现代农业机械中智能化技术的运用与发展分析

吴正国

近年来，国家出台多项政策和措施，加大对农业的扶持力度，农业机械普及率大幅提升，更为可喜的是，随着农业机械制造技术的提高，智能农机走进了田间地头，极大提升了农业种植效益。

一、农业机械智能化技术概述

1、农业机械智能化发展的意义

首先，随着科技的进步和农业生产方式的转变，传统的人工农耕已经无法满足日益增长的农业生产需求。而智能化技术的应用，可以提高农业机械的效率和稳定性，实现农业生产的机械化和智能化。

其次，农业机械智能化技术的应用可以有效解决劳动力不足的问题。随着人口城镇化的加速和农民从事非农业工作的增多，農田劳动力的减少已经成为制约农业发展的重要问题。通过智能化技术的运用，农业机械可以自动完成播种、施肥、除草、收获等一系列农业生产工作，大大减轻了农民的劳动强度。

最后，农业机械智能化的发展可以推动农业的可持续发展。通过智能化技术的应用，可以实现农业资源的高效利用，减少了种植和养殖过程中的浪费。同时，智能化技术还可以提高农业的生态效益，比如通过精确施肥可以减少土壤和水体的污染，通过精确喷洒农药可以减少对生态环境的影响。

2、农业机械智能化技术的分类与特点

农业机械智能化技术的发展旨在提高农业生产效率、降低劳动力成本，并解决传统农业机械的局限性。根据技术的性质和应用领域，农业机械智能化技术可以分为以下几类，并具有各自的特点：

①传感技术

传感技术是农业机械智能化的基础，可以实时获取农田环境和作物生长状况的数据，包括土壤湿度、气象条件、作物生长状态等。通过传感技术，农业机械可以根据实时数据进行智能决策和优化作业。

②控制技术

控制技术是农业机械实现智能化的关键，包括自动控制、远程控制和人机交互等。通过控制技术，农业机械可以根据传感数据和农民的指令自主完成各种农田作业，如耕作、播种、施肥、除草等。同时，农业机械还可以通过互联技术实现与农民的远程通信和远程控制。

③智能决策与优化算法

智能决策与优化算法是指利用计算机技术，通过分析大量的数据和实时信息，实现智能化的决策和优化。针对不同的农田条件和农作物需求，农业机械可以通过智能决策与优化算法实现精准地作业，从而提高农田的利用率和产量。

④自主导航与定位技术

自主导航与定位技术是农业机械智能化的关键。利用全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS），农业机械可以实现自主导航和定位，从而准确地完成各种作业。此外，地图构建技术可以帮助农业机械建立高精度的农田地图，为农田作业提供依据。

二、智能化农业机械的传感与数据处理技术

1、传感技术在农业机械中的应用

传感技术是智能化农业机械中至关重要的一项技术，它能够实时感知并获取农田环境信息和农作物生长状态等关键参数，为农业机械的智能化决策和控制提供数据支持。传感技术的应用可以大大提高农业生产的效率和质量，降低资源和能源的消耗，实现农业机械的智能化管理。在农业机械中，传感技术可以应用于多个方面。

首先，它可以应用于农田环境监测（图1所示），通过安装各种传感器来监测土壤湿度、温度、光照强度等参数，实时了解农田的湿度、温度和光照条件，为农作物的生长提供科学依据。

其次，传感技术可以应用于农作物生长监测，通过安装多光谱传感器等设备，实时监测农作物的生长情况，包括植被指数、氮素含量等，通过传感器所获得的数据可以帮助农民了解农作物的生长状况，决策如何施肥、灌溉和防治病虫害。

再次，传感技术还可以应用于农机设备状态监测，通过安装加速度传感器、温度传感器等设备，实时监测农机的工作状态，包括振动、温度和压力等，及时发现和预防农机设备故障，提高农机的可靠性和使用寿命。

传感技术在农业机械中的应用还可以通过数据的实时采集和处理来优化农业生产过程。传感器所获得的数据可以通过数据处理和分析技术进行实时分析和挖掘，提取有价值的信息，为农机的智能控制和决策提供支持。例如，通过对土壤湿度和温度等参数的实时监测和分析，可以实现智能灌溉系统，根据实时的土壤水分情况来控制灌溉设备的工作，实现精准灌溉，提高灌溉水利用率。此外，通过对农作物生长情况的实时监测和分析，可以实现智能施肥系统，根据农作物的生长需要来控制施肥设备的工作，实现精准施肥，提高施肥效果。

2、数据处理与分析在智能化农业机械中的作用

随着农业机械智能化技术的快速发展，越来越多的数据被采集和产生，包括土壤数据、气象数据、农作物生长数据等。这些数据的处理和分析可以提供决策支持，帮助农民和农机操作人员更好地管理农田和农作物。

首先，数据处理与分析可以帮助农民了解土壤的养分状况、水分含量和酸碱度等。通过土壤传感器和数据采集系统，农业机械可以实时监测各种土壤指标，并将数据传输给数据处理中心。在这个中心，利用先进的数据处理算法和统计模型，可以对土壤数据进行分析，从而为农民提供科学的施肥建议和农艺管理方案。这样可以最大限度地提高农作物的产量和质量，减少对环境的影响。

其次，数据处理与分析还可以帮助农民预测气象情况和病虫害发生的可能性。通过气象传感器和农田监测设备，农业机械可以实时采集气象数据和农田环境数据。这些数据可以与历史数据进行对比和分析，通过机器学习算法建立预测模型，准确预测未来的气象情况和病虫害发生的概率。农民可以根据这些预测结果制定合理的农业生产计划，提前采取措施防止病虫害的暴发，从而减少农药的使用和减轻经济损失。

此外，数据处理与分析还可以进行农作物生长状态和品质的评估。通过农机设备和传感器，可以收集农作物的生长数据，如叶面积、叶绿素含量和生长速率等。这些数据可以通过数据处理和分析，建立农作物生长模型，并结合其他环境因素，如光照、温度和水分等，对农作物的生长状态进行评估。通过实时监测和评估，农民可以及时调整农业生产措施，以提高农作物品质和产量。

3、数据通信与互联技术在农业机械中的应用

随着信息技术的不断发展，数据通信与互联技术在智能化农业机械中的应用越来越重要。数据通信和互联技术的应用对于农业生产的自动化和智能化具有重要的推动作用。

首先，数据通信技术在农业机械中的应用使得农业机械能够实现实时地数据交换和信息传递。通过数据通信技术，农业机械可以与农户、农业专家、农业企业等进行数据交换和信息分享。农户可以通过互联网平台获取到农业机械的工作状态、作业进度等信息，从而进行合理的决策和安排。同时，农业专家和农业企业也可以根据农业机械的数据信息，提供及时的农业技术指导和农业管理支持，提高农业生产效益。

其次，互联技术的应用使得农业机械能够实现多机协同作业和智能化管理。通过互联技术，不同的农业机械可以实现实时的数据共享和协同作业。例如，在作物收獲时，多台农业机械可以通过互联技术实现作业任务的分配和协同作业，提高作业效率和作业质量。同时，互联技术还可以实现对农业机械的智能化管理，包括远程监控和故障诊断等。农业机械的运行数据可以通过互联技术传输到农业管理中心，进行实时监控和故障诊断，提高农业机械的使用效率和维护效果。

此外，数据通信与互联技术的应用还可以促进农业机械与其他农业信息系统的集成。农业机械可以与农业信息系统实现数据的交互和共享，通过数据通信和互联技术，将农业机械的数据与农作物种植、气象信息、土地资源等相关数据进行整合，从而为农业生产提供更加全面和准确的决策支持。

三、智能化农业机械的智能控制技术

1、智能控制技术在农业机械中的应用

智能控制技术是指通过自动化和智能化手段，对农业机械进行精确的控制和调节，以提高农业生产效益和减少生产成本。智能控制技术在农业机械中的应用主要体现在以下几个方面：

①机器视觉和图像处理技术的应用

通过采集和处理农田中的图像信息，农业机械可以实时感知和识别农作物和杂草的位置和状态，从而实现对农作物的精细管理。例如，利用机器视觉技术，农业机械可以准确识别不同生长阶段的作物，根据作物的需求进行精准施肥和病虫害监测。

②传感器技术的应用

利用传感器技术，可以实时监测和收集农田的环境参数，如土壤湿度、温度、光照等。通过与智能控制系统的连接，农业机械可以根据实时的环境参数进行智能化控制，实现对农作物的精确灌溉和施肥。同时，传感器还可以用于监测农业机械的工作状态和故障诊断，提高设备的可靠性和维修效率。

③自动化控制系统的应用

通过集成各种传感器和执行器，农业机械可以实现自动化运行和控制。例如，利用自动驾驶技术，农业机械可以在农田中自主导航，实现自动化作业。此外，智能控制系统还可以根据农作物的需求，自动调整机械的工作参数和作业方式，提高农作物的产量和质量。

④人工智能和机器学习的应用

利用人工智能和机器学习技术，农业机械可以通过学习和优化算法不断改进自身的控制策略。通过分析大量的农田数据和作业经验，农业机械可以自主学习和调整控制参数，提高农作物的生长效益和节约资源的效果。

2、智能决策与优化算法在农业机械中的应用

智能决策与优化算法是智能化农业机械中的关键技术之一，可以提高农业生产的效率和质量。在农业机械中的应用包括农业生产计划的优化、农田灌溉和施肥的智能化决策、作物病虫害的预测和防控等。

①智能决策与优化算法可以帮助优化农业生产计划

传统的农业生产计划往往基于经验和固定规则，容易受到主观因素和外界环境的影响。而采用智能决策与优化算法可以通过分析大量农业数据，包括土壤、气象和作物生长等信息，建立数学模型，优化农业生产计划。算法可以根据实时数据来调整农业生产计划，使其更加科学和合理，提高农业生产效益。

②智能决策与优化算法在农田灌溉和施肥方面也发挥着重要作用

通过传感技术获取土壤水分含量和作物营养需求等信息，结合优化算法，可以实现农田灌溉和施肥的智能化决策。算法可以根据土壤水分和作物营养需求的变化，自动调整灌溉和施肥的量和时机，使其更加科学、节约资源，并提高作物的生长和产量。

在实际应用中，智能决策与优化算法是通过数据采集、数据处理和机器学习等技术实现的。农业机械可以通过传感技术实时采集农业数据，并通过数据处理和分析技术提取有价值的信息。然后，通过机器学习算法和优化算法对数据进行建模和优化，实现智能决策。最后，通过控制系统将决策结果反馈到农业机械中，实现自动化操作。

四、智能化农业机械的自主导航与定位技术

1、自主导航技术在农业机械中的应用

①自主导航技术可以实现精确作业

通过利用全球卫星导航系统（GNSS）定位技术和惯性导航系统（INS）等传感器，农业机械可以在农田中实现高精度的定位与导航。这使得农业作业可以按照预定的路径进行，避免了重复作业和遗漏区域的问题，提高了农田的利用效率。

②自主导航技术可以提高农业作业的自动化程度

传统的农业作业通常需要农民驾驶农机进行操作，工作强度大且容易出错。而引入自主导航技术后，农业机械可以自动执行农田作业任务，减轻了农民的劳动负担并且提高了农业作业的效率和准确性。

③自主导航技术还可以提供实时的农业数据和决策支持

农业机械通过搭载传感器和数据处理系统，可以实时采集并处理农田的相关数据，如土壤湿度、温度等。这些数据可以用于分析土壤的肥力程度、作物的生长情况等，为农民提供决策支持，使得农业生产更加科学和高效。

在实际应用中，自主导航技术已经成为农业机械的重要组成部分。例如，自主驾驶拖拉机可以根据指定的路径自动行驶，进行实时作业调整和数据记录。自主播种机可以根据预定的种植方案自动完成精准播种，提高播种效率和作物质量。自主喷洒机可以根据作物的需求和病虫害情况，实现精确的农药喷洒，减少农药的使用量，保护环境。

2、定位与地图构建技术在智能化农业机械中的作用

①定位技术为智能农业机械提供了准确的位置信息

通过使用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和其他定位技术，农业机械可以实时获取自身的准确位置，在农田中进行精确的定位和导航。准确的定位信息可以确保农业机械能够按照预设的路径进行运动，提高作业的精度和效率。例如，在播种作业中，农业机械可以根据预先设定的路径，按照精确的间距进行作业，从而提高种植的均匀性和生长的一致性。

②地图构建技术为智能化农业机械提供了基础地图数据

通过利用传感器和数据处理技术，农业机械可以实时扫描和感知周围的环境，并将所获取的数据进行处理和分析，生成地图数据。这些地图数据可以包括农田的地形、土壤质量、植被情况等信息。基于这些地图数据，农业机械可以根据具体的农业需求进行智能化的决策和优化算法，以提高作业的效果和农业生产的产量。例如，在施肥作业中，农业机械可以根据地图数据中土壤的营养状况，智能地进行施肥，提供适宜的养分给作物，从而优化作物的生长和产量。

通过定位与地图构建技术，智能化农业机械能够实现精确的定位和导航，提供基础地图数据，并为其他智能化技术提供支持。这些技术的应用使得农业机械能够更加智能化和自动化，提高作业的效率和质量，减少资源的浪费和环境的污染。未来随着定位和地图构建技术的不断发展，智能化农业机械将能够更加准确地感知和理解农田环境，为农业生产提供更好地支持。

总而言之，现代农业机械中智能化技术的运用对农业生产效率、农业可持续发展和农民收入有着重要的影响。随着智能化技术的不断发展和应用，农业机械将更加智能化、高效化和可持续化，为农业生产带来更大的发展空间。

（作者单位：274000山东省郓城县玉皇庙镇政府）