機器學習技術在農業領域的應用研究

摘要：在國家全面推進鄉村振興、加快建設農業強國的大背景下，以人工智能為代表的新一代信息技術為農業現代化提供了轉型升級思路，其中，機器學習技術是人工智能的重要分支領域，可以幫助提升農業產業決策及預測能力。本文綜合研究了機器學習技術在農業領域融合應用的基本態勢，分析了機器學習技術在福建省農業相關領域的應用方向，并提出了與農業領域融合面臨的挑戰及發展路徑。以福建省為例，機器學習技術在農業領域具有廣泛的應用前景，能夠提高農業生產效率，降低勞動力成本，帶動農業高質量轉型升級。但是，機器學習技術在農業領域的發展還存在一些問題和挑戰，如技術瓶頸、數據薄弱、成本高昂、適應性差等。因此，需要加強科研和技術創新，提高機器學習技術的適應性，推進機器學習技術在農業領域的示范應用。

關鍵詞：機器學習技術；人工智能；數字農業；示范應用

引言

農業是國民經濟的命脈，農業豐則基礎強，農民富則國家盛。隨著我國農業面臨著越來越多的挑戰，傳統農業已經無法滿足市場對農產品健康、安全、品質的要求，在國家全面推進鄉村振興、加快建設農業強國的大背景下，對農業現代化發展也提出了更高的要求。由此，機器學習技術的發展與融合應用為農業產業帶來了新的機遇和挑戰。

機器學習技術已經在醫療、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據中學習和尋找隱藏的規律[1]。針對福建省的優勢農業產業，機器學習技術可以幫助提升農業產業決策及預測能力，如水稻作物長勢評估和產量預測、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，為農業生產提供了更高效、更精準和更可持續的解決方案。本文主要介紹機器學習技術與農業融合應用的基本態勢，介紹福建省當前應用的四大方向，并針對面臨的挑戰提出了應用的發展路徑。

1. 機器學習技術與農業融合應用的基本態勢

農業不僅是國民經濟的重要支柱，更是社會穩定和人民生活的基礎保障。數字化浪潮的到來，為農業邁向數字化、智能化帶來了機遇。農業生產有別于其他行業，具有明顯的“看天吃飯”屬性，使農民在面對氣候變化時面臨較大的不確定性和風險。近幾年，人工智能的發展和機器學習技術在農業耕、種、管、收等環節逐步實現應用，使農業生產管理水平取得了質的飛躍。

機器學習技術在農業領域的融合應用基本態勢可以體現在以下幾個方面。首先，傳統的“小農經濟”與機器學習技術的應用不匹配，針對集約化程度較高的新型農業經營主體生產管理，機器學習技術可以發揮作用；其次，機器學習技術逐漸在設施農業中進行試點，企業生產規模越大，智能化程度愈發完善[2]；最后，植保無人機、畜禽智能穿戴設備、采摘機器人等在數字農業場景中不斷優化，提升機器決策能力[3]，實現了最優的資源投入，并使企業實現增產增量的目標，助力現代化農業高質量發展。

2. 機器學習技術在福建省農業領域的四大應用方向

2.1 水稻作物長勢評估和產量預測

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量預測是現代農業生產中不可或缺的環節。水稻的生長環境受氣候、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，可以幫助農民更好地掌握水稻的生長狀況和產量趨勢，提高農業生產效率和經濟效益。

水稻作物長勢評估需要對水稻的株高、葉片數等進行測量和記錄，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，產量預測是水稻種植中的關鍵步驟，通過對歷史產量數據的分析，結合當前的生長情況進行模型建立和預測，可以為農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據，對水稻不同生長階段的氣溫、降水情況進行統計分析，依托機器學習技術進一步優化產量預測模型，實現不同區域、不同品種水稻產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業發展，持續加大設施農業溫室大棚政策支持力度，推動設施農業持續穩定發展。對于大棚種植而言，農作物的灌溉是至關重要的，精準灌溉是實現農業可持續發展的關鍵。根據實際的農作物品種數據庫，結合農業物聯網系統監測，可利用機器學習技術建立不同環境下的農作物灌溉模型。

通過分析農作物的生長需求、土壤濕度和環境條件等因素，能夠自動調節水肥灌溉設備運行策略，避免因農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據和反饋信息持續優化自身的性能，使灌溉策略更加精準和有效，實現對農田水資源的全面監控和管理，在避免資源浪費的前提下，增加農作物的產量[5]。

2.3 重點茶產區茶樹病蟲害智能識別

福建是我國茶葉的主產區，具有1000多年的產茶歷史，茶產業全產業鏈產值已超過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]。在傳統茶園管理過程中，遇到病蟲害侵入時，可能使用農藥進行植保來保障茶葉經濟效益，但是危害了公眾健康。按照“統籌做好茶文化、茶產業、茶科技”要求，福建省近幾年大力推進茶葉全產業鏈數字化、智能化改造。為此，應用機器學習技術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生原因，制定科學合理的預防措施，確保茶葉產業的可持續發展。

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據庫，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，然后根據病蟲害數據庫進行比對分類，并通過新的標簽完善現有的分類數據庫[8-9]，通過機器學習決策，提供量身定制的防治方案，減少農藥、化肥的使用量，保障茶葉質量安全。

2.4 食用菌工廠化智能栽培

食用菌產業是福建省優勢特色產業，產量、產值每年持續增長，位居全國前列。福建省擁有銀耳、海鮮菇、秀珍菇、雙孢蘑菇、杏鮑菇等優勢品種，并大力發展繡球菌、靈芝、竹蓀、白背毛木耳等特色品種。但是，福建省食用菌產業在產業布局、現代設施裝備水平、生產栽培技術模式等方面仍存在短板。近幾年，福建省農業農村廳鼓勵食用菌企業積極提高生產設施化工廠化水平，針對食用菌工廠化生產中滅菌、冷卻、接種、培養、出菇等不同生產環節數字化管理的需求，實現溫度、濕度、光照度、二氧化碳濃度等環境因子智能監測，實現加濕、制冷、通風、光照等環境因子控制設備的遠程智能調控。同時，推動基于機器學習技術的菌菇生長模型應用，強化關鍵數據采集、實時監控監測、智能調節和預測預警等功能，實現食用菌工廠化生產的全程標準化、智能化管理。

3. 機器學習技術與農業領域深度融合面臨多重挑戰

3.1 農村網絡基礎設施薄弱

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

3.2 技術不穩定性與不成熟性

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

3.3 農民應用機器學習技術的意愿和能力不夠

機器學習技術的應用需要農民具備一定的計算機操作能力，這對于技術的普及和應用有一定難度。一方面，農業智能化應用操作方式與傳統農業設備差別較大，農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在農業應用發展；另一方面，機器學習技術融合智能裝備提供的數據決策出現與傳統經驗有較大偏差時，可能出現農民不相信數據是準確的，導致“不敢用”現象較為普遍。

4. 機器學習技術在農業領域的應用發展路徑

機器學習技術對于我國實施鄉村振興戰略，推動農業高質量發展具有深遠的影響。然而，目前機器學習技術在農業領域的應用仍處于初級階段，農業的數字化轉型升級面臨著許多問題和挑戰。因此，政府需要從多個方面進行努力，包括基礎設施建設、核心技術研發、經營主體培育、示范應用推廣、行業數據積累、網絡安全意識等，以全面推動機器學習技術與農業領域的深度融合，并積極探索數字農業高質量發展的新路徑。

4.1 全面夯實農村網絡基礎設施

5G時代的來臨，意味著機器學習技術會有更廣闊的發展空間。但是，在福建省的偏遠山區和茶園，網絡依然是瓶頸，5G網絡、寬帶網絡等無法覆蓋所有農村，制約著機器學習技術的落地。因此，相關政府需要加大農村地區網絡基礎設施投資力度，繼續降低通信資費成本，提高農村地區互聯網接入的覆蓋率和質量。同時，還要加強對農村網絡基礎設施的維護和管理，確保其穩定運行，為部署機器學習技術相關應用，進行數據分析決策奠定良好基礎。

4.2 加快提升核心技術研發創新能力

當前農業專用智能應用種類相對較少，穩定性、使用壽命及可靠性差，諸多技術瓶頸嚴重制約著機器學習技術在農業領域的進一步發展。一方面，需要對農業領域傳感器、芯片等零部件以及農業無人機、智能機器人等研發和應用給予更多的支持；另一方面，應著重培養數字農業領域的解決方案提供商，這些提供商能夠將機器學習技術與農業領域進行融合，提出優秀的解決方案，從而推動農業領域的技術創新和發展。

4.3 培育壯大新型農業經營主體

以家庭農場、專業合作社等為代表的新型農業經營主體已經成為福建省鄉村振興的主力軍，也成為推動機器學習技術與農業融合應用的排頭兵。為促進農業現代化發展，需要大力培育和壯大新型農業經營主體，提高農業生產效率，增強農業競爭力，推動農業科技進步，支撐數字農業應用推廣，從而實現農業可持續健康發展。

4.4 加強機器學習技術在農業領域的融合應用示范

發展機器學習技術在農業領域的融合應用示范，有助于解決現階段農業發展粗放等問題，但目前福建省融合應用案例主要處于試點和示范階段，融合模式仍需優化完善，應用范圍也有待逐步擴大。因此，針對如何讓產業振興帶動鄉村振興、現代產業轉型發展、特色優勢產業高質量發展等課題，積極開展融合深度學習、圖像和視覺識別、自然語言處理、推薦系統等應用示范，是探索機器學習技術在農業領域融合應用的有效途徑。

結語

總而言之，機器學習技術在農業的不同領域和環節都涌現出一些融合應用的典型場景，為促進農業高質量發展提供了新思路。本文總結了機器學習技術在農業領域的融合應用態勢，以福建省為例，闡述了機器學習技術在水稻作物長勢評估和產量預測、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狀。目前，農業領域應用機器學習技術還是起步階段，未來需要行業專家及研究學者不斷探索。

參考文獻：

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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、通信網絡、健康醫療大數據、物聯網、人工智能。