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AI與農業:AI變身農業“醫生”問診作物病蟲害

2018-11-30  來自: 成都鑫芯電子科技有限公司 瀏覽次數:1287

AI與農業:AI變身農業“醫生”問診作物病蟲害


AI識別技術的應用,正從人臉識別、動物識別進一步擴展到農作物病蟲害檢測等領域。AI識別技術是如何檢測病蟲害的,其準確率如何?有哪些應用難點?在農業領域,AI還會有哪些應用?

農業生產中,農藥使用也在急劇增加,農藥殘留不僅會引發社會問題,還會加劇對環境的污染。因此,對農作物進行準確的病害識別并推薦合適的防治措施,創造出能為植物看病的“醫生”,可以挽救農作物的生命,減少農藥使用量,保證農作物的產量。

AI與農業病蟲害做結合,首先是要建立病蟲害的數據集,其次需要機器學習和圖像識別系統技術的配合,并且要確保農民使用智能手機的普及率,這樣才可以使技術快速有效地傳達。

AI監測病蟲害主要指利用機器學習、計算機視覺等技術,采用特定的計算機算法和模型,對農業病蟲害發生的光譜或圖像信號進行挖掘,獲得有效的數據特征,實現對病蟲害情況的實時識別和鑒定的過程。

以往,病蟲害的檢測需要人工巡視,而且一旦發現不及時,就容易導致農作物大片死亡。通過AI圖像識別技術的引入,可以不停拍照和比對,提供不間斷的監測和預報,節省了大量人力成本。

AI可以幫助農民從田地里分析數據

如果是農村出來的人知道,在農作物宜栽之前,我們需要做好多的前期工作,比如分析那塊地適合耕作、地的土壤送至情況、哪一塊地適合種植哪種農作物等等一系列的前期考量,并且結果也只是憑多年的耕作經驗得出的結論,而沒有實際的科學數據作為依據,因此往往在收割情況、經濟效益上面有很大的差距。

然而,AI技術將在這方面大大提高農作物的生產效率和經濟效益。在土壤分析等農業生產智能分析系統中,應用廣泛的技術就是人工神經網絡(簡稱ANN),它將模擬人腦神經元,實現對人腦系統的簡化、抽象和模擬等技術分析土壤性質特征,并將其與宜栽作物品種間建立關聯模型。借助非侵入性的雷達成像技術探測土壤性質特征和通過分析電磁感應土壤傳感器獲取的信號的技術獲取土壤表層的粘土含量信息等等。從而判斷出相應的土壤適合宜栽的農作物,提高農作物的生產效率和經濟效益。

AI可以幫助農民有效解決傳統的農作物維護過程

在傳統的農作物維護過程中,我們會時常的隔斷時間進行農作物的灌溉、施肥的處理。而在此過程中也會時常遇到灌溉、施肥過度而導致農作物損失的情況,特別是對農作物沒有經驗的農民。

AI技術將可以幫助農民選擇合適的水源、合適的肥料對農作物進行灌溉,施肥,保證農作物的用水量、施肥量,大大減輕灌溉問題對農作物產量造成的不良影響。

而利用人工智能技術進行智能雜草識別噴霧系統在農業上已經有了多年的發展。AI技術可以根據色差分量、顏色特征實現雜草實時識別,提取其相關特征參數,配合超生測距等技術可以精確控制噴頭位置及用藥量。該技術的應用可以大大提高除草劑的經濟性,對保護環境也大有益處。

在農作物未來發展的前景

AI農作物病害檢測僅是AI在農業應用的很小一個方面,它的應用領域是非常廣泛的。比如農業專家系統,也可以叫農業智能系統,是一個具有大量農業專業知識與經驗的計算機系統。應用AI技術可依據一個或多個農業專家提供的特殊領域知識、經驗進行推理和判斷,模擬農業專家就某一復雜農業問題進行決策。

又如農產品無損檢測,即在不損壞檢測對象的前提下,利用被測物外部特征和內部結構所引起的物化反應變化,來探測其性質和數量變化,主要用于水果、蔬菜、畜禽、水產品類、經濟作物和谷物籽粒等的檢測與分級。隨著無損檢測技術的發展,AI技術將在農產品無損檢測中發揮越來越重要的作用。智能農田氣候預測系統,即通過對衛星拍攝圖片、航拍圖片以及農田間其他設備拍攝的照片進行智能識別和分析,AI能夠精確地預報天氣、氣候災害,識別土壤肥力,莊稼的健康狀況等。

AI農作物在產前和產中的落地式應用,其實AI在產后也有著重要的作用,比如一種可用于搬運農產品的磁機器人手爪,可以搬運胡蘿卜、葡萄等各種各樣形狀的農產品,而且該磁機器人手爪能夠快速、準確的工作,并且不會損壞任何一個產品。避免了我們傳統手工摘取方法導致的時間問題和意外抓傷、損壞的風險。

雖然AI在農業的發展中有著重要的作用,并且前景非常廣闊,但AI應用于農業技術目前處于基礎階段。在AI應用于農業這條路上,需要我們做的還很多很多。另外,AI屬于一種全新的科技應用屬于發展初期,并沒有完全普及下來。

因此,對于AI在未來農作物的發展中,還需要去不斷的技術指導和相關知識的普及。而驗證的辦法就是時間。需要科研工作者結合新智能技術,希望可以早日為萬千農民服務。

關鍵詞: 智慧農業   AI   農業醫生   作物病蟲害  
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