智能农业技术：农机作业监控与病虫害识别

"农机作业智能测控-解密搜索引擎技术实战 lucene & java精华版 第3版" 这篇资源探讨了农机作业智能测控的现状和发展趋势，特别提到了中国与发达国家在农机装备技术上的差距。目前，中国农机装备的平均无故障作业时间较短，而发达国家的装备具有更高的可靠性和作业质量。这主要归因于国外广泛采用现代信息、传感与控制技术。例如，卫星导航、现代液压技术、控制技术和信息技术的应用，使得国外农业装备向智能化和机电一体化方向发展。通过各种监测传感器，装备可以在早期发现故障并及时处理，同时，智能作业装备的实时信号监测也有助于保持设备的最佳运行状态，延长其使用寿命和提高无故障率。 在智能农业的背景下，联合收割机的自动化和智能化程度不断提升。现代技术如电子仪表、电器、液压控制和液压驱动被广泛应用于联合收割机中。像纽荷兰和迪尔等公司的收割机利用电子信息和电子驾驶操纵系统监控并控制工作性能参数，如速度、发动机转速、滑转率等。此外，日本的小型收割机研究也取得了显著进展，例如久保田的PR0208半喂入式联合收割机，能有效预防输送螺旋杆堵塞和监控集装箱状态。 同时，根据《中国人工智能系列白皮书》，智能农业是当前的研究热点。白皮书详细介绍了人工智能在农业领域的应用历程、智能农业的发展趋势，以及农业智能分析的各个方面，包括农业数据挖掘、农业数据语义分析、农业病虫害图像识别、动物行为分析和农产品无损检测。这些技术在提高农业生产效率、保障农产品质量、预防病虫害、优化决策支持等方面发挥着重要作用。 农业数据挖掘部分涵盖了数据挖掘的特点、网络数据挖掘、应用实例，以及农业数据语义分析的相关模型和知识发现。农业病虫害图像识别则阐述了基于机器视觉的监测识别系统、图像采集、预处理、特征提取和识别模型。农产品无损检测则讨论了其在质量检测中的应用和未来的发展前景。 总体而言，这篇资源不仅揭示了农机作业智能测控的关键技术和国内外差异，还展示了智能农业如何借助人工智能技术推动农业现代化进程。