机器学习技术在农业领域的应用研究——以福建省为例

　　文/巫利荣 福建省政务网络建设运营有限公司

　　摘要：在国家全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的大背景下，以人工智能为代表的新一代信息技术为农业现代化提供了转型升级思路，其中，机器学习技术是人工智能的重要分支领域，可以帮助提升农业产业决策及预测能力。本文综合研究了机器学习技术在农业领域融合应用的基本态势，分析了机器学习技术在福建省农业相关领域的应用方向，并提出了与农业领域融合面临的挑战及发展路径。以福建省为例，机器学习技术在农业领域具有广泛的应用前景，能够提高农业生产效率，降低劳动力成本，带动农业高质量转型升级。但是，机器学习技术在农业领域的发展还存在一些问题和挑战，如技术瓶颈、数据薄弱、成本高昂、适应性差等。因此，需要加强科研和技术创新，提高机器学习技术的适应性，推进机器学习技术在农业领域的示范应用。

　　关键词：机器学习技术；人工智能；数字农业；示范应用

　　引言

　　农业是国民经济的命脉，农业丰则基础强，农民富则国家盛。随着我国农业面临着越来越多的挑战，传统农业已经无法满足市场对农产品健康、安全、品质的要求，在国家全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的大背景下，对农业现代化发展也提出了更高的要求。由此，机器学习技术的发展与融合应用为农业产业带来了新的机遇和挑战。

　　机器学习技术已经在医疗、电信、金融、交通、市场营销等许多领域取得了显著的成果，其通过复杂的算法让机器能够从大量的历史数据中学习和寻找隐藏的规律[1]。针对福建省的优势农业产业，机器学习技术可以帮助提升农业产业决策及预测能力，如水稻作物长势评估和产量预测、大棚种植水肥智能灌溉、茶树病虫害智能识别、食用菌工厂化智能栽培等，为农业生产提供了更高效、更精准和更可持续的解决方案。本文主要介绍机器学习技术与农业融合应用的基本态势，介绍福建省当前应用的四大方向，并针对面临的挑战提出了应用的发展路径。

　　1. 机器学习技术与农业融合应用的基本态势

　　农业不仅是国民经济的重要支柱，更是社会稳定和人民生活的基础保障。数字化浪潮的到来，为农业迈向数字化、智能化带来了机遇。农业生产有别于其他行业，具有明显的“看天吃饭”属性，使农民在面对气候变化时面临较大的不确定性和风险。近几年，人工智能的发展和机器学习技术在农业耕、种、管、收等环节逐步实现应用，使农业生产管理水平取得了质的飞跃。

　　机器学习技术在农业领域的融合应用基本态势可以体现在以下几个方面。首先，传统的“小农经济”与机器学习技术的应用不匹配，针对集约化程度较高的新型农业经营主体生产管理，机器学习技术可以发挥作用；其次，机器学习技术逐渐在设施农业中进行试点，企业生产规模越大，智能化程度愈发完善[2]；最后，植保无人机、畜禽智能穿戴设备、采摘机器人等在数字农业场景中不断优化，提升机器决策能力[3]，实现了最优的资源投入，并使企业实现增产增量的目标，助力现代化农业高质量发展。

　　2. 机器学习技术在福建省农业领域的四大应用方向

　　2.1 水稻作物长势评估和产量预测

　　福建省人多地少，以稻米为主食，水稻丰歉对福建省粮食安全保障有着重大影响，水稻作物长势评估和产量预测是现代农业生产中不可或缺的环节。水稻的生长环境受气候、土壤、水分、光照等多种因素的影响，通过科学的评估方法和准确的预测模型，可以帮助农民更好地掌握水稻的生长状况和产量趋势，提高农业生产效率和经济效益。

　　水稻作物长势评估需要对水稻的株高、叶片数等进行测量和记录，这些指标反映了水稻的生长速度和健康状况，对于判断是否缺水、缺肥或受到病虫害侵袭具有重要意义。同时，产量预测是水稻种植中的关键步骤，通过对历史产量数据的分析，结合当前的生长情况进行模型建立和预测，可以为农民提供合理的种植方案和决策参考。此外，还可以通过收集气象数据，对水稻不同生长阶段的气温、降水情况进行统计分析，依托机器学习技术进一步优化产量预测模型，实现不同区域、不同品种水稻产量变化趋势的精准预测。

　　2.2 大棚种植水肥智能灌溉

　　近年来，福建省高度重视设施农业发展，持续加大设施农业温室大棚政策支持力度，推动设施农业持续稳定发展。对于大棚种植而言，农作物的灌溉是至关重要的，精准灌溉是实现农业可持续发展的关键。根据实际的农作物品种数据库，结合农业物联网系统监测，可利用机器学习技术建立不同环境下的农作物灌溉模型。

　　通过分析农作物的生长需求、土壤湿度和环境条件等因素，能够自动调节水肥灌溉设备运行策略，避免因农民主观判断导致灌溉随意性强，造成水肥浪费或者不足[4]。在实际应用中，模型可以通过不断积累的数据和反馈信息持续优化自身的性能，使灌溉策略更加精准和有效，实现对农田水资源的全面监控和管理，在避免资源浪费的前提下，增加农作物的产量[5]。

　　2.3 重点茶产区茶树病虫害智能识别

　　福建是我国茶叶的主产区，具有1000多年的产茶历史，茶产业全产业链产值已超过1500亿元，茶类品种丰富，包含武夷岩茶、安溪铁观音、福鼎白茶、福州茉莉花茶等[6]。在传统茶园管理过程中，遇到病虫害侵入时，可能使用农药进行植保来保障茶叶经济效益，但是危害了公众健康。按照“统筹做好茶文化、茶产业、茶科技”要求，福建省近几年大力推进茶叶全产业链数字化、智能化改造。为此，应用机器学习技术进行茶树病虫害智能识别显得尤为重要，通过精准分析茶树病虫害的症状及趋势，更好地了解茶树的生长状况和病虫害发生原因，制定科学合理的预防措施，确保茶叶产业的可持续发展。

　　具体来说，为了能够精确地识别茶树病虫害问题，需要建立一个全面的病虫害数据库，包含各种常见的病害和虫害的信息以及特征图像，如茶炭疽病、茶尺蠖、小绿叶蝉等[7]，利用机器学习技术中的图像识别和特定算法，识别出茶树叶片上的病斑和虫情信息，然后根据病虫害数据库进行比对分类，并通过新的标签完善现有的分类数据库[8-9]，通过机器学习决策，提供量身定制的防治方案，减少农药、化肥的使用量，保障茶叶质量安全。

　　2.4 食用菌工厂化智能栽培

　　食用菌产业是福建省优势特色产业，产量、产值每年持续增长，位居全国前列。福建省拥有银耳、海鲜菇、秀珍菇、双孢蘑菇、杏鲍菇等优势品种，并大力发展绣球菌、灵芝、竹荪、白背毛木耳等特色品种。但是，福建省食用菌产业在产业布局、现代设施装备水平、生产栽培技术模式等方面仍存在短板。近几年，福建省农业农村厅鼓励食用菌企业积极提高生产设施化工厂化水平，针对食用菌工厂化生产中灭菌、冷却、接种、培养、出菇等不同生产环节数字化管理的需求，实现温度、湿度、光照度、二氧化碳浓度等环境因子智能监测，实现加湿、制冷、通风、光照等环境因子控制设备的远程智能调控。同时，推动基于机器学习技术的菌菇生长模型应用，强化关键数据采集、实时监控监测、智能调节和预测预警等功能，实现食用菌工厂化生产的全程标准化、智能化管理。

　　3. 机器学习技术与农业领域深度融合面临多重挑战

　　3.1 农村网络基础设施薄弱

　　机器学习技术在农业领域的融合应用对网络实时响应和海量历史数据积累有较高要求，但是农村地区的网络基础设施相较于城市地区显得相对薄弱。这主要表现在以下两个方面：一方面，农村地区的网络覆盖率相对较低，许多农村地区仍然没有实现全面覆盖，尤其是在福建省一些偏远的山区和丘陵地带，网络信号不稳定，甚至无法接入互联网；另一方面，农村地区的宽带速度普遍较慢，4G、5G等高速网络在福建省农村地区尚未完全普及，农业网络化水平还有待提升。

　　3.2 技术不稳定性与不成熟性

　　机器学习技术在农业领域的应用需要多种技术支持，如图像识别、人工智能、传感器技术、智能控制技术等，同时还要收集海量的行业数据作为算法模型训练支撑。由于农业场景较为复杂，目前部分技术仍存在不稳定性和不成熟性，其发展仍处于初级阶段，尚未形成成熟的技术体系和标准，机器学习技术应用所依赖的智能化设备在性能和稳定性上需要进一步提升和完善[10]。由于技术的不稳定性，可能会引发农民对新技术的恐惧和抵触，阻碍了机器学习技术在农业领域的融合应用和推广。

　　3.3 农民应用机器学习技术的意愿和能力不够

　　机器学习技术的应用需要农民具备一定的计算机操作能力，这对于技术的普及和应用有一定难度。一方面，农业智能化应用操作方式与传统农业设备差别较大，农民对智能化应用的操作能力不足，“不会用”阻碍了机器学习技术在农业应用发展；另一方面，机器学习技术融合智能装备提供的数据决策出现与传统经验有较大偏差时，可能出现农民不相信数据是准确的，导致“不敢用”现象较为普遍。

　　4. 机器学习技术在农业领域的应用发展路径

　　机器学习技术对于我国实施乡村振兴战略，推动农业高质量发展具有深远的影响。然而，目前机器学习技术在农业领域的应用仍处于初级阶段，农业的数字化转型升级面临着许多问题和挑战。因此，政府需要从多个方面进行努力，包括基础设施建设、核心技术研发、经营主体培育、示范应用推广、行业数据积累、网络安全意识等，以全面推动机器学习技术与农业领域的深度融合，并积极探索数字农业高质量发展的新路径。

　　4.1 全面夯实农村网络基础设施

　　5G时代的来临，意味着机器学习技术会有更广阔的发展空间。但是，在福建省的偏远山区和茶园，网络依然是瓶颈，5G网络、宽带网络等无法覆盖所有农村，制约着机器学习技术的落地。因此，相关政府需要加大农村地区网络基础设施投资力度，继续降低通信资费成本，提高农村地区互联网接入的覆盖率和质量。同时，还要加强对农村网络基础设施的维护和管理，确保其稳定运行，为部署机器学习技术相关应用，进行数据分析决策奠定良好基础。

　　4.2 加快提升核心技术研发创新能力

　　当前农业专用智能应用种类相对较少，稳定性、使用寿命及可靠性差，诸多技术瓶颈严重制约着机器学习技术在农业领域的进一步发展。一方面，需要对农业领域传感器、芯片等零部件以及农业无人机、智能机器人等研发和应用给予更多的支持；另一方面，应着重培养数字农业领域的解决方案提供商，这些提供商能够将机器学习技术与农业领域进行融合，提出优秀的解决方案，从而推动农业领域的技术创新和发展。

　　4.3 培育壮大新型农业经营主体

　　以家庭农场、专业合作社等为代表的新型农业经营主体已经成为福建省乡村振兴的主力军，也成为推动机器学习技术与农业融合应用的排头兵。为促进农业现代化发展，需要大力培育和壮大新型农业经营主体，提高农业生产效率，增强农业竞争力，推动农业科技进步，支撑数字农业应用推广，从而实现农业可持续健康发展。

　　4.4 加强机器学习技术在农业领域的融合应用示范

　　发展机器学习技术在农业领域的融合应用示范，有助于解决现阶段农业发展粗放等问题，但目前福建省融合应用案例主要处于试点和示范阶段，融合模式仍需优化完善，应用范围也有待逐步扩大。因此，针对如何让产业振兴带动乡村振兴、现代产业转型发展、特色优势产业高质量发展等课题，积极开展融合深度学习、图像和视觉识别、自然语言处理、推荐系统等应用示范，是探索机器学习技术在农业领域融合应用的有效途径。

　　结语

　　总而言之，机器学习技术在农业的不同领域和环节都涌现出一些融合应用的典型场景，为促进农业高质量发展提供了新思路。本文总结了机器学习技术在农业领域的融合应用态势，以福建省为例，阐述了机器学习技术在水稻作物长势评估和产量预测、大棚种植水肥智能灌溉、茶树病虫害智能识别、食用菌工厂化智能栽培等方向的应用现状。目前，农业领域应用机器学习技术还是起步阶段，未来需要行业专家及研究学者不断探索。

　　参考文献：

　　[1]孟河杉.机器学习技术在数据挖掘中的商业应用[J].数码设计,2021(1):148.

　　[2]蒋舒芹,牛慧敏.大数据背景下人工智能在农业领域的应用研究[J].山西农经,2019(19):77-78.

　　[3]王瑜,郑子辉.人工智能技术在农业领域的应用方向及发展路径[J].信息通信技术与政策,2019(6):29-31.

　　[4]毛林,王坤,成维莉.人工智能技术在现代农业生产中的应用[J].农业网络信息,2018(5):14-18.

　　[5]刘双印,黄建德,黄子涛,等.农业人工智能的现状与应用综述[J].现代农业装备,2019,40(6):7-13.

　　[6]冯廷佺,唐辉.新时代 新业态 新茶梦——福建茶产业发展三大关键词[J].福建茶叶,2020,42(11):3-5.

　　[7]王凤娟.人工智能(AI)技术在果蔬等农业领域的应用场景[J].烟台果树, 2019(1):7-8.

　　[8]刘萍.互联网、大数据及人工智能与农业经济的融合研究[J].山西农经,2019(8):76.

　　[9]李莉杰.人工智能在我国现代农业中的应用研究综述[J].现代信息科技,2019, 3(5):177-178.

　　[10]熊征,孟祥宝,汪洋,等.国内外农业人工智能典型应用案例及启示[J].现代农业装备,2021,42(5):8-16.

　　作者简介：巫利荣，本科，研究方向：政务信息化、云计算、通信网络、健康医疗大数据、物联网、人工智能。