智能化农业信息技术的应用探索

赫 磊，孙 瑜

（陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安710300）

智能化农业技术发展的过程中，应重点设计不同的平台架构，在先进技术的支持下保证农业生产工作的优化性实施，提高农业生产与发展水平，发挥智能化农业信息技术的作用价值，助推乡村振兴。

1 智能化农业信息技术

1.1 农业信息技术分析

目前，国际领域已经将先进的网络技术和农业科学之间相互整合，将其称作农业信息技术，主要含义是在农业生产的过程中应用各类高新技术，属于交叉性的学科，在农业领域中合理应用的现代化、先进性的信息技术，包括先进的遥感技术、GIS技术、网络技术、数据库技术、GPS技术、多媒体技术等。这些技术根据智能化的特点可以分成基础类型和智能化类型。基础类型的技术涉及数据库系统，可以在其中存储与处理农业资源与环境数据信息、社会经济数据信息、生产数据信息、教育数据信息、产品和市场数据信息等，同时还会和计算机网络系统、遥感技术、GIS技术、多媒体技术等相互结合，能够动态化提供各类数据信息，便于制定完善的决策方案，但是缺乏一定的智能化程度。而智能化的农业信息技术则是目前较为先进的农业模拟类型、经济类型、专家系统与综合类型的模型，以此为基础形成管理决策支持的功能、信息技术应用的功能，智能化制定工作目标，动态化地完善工作模式，定量性地进行分析，增强决策的优化性，确保智能化的发展水平[1]。

1.2 智能化农业信息技术分析

从本质层面而言，智能化农业信息技术主要还是采用先进的信息技术、人工智能化技术等，全面汇集分析相关的农业专家知识内容、经验内容、技术内容等，在先进技术的支持下创建智能化的农业信息平台、农业信息系统。通常情况下，智能化农业信息技术是由很多种技术相互融合所形成的，如计算机、农业专家、智能化决策、3S技术以及多媒体技术、人机互动技术、视觉技术等各类技术。不仅能够将局部性、分散性的农业技术相互整合，还能在智能化处理的情况下直观性地分析农业问题，为农民提供各类问题的解决方案和建议，提升农业生产的科学化水平；培养更多基层领域的技术人才，广泛传播先进技术，增强农民的综合素养，推广创新性的生产技术、生产模式、生产机制，促进农业的发展。

1.2.1 专家系统技术

专家系统技术在应用的过程中，将知识系统作为基础部分，具有知识获取功能、表示功能、组织管理功能、利用功能等。创建知识库系统，不仅能够增强农业信息技术发展的智能化水平，还能预防出现农业生产数据信息分析问题或其他的问题。同时，专家系统技术在应用的过程中，能够准确存储各类问题求解环节中所需要应用的知识内容，将问题求解方面的初始数据信息、推理信息等存储在其中，按照所输入的数据内容、现有的知识内容、推理策略等有效应对问题，增强整体系统的运行水平[2]。

1.2.2 决策支持技术

智能化农业信息技术应用的过程中，整体系统的运行具有决策功能，合理使用决策支持技术具有重要意义，能够为农业生产工作提供准确的决策依据。决策支持技术的应用具有结构化类型、非结构化类型、半结构化类型的决策功能。采用先进技术创建决策支持系统，可以智能化地作出相应的农业生产决策，为决策人员提供数据信息内容、资料内容，便于识别决策目标问题，对决策模型等合理修改处理，优化选择各类决策措施，完善其中的人机交互功能，提升决策的准确性、可靠性。决策支持技术在应用的过程中，可以为农业生产领域、行业和问题等提供专门的决策支持，创建专业性与通用性的决策模式，对于农业生产期间的问题准确分析识别，合理描述问题，存储相应的知识，创建完善的问题求解模型如运筹学、程序等各类模型，优化选择良好的决策方案。同时，在决策支持系统中还需合理设计知识系统部分、问题解决系统部分等，合理设计其中的智能人机接口、自然语言处理与问题处理系统、数据库子系统、模型库子系统等，增强智能化系统、农业信息化发展的水平。1.2.3 3S技术

3S技术是由RS技 术、GIS技术与GPS技术组合而成。1）RS技术是遥感技术，通过卫星系统、雷达系统等各类航天观测的技术在高空领域或是外层空间领域全面性接收地物电磁波的数据信息内容，利用信息扫描、摄影、信息传输和处理分析的形式等，综合性地观测远距离地物与现象，属于先进的信息数据采集技术；将多种类型的传感器设备和高分辨率、多谱段的技术相互整合，快速获取相应的信息内容，能够应用在农业生产过程中的植物资源调查工作、农作物产量估测工作、农业病虫害预测工作领域。2）GIS技术是地理信息系统，属于先进的空间信息系统，组成部分主要就是计算机软件、计算机硬件和数据库部分等，可以全面采集分析地理空间的数据信息，有效进行测量、存储和管理，属于先进的地理信息管理、空间分析的技术；其中涉及分析软件模块、应用模块，能够全面分析与统计各类数据信息，制作各种专题图和地图，便于综合性、动态化监测农业生产环境与地理特点，准确识别与采集分析数据信息[3]。3）GPS即全球定位系统，是目前精确度很高、24小时应用、全球使用的无线电导航基础设施、定位基础设施，组成部分涉及空间星座的设施、地面控制的设备、用户设备设施；具有动态性和静态性的定位特点，可获取各种类型的地理数据信息，加快农业生产领域中智能化信息系统的农业定位效果、处理水平，准确定位的同时有效完成控制测量、航空摄影测量等，增强空间定位数据信息的准确度。

1.2.4 多媒体技术

多媒体技术具有一定的交互性、集成性和非循环性的特点，并且具有数字化发展的特点。将其应用在农业领域中能够增强信息化水平，直观并且形象地进行生产管理，增强和使用者之间的交互水平，有效应对问题，非循环性地处理各类数据信息。

除了上述各类技术之外，还涉及计算机视觉、人机界面友好等技术，形成集成化的技术模式，应用在农业生产的工作中，不仅可以提升农业生产决策水平、农业管理的智能化水平，还能保证技术的应用有效性[4]。

2 智能化农业信息技术的应用措施

2.1 开发智能决策系统

智能决策系统属于智能化农业信息技术领域中非常重要的部分，也是专家系统方面的重要应用，开发智能决策系统的过程中应重点设计知识库模块、推理机模块与用户界面模块，完善不同模块的功能与应用标准，为智能化农业信息技术的应用和发展夯实基础。

2.1.1 合理设计不同的模块

设计模块的环节中应按照系统的运行特点与需求完善模块的功能，包括以下几点内容：1）知识库模块的合理设计。对于知识库模块而言，应确保能够全面、快速地获取各类知识，为农业专家在计算机专家系统方面形成正确认知、完善知识规则等提供帮助，通过多元化的沟通形式与学习形式等，创建完善的知识库系统和模型库系统。为增强系统的实用性，在工作中应强化理论与实践操作的结合力度，借鉴先进的经验、成功的做法，将专家知识和农民生产总结的经验有机整合，在农村基层领域中开展实验活动，确保知识库系统具备一定的实用性和应用效果[5]。2）完善推理机的模块。推理机模块的设计和完善应结合算法、决策策略等，实现知识库方面的各类知识推理目的。应用者在输入问题之后就能够获得相应的答案，按照知识库问题、使用者的问题等，针对性设定适应性的算法与决策模式，完善控制机制，筛选最佳的推理方式，健全决策模块，为用户提供准确与全面性的推理结果。3）合理设计数据库模块。数据库又被称作是综合数据库，可以将问题求解过程中的符号、事件相互整合，存储问题初始数据信息、事件表的内容、求解结果信息等，完善其中的知识类型与标准类型数据信息，增强库中数据的可靠性。借助通用性和专用性的数据采集功能，整理智能化决策系统运行过程中所需要的数据内容，专家、技术人员探讨分析之后有效处理和分析农业生产数据信息、气象数据信息、土壤数据信息、肥力数据信息等，增强智能化的水平和系统应用效果。4）合理设计人机界面模块。对于人机界面模块而言，设计工作中应按照智能化农业决策系统的需求设置发展者、系统、使用者的不同接口形式，增强人机界面设计的合理性[6]。

2.1.2 科学设计决策机制

智能化农业决策系统设计的工作中应完善决策机制，保证系统的运作、应用符合标准要求。可从以下两方面入手：1）创建完善的决策体系。系统设计的过程中应按照情况完善决策体系，智能化地作出生产计划决策，准确搭配农业生产的品种，合理计算种植面积，设定相应的效益目标，并且创建出播种之前决策的系统，提出目标产量决策、品种决策、播种时间决策、种植密度决策、施肥数量决策等。同时，还可以作出苗期、中期乃至后期的决策，提出收获期和存储的决策，便于农民在生产的过程中按照智能化决策系统的内容科学种植、生产，保证农业的生产效益水平。2）完善决策的工作功能，要求在实际决策的过程中健全、完善各项农业生产的决策工作体系，明确各个部门的工作标准，在智能化决策系统的支持下增强应用效果[7]。

2.2 合理开发知识规则

智能化农业信息技术应用的过程中，要想保证系统平台的良好应用，就必须要重点开发知识规则，需要注重以下几个方面：1）准确执行知识定义的工作。从广义层面而言，知识属于符号表达的信息，经历了削减环节、解释环节、塑造环节、转换环节形成相应的信息。知识定义的环节应按照农业生产的需求、农业发展的特点，完善其中的知识定义机制和模式，而不能简单从书本或是报纸中寻找知识资源，需在专家、技术学者的支持下完善其中的元知识内容，拓宽知识资源。2）创建知识获取的模式。在系统开发的过程中将某些专业知识从知识定义环节中的知识元转移到知识库系统中，按照智能化农业信息系统的应用需求及时发现知识库错误的问题、不完善的问题，作出相应的修改与补充，多元化地进行描述，为智能化农业决策提供一定的帮助，增强智能化决策的效果，推动农业生产水平与质量的提升。3）完善知识表示的相关模式。明确按照知识库系统的情况设定不确定性、非结构性的模糊知识，在合理开发设计规则模块的同时，完善知识的表示模式，主要涉及概念知识、事件知识、规则知识，用于增强智能化决策的知识表示效果[8]。

2.3 完善推理的工作机制

智能化农业信息技术应用的过程中，智能化决策系统中最为重要的就是推理机制。创建较为完善的推理系统模式，筛选最佳的控制策略、推理策略，可以增强智能化农业决策的有效性。1）合理筛选控制策略。智能化的农业决策系统中控制策略的选择和应用非常重要，相关部门应重点选择冲突控制的策略，完善推理决策模式。在农业生产的过程中，综合研究分析不同地块的有机质指标信息、全氮指标信息、速效钾指标信息等，按照计算分析提前预测年均产量和目标产量是否存在冲突，为农民智能化地提出应对冲突问题的决策建议，增强农业生产的智能化水平[9]。2）选择最佳的推理措施，可以采用正向推理的方式，将数据驱动控制作为基础，形成正向、反向的推理模式。在分析问题的过程中，全面整合现有数据信息内容，按照正向规则的情况，如若规则具有实时匹配的特点，就可以设置在可用规则集之内，和新的规则相互匹配，便于智能化解决农业生产问题。同时，也可以设置反向推理的模式，设定农业生产目标，在知识库系统之内寻找可能会实现目标的规则集。如若规则集可以满足用户需求或是能够和用户数据库系统相互匹配，就要将规则结论融入数据库；如果不匹配则需要设定新的目标，在反向推理的情况下找出应对问题的方法。

3 结语

综上所述，在我国农业信息化技术快速发展的过程中，智能化技术的应用非常重要。应结合智能化农业信息技术的特点、平台系统的发展需求等，合理构建完善的信息系统与平台模式，明确各项工作的内容、标准，积极运用各类先进的技术和体系，完善智能化技术的应用机制，保证系统的功能和系统的应用水平，促使我国农业生产又好又快地发展。