AI与农业：AI变身农业“医生”问诊作物病虫害

AI识别技术的应用，正从人脸识别、动物识别进一步扩展到农作物病虫害检测等领域。AI识别技术是如何检测病虫害的，其准确率如何？有哪些应用难点？在农业领域，AI还会有哪些应用？

在农业生产中，农药使用也在急剧增加，农药残留不仅会引发社会问题，还会加剧对环境的污染。因此，对农作物进行准确的病害识别并推荐合适的防治措施，创造出能为植物看病的“医生”，可以挽救农作物的生命，减少农药使用量，保证农作物的产量。

AI与农业病虫害做结合，首先是要建立病虫害的数据集，其次需要机器学习和图像识别系统技术的配合，并且要确保农民使用智能手机的普及率，这样才可以使技术快速有效地传达。

AI监测病虫害主要指利用机器学习、计算机视觉等技术，采用特定的计算机算法和模型，对农业病虫害发生的光谱或图像信号进行挖掘，获得有效的数据特征，实现对病虫害情况的实时识别和鉴定的过程。

以往，病虫害的检测需要人工巡视，而且一旦发现不及时，就容易导致农作物大片死亡。通过AI图像识别技术的引入，可以不停拍照和比对，提供不间断的监测和预报，节省了大量人力成本。

AI可以帮助农民从田地里分析数据

如果是农村出来的人知道，在农作物宜栽之前，我们需要做好多的前期工作，比如分析那块地适合耕作、地的土壤送至情况、哪一块地适合种植哪种农作物等等一系列的前期考量，并且结果也只是凭多年的耕作经验得出的结论，而没有实际的科学数据作为依据，因此往往在收割情况、经济效益上面有很大的差距。

然而，AI技术将在这方面大大提高农作物的生产效率和经济效益。在土壤分析等农业生产智能分析系统中，应用广泛的技术就是人工神经网络（简称ANN），它将模拟人脑神经元，实现对人脑系统的简化、抽象和模拟等技术分析土壤性质特征，并将其与宜栽作物品种间建立关联模型。借助非侵入性的雷达成像技术探测土壤性质特征和通过分析电磁感应土壤传感器获取的信号的技术获取土壤表层的粘土含量信息等等。从而判断出相应的土壤适合宜栽的农作物，提高农作物的生产效率和经济效益。

AI可以帮助农民有效解决传统的农作物维护过程

在传统的农作物维护过程中，我们会时常的隔断时间进行农作物的灌溉、施肥的处理。而在此过程中也会时常遇到灌溉、施肥过度而导致农作物损失的情况，特别是对农作物没有经验的农民。

AI技术将可以帮助农民选择合适的水源、合适的肥料对农作物进行灌溉，施肥，保证农作物的用水量、施肥量，大大减轻灌溉问题对农作物产量造成的不良影响。

而利用人工智能技术进行智能杂草识别喷雾系统在农业上已经有了多年的发展。AI技术可以根据色差分量、颜色特征实现杂草实时识别，提取其相关特征参数，配合超生测距等技术可以喷头位置及用药量。该技术的应用可以大大提高除草剂的经济性，对保护环境也大有益处。

在农作物未来发展的前景

AI农作物病害检测仅是AI在农业应用的很小一个方面，它的应用领域是非常广泛的。比如农业专家系统，也可以叫农业智能系统，是一个具有大量农业专业知识与经验的计算机系统。应用AI技术可依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。

又如农产品无损检测，即在不损坏检测对象的前提下，利用被测物外部特征和内部结构所引起的物化反应变化，来探测其性质和数量变化，主要用于水果、蔬菜、畜禽、水产品类、经济作物和谷物籽粒等的检测与分级。随着无损检测技术的发展，AI技术将在农产品无损检测中发挥越来越重要的作用。智能农田气候预测系统，即通过对卫星拍摄图片、航拍图片以及农田间其他设备拍摄的照片进行智能识别和分析，AI能够***地预报天气、气候灾害，识别土壤肥力，庄稼的健康状况等。

AI农作物在产前和产中的落地式应用，其实AI在产后也有着重要的作用，比如一种可用于搬运农产品的磁机器人手爪，可以搬运胡萝卜、葡萄等各种各样形状的农产品，而且该磁机器人手爪能够快速、准确的工作，并且不会损坏任何一个产品。避免了我们传统手工摘取方法导致的时间问题和意外抓伤、损坏的风险。

虽然AI在农业的发展中有着重要的作用，并且前景非常广阔，但AI应用于农业技术目前处于基础阶段。在AI应用于农业这条路上，需要我们做的还很多很多。另外，AI属于一种全新的科技应用属于发展初期，并没有完全普及下来。

因此，对于AI在未来农作物的发展中，还需要去不断的技术指导和相关知识的普及。而验证的办法就是时间。需要科研工作者结合新智能技术，希望可以早日为万千农民服务。