生態(tài)環(huán)境因素致許多農(nóng)民遭受毀滅性的破壞，據(jù)估計，所有種植的食物損失了三分之一。但是，被稱為“精確農(nóng)業(yè)”或“農(nóng)業(yè)智能”的利用機器視覺的技術(shù)正在幫助農(nóng)業(yè)減少損失。

　

　　農(nóng)民得到結(jié)果，提醒他們作物的健康。計算機視覺算法可識別田野中的模式并確定疾病或其他異常的存在。已經(jīng)開發(fā)了結(jié)合計算機視覺圖像，衛(wèi)星圖像和無人機圖像的雜草識別系統(tǒng)。

　　1、農(nóng)業(yè)影像與機器視覺

　　人工智能可以實時告訴農(nóng)民什么雜草侵害他們的農(nóng)作物。過去，農(nóng)民通常會使用多種除草劑來應(yīng)對。但是，有成千上萬的因素會影響除草劑的選擇，從雜草的種類，疾病到雜草上的害蟲。

　　2、航空影像

　　無人機可用于在野外捕獲多光譜圖像。某些無人機每天可能覆蓋數(shù)萬英畝的土地。分辨率足夠清晰，可以在單片葉子上計數(shù)昆蟲。深度學(xué)習(xí)引擎使用由農(nóng)學(xué)家培訓(xùn)的數(shù)學(xué)模型和基于云的計算以及數(shù)百萬種作物健康問題的示例。

　　3、植物種群

　　農(nóng)業(yè)中的機器視覺用于檢測植物位置，計算植物出苗率，行距，行長，并將數(shù)據(jù)與播種日期進行比較。在整個季節(jié)中，農(nóng)民可以接收有關(guān)冠層覆蓋，植物高度和林分數(shù)量的數(shù)據(jù)。農(nóng)民甚至不需要親自進入田間，甚至知道平均樹徑，花數(shù)等等。

　　4、雜草檢測

　　由于機器視覺系統(tǒng)經(jīng)常掃描農(nóng)場，因此可以近乎實時地檢測雜草。隨著雜草的出現(xiàn)，人工智能可以對雜草進行分類并計算其潛在的威脅產(chǎn)量。這使農(nóng)民可以針對特定的雜草并創(chuàng)建定制的除草劑解決方案。然后，機器視覺可以檢測除草劑的有效性并找到田間殘留的抗性雜草。

　　5、昆蟲與疾病

　　計算機視覺系統(tǒng)可以識別和分類較相關(guān)的疾病。系統(tǒng)還會發(fā)現(xiàn)由昆蟲和害蟲引起的物理損壞。幾乎在農(nóng)民起源時就將田間不利條件通知農(nóng)民。然后，系統(tǒng)可以跟蹤疾病或侵染的傳播狀況，并警告農(nóng)民任何正在進行的威脅。這有助于消除行業(yè)傳統(tǒng)的昂貴且費時的偵察實踐。

　　6、增長問題

　　機器視覺系統(tǒng)和AI分析農(nóng)作物和農(nóng)田的圖像。通常，他們花了很長時間才發(fā)現(xiàn)增長問題，然后再為播種或糾正潛在問題為時已晚。整個領(lǐng)域的廣泛而持續(xù)的掃描可提供整個操作的數(shù)據(jù)，而無需進行昂貴的人工偵察程序。

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