人工智能技术在湘西地区农业运用的研究分析
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摘要：人工智能具有解放人类的一部分烦琐的脑力和体力劳动，使人类有更多的精力投入到更新更好的智慧创造之中。通过在人工智能技术的实践创新，结合湘西地区特色农业，形成湘西地区农业高效化、机械化、智能化，并与电子商务相结合，使湘西农业得到一体化的发展。
关键词：人工智能;农业运用;实践创新;湘西地区
中图分类号：S-1文献标识码：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20190615006
1国内外前景
美国英特尔公司建立起世界上第一个无线葡萄园，在无线葡萄园中各个地方分布传感器，实现智能农业。2004年，日本将农业物联网列入政府计划。在U-Japan计划中，就是实现建立一个无处不在的网络社会，在其中就包括农业物联网技术。我国是一个拥有十几亿人口的超级大国，而农业是我国国民经济的支柱性产业，所以农业的发展是整个华夏儿女成长和开拓未来的奠基石。在中国徐州，建立了徐州智能农业联盟。联盟以组织化、规范化、协同化的方式，将徐州市农业的生产、服务、研发、人才培养和相关支持农业单位资源，这样的方式更好构建徐州的农业市情，做到组织化、专业化、社会化的体系。对于徐州农业产业发展，改变徐州农业生产经营模式，提高农业生产速率、质量，提高动植物的管理，将会起到很大的促进作用。
2前期实施基础
根据现有人工智能技术为基础，通过文献资料，网络调查，问卷调查等方式了解到湘西地区农业种植地地貌地形，农作物种植特色以及现阶段湘西地区农作物种植，农业发展过程中存在的问题。以湘西地区为实行地区，通过采用人工智能技术解决湘西地区农业发展中存在的问题，并在农业领域中在人工智能技术运用上开辟新的创新型技术，以及实现形成人工智能与湘西地区农业发展标准一体化。
3人工智能在农业生产的实际措施
3.1生产前
农业生产前地形探测方面，智能探测技术与规划技术使用无人机技术探测地形地貌，减少人员使用量，缩短人员因在探测地形时所花时间，对地形地貌实现精确探测并对农作物种植区域面积准确判断，以及为农作物种植分布提供精确数据。农业生产前质量初评估方面，智能种子品鉴技术与智能土壤分析技术的结合使用，提高农作物产量以及质量的优化，对于农作物种植区域进行土壤分析，收集精准数据，设计可行性农作物种植方案，充分利用土壤資源。为实现农作物质量化，高产量化打下初步基础。
3.2生产中
农业生产中湘西农作物种植地区自然灾害预防方面，智能预防技术，通过与天气预报、季节性自然灾害预防相结合，增加对自然灾害信息方面以及预防技术方面的认识。对自然灾害及时预防，减少农作物被损坏率。采用智能管理操作系统，减少人员的人工操作。农业生产中劳动力管理方面，智能监控技术、智能操作 技术、智能管理技术的使用，减少了人员的参与量，缩短了人员因时刻关注农作物生长的时间，智能监控技术提供实时监控，也为研究农作物生长及特点提供准确数据。
3.3生产后
农业生产后对农作物实行质量再评估方面。检测手段落后，检测能力弱。土壤检测方面，只能控制5大类农作物40种种子4项基本指标和10种肥料中的4项常规指标，远满足不了农产品安全检测和现代化农业发展需要。智能质量测评系统的运用，减少了人工的参与量，减少了物力以及财政输出，加强了质量评估效果，为农作物质量测评提供精确数据，增加各方面测评数量以及指标。实现湘西地区农作物质量化，高效化的农业发展，缓解财政输出问题，增加实验性检测数据真实性，通过质量评估，增加湘西地区农作物质量问题，并且增大了湘西地区农作物质量方面的品牌影响力。
4研究意义
本项目的特色在于为湘西地区的特色经济农作物与人工智能技术运用相结合，对本地区针对性的有规划性的设计。湘西地区的丘陵和平原河流交错，溶沟多而密布等独特地貌决定了其人文地理，人工探测地形和具体环境数据收集不便，以及人工对农作物种植地规划的不便。对应用人工智能进行智能探测收集分析数据解决其问题和应用人工智能技术实现对农作物在种植地上的规律种植以及种植规模。项目的设计与研究更将农业与互联网、科技一体化，机器化，商务化，对湘西地区特色经济农业存在的问题有，种植户之间恶劣竞争，对信息的认识具有落后性，不正确性，和盲从性等问题，销售没有形成产业链，销售竞争能力弱问题，劳动力缺少，自不同的地区具有不同地形，人文特点，和相适应的特色经济作物，项目的设计及研究方向在全国乃至全世界都既具有代表性，其最终直接产生价值的方案具有极佳的移植性和参考性，本项目具有指导意义。
5拟采取的研究方法、技术路线、实验方案5.1系统科学方法
20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。适用于科学认识的各个阶段，因此，称其为系统科学方法。
5.2调查法
有目的、有计划、有系统地搜集有关研究无人机在湘西地区的使用现状通过谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对无人机的湘西市场发展和未来需要进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而我们本次研究提供有效的依据和资料。
5.3文献调查法
通过调查文献来获得国内外相关的最新资料，从而全面地、正确地了解掌握人们所需要研究的问题。能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。能得到现实资料的比较资料。有助于了解事物的全貌。
5.4统计处理和模糊数学分析方法
撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对一些市场参数和实验数据进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。以便更准确地认识研究对象的本质特性。
技术路线：统计市面上已经广泛使用的人工智能相关技术。收集人工智能在农业领域前沿技术，进行分析。分析湘西农业种植地区的技术需求，寻求技术解决方案。结合收集到技术进行模块化分析整合，对于现有的人工智能技术进行创新和设计。制定出实用型和创新型、电子商务一体化的人工智能技术运用方案。制定出与湘西地区特色农业相结合的人工智能技术运用方案。同张家界市在人工智能领域方面有所成就的企业或者团队进行联络，合作。
6可行性分析
通过对湘西地区近10a农业发展情况，农业发展方面主要存在基础设施薄弱，经济结构不合理，经济发展缺乏劳动力，农作物缺乏品牌竞争力等问题。自然灾害方面，湘西地区洪水灾害对农作物生长以及经济发展影响较大。湘西地区地形方面，湘西州域总面积15，486km2。其中山地山原12，628.7km2，约占州域总面积81.5%;丘陵1，599.6km2，占10.3%;平原635.2km2，占4.1%;水域247.2km2，占15.9%;其它面积379.4km2，占2.5%，地形较为复杂。通过设计智能农业管理技术方案，主要应用于从业湘西地区农作物种植的工作者。通过人工智能技术与湘西地区特色农作物相结合，加快湘西地区特色农作物的发展，加大特色农作物的品牌影响力，实现智能农业管理可行性发展。
参考文献
[1] 郑伦.人工智能+农业开创新时代[J]. 中国农村科技，2018（01）：22-23.
[2] 李峰.基于人工智能的农业技术创新[J]. 农业网络信息，2017（11）：20-22.
[3] 施连敏.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.
作者简介：朱强（1983- ），男，本科，讲师，研究方向：软件领域工程。
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