人工智能系列白皮书-智慧农业
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
《智慧农业》课件pptppt
荷兰花卉种植过程中广泛采用自动化设备和机器人，实现播种、浇水、施肥、采 摘等环节的自动化作业，大幅提高生产效率和降低成本。
德国“精细农业”的实践
精确种植
德国的精细农业强调利用现代信息技术，对农田进行精确的 种植和管理，提高农作物的产量和质量。
智能化农机
德国的农机设备也高度智能化，能够实现自动化播种、施肥 、喷药等作业，同时收集和分析各种农业数据，为农民提供 科学种植的建议和方案。
智慧农业的发展趋势
技术进步
随着物联网、大数据、人工智能 等技术的不断发展，智慧农业将 迎来更多的技术突破和应用创新 。
政策支持
各国政府逐渐加大对智慧农业的 支持力度，推动农业现代化进程 。
市场需求
随着消费者对农产品质量、安全 、环保等方面需求的不断提高， 智慧农业的市场需求将不断扩大 。
智慧农业面临的挑战
全面、及时的数据支持。
人工智能技术
图像识别与分类
利用深度学习等技术，实现农作物病虫害识别、 产量评估等应用。
智能预测与优化
基于机器学习模型，实现对农作物生长环境的智 能预测与优化，提高产量和品质。
语音识别与交互
通过语音识别技术，实现人机交互，方便农民使 用农业设备。
区块链技术
数据可信与追溯
利用区块链技术，实现农业生产数据的可信记录与追溯，提高产 品质量和品牌信誉。
要点二
完善政策支持和保障 体系
加大政府对智慧农业的支持力度，出 台相关政策，完善相关法规，为智慧 农业发展提供保障。
要点三
加强人才培养和市场 开拓
加强农业人才的培养和引进，提高农 业劳动力的素质和技能水平；同时加 大市场开拓力度，推动智慧农业与市 场需求的融合。
《智慧农业》方ppt
2023《智慧农业》方案ppt•方案背景•方案总体设计•智能农业技术应用目录•方案实施与运营•安全与保障措施•方案展望与总结01方案背景智慧农业是指利用物联网、大数据、云计算、区块链等现代信息技术，实现农业生产、经营、管理和服务全过程的智能化、信息化和高效化的新型农业发展模式。
定义传统农业存在生产效率低下、农产品质量不稳定、农业资源浪费等问题，需要借助现代信息技术进行转型升级。
传统农业的问题什么是智慧农业1 2 3通过智能化、信息化的生产管理，提高农业生产效率，降低生产成本，提高农产品的产量。
提高生产效率智慧农业通过精准化的生产方式，可以实现对农业生产环境的实时监控和调整，从而保证农产品质量更加稳定和可靠。
提升农产品质量通过大数据分析等技术手段，可以实现对农业资源的精准配置，提高资源利用效率，避免资源浪费。
优化农业资源配置03构建智慧农业服务体系通过建设智慧农业服务平台，为政府、企业和农户提供更加精准、便捷的农业服务，提升农业整体发展水平。
01实现农业生产智能化通过物联网等技术手段，实现农业生产全过程的智能化、自动化，提高生产效率。
02推进农业数据共享通过建设农业大数据平台，推进农业数据的共享与应用，为农业生产和管理提供更加精准的数据支持。
02方案总体设计方案框架智慧农业系统框架包括硬件、软件、云计算等模块各模块之间的关系和互动模块之间的数据交互和指令传输方式智慧农业系统的优势与传统农业相比，智慧农业系统的优点和特性利用传感器、RFID等物联网设备，实现数据采集和监测基于物联网技术通过人工智能和大数据分析，为农业生产提供智能化决策支持智能化决策支持利用智能控制器和执行器，实现农业现场的自动化控制和管理自动化控制方案特点方案流程通过传感器、RFID等设备采集现场数据，实现实时监测和预警数据采集和监测数据处理和分析自动化控制和执行农业现场管理通过人工智能和大数据分析，处理采集的数据，提供决策建议和优化方案根据决策建议和优化方案，利用智能控制器和执行器实现自动化控制和管理制定现场管理计划，监督现场作业，检查现场情况等03智能农业技术应用农业生产大数据利用大数据技术对农业生产过程中的各种数据进行收集、整理、分析和挖掘，为农业生产提供科学决策和优化方案。
中国人工智能系列白皮书-智能农业
中国人工智能系列白皮书----智能农业中国人工智能学会二○一六年九月《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：李德毅执行主任：王国胤副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺本书编写组本书编写组(按拼音字母排序)陈梅香陈子文段青玲冯青春高荣华顾静秋何东健黄文倩吉增涛姜凯李道亮李瑾李江波李淼李明李南李伟刘蕾蕾卢彩云罗清尧孟志军缪祎晟孙传恒孙明孙想汤亮王秀温江丽吴华瑞熊本海许童羽杨亮张瑞瑞张馨赵春江周艳兵朱华吉朱艳邹伟目录第1章智能农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智能农业及其发展趋势 (8)第2章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架232.3.2农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
《智慧农业》课件pptppt
云计算技术促进农业信息化管理，实现农业生产过程的全面数字 化，提高农业管理的效率和精度。
人工智能技术
1 2
智能决策支持
人工智能技术为农民提供智能决策支持，根据 作物生长状况、土壤条件等因素，给出最佳的 施肥、灌溉、农药使用等方案。
病虫害识别
人工智能技术可通过图像识别技术自动识别病 虫害，及时采取防治措施，减少损失。
3
自动化种植
人工智能技术可实现自动化种植，根据作物生 长规律和土壤条件等因素，自动调整种植密度 、种植深度等参数。
大数据技术
数据整合与分析
大数据技术可整合来自各种来源的数据，如气象、土壤、作物生 长等数据，进行分析和挖掘，为农业生产提供科学依据。
预测与优化
大数据技术可预测农作物的生长状况、市场需求等，帮助农民进 行生产优化和销售决策。
溯源管理
利用物联网、区块链等技 术，对农产品加工全过程 进行记录，确保产品质量 和安全。
智慧农业物流
农产品流通优化
通过大数据分析等技术， 优化农产品流通路径和运 输方式，降低物流成本。
冷链物流
通过智能温控等技术，确 保农产品在运输过程中的 质量和安全。
电商物流
利用互联网、物联网等技 术，建立农产品电商物流 体系，实现农产品的快速 配送和销售。
数据可视化
大数据技术可将复杂的数据通过可视化图表展示给农民和管理者， 帮助他们更好地理解农业生产情况。
03
智慧农业应用
智慧种植
智能农作决策
利用大数据、人工智能等技术，对 土壤、气候等种植条件进行分析， 为农民提供最佳的种植方案。
精准农业
通过智能传感器、无人机等技术， 对农田进行精细化管理，提高作物 产量和品质。
中 国人工智能系列白皮书-智能农业
中国人工智能系列白皮书-智能农业中国人工智能系列白皮书智能农业随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动各行业变革的重要力量。
在农业领域，智能农业的兴起正为传统农业带来前所未有的机遇和挑战。
智能农业，简单来说，就是将人工智能技术应用于农业生产的各个环节，以实现农业的高效、精准、可持续发展。
它涵盖了从种植、养殖到农产品加工、销售的全过程。
在种植方面，智能农业借助传感器、卫星遥感等技术，实现对土壤湿度、肥力、酸碱度等指标的实时监测。
通过这些数据，农民可以精确地了解土地的状况，从而合理安排灌溉、施肥等农事活动。
同时，利用图像识别技术，还能对农作物的生长情况进行监测，及时发现病虫害，做到早预防、早治疗，减少损失。
比如，在一个大型的果园中，安装了智能监控系统。
系统中的高清摄像头可以拍摄每一棵果树的图像，并通过人工智能算法分析果树的枝叶生长情况、果实的数量和成熟度。
果农们不再需要亲自一棵一棵地查看果树，就能准确掌握果园的整体情况，从而合理安排采摘时间和人力。
在养殖领域，智能农业同样发挥着重要作用。
智能传感器可以实时监测养殖场的温度、湿度、空气质量等环境参数，确保牲畜生活在适宜的环境中。
同时，通过对牲畜饮食、活动等数据的分析，可以及时发现异常情况，预防疾病的发生。
以养鸡场为例，智能设备能够自动记录每只鸡的进食量、饮水量和体重变化。
一旦有鸡出现饮食异常或者体重增长缓慢，系统会自动发出警报，提醒养殖人员进行检查和处理，大大提高了养殖的效率和质量。
智能农业还在农产品的加工和销售环节展现出独特的优势。
在加工过程中，利用人工智能技术进行质量检测，可以快速、准确地筛选出不合格的产品，保证农产品的品质。
在销售方面，通过大数据分析市场需求和价格走势，农民能够更加合理地安排种植和养殖计划，降低市场风险。
然而，智能农业的发展也并非一帆风顺。
首先，高昂的设备成本是许多农民面临的一大难题。
购买先进的传感器、监控设备以及相应的软件系统需要投入大量资金，这对于一些小型农户来说是难以承受的。
中国人工智能系列白皮书智能农业
中国人工智能系列白皮书智能农业中国系列白皮书：智能农业随着科技的不断发展，（）正在改变许多领域，包括农业。
在中国，智能农业的发展得到了高度重视，并已成为推动农业现代化和促进农村经济发展的重要手段。
本系列白皮书将深入探讨中国智能农业的发展现状、应用领域、挑战及前景，以期为政策制定者、研究人员和相关从业人员提供有益的信息和参考。
一、智能农业发展现状中国是一个农业大国，拥有丰富的农业资源和广阔的农田。
然而，传统农业方式面临着劳动力短缺、生产效率低下、农产品质量不稳定等问题。
为了解决这些问题，中国政府积极推动智能农业的发展，通过引进先进的农业技术和设备，提高农业生产效率和质量。
目前，中国智能农业的应用主要包括以下几个方面：1.精准种植：利用AI技术分析土壤、气候等数据，确定最佳种植时间和品种，提高作物成活率和产量。
2.智能灌溉：通过安装智能传感器和灌溉系统，实现根据作物需求进行精准灌溉，有效节约水资源。
3.自动化采收：使用机器人等自动化设备进行作物采收，提高生产效率，减少人力成本。
4.智能监控：通过摄像头、传感器等设备监测作物生长状况，及时发现病虫害等问题，保障农产品质量。
二、智能农业应用领域1.大田种植：主要涉及机械化、精准化种植等方面，包括机械化播种、施肥、除草、收获等作业，以及基于气象、土壤等数据的精准种植和施肥。
2.设施农业：主要涉及温室、大棚等设施的农业生产，包括自动化控制、环境调节、水肥管理等方面。
3.智慧果园：主要涉及果树种植的智能化管理，包括智能识别果树生长阶段、精准喷施农药、自动化修剪等方面。
4.智能畜禽养殖：主要涉及畜禽养殖的智能化管理，包括自动化饲喂、环境控制、疾病预防等方面。
5.智能水产养殖：主要涉及水产养殖的智能化管理，包括自动化饲喂、水质监测、疾病预防等方面。
三、智能农业面临的挑战1.技术成本较高：目前，智能农业技术设备的成本较高，许多小型农户难以承担。
2.农村劳动力短缺：随着城市化进程的加快，农村劳动力逐渐减少，智能农业的发展可能会进一步加剧这一问题。
人工智能在农业领域的应用白皮书
人工智能在农业领域的应用白皮书摘要本白皮书旨在探讨人工智能在农业领域的应用，并分析其对农业生产效率、农产品质量和农村发展的潜在影响。
我们将介绍人工智能在农业中的各种应用，包括农作物种植、病虫害监测和农产品质量控制等方面。
通过深入研究和案例分析，我们将展示人工智能技术在农业领域的巨大潜力，并提出未来发展的建议。
1. 引言农业是人类社会的基础产业，而人工智能作为一种新兴技术，正在逐渐渗透到农业领域。
人工智能的应用可以提高农业生产效率，改善农产品质量，并推动农村经济发展。
本白皮书将详细介绍人工智能在农业中的各种应用，并分析其潜在影响。
2. 人工智能在农作物种植中的应用2.1 农作物生长监测通过使用图像识别和机器学习算法，人工智能可以实时监测农作物的生长情况。
这有助于农民及时调整灌溉和施肥等措施，提高农作物产量和质量。
2.2 病虫害监测与预警人工智能可以通过分析图像和声音数据，快速准确地检测农作物上的病虫害。
这有助于农民及时采取措施，防止病虫害扩散，减少农作物损失。
2.3 农作物收获与分拣人工智能技术可以应用于农作物的自动收获和分拣。
通过机器视觉和机器学习算法，可以实现对农作物的自动识别和分拣，提高收获效率和减少人工成本。
3. 人工智能在农产品质量控制中的应用3.1 农产品质量检测人工智能可以通过图像识别和传感器技术，对农产品进行快速准确的质量检测。
这有助于提高农产品的质量标准，增加市场竞争力。
3.2 农产品追溯系统借助人工智能技术，可以建立农产品追溯系统，对农产品的生产、加工、运输等环节进行全程监控和记录。
这有助于提高农产品的安全性和可追溯性，增强消费者对农产品的信任。
4. 人工智能对农村发展的影响4.1 农村经济发展人工智能的应用可以提高农业生产效率和农产品质量，促进农村经济的发展。
农民可以通过人工智能技术获得更多的农业信息和决策支持，提高农业经营效益。
4.2 农村就业机会人工智能技术的应用将为农村创造更多的就业机会。
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中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
智慧农业充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、3S 技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾害预警等职能管理。
本章从人工智能在农业领域的应用历程与智慧农业发展趋势两方面阐述了智慧农业作为一种高新技术与农业生产相结合的产业，是农业可持续发展的重要途径，通过高科技投入和管理，获取资源的最大节约和农业产出的最佳效益，实现农业的科学化、标准化、定量化、高效化。
1.1人工智能在农业领域中的应用历程人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门学科。
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，农业是其重要的应用领域之一。
现代农业的发展已离不开以人工智能为代表的信息技术的支持，人工智能技术贯穿于农业生产产前、产中、产后，以其独特的技术优势提升农业生产技术水平，实现智能化的动态管理，减轻农业劳动强度，展示出巨大的应用潜力[1]。
将人工智能技术应用于农业生产中，已经取得了良好的应用成效。
比如农业专家系统[2]，农民可利用它及时查询在生产中所遇到的问题；农业机器人[3]，可代替农民从事繁重的农业劳动，在恶劣的环境中持续劳动，大大提高农业生产效率，节省劳动力；计算机视觉识别技术能用于检验农产品的外观品质，检验效率高，可替[4-6]人工智能在农业领域中的应用历程可以分为以下几个阶段：第一阶段：萌芽期（20 世纪70 年代末至80 年代末）20 世纪70 年代末，美国为代表的欧美国家率先开始了农业信息化的应用研究，以专家系统为代表的人工智能应用开始在农业领域萌芽。
专家系统之父Edward A. Feigenbaum 提出：农业专家系统AES （Agriculture Expert System ）也称为以知识库为基础的系统（Knowledge Based System,KBS），是一个（或一组）智能计算机程序，运用人工智能并集成了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、知识发现、优化模拟等多方面高新技术，汇集农业领域知识、模型和专家经验等，采用适宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田，在一定程度上代替农业专家，对于提高作物产量，改善品质，提高农业管理的智能化决策水平具有重要意义。
这一阶段的发展研究，以欧、美及日本等发达国家为主，开发系统主要是面向农作物的病虫害诊断。
最早是美国伊利诺斯大学的植物病理学家和计算机学家于1978 年共同开发的大豆病害诊断专家系统LPANT/ds。
20 世纪80 年代中期至80 年代末，农业专家系统从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析决策、生态环境、农产品市场销售管理等。
如COMAX/GOSSYM 是美国最为成功的一个农业专家系统，用于向棉花种植者推荐棉田管理措施。
日本对人工智能在农业上的作用给予了高度重视，如东京大学西红柿栽培管理专家咨询系统、培养液管理专家系统、温室黄瓜栽培管理专家系统等。
这一阶段开始，农业机器人和计算机视觉技术等人工智能技术也开始应用于农业领域，并取得了一定的成果。
在农作物种子质量检测取得较大进展。
1985 年，Zayas 等通过采集的种子图像，利用种子表面光的特性，基于统计图像的处理分析与识别技术来区分小麦品种。
1986 年，Gunasekaran 等在对玉米籽粒裂纹的研究中发现，运用计算机视觉检测技术中的高速滤波法可将裂纹与其他部位进行识别区分，其检测精度高达90%。
在农产品分级与加工方向，早在1984年，Thylor等运用模拟摄像机和线扫描进行苹果自动损伤判定试验，证明了将计算机视觉技术应用于自动分级的可行性。
在随后几年中，Thylor 等不断开展此方面的相应研究，但其分级效率仍较低。
1985 年，Sarkar 等首次将数字图像分析与模式识别技术运用于西红柿的品质分级，并取得了较好的精确度，但其速度较慢。
1989 年，Miller 等在桃的分级研究中，运用图像亮度校正和区域分割的方法，采用近红外方式对没有明显边缘损伤的图像进行识别，其自动分级效果达到了当时美国农业部的相关标准，并得到推广应用。
20 世纪80 年代，我国农业专家系统开始起步，虽起步较晚，但发展很快，涉及作物栽培、品种选择、育种、病虫害防治、生产管理、节水灌溉、农产品评价等方面。
在20 世纪80 年代初，浙江大学进行过蚕育种专家系统的研究，1985 年由中国科学院人工智能所开发的“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统” 在安徽省淮北平原得到很好的推广应用。
其后，各地高校、研究所和农科院相继开发了许多农业专家系统。
第二阶段：快速发展期（20 世纪90 年代）20 世纪90 年代，伴随着人工智能技术的蓬勃发展，人工智能在农业中的应用也进入快速发展期。
在专家系统领域，陆续出现了美国哥伦比亚大学梯田专家系统，日本的温室控制专家系统，英国ESPRIT 支持下的水果保鲜系统，德国的草地管理专家系统，埃及农垦部支持的黄瓜栽培与柑橘栽培生产管理专家系统，希腊的六种温室作物病虫害和缺素诊断的多语种专家系统等。