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人工智能在农业上有哪些应用

人工智能在农业上的应用主要包括以下几个方面：

病虫害检测：利用机器学习、计算机视觉等技术，采用特定的计算机算法和模型，对农业病虫害发生的光谱或图像信号进行挖掘，获得有效的数据特征，实现对病虫害情况的实时识别和鉴定。这样的技术有助于提早发现病虫害问题，减少农作物损失。

精准农业：通过无人机、智能喷涂等技术，检查作物和土壤状况，评估作物健康状况，并就何时浇水、施肥和收割提供指导。这可以帮助农民节省时间，降低成本，并改善种植和收割方面的决策。此外，人工智能还可以优化水、肥料和能源等资源的利用，从而提高可持续性。

数据驱动的决策：人工智能可以采集农作物的环境数据，比如空气湿度、温度、土壤质量，根部的水分含量等，并将数据上传大数据平台进行人工智能分析，基于分析结果，调整农作物生长需要的环境参数，控制施肥，浇水的频度等。通过这种方式，可以积累历年的数据，通过AI去学习农作物需要的最优的生产环境，从而提高农作物的产量与质量。

预测模型：人工智能预测模型可以分析天气预报和历史作物产量的数据，以预测未来的作物产量，并确定成功收获的最佳策略。这可以帮助农民提前做好收获准备，提高效率。

综上所述，人工智能在农业领域的应用能够提高生产效率，降低生产成本，有助于改善农作物的质量和产量。

人工智能在农业领域的研究目标

人工智能技术可用于提高农业经营效率，从识别和管理病虫害到优化作物生长和预测产量。

人工智能机器人和无人机可以检查作物和土壤状况，评估作物健康状况，并就何时浇水、施肥和收割提供指导。

这可以帮助农民节省时间，降低成本，并改善种植和收割方面的决策。

人工智能与农业结合的例子有

人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。

在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机App Plant Village（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。

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