人工智能技术在农业领域的应用分析

摘要 在农业生产管理中，采用的方式都较为粗犷，很难满足农业发展的基本需求。当前可以尝试应用人工智能技术，转变农业发展模式，逐步演变成精细化农业。

关键词 人工智能技术;农业领域;实际应用

中图分类号：TP18 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2021）11–0154–02

人工智能技术源于英文词组Artificial Intelligence，简称AI，指的是能够像人类一样思考，并作出反应的机器设备。近些年来，我国许多地区在开展农业生产活动时，已经开始应用人工智能技术，以全面提高生产和管理的水平。

1 人工智能在产前阶段的应用

1.1 灌溉水供求

为了确保所有作物的用水量能够达标，防止产生旱涝问题，当前需要深入分析具体灌溉的用水量。智能灌溉控制系统能够根据当前实际情况，选择最佳的水源，并基于水文数据、天气气象、气候指数，选择最佳的灌溉策略。该系统具有很强的综合性特点，包含专业技术、自动化浇水、通信技术，能够实时监测土壤墒情，进而完成周期灌溉、定时灌溉以及自动灌溉的目标，在防止水资源浪费的同时，还能为农作物的正常生长创造优良的条件。

1.2 土肥研究

在農业产前工作开始前，对土壤的研究是一项非常重要的工作。相比西方发达国家，我国基础地力在粮食贡献方面相对偏低，基本上只有50%左右。通过开展相应的土壤研究工作，就能更好地选择栽种作物，并完成定量施肥和成本分析的目标。此外，还能通过探地雷达的成像技术予以分析，把握土壤的黏土含量。知名的服务企业Solum就一直在研究精细化农业技术，近些年实际开发的各类软件能够有效分析土壤抽样，促使用户在最合适的时间和地点开展施肥，在提高作物产量的同时，还可以降低生产成本。

1.3 种子品质鉴定

在农业生产活动中，种子的质量与后期产量有着直接联系。通过检查种子的纯度和安全性，能够有效提升种子的质量。因此，当前可以采用图像分析技术，深入评估种子，进行合理分析，能够帮助选择优质的种子。

2 人工智能在产中阶段的应用

2.1 农业专家系统

AlphaGo的名声越发响亮，证明了人工智能将代表未来科技行业的发展方向。农业专家系统是对人类专家人员展开模拟的系统，以解决当前农业中存在的各种问题。其内部包含各类不同的数据资料，而且还在持续更新中。农户可以根据系统中的数据内容，思考未来的生产工作，并作出判断和决策，以此使农作物生产变得更为合理，有效避免负面因素的影响[1]。

2.2 病虫害治理

当前，市场中出现了很多能够智能识别植物的APP，除了能识别种类，还能分析可能出现的各种病虫害。农户只需要利用该APP，拍摄已经出现病情的农作物，软件便能及时做出诊断分析，告知具体的病虫害类型，说明其名称，并提供一套有效的预防和治疗方案。基于APP，还会建立一个专门的社区平台，用户可以定期在平台上发布信息，阐明自己的想法，相互交流后，自然会对病虫害问题产生更加全面的认识，为未来工作的开展提供了帮助。

2.3 智能温室系统

20世纪80年代，部分欧洲国家就已经深入研究了环境自动调控。其中，荷兰一直处于世界领先地位。尤其是玻璃温室，实际占有量几乎达到了世界的1/4，而且90%的温室都能通过计算机展开环境调控。农户可以尝试在温室里面设置一个传感器，检测作物的实际生长情况，并搜集外部数据资料，基于人工智能系统，对其展开分析，从而能够通过遥控的方式完成灌溉和施肥工作。此外，在设置了卷帘转变系统后，能控制流量，减少使用人工劳动力，同时还能防止负面环境因素的影响，从而提升经济效益[2]。

2.4 作物采收

很多采摘机器人也应用了人工智能技术，在提升采摘效率的同时，还不会破坏果实。此类机器人可以依靠内置的照相机，对果园的特定果实进行定位，并依靠系统数据，判断果实十分成熟，从而决定可采摘的果实。尽管该技术仍然处于研究初期，相比人工采摘方式，其整体效率偏低，但却能够做到24 h不停地工作，在整体采摘数量方面占据优势。

3 人工智能在产后阶段的应用

3.1 农产品检验

在农产品销售工作开始前，工作人员通常需要基于农产品的形状，对其展开分类。早期基本上以人工的形式为主，不仅效率低，而且容易出错。在应用了视觉技术后，就能自主对产品的外观展开检查。此类技术涉及的范围非常广，小到谷粒的裂纹，大到农作物。同时，在面对多个农作物时，也能一次性完成。当前，其已经成为了极为可靠的检验工具，无论是农产品的品质还是安全性，都能使人满意[3]。

3.2 农产品运输

农产品在运输中会产生一定的损耗，究其原因是产品具有易腐性的特点，同时设施极为落后。为了处理这个问题，当前可以采用无线射频识别技术。该技术主要基于物联网，可以通过动态的方式获取产品的信息，即使管理者足不出户，也能实时获得物流消息，从而全面监控整个流通的过程，并做到实时跟踪。如此就能有效减少安全存货的数量，降低运营成本，防止在实际运输过程中产生不必要的损失。此外，这类技术还能全面监控最终的销售工作，及时获取当前的销售量数据，对其展开全面分析，并参照各类用户的需求予以反馈。这样一来，农户就能根据实际情况，全面调整农作物当前的种植结构，进而获取更高的效益。

3.3 农产品销售

通过应用人工智能技术，深入分析整个市场，能够有效了解当前农业发展水平，防止出现暴涨或者暴跌的情况，进而促进产品交易更加稳定。例如，前几年我国大蒜价格就出现了涨跌明显的过山车行情，此时就能搜集生产、消费、存储以及流通方面的数据，并及时进行分析，从而对大蒜的正常生产起到引导作用，防止出现剧烈的市场波动。基于农业物联网，专门打造数据库，完成智能化生产工作，进而打造优良的农产品品牌[4]。

4 结束语

伴随我国农业的持续发展，很多地区开始尝试应用人工智能技术，以解决早期种植时遇到的各种问题，在提质增效的同时，还能避免人为原因出现的问题。我国农业发展水平得到提高，使更多人能够从中受益，也能加快我国农业现代化的发展与建设。

参考文献

[1] 陈桂芬，李静，陈航，等.大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展[J].吉林农业大学学报，2018，40（4）：502-510.

[2] 孙树霖，马欣璐.人工智能在农业生产中的应用[J].计算机与网络，2020，46（8）： 52.

[3] 马菁泽，甘诗润，魏霖静.人工智能在农业领域的应用现状与未来趋势[J].软件导刊，2019（10）：23-24.

[4] 王瑜，郑子辉.人工智能技术在农业领域的应用方向及发展路径[J].电信网技术，2019（6）：29-31.

责任编辑：黄艳飞

Application Analysis of Artificial Intelligence Tech-nology in Agriculture

SHAO Dong-mei （Agricultural and Rural Comprehensive Service Center， Guojia Town， Qinan County， Tianshui， Gansu 741609）

Abstract In agricultural production management， the way is relatively rough， it is difficult to meet the basic needs of social development. At present， we can try to apply artificial intelligence technology to transform agricultural development mode and gradually evolve into refined agriculture.

Key words Artificial intelligence techno-logy; Agriculture field; Practical application

作者簡介 邵冬梅（1988—），女，甘肃秦安人，助理农艺师，主要从事基层农业技术推广工作。

收稿日期 2021-08-28