现代农业机械研究：智能农业的机器学习和人工智能
目前，人工智能正被广泛用于各种农业场景，包括智能感知、实时现场监测、智能预警、疾病和害虫检测以及作物生产环境的智能决策。在人工智能的帮助下，农民现在可以检测是否有任何疾病和害虫，他们是否需要使用杀虫剂，以及他们的植物保护做法是否有效。本特别版重点关注仍需进一步研究和讨论的几个问题，如农业无人驾驶飞行器、作物类型测绘、作物表型分析，以及在可持续和智能植物保护中识别作物疾病和害虫。
一、农业无人驾驶飞行器
农业无人驾驶飞行器（AUAV）集成了机器人、人工智能、大数据和物联网。它们已广泛应用于各种农业作业，如种子播种、土地监测、作物疾病和虫害检测，以及农药和化肥喷洒。AUAV大大提高了农业生产效率，解放了劳动力。
他们正在成为精密农业航空领域的一股新力量。与传统农业机械相比，它们体积小，重量轻，易于运输，并具有灵活的飞行控制。AUAV的特点是精确操作、高效率、环保、智能和易用性。然而，在许多情况下，飞行期间AUAV负载的实时变化会影响其速度、准确性和飞行路径稳定性。
徐等人提出了一个飞行动力学模型，使用PID控制器和强大的T-S模糊控制方法实现AUAV飞行轨迹稳定性。该模型可以在飞行路径上实现一定的稳定性，以抵御不同任务要求的负载扰动。通过AUAV记录的作物生长数据，农民可以分析他们的作物，并根据准确的作物生长信息做出翔实的决策。
二、作物类型映射
大规模和准确的CTM在农业管理中发挥着关键作用，包括田间作物监测，优化作物分布，以及实现农业集约化以促进可持续发展和粮食安全。然而，由于作物多样性、类间光谱相似性和类内变异性等因素，它具有挑战性。
传统的CTM方法依赖于遥感图像（RSIs）作为数据源，但在关键作物生长期间，云层覆盖和光学图像的有限可用性可能会阻碍RSI的准确性，特别是在炎热和多雨地区。此外，不规则的时间序列和有限的遥感数据覆盖范围使CTM更加复杂。
为了克服这些挑战，最近的研究提出了基于深度学习的CTM方法，这些方法优于传统的机器学习方法，利用了地球观测卫星和深度学习技术的进步。例如，Bian等人设计了一个通道注意力U-Net模型，该模型集成了浅层CNN、U-Net和通道注意力机制，以提高光谱特征提取能力。
这种方法可以更好地处理由于云和雨天而导致的遥感数据可用性不一致的问题。未来的研究应继续专注于解决这个问题，以实现用于精准农业管理和粮食生产宏观控制的大规模CTM。
三、作物表型分析
总体而言，作物表型分析（CPA）是了解影响作物生长的各种因素并为作物管理者提供及时数据的重要工具。传统的CPA方法依赖于手动操作，这是耗时和劳动密集型的，分析结果可能不稳定和不准确。
为了克服这些挑战，可以使用机器视觉和深度学习技术来快速准确地分析作物表型特征。Zhang等人为CPA提出了一个三阶段多分支自校正特征估计网络（TMSCNet），该网络可以为实时监测作物生长提供科学依据。此外，种子形态学分析对于了解各种植物科和属的分类关系以及开发高产和质量更好的作物品种非常重要。在Seki等人中，使用基于图像的表型来开发一种定量方法，通过深度学习来测量种子形态特征，即使是小作物种子大小。这种方法可以加速发现小形态特征的遗传基础，如种子大小和形状。
四、作物病虫害控制
作物疾病和虫害识别是农业的一个关键方面，可以帮助减少农药的使用，并以可持续的方式提高农业生产力。由于识别率低和泛化弱，支持向量机、天真贝叶斯和BP神经网络等传统识别方法不适合该领域的大面积病虫害识别。
相比之下，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法取得了显著的成果，并具有很强的概括性。由于作物病虫害图像稀缺，通常使用基于ImageNet数据集的预训练VGG和ResNet 50架构。为了提高小型昆虫目标的识别准确性，S-ResNet是基于ResNet构建的，Wang等人的识别准确性提高了7%。
深度学习方法需要强大的计算能力和大型训练数据集，这使得它们难以部署在移动设备上。未来的研究工作应侧重于开发轻量级暹罗网络，并纳入其他数据形式，如地理位置、病虫害发生史和天气趋势，以提高病虫害识别系统的准确性和可靠性。
