機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的應用研究

摘要：在國家全面推進鄉(xiāng)村振興、加快建設農(nóng)業(yè)強國的大背景下，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供了轉(zhuǎn)型升級思路，其中，機器學習技術(shù)是人工智能的重要分支領域，可以幫助提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)決策及預測能力。本文綜合研究了機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域融合應用的基本態(tài)勢，分析了機器學習技術(shù)在福建省農(nóng)業(yè)相關(guān)領域的應用方向，并提出了與農(nóng)業(yè)領域融合面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展路徑。以福建省為例，機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域具有廣泛的應用前景，能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低勞動力成本，帶動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型升級。但是，機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的發(fā)展還存在一些問題和挑戰(zhàn)，如技術(shù)瓶頸、數(shù)據(jù)薄弱、成本高昂、適應性差等。因此，需要加強科研和技術(shù)創(chuàng)新，提高機器學習技術(shù)的適應性，推進機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的示范應用。

關(guān)鍵詞：機器學習技術(shù)；人工智能；數(shù)字農(nóng)業(yè)；示范應用

引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的命脈，農(nóng)業(yè)豐則基礎強，農(nóng)民富則國家盛。隨著我國農(nóng)業(yè)面臨著越來越多的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)已經(jīng)無法滿足市場對農(nóng)產(chǎn)品健康、安全、品質(zhì)的要求，在國家全面推進鄉(xiāng)村振興、加快建設農(nóng)業(yè)強國的大背景下，對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展也提出了更高的要求。由此，機器學習技術(shù)的發(fā)展與融合應用為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

機器學習技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療、電信、金融、交通、市場營銷等許多領域取得了顯著的成果，其通過復雜的算法讓機器能夠從大量的歷史數(shù)據(jù)中學習和尋找隱藏的規(guī)律[1]。針對福建省的優(yōu)勢農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，機器學習技術(shù)可以幫助提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)決策及預測能力，如水稻作物長勢評估和產(chǎn)量預測、大棚種植水肥智能灌溉、茶樹病蟲害智能識別、食用菌工廠化智能栽培等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了更高效、更精準和更可持續(xù)的解決方案。本文主要介紹機器學習技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合應用的基本態(tài)勢，介紹福建省當前應用的四大方向，并針對面臨的挑戰(zhàn)提出了應用的發(fā)展路徑。

1. 機器學習技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合應用的基本態(tài)勢

農(nóng)業(yè)不僅是國民經(jīng)濟的重要支柱，更是社會穩(wěn)定和人民生活的基礎保障。數(shù)字化浪潮的到來，為農(nóng)業(yè)邁向數(shù)字化、智能化帶來了機遇。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有別于其他行業(yè)，具有明顯的“看天吃飯”屬性，使農(nóng)民在面對氣候變化時面臨較大的不確定性和風險。近幾年，人工智能的發(fā)展和機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)耕、種、管、收等環(huán)節(jié)逐步實現(xiàn)應用，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理水平取得了質(zhì)的飛躍。

機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的融合應用基本態(tài)勢可以體現(xiàn)在以下幾個方面。首先，傳統(tǒng)的“小農(nóng)經(jīng)濟”與機器學習技術(shù)的應用不匹配，針對集約化程度較高的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體生產(chǎn)管理，機器學習技術(shù)可以發(fā)揮作用；其次，機器學習技術(shù)逐漸在設施農(nóng)業(yè)中進行試點，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模越大，智能化程度愈發(fā)完善[2]；最后，植保無人機、畜禽智能穿戴設備、采摘機器人等在數(shù)字農(nóng)業(yè)場景中不斷優(yōu)化，提升機器決策能力[3]，實現(xiàn)了最優(yōu)的資源投入，并使企業(yè)實現(xiàn)增產(chǎn)增量的目標，助力現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2. 機器學習技術(shù)在福建省農(nóng)業(yè)領域的四大應用方向

2.1 水稻作物長勢評估和產(chǎn)量預測

福建省人多地少，以稻米為主食，水稻豐歉對福建省糧食安全保障有著重大影響，水稻作物長勢評估和產(chǎn)量預測是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的環(huán)節(jié)。水稻的生長環(huán)境受氣候、土壤、水分、光照等多種因素的影響，通過科學的評估方法和準確的預測模型，可以幫助農(nóng)民更好地掌握水稻的生長狀況和產(chǎn)量趨勢，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。

水稻作物長勢評估需要對水稻的株高、葉片數(shù)等進行測量和記錄，這些指標反映了水稻的生長速度和健康狀況，對于判斷是否缺水、缺肥或受到病蟲害侵襲具有重要意義。同時，產(chǎn)量預測是水稻種植中的關(guān)鍵步驟，通過對歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合當前的生長情況進行模型建立和預測，可以為農(nóng)民提供合理的種植方案和決策參考。此外，還可以通過收集氣象數(shù)據(jù)，對水稻不同生長階段的氣溫、降水情況進行統(tǒng)計分析，依托機器學習技術(shù)進一步優(yōu)化產(chǎn)量預測模型，實現(xiàn)不同區(qū)域、不同品種水稻產(chǎn)量變化趨勢的精準預測。

2.2 大棚種植水肥智能灌溉

近年來，福建省高度重視設施農(nóng)業(yè)發(fā)展，持續(xù)加大設施農(nóng)業(yè)溫室大棚政策支持力度，推動設施農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。對于大棚種植而言，農(nóng)作物的灌溉是至關(guān)重要的，精準灌溉是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。根據(jù)實際的農(nóng)作物品種數(shù)據(jù)庫，結(jié)合農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)測，可利用機器學習技術(shù)建立不同環(huán)境下的農(nóng)作物灌溉模型。

通過分析農(nóng)作物的生長需求、土壤濕度和環(huán)境條件等因素，能夠自動調(diào)節(jié)水肥灌溉設備運行策略，避免因農(nóng)民主觀判斷導致灌溉隨意性強，造成水肥浪費或者不足[4]。在實際應用中，模型可以通過不斷積累的數(shù)據(jù)和反饋信息持續(xù)優(yōu)化自身的性能，使灌溉策略更加精準和有效，實現(xiàn)對農(nóng)田水資源的全面監(jiān)控和管理，在避免資源浪費的前提下，增加農(nóng)作物的產(chǎn)量[5]。

2.3 重點茶產(chǎn)區(qū)茶樹病蟲害智能識別

福建是我國茶葉的主產(chǎn)區(qū)，具有1000多年的產(chǎn)茶歷史，茶產(chǎn)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)值已超過1500億元，茶類品種豐富，包含武夷巖茶、安溪鐵觀音、福鼎白茶、福州茉莉花茶等[6]。在傳統(tǒng)茶園管理過程中，遇到病蟲害侵入時，可能使用農(nóng)藥進行植保來保障茶葉經(jīng)濟效益，但是危害了公眾健康。按照“統(tǒng)籌做好茶文化、茶產(chǎn)業(yè)、茶科技”要求，福建省近幾年大力推進茶葉全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化、智能化改造。為此，應用機器學習技術(shù)進行茶樹病蟲害智能識別顯得尤為重要，通過精準分析茶樹病蟲害的癥狀及趨勢，更好地了解茶樹的生長狀況和病蟲害發(fā)生原因，制定科學合理的預防措施，確保茶葉產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

具體來說，為了能夠精確地識別茶樹病蟲害問題，需要建立一個全面的病蟲害數(shù)據(jù)庫，包含各種常見的病害和蟲害的信息以及特征圖像，如茶炭疽病、茶尺蠖、小綠葉蟬等[7]，利用機器學習技術(shù)中的圖像識別和特定算法，識別出茶樹葉片上的病斑和蟲情信息，然后根據(jù)病蟲害數(shù)據(jù)庫進行比對分類，并通過新的標簽完善現(xiàn)有的分類數(shù)據(jù)庫[8-9]，通過機器學習決策，提供量身定制的防治方案，減少農(nóng)藥、化肥的使用量，保障茶葉質(zhì)量安全。

2.4 食用菌工廠化智能栽培

食用菌產(chǎn)業(yè)是福建省優(yōu)勢特色產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)量、產(chǎn)值每年持續(xù)增長，位居全國前列。福建省擁有銀耳、海鮮菇、秀珍菇、雙孢蘑菇、杏鮑菇等優(yōu)勢品種，并大力發(fā)展繡球菌、靈芝、竹蓀、白背毛木耳等特色品種。但是，福建省食用菌產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)布局、現(xiàn)代設施裝備水平、生產(chǎn)栽培技術(shù)模式等方面仍存在短板。近幾年，福建省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳鼓勵食用菌企業(yè)積極提高生產(chǎn)設施化工廠化水平，針對食用菌工廠化生產(chǎn)中滅菌、冷卻、接種、培養(yǎng)、出菇等不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化管理的需求，實現(xiàn)溫度、濕度、光照度、二氧化碳濃度等環(huán)境因子智能監(jiān)測，實現(xiàn)加濕、制冷、通風、光照等環(huán)境因子控制設備的遠程智能調(diào)控。同時，推動基于機器學習技術(shù)的菌菇生長模型應用，強化關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集、實時監(jiān)控監(jiān)測、智能調(diào)節(jié)和預測預警等功能，實現(xiàn)食用菌工廠化生產(chǎn)的全程標準化、智能化管理。

3. 機器學習技術(shù)與農(nóng)業(yè)領域深度融合面臨多重挑戰(zhàn)

3.1 農(nóng)村網(wǎng)絡基礎設施薄弱

機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的融合應用對網(wǎng)絡實時響應和海量歷史數(shù)據(jù)積累有較高要求，但是農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡基礎設施相較于城市地區(qū)顯得相對薄弱。這主要表現(xiàn)在以下兩個方面：一方面，農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡覆蓋率相對較低，許多農(nóng)村地區(qū)仍然沒有實現(xiàn)全面覆蓋，尤其是在福建省一些偏遠的山區(qū)和丘陵地帶，網(wǎng)絡信號不穩(wěn)定，甚至無法接入互聯(lián)網(wǎng)；另一方面，農(nóng)村地區(qū)的寬帶速度普遍較慢，4G、5G等高速網(wǎng)絡在福建省農(nóng)村地區(qū)尚未完全普及，農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡化水平還有待提升。

3.2 技術(shù)不穩(wěn)定性與不成熟性

機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的應用需要多種技術(shù)支持，如圖像識別、人工智能、傳感器技術(shù)、智能控制技術(shù)等，同時還要收集海量的行業(yè)數(shù)據(jù)作為算法模型訓練支撐。由于農(nóng)業(yè)場景較為復雜，目前部分技術(shù)仍存在不穩(wěn)定性和不成熟性，其發(fā)展仍處于初級階段，尚未形成成熟的技術(shù)體系和標準，機器學習技術(shù)應用所依賴的智能化設備在性能和穩(wěn)定性上需要進一步提升和完善[10]。由于技術(shù)的不穩(wěn)定性，可能會引發(fā)農(nóng)民對新技術(shù)的恐懼和抵觸，阻礙了機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的融合應用和推廣。

3.3 農(nóng)民應用機器學習技術(shù)的意愿和能力不夠

機器學習技術(shù)的應用需要農(nóng)民具備一定的計算機操作能力，這對于技術(shù)的普及和應用有一定難度。一方面，農(nóng)業(yè)智能化應用操作方式與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設備差別較大，農(nóng)民對智能化應用的操作能力不足，“不會用”阻礙了機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)應用發(fā)展；另一方面，機器學習技術(shù)融合智能裝備提供的數(shù)據(jù)決策出現(xiàn)與傳統(tǒng)經(jīng)驗有較大偏差時，可能出現(xiàn)農(nóng)民不相信數(shù)據(jù)是準確的，導致“不敢用”現(xiàn)象較為普遍。

4. 機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的應用發(fā)展路徑

機器學習技術(shù)對于我國實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有深遠的影響。然而，目前機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的應用仍處于初級階段，農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級面臨著許多問題和挑戰(zhàn)。因此，政府需要從多個方面進行努力，包括基礎設施建設、核心技術(shù)研發(fā)、經(jīng)營主體培育、示范應用推廣、行業(yè)數(shù)據(jù)積累、網(wǎng)絡安全意識等，以全面推動機器學習技術(shù)與農(nóng)業(yè)領域的深度融合，并積極探索數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新路徑。

4.1 全面夯實農(nóng)村網(wǎng)絡基礎設施

5G時代的來臨，意味著機器學習技術(shù)會有更廣闊的發(fā)展空間。但是，在福建省的偏遠山區(qū)和茶園，網(wǎng)絡依然是瓶頸，5G網(wǎng)絡、寬帶網(wǎng)絡等無法覆蓋所有農(nóng)村，制約著機器學習技術(shù)的落地。因此，相關(guān)政府需要加大農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡基礎設施投資力度，繼續(xù)降低通信資費成本，提高農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)接入的覆蓋率和質(zhì)量。同時，還要加強對農(nóng)村網(wǎng)絡基礎設施的維護和管理，確保其穩(wěn)定運行，為部署機器學習技術(shù)相關(guān)應用，進行數(shù)據(jù)分析決策奠定良好基礎。

4.2 加快提升核心技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新能力

當前農(nóng)業(yè)專用智能應用種類相對較少，穩(wěn)定性、使用壽命及可靠性差，諸多技術(shù)瓶頸嚴重制約著機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的進一步發(fā)展。一方面，需要對農(nóng)業(yè)領域傳感器、芯片等零部件以及農(nóng)業(yè)無人機、智能機器人等研發(fā)和應用給予更多的支持；另一方面，應著重培養(yǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)領域的解決方案提供商，這些提供商能夠?qū)C器學習技術(shù)與農(nóng)業(yè)領域進行融合，提出優(yōu)秀的解決方案，從而推動農(nóng)業(yè)領域的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。

4.3 培育壯大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體

以家庭農(nóng)場、專業(yè)合作社等為代表的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體已經(jīng)成為福建省鄉(xiāng)村振興的主力軍，也成為推動機器學習技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合應用的排頭兵。為促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，需要大力培育和壯大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，增強農(nóng)業(yè)競爭力，推動農(nóng)業(yè)科技進步，支撐數(shù)字農(nóng)業(yè)應用推廣，從而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。

4.4 加強機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的融合應用示范

發(fā)展機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的融合應用示范，有助于解決現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)發(fā)展粗放等問題，但目前福建省融合應用案例主要處于試點和示范階段，融合模式仍需優(yōu)化完善，應用范圍也有待逐步擴大。因此，針對如何讓產(chǎn)業(yè)振興帶動鄉(xiāng)村振興、現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展、特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等課題，積極開展融合深度學習、圖像和視覺識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等應用示范，是探索機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域融合應用的有效途徑。

結(jié)語

總而言之，機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)的不同領域和環(huán)節(jié)都涌現(xiàn)出一些融合應用的典型場景，為促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了新思路。本文總結(jié)了機器學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)領域的融合應用態(tài)勢，以福建省為例，闡述了機器學習技術(shù)在水稻作物長勢評估和產(chǎn)量預測、大棚種植水肥智能灌溉、茶樹病蟲害智能識別、食用菌工廠化智能栽培等方向的應用現(xiàn)狀。目前，農(nóng)業(yè)領域應用機器學習技術(shù)還是起步階段，未來需要行業(yè)專家及研究學者不斷探索。

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作者簡介：巫利榮，本科，研究方向：政務信息化、云計算、通信網(wǎng)絡、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能。