科技不斷發(fā)展的今天，越來越多的新手段不斷在農(nóng)業(yè)上得到應(yīng)用。人工智能除了在工業(yè)、軍事上廣泛應(yīng)用外，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中也得到實際應(yīng)用。還有每天司空見慣的天氣預(yù)報，不但影響著每個人的日常生活，對于農(nóng)業(yè)而言，農(nóng)作物的病蟲監(jiān)測、莊稼收成預(yù)測等都可以通過氣象衛(wèi)星來預(yù)報。

    以往，病蟲害的檢測需要人工巡視，一旦發(fā)現(xiàn)不及時，就會導(dǎo)致農(nóng)作物大片死亡。人工巡查費時費力，并且有疏漏。人工智能的引入可以提供不間斷的監(jiān)測和預(yù)報，減少了因病蟲害造成的損失。

    有媒體報道，美國和墨西哥的幾座農(nóng)場已經(jīng)用人工智能來種植西紅柿，測報病蟲害的發(fā)生，并將產(chǎn)量提高了4%。去年，以色列農(nóng)業(yè)科技公司Prospera在亞利桑那州NatureSweet的一座農(nóng)場測試了這項技術(shù)。他們在溫室里安裝了10臺攝像機，連續(xù)拍攝作物的情況，并提交給Prospera的軟件分析，識別出可能的問題，如蟲害或病菌侵染。

    除了預(yù)測，對農(nóng)作物病蟲害的判斷，人工智能也有優(yōu)異表現(xiàn)。美國賓夕法尼亞州立大學和瑞士聯(lián)邦理工學院的研究人員共同開發(fā)了一款軟件，能夠基于用戶提供的照片識別出農(nóng)作物病害?？茖W家建立了一個系統(tǒng)模型，并將其連接到一個計算機集群來形成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨后建立了一個擁有53000多張健康及患病作物照片的數(shù)據(jù)庫，其中包括14種作物和26種病害。這個系統(tǒng)能夠從照片中識別出作物和病害，準確率高達99.35%。

    專家認為借助氣象衛(wèi)生對農(nóng)作物進行全方位的監(jiān)控是完全可能的。通過各種遙感儀器，可獲得云系分布概貌，還能監(jiān)測大氣層中某些氣象要素的分布和變化。早在20世紀80年代初期，國內(nèi)外科學家就已開始利用美國海洋和大氣管理局極軌氣象衛(wèi)星獲得的數(shù)據(jù)對農(nóng)作物生長進行動態(tài)監(jiān)測，包括農(nóng)作物病蟲害及凍害監(jiān)測、農(nóng)作物播種面積測算、農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量的預(yù)報等。農(nóng)業(yè)氣象工作人員根據(jù)衛(wèi)星傳感器收集到的地面資料，可以判識耕地上農(nóng)作物的生長狀況，計算出反映農(nóng)作物生長狀況的指數(shù)，利用數(shù)學統(tǒng)計模型，進而就可以預(yù)報出農(nóng)作物的相關(guān)信息。

    專家也指出，在農(nóng)業(yè)病蟲預(yù)測中，地面上監(jiān)測到的資料也很重要，地面上定點和非定點的監(jiān)測資料雖然傳統(tǒng)，但是對衛(wèi)星資料的有力支持和補充，也是對病蟲、氣象等各種涉農(nóng)災(zāi)害能準確判斷的有利補充。（來源：農(nóng)資導(dǎo)報）