現代農業機械研究：智能農業的機器學習和人工智能
目前，人工智能正被廣泛用于各種農業場景，包括智能感覺、實時現場監測、智能預警、疾病和害蟲檢測以及作物生産環境的智能決策。在人工智能的幫助下，農民現在可以檢測是否有任何疾病和害蟲，他們是否需要使用殺蟲劑，以及他們的植物保護做法是否有效。本特别版重點關注仍需進一步研究和讨論的幾個問題，如農業無人駕駛飛行器、作物類型測繪、作物表型分析，以及在可持續和智能植物保護中識别作物疾病和害蟲。
一、農業無人駕駛飛行器
農業無人駕駛飛行器（AUAV）內建了機器人、人工智能、大資料和物聯網。它們已廣泛應用于各種農業作業，如種子播種、土地監測、作物疾病和蟲害檢測，以及農藥和化肥噴灑。AUAV大大提高了農業生産效率，解放了勞動力。
他們正在成為精密農業航空領域的一股新力量。與傳統農業機械相比，它們體積小，重量輕，易于運輸，并具有靈活的飛行控制。AUAV的特點是精确操作、高效率、環保、智能和易用性。然而，在許多情況下，飛行期間AUAV負載的實時變化會影響其速度、準确性和飛行路徑穩定性。
徐等人提出了一個飛行動力學模型，使用PID控制器和強大的T-S模糊控制方法實作AUAV飛行軌迹穩定性。該模型可以在飛行路徑上實作一定的穩定性，以抵禦不同任務要求的負載擾動。通過AUAV記錄的作物生長資料，農民可以分析他們的作物，并根據準确的作物生長資訊做出翔實的決策。
二、作物類型映射
大規模和準确的CTM在農業管理中發揮着關鍵作用，包括田間作物監測，優化作物分布，以及實作農業集約化以促進可持續發展和糧食安全。然而，由于作物多樣性、類間光譜相似性和類内變異性等因素，它具有挑戰性。
傳統的CTM方法依賴于遙感圖像（RSIs）作為資料源，但在關鍵作物生長期間，雲層覆寫和光學圖像的有限可用性可能會阻礙RSI的準确性，特别是在炎熱和多雨地區。此外，不規則的時間序列和有限的遙感資料覆寫範圍使CTM更加複雜。
為了克服這些挑戰，最近的研究提出了基于深度學習的CTM方法，這些方法優于傳統的機器學習方法，利用了地球觀測衛星和深度學習技術的進步。例如，Bian等人設計了一個通道注意力U-Net模型，該模型內建了淺層CNN、U-Net和通道注意力機制，以提高光譜特征提取能力。
這種方法可以更好地處理由于雲和雨天而導緻的遙感資料可用性不一緻的問題。未來的研究應繼續專注于解決這個問題，以實作用于精準農業管理和糧食生産宏觀控制的大規模CTM。
三、作物表型分析
總體而言，作物表型分析（CPA）是了解影響作物生長的各種因素并為作物管理者提供及時資料的重要工具。傳統的CPA方法依賴于手動操作，這是耗時和勞動密集型的，分析結果可能不穩定和不準确。
為了克服這些挑戰，可以使用機器視覺和深度學習技術來快速準确地分析作物表型特征。Zhang等人為CPA提出了一個三階段多分支自校正特征估計網絡（TMSCNet），該網絡可以為實時監測作物生長提供科學依據。此外，種子形态學分析對于了解各種植物科和屬的分類關系以及開發高産和品質更好的作物品種非常重要。在Seki等人中，使用基于圖像的表型來開發一種定量方法，通過深度學習來測量種子形态特征，即使是小作物種子大小。這種方法可以加速發現小形态特征的遺傳基礎，如種子大小和形狀。
四、作物病蟲害控制
作物疾病和蟲害識别是農業的一個關鍵方面，可以幫助減少農藥的使用，并以可持續的方式提高農業生産力。由于識别率低和泛化弱，支援向量機、天真貝葉斯和BP神經網絡等傳統識别方法不适合該領域的大面積病蟲害識别。
相比之下，基于卷積神經網絡（CNN）的深度學習方法取得了顯著的成果，并具有很強的概括性。由于作物病蟲害圖像稀缺，通常使用基于ImageNet資料集的預訓練VGG和ResNet 50架構。為了提高小型昆蟲目标的識别準确性，S-ResNet是基于ResNet建構的，Wang等人的識别準确性提高了7%。
深度學習方法需要強大的計算能力和大型訓練資料集，這使得它們難以部署在移動裝置上。未來的研究工作應側重于開發輕量級暹羅網絡，并納入其他資料形式，如地理位置、病蟲害發生史和天氣趨勢，以提高病蟲害識别系統的準确性和可靠性。
