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文|史这样滴

编辑|史这样滴

前言

一个完整的生态系统由农业构成，它旨在将人工智能、物联网和机器学习等新兴技术整合到农业中，以提高生产力。

同时促进可持续性和决策过程，通过自动化和可扩展的技术解决方案来增强传统农业实践旨在降低风险，增强可持续性，并为种植者提供预测性决策。

此外，数据驱动的农业和先进的农场管理系统，在当代农业部门变得越来越重要。

智能农业的依靠，通过传感器获取的客观信息，做出最佳决策并最大限度地提高生产力，同时确保资源效率和环境可持续性。

通过结合机器人解决方案和人工智能技术，数据驱动型农业，为未来的可持续农业奠定了基础。

那么，这些方案和技术，是什么时候产生的呢？

数字农业革命

关于工业，强调人与智能机器之间的协作，重点是弹性和可持续性，农业5.0寻求调、对充足和负担得起的粮食生产的需求。

至于生态系统的保护，虽然工业和农业4.0主要关注物联网和大数据等技术，但工业和农业5.0增加了人类，环境和社会方面。

从数字农业革命到农业5.0的过渡，被认为对农民的未来福祉，以及在能源消耗方面逐步转向高效。

智能和自主农场至关重要，将新兴技术和替代能源整合到农业5.0中，可以为智能农场设施，提供具有成本效益的融资。

根据欧洲农业的说法，对农产品的需求，不断增长以及世界人口的增长提高了对提高产量的需求。

请注意，农业与食品加工和农业机械部门有着密切的联系，后者直接受到农业部门业绩的影响。

因此，农业的总经济影响成倍增加，更具体地说，全球人口增长和粮食需求的连续指数增长，导致人们在生产规模和产品质量方面，寻求更有效的生产方式。

上述原因通过在农业领域，引入重要的技术支柱而使第三次农业革命蓬勃发展，上述站点是选择性育种，以提高人类和动物产品中的食品质量，使用化肥和合成杀虫剂来提高生产质量。

同时减少环境足迹，用于保护作物免受害虫、病原体和杂草侵害的化学农药，对人类和其他非目标生物构成急性和长期风险。

此外，许多杀虫剂及其降解产物，在环境中持续存在多年，必须在传统农业系统中引入新的技术进步，以支持欧盟的这些目标。

因此，过程自动化可以成为处理这种情况的现代方法，高科技精准农业系统源于机电一体化和农学跨学科团队的研发。

在这种情况下，已经开发了各种车辆，能够在困难的农村地形中移动，而无人机的发展为作物健康评估、植物监测等多种应用提供了新的动力，这些发展使现代机电一体化系统能够收集数据。

进行无线通信，并在它们之间共享大量数据，上述数据构成了精准农业的基石，因为它们可用于及时准确地喷洒杀菌剂、杀虫剂和除草剂，在适合成熟时收获水果等。

从而实现智能种植、生产自动化和生产自动化，节省农民在播种、喷洒、收获等各个生产阶段的时间。

同时，农民有能力通过通信技术控制他们的过程和结果，现代机器人的发展，通过提高公关率对提高作物质量产生了影响，生产者的可信赖性以及优质食品的选择消费。

因此，新技术的实施有助于限制剂量和分散，从而减少环境后果，然而，独立于其目标操作环境。

当代机器人应该是智能的，因此保留先进的感知能力，这些功能与机器人如何理解、解释和表示其环境及其元素，以及每个单独的生产实体高度相关。

语义映射是有益的，可以为相关问题提供可行的解决方案，此外，从集成系统中提取的异构数据，对于生产者，农民的直接行动或直接供应给实施下一个动作的另一个机器人系统是必要的。

上述挑战涉及系统，在可靠性和语义感知能力方面的进步，最终要求在不同环境中可操作。

作物保护是粮食生产的主要组成部分，使用引入低风险农药、精准农业和基因组编辑等尖端技术，将有助于保持现代农业的可持续性。

可以及时监测作物保护问题，有针对性地施用适合用途的杀虫剂，降低总体风险并提高每次施用的功效，具体而言，我们提出的系统，将通过使其更加高效和稳健，来有助于改善作物保护。

经典案例

欧盟经济的两种重要作物被选为案例研究，大田作物小麦和多年生作物橄榄，构成了我们的模型。

涵盖不同的种植系统，害虫、杂草、病原体严重程度，以及注册农药，橄榄树是一种伴随地中海农业数千年的通用树。

大约98%的橄榄油和80%的食用橄榄产量来自地中海国家，世界上大约70%的橄榄油产量集中在欧洲。

在欧盟，橄榄树种植园分布在九个欧盟成员国：西班牙、意大利、希腊、葡萄牙、塞浦路斯、法国、克罗地亚、斯洛文尼亚和马耳他。

2016年，欧盟橄榄产量达到10908000吨，总价值达到22.55亿欧元，橄榄年平均产量和产品质量因年份而异。

反映了植物保护问题的影响，橄榄树是一种长寿的耐旱物种，受到许多生物压力源，例如害虫、疾病和杂草的限制。

油橄榄芽孢杆菌、油茱萸、油螨属、油螨、油螨在欧盟，橄榄种植倾向于从传统的低密度系统转向新的、高密度的、超集约化的种植系统。

所有这些变化都影响了病虫害的发生率和严重程度，在橄榄树中，目前登记的杀虫剂中至少有10种。

杀虫剂，由七种杀菌剂波尔多混合物，氢氧化铜，氧化铜，氯氧铜，苯醚甲环唑，戊唑唑，三碱硫酸铜。

两种除草剂二氟苯尼康和Metribuzin，被列为替代候选物，铜产品大量使用，大多数替代品缺乏铜功效。

此外，注册用于橄榄的杀虫剂数量有限，导致对大多数害虫、疾病和杂草分别对杀虫剂、杀菌剂和除草剂产生抗性，总结了目前在橄榄树中登记的杀虫剂。

谷物有很多用途，如面包、粗面粉和意大利面，它们也是动物饲料的重要组成部分。

是生产酒精、啤酒、淀粉和糊精等产品的原料，用于葡萄糖工业，在欧盟，谷物部门约占2016年农业生产总产值的11%。

欧盟谷物部门正面临结构性、财务和气候方面的挑战，俄罗斯对乌克兰的战争使全球粮食安全处于危险之中。

这就导致了小麦和小麦粉价格的上涨，对群众的心态有很大影响，2021年，欧盟约三分之一的谷物进口来自乌克兰和俄罗斯。

战后，欧盟不得不采取一切措施认证欧盟谷物生产，小麦是全球种植的最重要的谷类作物，用于为全球约40%的人口准备面包，小麦是欧洲的重要商品，年产量为1.33亿吨。

小麦生产取决于许多生产要素，农药的使用对于提高小麦生产的数量和质量非常重要。

杀虫剂有助于控制病虫害或其媒介，并减少储存期间的变质，阔叶和草杂草、病害、昆虫和其他害虫会降低小麦作物产量。

使用杀虫剂有助于最大限度地减少这些损失，在作物发育的早期阶段，使用除草剂控制杂草侵扰，对于实现最佳谷物产量、预期的经济效益至关重要。

提高小麦产量的方式

一种杀菌剂和两种除草剂被列为替代候选物，小麦生产也受到对大多数登记除草剂的杂草抗药性发展的威胁。

昆虫和真菌，分别对杀虫剂和杀菌剂产生抗药性的例子很多，虽然研究危害较小的化合物以替代不需要的农药，是一项重要的策略。

但其他有前途的智能农业技、工具和方法，有助于提高农药功效，并减少对环境和人类健康的影响。

人工智能可以帮助选择最合适的杀虫剂，以实现针对目标作物保护问题的最高效率，并降低抗性发展的风险，以及与非目标生物有关的危害。

农药的作用方式、害虫、病原体、杂草的生命周期和易感性、稳定性、淋溶和径流潜力、环境条件，以及应用技术的可用性。

作物面积保护的重要性可归因于不断增长的人口，使用从高空间分辨率遥感图像中，提取的信息进行自动制图。

对于获取准确和最新的CA地图非常强大，RS图像信息提取包括特征分类，这是RS社区长期存在的研究问题。

新兴的深度学习技术，如深度语义分割网络技术，是获得更好的图像分类结果的有效方法，更具体地说，一些研究涉及农业精密部门。

有助于提高农业产量，请注意，通过使用植物域中的主要类别，将迁移学习应用于域适应-从源域到植物域。

在植物领域内，从主要类别到次要类别进行类别调整，无人机是遥感科学家和农民可立即使用的工具。

近年来，小型商用无人机已可用于环境和农业应用，许多关于精准农业保护的研究都集中在战略性地放置保护区，以尽量减少径流污染物，并随后提高水质。

土壤、作物和地形特征的空间变异性，加上季节之间的时间变化，可能导致可变的年产量模式。

土壤养分和土壤水分等产量限制因素，相互之间的复杂性，需要专门的统计处理来量化便利性。

从而为作物管理实践提供信息，这项研究使用多元线性回归模型、三次回归和神经传播网络来预测性能。

人工智能的作用

一般来说，人工智能和机器人化解决方案的出现，通过提供应对农业挑战的先进能力和精度，彻底改变了作物保护。

这些技术能够实现自动监测、早期发现病虫害、有针对性地应用处理和有效的资源管理。

从而提高作物产量和可持续农业实践，语义识别在作物保护中起着至关重要的作用。

因为它能够识别和分类害虫、疾病和其他对农作物的威胁，通过先进的算法和机器学习技术，语义识别系统可以准确分析图像。

传感器数据和其他输入，以提供及时和有针对性的干预措施，从而改善作物健康和产量。

近年来，已经实施了不同的机器学习技术来实现不同作物的准确产量预测，最成功的技术使用支持向量回归。

M5素数回归树和k-最近邻，尖峰神经网模型，用于及时预测作物产量，上述方法介绍了SNN作为时空数据建模和作物分析预测的一种有前途的技术。

由于深度学习技术能够从数据中，提取特征图进行估计，因此可以预期它们对输入数据的依赖性较小。

即使在数据采集有限的农村地区，深度学习也有望提供良好的作物产量估算。

在全球广亩作物生产中，实施智能农业机器人解决方案所面临的障碍，目前农业机器人中使用的策略和技术，不足以解决与大规模作物种植，相关的独特复杂性。

其中，包括各种广亩作物的不可预测性，适应性强的机器人系统的必要性，以及作物管理中涉及的复杂决策过程。

为了有效地克服这些挑战，有人便提出了，从根本上重新思考现有的方法和技术，如机器学习、计算机视觉和传感器网络。

作为智能农业机器人解决方案的重要组成部分，需要对智能机器人系统，在生态农业领域的使用，进行深入的分析。

强调采用先进技术，来应对与虫害控制有关的挑战，以及促进可持续农业实践的重要性，通过集成机器人平台、传感器、成像技术和人工智能算法，实现精确和有针对性的害虫管理策略。

减少对化学杀虫剂的依赖，并最大限度地减少对环境的影响，强调智能机器人工厂保护系统的优势。

例如提高效率、减少劳动力需求和提高作物产量，实施这些系统并不是一帆风顺的，还存在不少的潜在挑战，包括成本，可扩展性以及与现有农业实践的兼容性。

机器人技术，物联网和人工智能，在农业部门自动化中的作用和影响，包括了自动收获、精准农业、作物监测、牲畜管理和智能灌溉系统。

强调了机器人、物联网和人工智能的集成如何提高农业实践的效率、生产力和可持续性。

结合数据分析和机器学习算法，在农业智能决策中的重要性，此外，大家还需要特别关注向农业5.0的过渡。

这些技术在未来，可能会彻底改变农业实践、提高可持续性和优化作物保护策略等领域。

结语

深入研究机器学习算法、传感器技术、遥感、物联网和数据分析等各个领域，审查如何利用这些技术，加强农业的关键方面。

对于现在不断发展的农业景观，农民和政策制定者之间，需要跨学科合作，克服种种挑战，将需要解决的潜在障碍突破。

参考文献;

1艾哈迈德;Nabi，F.农业5.0：人工智能，物联网和机器学习;CRC出版社：美国佛罗里达州博卡拉顿，2021年，[谷歌学术]

2拉加祖;加雷法拉基斯;扎菲里欧;帕萨斯，I.农业5.0：削减成本和节能农业部门的新战略管理模式，能源2022，15，3113.[谷歌学术]

3克林加良;苏卡里耶;惠兰，B.精准农业中作物产量预测和氮状况估计的机器学习方法：综述，计算，电子，农业，2018，151，61–69.[谷歌学术]