人工智能技术在农业领域的研究现状

人工智能技术发展至今，已经在农业领域得到了广泛的应用农业人工智能涉及到关键技术比比皆是，例如:专家系统，自动规划，智能搜索，智能控制，机器人，语言和图像理解，遗传编程等。

在农业领域引用人工智能技术的想法在20世纪初就已被提出最初是人工智能技术应用于耕作播种栽培等方面的专家系统;随着物联网和智能控制技术的应用，出现了采摘智能机器人智能探测土壤探测病虫害气候灾难预警等智能识别系统，以及在养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品这些技术的应用在帮助我们提高产出提高效率科学饲养的同时，减少了农药和化肥的使用国际上，农业专家系统的研究始于20世纪70年代末，以美国最为先进和成熟1978年，美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统(CPLANT/ds)是世界上应用最早的专家系统;美国约翰迪尔公司(JohnDeere)是全球最大的农业机械制造商，也是精细农业的领导者，该公司的农业智能机器人可以智能除草灌溉施肥和喷药。我国人工智能的发展在农业领域也取得了重大进步我国的农业专家系统开发始于20世纪80年代，1983年开始研制并建成了第一个专家系统砂姜黑土小麦施肥专家查询系统20世纪90年代以后，我国的农业专家系统得到了快速发展，国家自然科学基金委科技部农业部和许多省级部门都相继开展了相关的攻关课题;2017年7月，国务院印发了新一代人工智能发展规划，明确提出:发展智能农业建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场智能化植物工厂智能牧场智能渔场智能果园农产品加工智能车间农产品绿色智能供应链等集成应用示范。

人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力，而智能农业是一种革命性的技术创新，可有效助力农业生产要素的合理配置农业生产经营的科学管理人工智能技术向传统产业的渗透，从对农业的深度改造，到颠覆农业的传统营销模式，再到互联网公司跨界进入农业生产领域等方方面面，使农业的产供销体系更加紧密结合，以提高农业的生产效率未来，我国农业也必将在互联网的影响下走上一条智能化的发展道路。

大数据技术在农业领域的研究现状

大数据技术在国外发展已经相当成熟，在农业的各个领域均有应用美国从2012年强调大数据研究与发展计划，2013年强调从数据到知识再到行动的新的伙伴关系，总之要想发展农业，需要从数据的采集入手，然后将数据进行分析，最终建成实现共享的体系结构;美国加州的TheClimateCorporation公司利用农业大数据技术采集海量的气候数据土质检测数据以及农作物的根部检测数据，通过对这些数据进行分析，为人们提供自然灾害的有力预测和作物生长的良好建议;日本宫崎县通过传感器等终端采集农业生产数据，进行实时监测分析和管理，指导农业生产;英国的SilentHerdsman专注于牧场数据采集与监测，通过给奶牛脖子上佩戴监测设备，利用无线网络，实时监测奶牛生长状况与行为。

大数据在我国农业领域的应用也已涉及到多个方面，尤其是在农业栽培育种病虫害防治和农业环境监测方面取得了实质性的成就早在1998年，中国科学院就已经运用3S(GPSGISＲS)技术，进行农作物的大面积测产农业灾害的评估，随着大数据处理技术的发展，对遥感图像信息的提取和分类也更加准确，提高了作物品种分类的精度和对气象灾害评估的准确性，促进了精准农业的实施;2014年，中国农业科学院首次将大数据技术应用在农业育种方面，对基因组测序数据进行处理，相比传统的育种手段，节省了大量的时间成本;物联网技术的发展，促进了大数据处理技术在农业生产智能化中的应用，2015年6月，由安徽朗坤集团进行顶层设计建设，运营全国首个互联网农业小镇在海口秀英区石山镇正式启动建设，它运用互联网+的理念思维和技术，实时监测农田环境和农作物生长状态的信息，运用大数据分析技术，实现对农作物生长的准确预测与评估;同时运用大数据与物联网互联网融合技术，及时地反馈信息，有助于更加精准地解决农业问题，如在预防病虫害方面，可降低自然灾害带来的损失，极大地提高农业的经济效益和生态效益。我国在农业领域应用大数据的脚步才刚刚开始，虽然取得了一些显著的成就，但是在某些方面，仍然存在很大不足，主要体现在硬件设施跟不上人才匮乏等方面。

综上，大数据的研究已由前几年的新鲜技术变得越来越普及和商业化，同时，由于研究的向前推进，以大数据为基础的人工智能机器学习和物联网等技术也将在各个领域取得越来越多的成果。

人工智能与大数据集成技术在农业领域的研究现状

随着大数据时代的到来，如何快速处理海量数据，智能地筛选出有效的信息成为科技改革的又一重要研究方向，人工智能在这一方面体现出来的优越性由此可见。有了新型的信息技术支持，机器学习这一传统的人工智能技术被赋予了新的概念，成为了热门话题，如，智能机器人机器视觉、指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别等技术也应用到了农业领域。

美国爱荷华州的发明家DavidDorhout研发的智能播种机器人，可以通过探测装置获取土壤信息，然后通过算法得出最优化的播种密度且自动播种;佛罗里达大学进行了橙子采摘机器人的研究，甜橙采摘机器人采用2个相对独立有不同功能特点同时又能相互配合无间的机器人，第1个机器人负责寻找和发现各个甜橙的位置并计算最有效率的采摘路径，第2个机器人负责在不损坏甜橙树的情况下得到果实;德国柏林PEAT农业科技公司开发了Plantix的深度学习应用程序，可辨识土壤中潜在的缺陷和营养缺陷，将特定的叶子模式与某些土壤缺陷植物病虫害和疾病产生相关联，同时将图像辨识应用APP透过用户的智能型手机镜头拍摄可能缺陷的图像来进行识别，然后向用户提供土壤修复技术缺陷提醒及其他可能的解决方案，该软件可以快速模式检测，精度高达95%;以色列的AI创业公司Prospera为农民和农场开发了许多智能工具来提升农作物的健康状况并优化农场运营的手段，如用计算机视觉和人工智能来帮助农民分析收集来的农业数据，监测农作物生长情况，运用近距离摄像机和云服务来收集分析农民需要的信息，利用机器学习来记录实时数据，分析帮助农民预测产量，并通过其他方式来弥补预期损失;1987年世界上第1台农用无人机出现在日本，目前日本拥有2400多架己注册的农用无人直升机，操作人员有14000余人，成为世界上农用无人机喷药第一大国;与此同时，美国俄罗斯加拿大韩国等国的农用无人机发展也较为迅速，技术体系也较为完善。

人工智能与大数据集成技术在我国的发展也是有目共睹的。华南农业大学开发出的智能水果采摘机器人，最突出的长处就是可采用双目立体视觉在果园中对果实进行定位，运用数学方法，对采摘作业路径进行自主规划，最后伸出机械臂末端的拟人夹指来采果子，由于末端的执行器具有一定通用性，因此可对荔枝柑橘黄瓜等多类瓜果进行作业，工作效率是人工的2倍;辽宁省应用BP人工神经网络等深度学习方法，对20072010年14个地区农业现代化进展程度指标进行训练，并将其应用于建立农业现代化发展现状综合评价体系，对辽宁的各地区农业现代化发展现状进行综合评价;我国在无人机研究与应用方面发展虽起步较晚，起初主要是依靠国家资助，一些科研院所高校进行农用无人机的研究，但近年来我国己日益重视农用无人机的发展及研究，截至2015年底，我国己有3000多台农用无人机投入农业生产，飞控手的人数己超过2500人，相关产业的生产企业有400多家，我国农用无人机的发展前景很好，21世纪必将是我国农用无人机市场的春天。

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