17、人工智能助力农业灌溉与杂草管理

人工智能助力农业灌溉与杂草管理

1. 土壤水分测量

土壤水分的测量对于农业灌溉至关重要。通过在不同深度的圆柱体内进行平衡测试，可以确定土壤中的水分含量。具体方法是将测试中读取的热中子检查速度与相邻田间测试收集的土壤水分含量进行直接比对，以此来计算土壤的水分含量。

2. 灌溉机器人的传感器布置

传感器位置对于灌溉机器人的正常运行至关重要，有以下两种布置方案：
- 单传感器控制多区域 ：使用单个传感器来灌溉多个区域时，应将传感器放置在最干燥或最需要灌溉的区域，以确保整个田地得到适当灌溉。
- 多传感器控制多区域 ：也可以使用多个传感器分别控制不同区域的灌溉。

传感器应放置在植物的根区，即水分被吸收的地方，并且要确保传感器周围没有气隙，这样能保证作物得到充足的水分。之后，需要将SMS控制器连接到传感器，待传感器响应后，控制器将接管灌溉过程。

确定传感器与控制器的连接后，还需选择土壤水分阈值。具体操作是对传感器埋设区域进行喷水，然后静置一天，此时的水分含量即为传感器定时灌溉的阈值。

3. 自动化灌溉系统中的微控制器

传感器获取数据后，微控制器将发挥重要作用，它是整个自动化灌溉系统的关键部分。以下是微控制器的工作流程：
1. 变压器、桥式整流电路（将交流输入转换为直流输出的电子电源部分）和电压调节器为整个电路提供5V电压。
2. 对微控制器进行设置。
3. 微控制器接收来自传感器的信号，OP - AMP作为传感器与微控制器之间的连接桥梁，用于传输测量到的土壤状况信息。
4. 灌溉泵根据运行时的土壤质量数据进行工作，从而实现水分传感器和微控制器对灌溉过程的自动化控制。

下面是自动化灌溉系统的流程图：

graph LR
    A[土壤水分测量] --> B[传感器布置]
    B --> C[确定水分阈值]
    C --> D[传感器获取数据]
    D --> E[微控制器工作]
    E --> F[灌溉泵运行]

4. 杂草管理系统

杂草是非本地植物物种，会限制或降低农作物的产量和质量。它们与农作物争夺养分、水分和阳光等资源，严重影响作物生长。在行间和行内区域都存在杂草问题，其中行内杂草可使作物产量降低达33%。因此，制定有效、及时且规划良好的杂草管理策略至关重要。

4.1 传统杂草管理方法

手动除草是最有效的方法，但需要大量的时间和金钱，还可能使人体频繁弯腰并接触有害杂草，对健康造成危害，因此在大多数工业化国家已被弃用。

4.2 杂草对水分和光照的竞争

植物竞争研究表明，当植物根系在土壤中重叠以获取水分和养分时，就会发生水分竞争，而杂草是最具侵略性的水分竞争者。例如，野芥菜成熟所需的水量是完全发育的燕麦植物的四倍，普通豚草所需水量是玉米植物的三倍。此外，高大的杂草会阻挡光线，影响作物生长。不同杂草对光照的耐受性不同，有不耐阴的杂草如绿狗尾草和红根苋，也有耐阴的杂草如田旋花、普通乳草、斑地锦和阿肯色蔷薇。

4.3 杂草识别技术

• 基于视觉的杂草识别 ：利用彩色图像分割和遗传算法开发了一种在自然光照下的杂草识别技术。通过在色调 - 饱和度 - 强度（HSI）阴影空间中确定一个位置（GAHSI），利用遗传计算实现露天田间的杂草识别。该技术利用独特的光照条件（如明亮和阴暗）进行测试，通过将GAHSI分割的图像与手动分割的参考图像进行比较来计算其执行效果。
• 区分作物幼苗和杂草 ：在设计自动化杂草管理系统之前，需要区分作物幼苗和杂草。有以下两种方法：
  • 一种方法是通过对叶片形状的基本形态特征评估来区分胡萝卜幼苗和黑麦草幼苗，该方法通过评估叶片大小的差异，在区分植物和杂草方面的性能范围为52% - 75%。
  • 另一种方法使用数字图像和自组织神经网络，但出于商业原因，该技术未达到预期效果，不过已有基于神经网络的系统能够以超过75%的准确率识别物种差异。

4.4 自动化杂草清除技术

现代已经开发了许多自动化杂草清除技术，包括传统的物理方法和无接触方法：
- 传统物理方法 ：如使用传统的弹簧或鸭脚齿进行行内除草，这种方法会破坏土壤和根系联系，但可能会破坏作物 - 土壤界面，因此不推荐使用。
- 无接触方法 ：如激光处理和微喷雾，这些方法不会影响根 - 土接触。例如，一种农业机器人利用激光测距仪（LRF）方法抑制杂草并控制机器人姿势，该机器人集成了灰度视觉和基于颜色的视觉系统，灰度视觉用于构建行结构以引导机器人通过行，颜色视觉用于区分单个杂草。通过独特的算法创建的行识别系统精度可达2cm，该技术最初在温室中进行了实验，用于管理作物行内的杂草。

下面是杂草管理系统的方法对比表格：
| 管理方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 手动除草 | 效果好 | 耗时、费钱、危害健康 |
| 传统物理除草 | 能破坏杂草根系 | 可能破坏作物 - 土壤界面 |
| 无接触除草（激光、微喷雾） | 不影响根 - 土接触 | - |

5. 人工智能在农业中的应用总结

随着世界人口的增长，农业面临着巨大的压力，需要提高产量以满足需求。传统农业方法已无法满足这一需求，因此人工智能在农业技术进步中变得越来越重要。人工智能驱动的解决方案不仅可以帮助农业从业者提高生产力，还能提高作物产量、质量，并加快产品上市时间。

在农业生产中，存在灌溉方案不足、杂草问题和恶劣气候等障碍，但借助技术可以解决这些问题。例如，利用人工智能驱动的方法，如远程传感器监测土壤水分含量和GPS辅助自动灌溉，以及精确除草技术，可以减少作物损失。此外，人工智能还可以用于理解资源和劳动力短缺问题，实现快速、无损的高通量表型分析，提供灵活的活动、按需获取信息和实现空间目标。

6. 未来展望

年轻农民对人工智能的兴趣和投资高于年长农民，农业领域正逐步向精准农业发展，将实现对单个植物和作物的管理。为了实现作物的可持续生长，应采用深度学习和其他自动化方法，为作物提供有利的生长环境。人工智能方法（如使用计算网络）可以帮助检测作物病害和去除杂草。利用无线技术和传感器，无需人工干预即可监测天气。农民还可以使用机器人进行喷洒、除草、播种、种植、收获、施肥、灌溉和放牧等工作，无人机配备热成像相机可以提供农场的实时数据，避免水涝或作物水分过多的问题。

未来农业的发展方向如下：
1. 精准农业：实现对单个植物和作物的精细化管理。
2. 深度学习和自动化：为作物生长创造有利环境。
3. 人工智能检测：检测作物病害和杂草。
4. 无线监测：利用无线技术和传感器监测天气。
5. 机器人应用：使用机器人完成多种农业作业。
6. 无人机数据：通过无人机获取农场实时数据。

人工智能助力农业灌溉与杂草管理（续）

7. 人工智能在农业灌溉中的具体应用优势

人工智能在农业灌溉中的应用带来了诸多显著优势，以下通过表格详细展示：
| 优势 | 具体表现 |
| ---- | ---- |
| 提高灌溉精准度 | 利用土壤水分测量技术，准确掌握土壤水分含量，实现按需灌溉，避免过度或不足灌溉。 |
| 节省水资源 | 根据土壤实际需求进行灌溉，减少水资源的浪费，提高水资源利用效率。 |
| 降低人力成本 | 自动化灌溉系统减少了人工操作的需求，节省了人力成本和时间。 |
| 实时监测与反馈 | 传感器能够实时监测土壤状况，并将数据传输给微控制器，实现及时调整灌溉策略。 |

8. 不同杂草识别与清除技术的综合应用流程

为了更有效地进行杂草管理，可以将不同的杂草识别与清除技术进行综合应用，其流程如下：

graph LR
    A[图像采集] --> B[杂草识别]
    B --> C{识别结果判断}
    C -- 是杂草 --> D[选择清除技术]
    C -- 非杂草 --> A
    D --> E[执行清除操作]
    E --> F[效果评估]
    F -- 效果不佳 --> A
    F -- 效果良好 --> G[结束]

具体操作步骤如下：
1. 图像采集 ：使用数字图像设备（如无人机、相机等）采集农田图像。
2. 杂草识别 ：运用基于视觉的杂草识别技术（如GAHSI方法）或其他先进的识别算法，对采集的图像进行分析，识别出杂草。
3. 识别结果判断 ：判断识别出的对象是否为杂草。
4. 选择清除技术 ：根据杂草的类型、分布和生长情况，选择合适的清除技术，如无接触除草（激光、微喷雾）或传统物理除草方法。
5. 执行清除操作 ：利用选定的清除技术对杂草进行清除。
6. 效果评估 ：对清除效果进行评估，判断是否达到预期效果。
7. 循环或结束 ：如果效果不佳，返回图像采集步骤，重新进行识别和清除；如果效果良好，则结束本次杂草管理流程。

9. 农业机器人在不同作业环节的应用

农业机器人在农业生产的多个环节都有广泛的应用，以下是具体介绍：
- 灌溉作业 ：农业机器人可以根据土壤水分传感器的数据，自动调整灌溉位置和水量，实现精准灌溉。
- 除草作业 ：如前文所述，集成了视觉系统和清除技术的农业机器人能够准确识别并清除杂草。
- 播种与种植作业 ：机器人可以按照预设的间距和深度进行播种和种植，提高作业效率和准确性。
- 收获作业 ：具备智能识别和抓取功能的机器人可以准确识别成熟的作物，并进行收获。
- 施肥作业 ：根据作物的生长需求，机器人可以精确地施加肥料，避免浪费和环境污染。

下面是农业机器人在不同作业环节的应用对比表格：
| 作业环节 | 传统方式 | 农业机器人方式 | 优势 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 灌溉 | 人工判断、手动操作 | 自动根据土壤水分灌溉 | 精准、高效、节水 |
| 除草 | 手动除草或传统机械除草 | 智能识别并清除杂草 | 精准、减少对作物影响 |
| 播种与种植 | 人工操作 | 按预设参数作业 | 间距和深度准确 |
| 收获 | 人工采摘 | 智能识别并抓取 | 提高效率、减少损失 |
| 施肥 | 人工撒施 | 精确施加肥料 | 避免浪费、环保 |

10. 人工智能与农业结合面临的挑战及应对策略

虽然人工智能在农业中的应用前景广阔，但也面临一些挑战，以下是挑战及相应的应对策略：
| 挑战 | 应对策略 |
| ---- | ---- |
| 技术成本高 | 政府和企业加大研发投入，降低技术成本；推广租赁模式，减轻农民负担。 |
| 农民接受度低 | 加强宣传和培训，提高农民对人工智能技术的认识和操作能力。 |
| 数据安全与隐私问题 | 建立严格的数据安全管理制度，采用加密技术保护数据。 |
| 技术复杂性 | 开发简单易用的操作界面和系统，降低技术使用门槛。 |

11. 总结

人工智能在农业灌溉和杂草管理等方面具有巨大的潜力和优势。通过土壤水分测量、自动化灌溉系统、先进的杂草识别与清除技术以及农业机器人的应用，可以有效提高农业生产效率、减少资源浪费、降低人力成本，实现农业的可持续发展。尽管面临一些挑战，但随着技术的不断进步和推广，人工智能将在未来农业中发挥更加重要的作用，推动农业向精准、智能、绿色的方向发展。农民和农业从业者应积极拥抱人工智能技术，抓住机遇，共同开创农业发展的新局面。