智能农业:作物生产决策支持系统与关键技术
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更新于2024-08-09
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"作物生产决策系统-解密搜索引擎技术实战 lucene & java精华版 第3版,智能农业,中国人工智能系列白皮书"
本文将深入探讨智能农业领域中作物生产决策支持系统的概念、功能及其重要性,同时结合现代信息技术,如人工智能、数据挖掘和机器学习等,阐述其在农业领域的应用。
作物生产决策系统是针对作物生长的复杂性和多变性而设计的,它综合了农业科学、信息技术和决策理论,旨在提供有效的农作物管理策略。该系统具备时空性、动态性的处理能力,考虑了气候、土壤、社会经济等因素的影响,通过作物模型、专家系统、智能算法以及地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)等“3S”技术,实现农业信息的高效管理和应用。
智能农业是中国人工智能系列白皮书中提及的关键方向,其发展背景中包含了人工智能在农业领域的历史沿革和未来趋势。农业智能分析涵盖了农业数据挖掘、语义分析、病虫害图像识别、动物行为分析和农产品无损检测等多个方面。数据挖掘在农业中的应用能帮助揭示农业生产的潜在规律,而语义分析则能提高农业信息的理解和利用效率。例如,通过构建农业数据语义模型和知识发现系统,可以更准确地检索和理解农业数据,促进知识的共享和协同创新。
农业病虫害图像识别是人工智能技术在农业中的典型应用,通过机器视觉技术,自动监测和识别病虫害,减少人工检查的劳动强度和误判率。这一过程涉及图像采集、预处理、特征提取和模式识别等多个步骤,有助于提前预警和精确防治。
此外,动物行为分析对于畜牧业的优化管理具有重要意义,例如通过监测动物的行为模式,可以预测疾病、评估福利状态,甚至优化饲养环境。农产品无损检测技术则利用非破坏性方法评估产品质量,保障食品安全,这种方法在果蔬、肉类等产品的质量控制中发挥着重要作用。
在中国,作物决策支持系统的发展不断进步,结合国家的信息化战略,这些系统已经逐步应用于农田管理、灾害预警、产量预测等领域,提高了农业生产的科学性和效率。随着技术的持续进步,未来的作物生产决策系统将进一步智能化,更好地服务于现代农业的发展,推动农业的可持续性和粮食安全。
2016-11-09 上传
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龚伟(William)
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