自动化农业机械的应用与发展

丁小慧

(三峡大学机械与动力学院，湖北 宜昌 443002)

1农业机械自动化现状

1.1地域广阔，气候地域等情况不同，满足不了部分地区的农业实际需求

田地大小、土质、道路情况不同，对机械的要求不同，许多机械产品性能达到要求，却与实际农业生产需求不相符合，影响机械的普及应用。

1.2自主创新不足

现在还有很多应用在农业机械上的专利属于国外，我国创新不足，同时还有很多专利没有应用到实际生产中，有待提高，对实际生产种植中的问题需求分析不够透彻，产品种类不全。

1.3经济文化水平的限制

青壮年大部分外出务工，农民老龄化，受教育程度不高，对新兴科技产品缺乏认知了解，不会操作使用这类机械，没有认识到自动化农业机械对种植的影响力。农村地区的经济不够繁荣，农民收入不高，购买能力有限，对农业机械的普及形成了阻碍。

2大数据时代下农业机械的应用

各行各业因大数据、互联网+、人工智能和云计算[1]等新兴技术的飞速发展，迎来了新的机遇和发展。这些技术与机械行业和农业等领域的融合促进了农业机械发展，为升级成为智慧农机提供了巨大的支持。

大数据技术可以提供大量的农业机械数据，来自不同地区不同环境，信息更加全面更加符合实际需求，通过这些数据，在研发阶段可以帮助研发人员制定更精确的研发方案，促进农业机械的创新。将过去农业作业的知识、经验作为数据录入系统或数据库中，使用大数据技术对这些的数据进行整理、分析、分类等，总结经验规律，就可以建立有效的模型。结合现在的数据，就可以实现对农业生产的预测。例如利用大数据技术对病虫害的发生程度进行预测预报，采取相应的预防措施，提高农作物质量。同时可以通过这些信息对种植环境进行模拟，如灌溉、湿度、土壤条件等，系统就能模拟出作物在各种条件下的生长状态，结合天气预报等信息，则可以得到最佳收益方案。

农业机械的自动化管理，如园林绿化，农业灌溉等使用自动化灌溉技术，使用计算机来控制滴灌和喷灌，精准灌溉，节水节能。灌溉系统中还可以安装土壤传感器获取土壤情况，实时获取检测数据，并对数据进行整理分析，可通过电脑、手机远程下达指令，实时调整灌溉方式，自动灌溉；安装传感器的收割机用于收割稻谷、小麦，降低人工劳动量，缩短作业时间，同时也可处理秸秆用作肥料，避免秸秆焚烧产生污染，更加清洁高效；无人机应用在农药喷洒上，同时可以检测农作物生长情况、土壤情况等，功能更加多样化，作业更全面，提高工作效率，远程遥控减少药物对人体的侵害。

3自动化农业机械发展趋势

3.1农业机械的现代化智能化

利用大数据对农业机械作业信息进行监测和收集分析，通过优化农业机械运行路径等实现农业作业的优化。在获得数据信息的基础上提取出有价值的数据进行专业化处理，将大数据与我国农业机械实际发展需求进行有机结合。通过大数据技术进行模拟实验，甚至可以对农作物生长进行预测，对未发生的问题提前提示农民采取相应措施，合理规避风险、提高农业收入。

3.2农业机械的精确化

精确化是未来农业发展的方向之一，随着传感器等的性能优化，结合大数据技术，将建立农业数据库变成可能，对农业生产中遇到的难题和解决经验共享发展有着强大的技术支持，促进自动化农业机械的发展，以及定位系统等的普及与应用，将提升农业机械的精细化和智能化，提高农业生产效率。

3.3农业机械的信息化、多功能化发展

信息技术的高速发展为社会经济带来了巨大改变和收益，通过信息技术能够实现对于耕地地形、道路情况、天气气候以及农作物的信息监测，通过专业化的分析处理，能够帮助相关生产工作人员更好更准确地进行决策规避风险，同时，通过对作物生产信息的搜集和分析，甚至能够实现农业机械的自动化[2]，确保农产品的生产质量。获取农业信息的同时也可促进农业机械的多功能发展，生产制造出更符合实际需求的农业机械，满足农业生产中的多样化需求。

4总结与展望

综上所述，随着人工智能和大数据技术在农业机械领域内的普及应用，智慧农业机械将作为自动化信息技术与农业领域深度融合的产物为现代农业发展带来创新与机遇。在国家大力推广与发展下农业信息化、机械智能化已经取得了很大进步，在农业生产中已经取得了一定的收益，但也出现许多问题，如机械生产销售价格偏高，缺少专业技术人员，农民操作使用难等。在大数据时代下，研发人员需要结合实际需求制定出更加合理的应用规划，结合大数据信息优化农业机械。提高农业效益及实现农业现代化必须促进自动化信息技术的发展，虽然越来越多的研究人员认识到大数据的重要性并有了一定程度的应用。

农业相关的大数据获取难度较大，同时还需要大量的财力投入，例如气象、病虫害等所需的无人机和其他监控设备等的资金需求。需要建立数据信息共享机制，不同区域的数据实现开放共享，实现大数据的海量规模，从中识别出真实有效的数据，对这些数据进行挖掘分析、建立正确的分析模型，在数据处理方面实现新的突破。加强大数据战略顶层设计，建立高效的大数据共享服务平台，同时推进大数据在农业机械领域中同其他技术相融合，如同互联网、物联网技术有机融合。