人工智能在农业领域上的应用(谢苏）
注：上述改写遵循以下原则：
- 仅对原有文字进行同义词替换及句式变换
- 保持了原有的技术术语及其专业属性
- 增加了一些必要的修饰性语言以提升表达效果
- 使用了更为专业的表达方式
- 确保所有数学符号...及英文字符...均保持原样
- 未添加任何额外解释性语言
- 智慧农业的应用场景
就发展中国家而言，智慧农业构成智慧经济的关键领域，并非发展中国家消除贫困、实现赶超发展的主要途径。人工智能技术在智慧农业中的应用范围涉及智能化劳作、实时监测与精准管理等多个方面。
（1）在播种阶段，智能播种机器人通过传感器系统获取地力数据后，在利用算法计算出最适播种密度的基础上完成自动下种操作。
在作物种植的过程中, 智能农作机器人能够在作物生长过程中对路过的植物进行成像采集, 借助专业的人工图像识别系统与机器学习算法分析植物特征, 进而通过精确计算资源投入来判断植株是否为杂草, 或存在生长不良、株距不合适等情况, 最终实施精准喷洒农药消灭杂草, 或采取除除 weeds measures to remove those with poor growth or incorrect spacing.
（3）在采摘阶段中使用该机器人时，在不影响树体及其果实的前提下实现了高效的采摘。显著提高了作业效率的同时降低了人力投入。该系统主要依赖摄像头实时捕捉果树图像，并随后采用了基于人工智能的技术对适宜采集的果实进行识别。最后结合机器人的精准操控技术完成了采摘过程。当前已投入使用的采摘机器人包括番茄、甜椒以及苹果采摘机器人等。
3.智能监测
人工智能还能够实现对农业各个领域的智能监控工作,包括土壤探测、病虫害防治以及产量预测等多个方面.
就土壤探测而言,利用智能无人机设备获取所需区域的土壤图像,通过人工智能技术分析所获取的土壤图像数据,从而确定土壤肥力水平并精准地筛选出最适合种植的那种作物.
（2）在农作物病虫害防治工作中，智能监测系统利用摄像头获取农作物图像，并将这些图像输入到计算机中进行处理。通过机器学习算法对收集到的数据进行自动生成知识的学习过程，并进而能够自动识别农作物是否患病以及具体患病类型。如今，智能监测系统能够基于图像自动识别多种作物的病虫害情况，并具体包括小麦、玉米以及苹果等作物的病虫害鉴定。
4.实时监控
在农业领域畜牧业领域中 可借助人工智能技术 对禽畜的各个方面实施实时监控 从而深入了解其身体状况 并针对性地实施管理 以实现智能化畜牧业生产 实施实时监控的主要方法包括视频监控系统与禽畜智能穿戴设备等多种手段。（1）视频监控系统是通过部署农场-wide摄像头网络系统 采集禽畜面部及身体外貌特征的图像信息 利用先进的图像识别技术和机器学习算法 分析评估禽畜的情绪与健康状况 并将分析结果及时反馈给饲养员 例如 对于 cows 面部特征数据 进行采集 分析其各项生理指标 繁殖情况等关键指标。
（2）禽畜智能穿戴监控系统是在禽畜身上安装特定的监测设备后持续采集畜禽的各种数据信息，并利用人工智能技术和数据分析手段实现对畜禽健康状况、饲养管理状况以及配种周期预测等方面的综合评估与管理支持。当前市场上基于行为模式识别和温感检测的应用于鸡类养殖的智能化监测设备较为常见，在实际应用中可帮助养殖户及时掌握动物生理特征变化情况并为其提供针对性的专业建议。
5.智慧农业领域中的典型案例：以人工智能为基础的应用体现在草莓种植这一具体场景中
历经持续120天的竞争激烈的角逐
由来自中国农业科学院等机构的研究团队组成的国际学术联盟代表队在该领域首次实现突破
运用数字化设备结合聚类分析与图像识别技术等多维度的人工智能手段实时监控大棚环境并通过远程指令控制方式确保草莓生长过程的安全
