大數據背景下人工智能在農業領域的應用研究

蔣舒芹 牛慧敏

摘 要：隨著社會經濟的快速發展，個性化、自動化、智能化技術已逐漸深入居民的生活方式和生產中。我國作為農業大國，農業的生產和發展占據我國經濟的主要位置。隨著我國農業經濟的發展，人工智能在農業領域的應用也越來越廣泛。以大數據為背景，研究了農業領域應用人工智能技術的現狀及趨勢，希望能為未來我國農業生產指引方向。

關鍵詞：大數據;人工智能;農業領域

文章編號：1004-7026（2019）19-0077-02? ? ? ? ?中國圖書分類號：TP18? ? ? ? 文獻標志碼：A

隨著互聯網技術的不斷成熟，互聯網承載著的大量數據為每個用戶所服務，然而怎樣應用具有價值的數據信息，成為現階段人們亟待解決的問題。大數據技術的意義不在于數據的信息量，而在于專業處理這些有意義的數據，讓其價值發揮到最大。我國是一個農業大國，農作物的種類繁多，農作物從選種、培育、生長和銷售等過程當中，擁有巨大的信息反饋。應用大數據技術在如此巨大的數據中篩選出有價值的數據，對其進行分析并實現數據實時共享，在我國農業生產中展現出相應的價值。通過精準分析大量數據，智能識別有價值的信息，現已成為我國智能機械的發展難點，同時也是大數據技術在現階段需要解決的首要問題[1-3]。

1? 人工智能在農業領域的應用意義

早在20世紀已有學者提出了農業領域應用智能技術的想法，在社會上引起了轟動，很多研究者認為這是不可實現的想法。人工智能主要是指在計算機技術的基礎上實現智能化操作。隨著智能技術的廣泛應用，該項技術現已逐步走向成熟，讓農業生產變得更加智能化，減少了人力和生產成本。現階段人工智能基本上貫穿整個農業生產過程，幫助農業生產在各環節實現智能化和自動化管理。智能技術打破了傳統農業的生產方式，一定程度上提高了生產效率。農業生產需要投入大量的勞動力，但隨著社會經濟的不斷發展和人民可支配收入的提高，很多農村勞動力轉移到城市。且由于計劃生育的影響導致我國老齡化嚴重。這兩方面原因使我國農業生產勞動力大量減少，對農業生產造成相當大的負面影響。智能技術的逐步成熟，讓農作物的生長和牲畜喂養等生產環節可以依靠各種各樣的智能機械。替代勞動力，降低了農業生產勞動力的作業強度和人力成本，進而提高了農業生產的經濟效益。人工智能技術在產品加工和質量測評等環節中，也能提高效率與質量，為人們提供更為優質的農作物產品[4]。

2? 人工智能在農業領域的應用現狀

2.1? 雜草控制

雜草會和農作物搶土壤營養，因此控制雜草是農田中很重要的事情。現階段有部分企業通過機器人技術協助農民找到有效保護農作物的方式，避免其受到雜草侵害，例如Blue River Technology研發的針對雜草控制的機器人。據相關報道，該機器人主要是通過計算機視覺掃描檢測農作物的植株，進而精準噴灑除草藥劑。據介紹，這款機器人能降低80%的除草劑費用[5]。

2.2? 病蟲害識別

農作物在生長過程中會被病蟲侵入，阻礙農作物的正常生長，情況嚴重時還可能導致農作物產量下降，使農業的經濟效益萎縮，因此應研發智能化病蟲識別技術。具體的操作方式是通過應用機械視覺技術和智能學習方法技術，精準分析農作物的病蟲害狀況，并且制定出科學合理的預防措施。為了能夠精準識別農作物病蟲害，需要擁有專業的病蟲害特點數據庫。要采集常見的病蟲害圖像，由專業工作人員利用技術進行專業化處理，識別出病斑區域，然后根據病蟲害不同的參照數據對其進行系統性分類，創建出更加具體的分類信息數據庫。只有這樣才可以在現實操作中精準識別農作物的病蟲害類別[6-7]。

該技術的識別過程主要是應用計算機視覺圖像識別技術，實現對病蟲害的識別操作，也可以對雜草等進行識別，實現去除雜草的技術。這種技術能縮減農場使用除草劑的次數，提高農作物的質量，減少農藥的使用次數，幫助農民生產出綠色農產品。

2.3? 農作物收割

預計2015—2025年，農業領域的勞動力有所減少，其數量減少5%以上。美國的Harvest CROO Robotics公司研發了一款可以協助農民采摘農作物的機器人。這款機器人可以實現對農作物的智能化采摘，降低了農民的勞動強度，同時也提高了采摘效率和工作質量。在采摘過程中，機器人通過視覺識別技能識別熟透了的農作物，在采摘過程中通過對農作物的成熟狀況進行力度調整。雖然這款機器人的工作速度沒有人工快，但該機器人可以不間斷工作，因此在工作的總體速度上，機器人更勝一籌。采摘機器人比人工采摘的優勢大，部分機器人在采摘農作物的過程中還能逐步增加熟練程度，進而提高整體的采摘速度。

3? 人工智能在農業領域的發展趨勢

農業是我國的基礎產業，是國民經濟的重要支柱。農業的發展狀況會直接影響我國的經濟發展情況，與人們的生活息息相關。在大數據背景下，農業的發展進程離不開應用人工智能技術。智能技術的不斷發展和人工智能在農業領域的廣泛應用，使我國的農業生產水平取得了質的飛躍。同時，隨著互聯網大數據處理技術的逐漸成熟，對遙感圖像信息的處理也逐步成熟，提高了農作物分類以及各種災害測評的準確性，推動了精準農業實施的腳步[8]。

現階段，智能技術在農業領域的發展趨勢可以體現在以下幾個層面。①農業生產集約化程度不斷增強。人工智能技術的應用很大程度上增強了農業生產的效率，傳統的分散型農業生產結構與人工智能技術的應用不匹配。②人工智能技術逐漸地成熟并廣泛應用在農業設施中，提高了農業生產效率和操作簡便程度。設施農業的生產規模隨之擴大，智能化程度更加完善。③人工智能的廣泛應用讓農作物澆灌和施肥等環節都能控制在最為適當的用量，很大程度上節約了水資源和肥料的用量，避免了資源浪費。人工智能化設施的應用，實現了利用最適量的資源成本讓農作物增產、增量和增值的目標，推動了資源節約型農業的快速發展[9]。

4? 結束語

在大數據時代背景下，各個行業都要在大數據開發基礎上，發展人工智能技術。人們需要面對數據更加巨大、技術架構更復雜的問題，并且從中找到最為優化的解決方式。總結了大數據時代背景下農業領域應用的先進智能技術，闡述了智能技術應用在雜草控制、病蟲害識別、農作物收割等方面的現狀。目前，農業領域應用人工智能技術還是起步階段，有很多問題需要研究學者去探索。應用智能技術，從大規模的農業數據中解密和篩選主要信息，找到數據背后的聯系，破解農業生產發展規律，還需要深層次的探索。