如何改進神經網路農作物產量

『壹』 人工智慧如何影響農業發展

農業是國民經濟的基礎，是經濟 社會 發展中的頭等大事。改革開放以來我國農業發展水平大幅提高，但同時也面臨著諸如土地資源緊缺、農業產業化程度低、農產品質量安全形勢嚴峻、農業生態環境遭到破壞等問題。如何在資源緊缺的同時穩步提高農業發展水平，實現農業可持續發展，成為我國經濟 社會 發展中面臨的重大命題。

在這種局面下，大規模的創新和技術變革將是解決農業問題並推動農業走向現代化的有效途徑。當前，如何通過人工智慧技術提高生產力，已經成為農業領域的研究與應用熱點。

（一）技術加持下的智能農業

傳統農業技術手段會造成水資源浪費、農葯使用過度等問題，不僅成本高、效益低，產品質量得不到有效保障，還會造成土壤和環境污染。在人工智慧技術的加持下，農民將能夠實現精準播種、合理水肥灌溉，進而實現農業生產低耗高效、農產品優質高產。

提供科學指導。 運用人工智慧技術進行分析和評估，能給農民開展生產前准備工作作出科學指導，實現土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析、種子品質鑒定等功能，對土壤、水源、種子等生產要素進行科學合理配置，有力保障後續農業生產工作的順利開展。

提高生產效率。 在農業產中階段使用人工智慧技術，能幫助農民更科學地種植農作物以及對農田進行更合理的管理，有效提高農作物產量及農業生產效率。推動農業生產向機械化、自動化、規范化轉型，加速農業現代化進程。

實現農產品智能分揀。 將機器視覺識別技術運用到農產品分選機械中，可對農產品外觀品質進行自動識別檢驗及分級，其檢驗識別率遠高於人類視覺，具有速度快、信息量大、功能多的特點，可一次完成多項指標檢測。

（二）人工智慧在農業領域的應用現狀

當前，人工智慧技術正在成為改變農業生產方式、推進農業供給側改革的強勁動力，在多種農業場景得到廣泛應用。例如，耕作、播種和採摘等智能機器人，土壤分析、種子分析、病蟲害分析等智能識別系統，以及禽畜智能穿戴產品等。這些應用的廣泛運用能有效提升農業產出及效率，同時減少農葯和化肥的使用。

IntelinAir 公司對土壤照片進行肥力分析

土壤成分及肥力分析。 土壤成分及肥力分析是農業產前階段最重要的工作之一，也是實現定量施肥、宜栽作物選擇、經濟效益分析等工作的重要前提。藉助非侵入性的探地雷達成像技術對土壤進行探測，然後利用人工智慧技術對土壤情況進行分析，可在土壤特徵與宜栽作物品種間建立關聯模型。

例如，IntelinAir公司開發了一款無人機，通過類似核磁共振成像技術拍下土壤照片，通過智能分析，確定土壤肥力，精準判斷適宜栽種的農作物。

灌溉用水供求分析。 基於人工智慧技術的智能灌溉控制系統，集專家系統技術、自動控制技術、通訊技術、感測器技術等高新技術於一體，可以實時監測土壤墒情，根據檢測得到的氣候指數和當地的水文氣象觀測數據，對灌溉用水供求量進行分析，選擇最佳灌溉規劃策略。

種子品質鑒定。 作為農業生產中最重要的生產資料之一，種子的質量直接關繫到農作物產量和生產效益。利用圖像分析技術以及神經網路等非破壞性的方法對作物種子的種類、純度和安全性進行檢測，能有效控制和提高農產品質量。

農業專家系統。 農業專家系統則是一種擁有大量農業領域相當數量的專家級知識和經驗，可以模擬農業專家的思維，解決農業領域問題的智能計算機程序系統。農業專家系統可以對農業生產領域進行數據分析，及時獲得農業生產各階段可能遇到的問題的解決方法。

奶牛身上的電子可穿戴設備

動植物 健康 監測。 比如，Connecterra是一家荷蘭的農業 科技 公司，主要研發和生產用於奶牛身上的電子可穿戴設備。這些設備內置多個感測器，配套的分析軟體則融入了機器學習技術，軟硬體配合共同實時監測牲畜的 健康 情況。通過可穿戴感應器學習奶牛的行為模式，奶農還能更早注意到可能出現的問題，比如奶牛的跛足或者消化不良等情況，並獲得建議。在這些信息的幫助下，Connecterra客戶農場的乳製品產量得到了30%的提升。

Aboundant Robotics 公司的蘋果採摘機器人

播種、耕作、採收等智能機器人。 人工智慧技術廣泛應用到農業生產中的播種、耕作、採摘等多種場景，極大地革新了農業生產方式，提高了生產效率。美國Aboundant Robotics公司開發了一款蘋果採摘機器人，其通過攝像裝置獲取果樹的照片，採用雙目立體視覺、圖片識別等技術對果實進行定位並判斷其成熟度，確定適合採摘的果實，然後運用機器人精準操控技術對果實進行無損採摘，採摘速度高達一秒一個。

雜草控制。 依託出色的感測器技術和圖像識別功能，Blue River Technology公司開發了一款名為See＆Spray的機器人，用以幫助控制 棉花地的雜草。它依靠計算機視覺和機器學習判斷面前的是作物還是雜草，即使目標只有郵票大小，它也能准確識別。一旦確定那不是作物， 機器人會控制噴嘴對准噴灑，避免對棉花造成腐蝕。

精準噴灑和噴霧噴嘴可以幫助防止雜草對除草劑產生抗葯性，並且能減少高達90%的除草劑使用量。這不但提高了除草效率，幫助農民穩定收入，也因減少化學品的使用量，保護了作物和環境。

控制雜草的 See ＆ Spray 機器人

智能溫室系統。 在西方發達國家智能溫室系統已得到廣泛深度應用。例如，目前荷蘭約有85%的溫室通過計算機進行環境調控，德國已把3S技術（地理信息系統GIS、全球定位系統GPS、遙感技術RS） 成功運用到溫室控制與管理中。

通過在溫室安裝的各類感測器，可實時監測土壤水分、土壤濕度、空氣濕度、空氣溫度、光照強度、植物養分含量等數據，並通過人工智慧系統對這些採集的數據進行分析處理，模擬出最適合溫室內農作物生長的環境，進而對供水系統、加熱裝置、加濕裝置、除蟲裝置、卷簾裝備、遮陰設備、施肥系統等進行遠程自動化控制，從而改善溫室內部農作物生長環境，達到調節生長周期、改善產品質量、降低生產成本、提高經濟效益等目的。

【本文來源於人民出版社出版的《人工智慧讀本》】

『貳』 提高農作物產量的措施有哪些

你好，提高作物產量的措施有以下幾點：

一、水分代謝

灌溉可以達到增產的目的，合理灌溉，以提高水分利用率，這樣才能保證作物產量的提高。

二、光合作用

提供適宜的環境，可促進光合作用，增加光合產物積累

例如最適宜的溫度，白天和夜晚的溫差，空氣的濕度，空氣的流動性等等。

提高光合效率，充分利用光照和土地，避免資源過剩。

三、作物的生長及調控

適當使用植物激素：可促進植物的生長發育，或是在合適的時候進行最適宜的生理活動，以最大化其產量。

或是規劃作物的長勢，保證作物體內本身含有的各類激素的含量。

四、礦質營養方面

以莖葉為主的蔬菜要多補氮；以種子、塊根塊莖為主宜混合施用氮磷鉀，而特殊的如：甘薯要早用氮，晚加磷、鉀，像這樣為每種作物安排最合理的施肥比例。

施肥可擴大葉面積，如海和威海餐沃水溶肥，提高葉綠素含量，延長葉片壽命，提高光合性能，改善光合產物的分配利用，提高經濟系數。

『叄』 人工神經網路與智慧農業的關系

人工智慧作為當今科技的前沿技術已經深入到各行各業之中，當下我們關注最多的還是人工智慧為醫療、金融、工業帶來怎樣的變化，卻忽視了人工智慧在農業領域中的應用。事實上，從20世紀70年代開始，人工智慧技術，特別是專家系統技術就開始應用於現代農業領域。
根據聯合國糧農組織預測，到2050年，全球人口將超過90億，盡管人口較目前只增長25%，但是由於人類生活水平的提高以及膳食結構的改善，對糧食需求量將增長70%。與此同時，全球又面臨著土地資源緊缺、化肥農葯過度使用造成的環境破壞等問題。如何在有限的耕地增加農業的產出，同時保持可持續發展?人工智慧作為解決方式之一，展示出了其強大的實力。
人工智慧在智慧農業中將發揮哪些作用?
1、種子檢測
種子是農業生產中最重要的生產資料之一，種子質量直接關繫到作物產量。種子的純度和安全性檢測，是提升農產品質量的重要手段。因此，利用圖像分析技術以及神經網路等非破壞性的方法對種子進行准確的評估，對提高農產品產量和質量起到了很好的保障作用。
2、智能種植
在傳統農業中，需要耗費大量的人力、物力。搭載人工智慧技術的機器人將有助於緩解農民的負擔，大大降低土地對勞動力的需求量。例如在種植、管理、採摘、分揀等環節都可以通過智能機器人來完成，實現農業種植的智能化與自動化。
3、作物監控
在農業生產的很多方面，大部分的工作是通過對農作物外觀的判斷進行的，例如農作物的生長狀態、病蟲害監測以及雜草辨別等等。在過去，這些工作是通過人的肉眼去觀察，但是這存在兩個問題：1、農民並不能保證根據經驗做出的判斷是完全正確的;2、由於沒有專業人士及時到現場診斷，可能會使農作物病情延誤或加重。人工智慧技術可在農作物檢測中提供強大的技術的支持，通過機器人視覺技術，模擬人類的視覺功能，從客觀事物的圖像中獲取信息並處理和分析。
4、土壤灌溉
人工神經網路具備機器學習能力，能夠根據檢測得到的氣候指數和當地的水文氣象觀測數據，選擇最佳灌溉規劃策略。通過對土壤濕度的實時監控，利用周期灌溉、自動灌溉等多種方式，提高灌溉精準度和水的利用率。這樣既能節省用水，又能保證農作物良好的生長環境。
人工智慧技術在農業領域面臨的困難與挑戰
不過，雖然人工智慧技術已經開始應用於農業領域，但是與其在金融、醫療、交通等領域上的成功應用相比，人工智慧在農業上的運用略顯初級，大多農場、農業設備製造商還沒有深入推進人工智慧的引入。原因包括：1、農業領域的數據獲取比其他行業要難;2、農業生產統計和量化應用困難，農業環境變化對人工智慧技術在農業上的測試、驗證和推廣更加困難;3、缺乏既懂農業又懂人工智慧技術的復合型人才。
政策支持破解人工智慧農業困局
2017年，國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》提出，加快推進產業智能化升級。在智能農業方面，要研製農業智能感測與控制系統、智能化農業裝備、農機田間作業自主系統等。建立完善的天、空、地一體化的智能農業信息遙感監測網路及農業大數據智能決策分析系統。除去國家層面的政策之外，各地政府也開始密集出台相關政策，以解決人工智慧技術在農業領域的應用中面臨的實際問題。
2018年4月，教育部印發《高等學校人工智慧創新行動計劃》，提出加強人才培養與創新研究基地的融合，完善人工智慧領域多主體協同育人機制，以多種形式培養多層次的人工智慧領域人才;到2020年建立50家人工智慧學院、研究院或交叉研究中心，並引導高校通過增量支持和存量調整，加大人工智慧領域人才的培養力度。截至2017年12月，國內共有七十餘所高校圍繞人工智慧領域設置86個二級學科或交叉學科。2018年國內高校首批612個「新工科」研究與實踐項目中，已布局建設將近60個人工智慧類項目。
寫在最後：
隨著人工智慧技術的不斷發展，其在智慧農業領域的大規模應用將最終實現。相信在不久的將來，人工智慧能夠更好的為人類服務，改善人類的生活，帶來巨大的經濟效益。在人工智慧的引領下，農業將邁入智能化的嶄新時代。