文 |小辛说史
编辑 |小辛说史
人工智能近年来在农业中得到了广泛的应用。为了培育更健康的作物，管理害虫，监测土壤和生长条件，分析农民的数据，并加强食品供应链的其他管理活动，农业部门正在转向人工智能技术。
这使得农民很难选择理想的时间来种植种子，人工智能可以帮助农民为特定的天气情况选择最佳的种子，它还提供了有关天气预报的数据。人工智能的解决方案将帮助农民用更少的资源生产更多产品，提高作物质量，并加快产品进入市场的时间。
人工智能有助于了解土壤质量，人工智能通过帮助农民，建议他们应该使用的营养物质来提高土壤的质量。人工智能可以帮助农民选择种植种子的最佳时间，智能设备可以计算出种子之间的间距和最大种植深度。
一个被称为健康监测系统的人工智能系统为农民提供有关作物健康的信息，以及提高产量质量和数量所需的营养信息。
利用人工智能，农民现在可以获得先进的数据和分析工具，这些工具将促进更好的农业发展，提高效率，减少生物燃料和食品生产的浪费，同时尽量减少对环境的负面影响。
人工智能和机器学习已经改变了各种行业，而人工智能的浪潮现在已经到达了农业部门。各公司正在开发几种技术，以更方便地监测农民的作物和土壤健康。高光谱成像和三维激光扫描是领先的基于人工智能的技术，可以帮助确保作物健康。这些人工智能技术收集了有关作物健康的精确数据以供分析。
文章简要介绍了人工智能的农业发展过程和人工智能监测的一些农业参数。最后，确定并讨论了人工智能在农业中的重要应用。
介绍
农业是世界上最古老、最重要的产业之一。世界人口正在迅速增长，增加了对粮食和就业的需求。因此，新的自动化方法正在被引入，以满足粮食需求，因为农民使用的传统方法不足以满足这些需求，同时也为全球数十亿人提供了就业机会。
由于劳动力短缺、严格的立法、全球人口的增加和农民数量的减少，农民被迫寻求新的解决方案。物联网技术、大数据与分析技术、人工智能和机器学习技术等技术进军几乎所有的行业。
目前正在努力和研究，通过“智能农业”实现“互联”和“智能”，来提高农产品的质量和数量。在露天或温室环境下的种植区上喷洒农药，以提高产量。
农民还可以使用机器学习技术作为精确农业管理的一部分，其中根据时间、地点和受影响的作物应用农药。农民必须准确地检测和分类作物的质量特征，以提高产品价格和减少浪费。
农业的水资源管理显著地影响了农艺、气候和水文平衡。基于机器学习技术的应用程序可以估计每日的蒸散发量，每周或每月，使灌溉系统能够更有效地使用。
此外，准确的日露点温度预测有助于识别预期的天气现象，以及估计蒸散量和蒸发量。农民们越来越多地使用人工智能和机器学习技术模型来提高生产率，而食品技术部门则受益最大。机器人和传感器目前被用于管理和监测作物，并收集与作物相关的数据。
机器学习技术被用于数字农业的机会越来越大。机器学习技术是一种安全的方法提高农业生产力，同时减少对环境的影响。通过收集作物数据，农民可以更好地了解作物，他们的基因，和潜在的疾病。
随着计算能力的进步和云计算普及率的增加，世界经济的更多部分已经开始从人工智能中获益。农业是一个已经开始受益人工智能的领域，无论是杂草控制，计算收获作物的最佳时间，监测土壤和作物健康状况，还是提前预测产量。在过去的十年里，人工智能和机器学习技术已经作为各个行业的开发工具进行了测试。
然而，直到最近，人们才发现，人工智能可以用于改善农业决策。特别是，由于人工智能技术，农民可能会做出更好的决定，从而提高农业和牲畜生产的效率。各种因素促使农业部门希望接受人工智能技术，以做出更好的决策。不可否认的是，可用数据的增加和访问数据的便利性是首要的。
在农业领域，基于人工智能和机器学习技术的监测系统为监测作物、检测害虫和诊断土壤故障提供了见解，允许农民在最佳时间种植种子以获得最大产量。杂草威胁着许多农业活动，它们会降低农场产量，入侵作物，导致牧场窒息。
人工智能传感器可以检测到受杂草感染的地区，并确定在该地区使用的最佳除草剂。人工智能系统可以预测天气模式，评估作物健康状况，并检测疾病、病虫害或植物营养不足。农民可以通过人工智能无人机监测他们作物的健康状况。
专家们检查了无人机拍摄的图像，并编写了一份关于农场健康状况的报告，这有助于农民控制害虫。一些农民现在正在使用农业机器人来执行最耗时和最需要体力的农场任务，这些机器人可以帮助农民节省体力劳动的费用，并减少工人的工作量。
人工智能
一个名为人工智能的跨学科研究领域旨在在类似于人类认知和行为的机器人中复制人类智能，包括学习和解决问题。研究科学家和扩展专家现在正在使用人工智能技术来解决农业生产力方面的问题。
人工智能技术可以帮助农民通过协助他们选择合适的作物类型、采用改进的土壤和养分管理办法、管理病虫害、估计作物产量和预测商品价格来提高产量。人工智能使用深度学习、机器人、物联网、图像处理、人工神经网络、无线传感器网络、机器学习和其他尖端方法来应对农业挑战。
这些人工智能技术现在可以帮助农民实时监测从他们的农场获得的一些项目，如天气、温度、用水量或土壤条件，以更好地为他们的决定提供信息。人工智能被用来开发智能的农业实践，以减少农民的损失，同时为他们提供了高收益。
从移动人脸识别应用程序到自动驾驶汽车，人工智能如今无处不在。尽管由于人工智能系统和机器学习技术技能，其他行业的生产力也有了相当大的提高，我们不可能设想农业正在经历一场数字化转型。
尽管如此，人工智能正在将历史最悠久的行业之一带入未来。人工智能在农业上的应用数量惊人，人工智能使精准农业成为可能。人工智能可以通过机器学习技术的数据帮助农民灌溉、轮作、收获、作物选择、种植和害虫控制。
每个行业都在寻求使用智能机械来实现特定工作的自动化。当人类的智能被定义，以便机器能够理解它时，它就会发生。此外，农业中的人工智能技术也具有改善世界的潜力，这种技术可以执行从简单到复杂的任务。机器的目标是学习、推理和感知，它有助于各种行业的工作自动化，智能机器的使用简化了各种任务。
限制
缺乏将人工智能无缝整合和嵌入农业的简单解决方案，是人工智能在农业中广泛采用的一个重大障碍。大多数农民缺乏时间和数字技能来自己研究人工智能解决方案，为了无缝地将人工智能整合和嵌入到农业中，这些新的人工智能解决方案将需要实现集成到农民已经在使用的现有的和遗留的基础设施和系统中。
农业不能完全依赖人工智能，因为它不能在其编程之外工作。农民，特别是农村地区的农民，缺乏技术知识，也不知道这种技术的存在。随着人们意识的提高，普通农民更容易获得技术，农业可能会变得半自治，由人工智能引领，人工智能系统需要大量的数据来训练机器并做出准确的预测。
在主要是农田的情况下，空间数据很容易获得，但获得时间数据却具有挑战性。大多数特定作物的数据每年只能在种植作物时获得一次，因为数据基础设施需要花费大量的时间才能成熟，所以构建一个健壮的机器学习技术模型需要花费大量的时间。
未来的范围
在未来，人工智能技术正在为全球农民面临的主要农业问题提供创新和精确的解决方案。人工智能将为几乎所有问题提供解决方案，从害虫控制、天气预报到农业工作援助。
未来人工智能将帮助农民成为农业科学家，利用数据来优化单个几排植物的产量。人工智能公司正在开发能够在农场环境中轻松完成各种任务的机器人，这个机器人被设计成比人类更快、更彻底地采摘庄稼。这些机器人被教导在检查作物质量和杂草的同时收割和包装作物。这些机器人还可以克服农业劳动所面临的困难。
人工智能正在帮助农民实现农业自动化，同时也在采取行动实现精确种植，以提高作物产量和质量，同时利用更少的资源。
未来的技术发展将帮助那些对提高基于人工智能的产品或服务感兴趣的企业，例如为农业、无人机和自动化机器制造的培训数据，使全球能够应对不断增长的人口面临的食品供应挑战。
由于人工智能最大限度地提高了资源利用和效率，并在很大程度上解决了资源和劳动力短缺，它将对农业行业有帮助和有效，该技术也将在园艺领域的研究和发展中发挥重要作用。
人工智能技术将温度、降水、风速和太阳辐射等数据结合机器学习技术算法和卫星和无人机拍摄的图像，预测天气状况，分析作物可持续性，评估农场存在的病虫害和植物营养不足。拥有Wi-Fi连接的农民可能会使用人工智能应用程序来接收为人工智能定制的农场计划。
利用人工智能驱动的解决方案，在不减少无价的自然资源的情况下提高产量和收入，农民可以满足全球对更高的粮食供应和盈利能力的需求。农民可以使用人工智能从他们的田地中获得实时信息，识别需要灌溉、施肥或农药处理的地区。
创新的农业实践，如垂直农业，可能有助于增加粮食产量，同时使用较少的粮食资源因此，除草剂的使用减少，收获质量得到提高，利润增加，并实现了显著的成本节约。
人工智能工具收集有关农田所需的灌溉系统的高分辨率空中图像和数据，人工智能帮助检测土壤问题，如堵塞和泄漏；它评估和评价土壤的恶劣条件；人工智能的帮助在提高农业生产力方面。人工智能辅助的采摘、包装和分类提高了食品的生产、包装和分类。农民们受益于它的帮助，以理解与温度、降水、风速和太阳辐射相关的农业数据洞察力。
人工智能将被用于农业，以改善整个农业过程。