自动化信息技术在农业生产领域中的应用

2022-11-17乌晨虎郭佳妍牛芗洁

现代农业科技 2022年21期

乌晨虎郭佳妍牛芗洁

（北京农学院，北京 100096）

自动化信息技术在我国经济与社会发展中得到了广泛应用，信息水平已成为衡量一个区域现代化水平的重要指标。推动自动化信息技术在现代农业生产领域中的运用，促使农业走向精细化管理，有助于农业实现更高的经济效益。传统的农业生产模式以农民为主体，农民进行手工劳动以及利用牲畜耕作进行农产品产出。然而，随着我国人口的大量增加，人们对粮食的需求量日益增加。传统的农业生产模式不能满足人们对粮食产量的需求。自动化信息技术的出现与发展，为农业生产模式创新提供了关键思路。农业工程与自动化信息技术的结合，可使设备通过自动控制技术、运用大量算法，帮助农民进行农业生产活动。自动控制设备有着人类所没有的优点[1]，运用自动控制设备可以使生产效率始终保持在同一水准。应用自动控制设备，可以减少人力劳动成本，提高生产效率，促进农业经济高质量发展。现总结一些农业生产领域应用的自动化信息技术，以期为自动化信息技术的发展提供参考。

1 地理信息系统

任何农业工程的实施都与地区地质环境存在密切的关系。地理信息系统结合地域信息将空间范围内的情况进行前期收集再集中到计算机中进行存储，依托大数据分析系统对收集信息进行分析和管理，并实现分类，形成数字化的地理信息。这项技术需将计算机、地理、信息数据、管理学、测绘学等学科进行融合，从而真实地反映一个地区的地理信息。依托地理信息系统，可以对土地进行分析，实现精细化作业，也可以收集土地种植管理、土壤情况、自然环境因素、病虫害等信息并汇总到计算机中，实现动态化管理[2]。通过地理信息系统，还可以收集各类农业资源信息，通过其实时定位来收集影像资料，结合气候图和各类环境数据构建完善的数据库，将地图和资源情况进行详细的匹配，为后续农业自动化进行服务。通过地理信息系统，收集土地资源使用情况，便于正确掌握土地形态和所属种类，便于国土部门开展土地规划利用。

2 卫星遥感系统

卫星遥感系统通过电磁波进行物体的准确识别，也可以通过电磁波反映环境情况。其通过遥感设备发射和接收信号，用于现实物体的识别过程，可以进行远距离精细化作业。遥感技术目前大多用于农作物种植过程的监督，人们借助遥感技术可以清晰地识别农作物生长情况，并预测当年或季度产量。通过遥感技术，人们可以对土壤情况进行动态化分析，这对自然灾害的预防有重大作用。针对不利于人工管理的种植区域，遥感技术可以实现大面积管理，也可以在短期过程中实现全天候观察，精准度也较高，能够动态反映作物生长情况以及土壤成分变化情况等，并通过计算机实现数据传输，便于种植户及时预知风险[3]，及早采取预防措施，避免较大损失。工作流程如图1所示。

在我国农业发展中运用时间较长的是GPS，其主要由卫星和地面信号接收系统等多个部分组成。在精细农业管理中，通过GPS可以有效监控农业作业者的区域位置。在农业生产上应用GPS，可以辅助其信息化系统进行工作，从而使作业过程更准确，实现现代精细化农业管理要求。

3 虚拟仪器技术

在科学和技术领域开发的新仪器和设备被称为虚拟仪器。虚拟仪器技术产生于20世纪90年代，其将多个技术进行综合运用，通过计算机系统将仪器仪表技术和传感器技术等融为一体，依托计算机系统提供的软件来实现现实生产过程的模拟。通过虚拟仪器技术，可以实现动态化跟踪，将收集的信息最终汇总到计算机进行存储，便于随时使用。虚拟仪器技术将虚拟技术与智能化管理充分结合，产生新的资源应用效应。在播种过程中运用虚拟仪器技术，可以自动监测试验过程，获取各项生产数据，如种植间距、颗粒数量、播种精度等，并可使生产画面可视。针对种子成长的虚拟系统可以更加直观反映种子生长需要的条件，模拟种植生长过程。种子成长虚拟系统的出现突破了环境对农作物的制约，农户可以根据不同区域的环境来设置参数，进行反复验证，从而辅助农业生产过程。其工作过程如图2所示。

从技术构成来看，虚拟仪器技术是在计算机技术和仪器技术的基础上，融合传感器技术而产生的一种新技术。虚拟仪器技术也可以说是新时代背景下计算机技术和仪器技术的一次创新。从实际应用角度来看，这类技术的硬件平台主要由计算机组成，充分发挥了计算机的特定智能功能，如操作、存储和回放。为了保证传统仪器的正常使用，软件发挥控制作用，使传统仪器与计算机紧密结合，形成一个外部条件与传统机器相同而内部功能独特的仪器设备系统。

4 机器视觉技术及图像处理技术

所谓图像处理技术就是赋予计算机人类视觉功能，即让计算机理解和感知客观事物所处的三维环境。图像处理技术的发展时间并不短，它可以追溯到20世纪50年代。通过不断创新和应用，这类技术已在现阶段应用于不同行业，常见的有工业机器人内部视觉系统、智能交通系统的电子眼和CT技术。

从农业发展角度来看，成像技术最早应用于农业是在20世纪70年代。当时，这项技术主要用于水果和蔬菜行业。进入新时代后，在计算机技术、电子技术和人工智能技术的共同作用下，成像技术进入了快速发展阶段，在技术实践和理论上都取得了新的突破。关于成像技术在农业生产中的应用，现阶段可大致概括如下。一是农业机器人。农业机器人是信息技术的自动化产品，现阶段广泛应用于我国农业生产中。机器视觉技术的作用是收获具有正常视觉功能的机器人[4]。例如，日本北海道大学的农业机械利用地磁定向传感器和图像传感器，可以实现田间自动收获和运输。二是农产品收割与分拣包装。图像处理技术的出现为自动化机器提供了光学和定位基础。整合迁移组织后，自动收割机可自行执行大规模收割作业。随着数字技术和信息技术的发展，现阶段图像处理技术已应用于农产品的收获、加工、智能识别、分类等环节。三是农作物生长状态监控。机器视觉技术可以应用于作物管理。人们借助机器视觉技术，可以收集和分析温室或温室中的植物图像，结合不同时期的植物图像识别封闭系统的内部环境，并提出环境温度控制策略。与以往仅控制温度变化相比，这种基于工厂控制的温度控制更加合理。

5 专家系统

专家系统主要是通过获取农业工程师的知识，以一定的知识表达形式进行处理，然后转移到知识库中备用。在实际生产过程中，可以在知识库中调动知识，并通过人机交互解决问题。专家系统中的知识库是领域知识的存储介质。与其他组件相比，它具有一定的独立性，也是整个系统解决问题的核心。论证机制的重要性在于控制整个专家系统，实现问题解决控制。在实际应用过程中，主要是解决用户“为什么”等问题。人机界面实际上是一个用户界面，主要用于输出检测结果等信息内容。在国内外农业生产中，专家系统越来越受到重视，是农业自动化信息技术应用热点之一。

农业专家系统是将农业生产中常见的理论和实践知识在计算机中进行存储，使用者只需要借助数据进行查阅。一般通过搜索关键词来进行查找，可以找到很多关于类似问题的互动信息。但是，这个系统的形成需要大量数据参与，前期基本会出现很多的重复性工作，而中期阶段需要农业专家收集信息并进行梳理和问题解答，从而构建农业专家系统。不同的种植者都可以通过计算机进行访问，并了解到相应的知识，从而实现农业生产科学化。

6 数据挖掘技术

农业不仅包括生产，还包括其他方面，过程比较复杂。在现代化农业中，人们可以借助信息化系统、智能化系统来获得生产数据。在这些信息收集之后，对各类信息进行分析和整合，并将其划分到不同类别中，实现数据整合和智能化入库，并构建深挖途径，是当前数据分析领域中的研究重点。这项技术涉及诸多学科，其中，计算机学科是基础，同时结合统计学、数据学以及人工智能。在获取数据的阶段，可以采用收集模式，对数据实现存储和加工，但是这样获取的数据仅仅是一部分，无法找出数据中的深层联系。深层次的信息对现实决策有重大意义。农业信息系统的构建，各地区农业数据的迅速增长，促使人工获取信息的难度增加，对其分析也变得更加困难。因此，需要对数据进行整合和分析，并发现内在联系。在日常生产数据监控中，人们需要对各类数据进行维护，并实现动态化分析，结合其中特征进行系统整合，最终发现深层次的农业生产影响因素，从而对各项因素实现有效管理。因此，建立更加适合农业数据收集和查询的渠道，对当前农业资源整合具有重要意义。