16、农业与医疗领域的智能技术应用解析

智能技术在农业灌溉中的应用

最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布

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分类专栏：计算智能重塑制造业文章标签：智能农业人工智能自动化灌溉

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农业与医疗领域的智能技术应用解析

1. 大猩猩部队优化器策略

在特定条件下（当 C<W 时），成年雌性竞争成为发展阶段的第二种策略。年轻大猩猩成熟后，会为了争夺成年雌性而与其他雄性激烈竞争。这种行为可以用以下数学公式来表示：
- (GX (i) = X_{siverback} - (X_{siverback} * Q - X (t) * Q) * A) （9.11）
- (Q = 2 * r_5 - 1) （9.12）
- (A = β * E) （9.13）
- (E = \begin{cases} N_{1rand} \leq 0.5 \ N_{2rand} < 0.5 \end{cases}) （9.14）

其中，(Q) 模拟冲击力，(r_5) 是一个范围在 ([0,1]) 的随机值。系数 (A) 是一个向量，表示冲突发生时的暴力程度，可通过公式（9.13）估算。在公式（9.13）中，参数 (β) 是优化操作前的目标值，(E) 用于模拟暴力对决策规模的影响。

在运行阶段结束时，会估算所有 (GX) 解的成本。如果 (GX(t)) 的成本小于 (X(t))，则 (GX(t)) 解将取代 (X (t)) 解，成为最佳解（银背）。

2. 根管治疗中的摩擦力分析

在根管的各个部分进行摩擦力估算，结果表明在所有区段，摩擦力与凝结力（用曲率系数表示，这是一个几何参数）和古塔胶的摩擦系数（这是一个材料参数）的乘积成正比，只是大小不同。在冠部区段，关系为 (0.2\pi F)；在中部区段为 (0.05\pi F)；在根尖区域，该值非常小。

序号	区域	分析方法	GTO
1	冠部 1/3	3 - 8N	7.7302
2	中部 1/3	2 - 6.5N	5.4332
3	根尖 1/3	0.6 - 3N	3.9351

从表格可以明显看出，摩擦力占总凝结力的 1/3。为了实现治疗的 100% 成功，凝结力的其他参数（如充填过程中的流体动力效应）需要通过实验进行估算。

3. 人工智能在农业灌溉中的应用

3.1 农业现状与挑战

许多农产品因土壤肥力指导不当、生产过程中的气候变化以及最终收获时间等问题而受损。我国多样的地形导致了众多的收获时间线和作物品种，使得农业更加动态和具有适应性。同时，全球人口增长与作物产量增长不匹配，可能导致粮食供应危机。

3.2 智能化农业发展历程

农业 3.0 ：使用传感器技术。
农业 4.0 ：运用信息和通信技术（ICT）。
农业 5.0 ：采用人工智能和机器人技术。

智能化农业目前主要关注自主收获、田间侦察和杂草控制等服务。机器视觉在作物加工的各种自动化操作中得到应用，图像传感器用于检测和分离材料。

3.3 人工智能对农业灌溉系统的影响

基于人工智能的技术有助于提高农业各领域的效率，解决包括作物产量、灌溉、土壤成分传感、作物监测、除草和作物种植等方面的难题。在农业领域，嵌入式机器人被构建以承载高价值的人工智能应用，帮助农民创造更高质量的产出，并加快作物上市时间。预计到 2050 年，平均每个农场每天将产生 410 万个数据点。

3.4 农业中的嵌入式机器人与自动化

低生产率的经济领域（如农业食品）正在实施机器人和自动化系统。农业生产和管理从机器人技术中受益匪浅，研究人员开始关注构建自主农业工具，以取代人力劳动，并在小规模和大规模生产中提供有效优势。

以下是农业机器人发展历程的流程图：

graph LR
    A[传统农业] --> B[Eli Whitney发明机器]
    B --> C[创建自动驾驶农业机器人]
    C --> D[开发自动化模型确定种子位置]
    D --> E[实现高精度种子种植]
    E --> F[开发生物传感器监测植物生长和检测疾病]
    F --> G[用激光焊接技术取代人工除草]
    G --> H[实施自动化灌溉系统]

4. 农业中的智能灌溉系统

农业消耗了全球 85% 的可用淡水资源，且这一比例随着人口增长和粮食消费增加而上升。因此，需要更有效的方法来确保灌溉用水资源的高效利用。手动浇水已被自动灌溉调度系统取代，自主灌溉设备会考虑植物蒸散量，并依赖众多环境参数（如湿度、风速、太阳辐射）以及作物元素（如生长阶段、植物密度、土壤质量和害虫情况）。

4.1 自动化灌溉系统的实现

M2M 技术 ：使农业领域节点之间以及与服务器或云之间的通信和数据交换更加容易。
Arduino 和 Raspberry Pi3 板 ：创建了用于检测水分含量和温度的自动化机器人模型。Arduino 微控制器定期读取和更新数据，并将模拟数据转换为数字数据。Raspberry Pi3 向 Arduino 发送信号，以打开和关闭灌溉水泵。

4.2 土壤水分含量测定方法

介电法 ：土壤的水分含量可以通过土壤质量介电常数（介电常数）来测量。可以使用 Topp 等人的方程来计算介电常数 ((K_{ab})) 和体积土壤水分 ((VWC)) 之间的关系：
(VWC = -5.3 10^{-2} + 2.29 10^{-2} K_{ab} - 5.5 10^{-4} K_{ab}^2 + 4.3 10^{-6} K_{ab}^3)
另一种确定介电常数的方法是时域反射仪（TDR），通过测量电磁波在被土壤包围的传输线上传播的时间来计算：
(K_{ab} = (c/v)^2 = (ct/2L)^2)
中子慢化管理系统 ：从放射性源（如 (^{241}Am/^{9}Be)）发射快中子，当它们与质量相等的粒子（质子，(H^+)）碰撞时，会大幅减速，形成“热化”中子云。由于水是土壤中氢的主要来源，测试周围热化中子的厚度通常与土壤中的水分含量相关。

农业与医疗领域的智能技术应用解析

5. 自动化灌溉系统的优势与案例

自动化灌溉系统相较于传统的手动灌溉具有显著优势。以某农场为例，采用基于 Arduino 技术的自动化灌溉系统后，减少了人力投入和时间消耗。该系统通过土壤湿度传感器、温度传感器、压力调节器传感器和分子传感器等设备，实时监测土壤和作物的状态。

传感器类型	作用
土壤湿度传感器	检测土壤中的水分含量
温度传感器	读取土壤温度
压力调节器传感器	保持土壤压力恒定
分子传感器	跟踪作物生长情况

这些传感器的输出通过无线热点转换为数字信号，发送到多路复用器。同时，系统采用地下滴灌方法，避免了水分因蒸发和径流而损失。农民可以通过 GSM 模块接收土壤湿度和雨滴传感器的短信读数，从而根据天气条件轻松决定是否开启或关闭水源。

6. 不同水分测定方法的比较

介电法和中子慢化管理系统是两种常见的土壤水分测定方法，它们各有优缺点。

测定方法	优点	缺点
介电法	测量相对准确，能实时反映土壤水分变化	受土壤质地、盐分等因素影响，测量精度可能降低
中子慢化管理系统	测量范围较大，能反映一定深度的土壤水分	需要使用放射性源，存在一定安全风险，且设备成本较高

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的测定方法。例如，对于小型农场或对精度要求较高的实验田，介电法可能更为合适；而对于大面积的农田，中子慢化管理系统可以提供更全面的土壤水分信息。

7. 智能农业的未来发展趋势

随着人工智能和机器人技术的不断发展，智能农业将迎来更多的创新和变革。以下是一些可能的发展趋势：

多机器人协作 ：多个小型机器人组成的群体将协同工作，实现更高效的农业生产。例如，一些机器人负责灌溉，一些负责除草，还有一些负责监测作物健康状况。
人机协作 ：人类与机器人之间的合作将更加紧密。农民可以通过智能手机或其他设备远程控制机器人，同时机器人也能根据农民的指令和环境变化做出智能决策。
虚拟农场建设 ：利用地面传感器进行环境重建，创建虚拟农场。通过模拟不同的种植方案和环境条件，农民可以提前预测作物的生长情况，优化种植策略。

以下是智能农业未来发展趋势的流程图：

graph LR
    A[当前智能农业] --> B[多机器人协作]
    A --> C[人机协作]
    A --> D[虚拟农场建设]
    B --> E[提高生产效率]
    C --> F[增强决策能力]
    D --> G[优化种植策略]
    E --> H[实现可持续农业]
    F --> H
    G --> H