的推广

农业是我国的基础产业,在我国的經济发展中占据着非常重要的地位。5G时代的智慧农业应用将最新的信息技术系统用于农业生产的全过程,是我国农业产业化形成的重要依据。整个农业生产作业循环,将互联网、物联网、大数据、云计算等信息技术与农业生产技术结合,整体数据分析、在线服务、生产检测等 新型商业模式,掌握农业装备的运行情况,引领农业生产全程机械化、规模养殖、农产品精细化加工、物资综合利用的系统技术体系。

3.2  深化计算机技术的应用

在智慧农业生产建设方面,我国的计算技术还处于初级阶段。国家的“中国制造2025”产业升级浪潮中,智慧农业建设的科技水平在不断提高,在朝着更加科学化水平发展,同时积极借鉴国际上在农业领域的信息化技术创新和发展,把成功经验向全国推广。

3.3  加强在计算机技术的人才培养

智慧农业的发展需要各方面人才的共同努力,农业发展中的精细化及整合农业经济发展的各种信息,根据需求建立起特色的农业电商平台,为智慧农业发展带来更多经济效益。加强企业、院校以及农民的联系,通过利用一些高等院校的专业知识和科研能力获得最新的技术,通过企业获知最新的技术农业设备,进行专业型人才的培养,共同培养人才实现三方共赢。

4  结语

通过对计算机视觉技术和计算机网格技术在现在农业的应用,可以有效地促进我国农业的发展。有利于农作物更好的生长,对现代农业生产和管理水平的提高提供了很大的好处。计算机技术在农业中不断地进行创新和发展,可以减轻农民们的劳动强度,提高农作物的生产效率。未来智慧农业的发展趋势聚焦于人工智能、5G技术以及合成生物技术,可以促进我国农业产业的整体发展,有效解决未来人类面对的粮食危机。

参考文献:

[1] 魏后凯.深化农业供给侧结构性改革研究[J].北京:社会科       学文化出版社,2018,(08).

[2] 邓昌鹏.计算机技术在农业机械实施精准农业中的运用           [J]. 南方农机,2018,49(3):51-55.

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