大家好，如果您还对人工智能在农业上的具体应用不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能在农业上的具体应用的知识，包括人工智能在农业上有哪些应用的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

一、人工智能在农业中的启示

1、随着“互联网+”和人工智能技术的高速发展，农业发展迎来了新的契机。将人工智能技术应用于现代农业生产中的各个阶段，是农业现代化生产的新方向，目前也取得了一些成效。基于此，在梳理不同国家、不同生产阶段人工智能技术在现代农业中的实践应用基础上，总结国外发展经验在我国现代农业中可借鉴之处，以期使人工智能技术能更好的服务于我国现代农业生产。

2、人工智能与现代农业相结合是农业发展的新方向，整合相关文献可以将其描述为物联网、云计算、大数据、移动互联网等现代信息技术在农业方面的综合应用。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出“发展智能农业，建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范”。人工智能技术可贯穿农业生产各个阶段，实现农业生产产前、产中、产后的全产业链监控，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态、安全等可持续发展的目标。

二、人工智能在农业上有哪些应用

1、人工智能在农业上的应用主要包括以下几个方面：

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

三、人工智能在农业领域的应用

人工智能可以在农业生产的各个阶段都起作用。真正做到精耕细做，节约种子，化肥和农药。降低农田管理成夲，实现增产增收。

四、人工智能在农业领域的应用是英文

1、人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护等功能。

2、在土壤探测领域，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。

3、在病虫害防护领域，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，就能够智能识别作物所患虫害。在产量预测领域通过人工智能深度学习技术，利用大量与农业相关的卫星图像数据，分析其与农作物生长之间的关系，从而对农作物的产量做出精准预测。

五、人工智能与农业结合的例子有

1、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。

2、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。

3、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AppPlantVillage（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。

OK，本文到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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