“在鄉(xiāng)下種田，最耗時(shí)耗力的事情就是除草。往往一片片小麥和水稻田里，雜草的長(zhǎng)勢(shì)比莊稼還好?！痹诮张e行的中國(guó)科協(xié)數(shù)字農(nóng)業(yè)與智慧農(nóng)機(jī)國(guó)際青年科學(xué)家沙龍活動(dòng)上，國(guó)際歐亞科學(xué)院院士、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院首席科學(xué)家朱明提到，人們必須警惕使用除草劑等化學(xué)農(nóng)藥所帶來(lái)的問(wèn)題。

草與糧爭(zhēng)地、病蟲(chóng)害與人爭(zhēng)糧，是農(nóng)業(yè)耕種中的最大“煩惱”。

美國(guó)北達(dá)科他州立大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物系統(tǒng)工程系副教授保羅·弗洛博士在沙龍活動(dòng)上分享了一個(gè)智能除草的方案，這場(chǎng)“除草大戰(zhàn)”的主力軍是算法。他們利用算法形成圖像收集系統(tǒng)，尋找玉米植株，使用算法的規(guī)則結(jié)構(gòu)找到相似的品種，從而將雜草品種排除在外。

“從無(wú)人機(jī)上可以拍攝到植被的情況，利用多頻譜的影像識(shí)別技術(shù)，可以劃分出不同顏色的圖像。”保羅·弗洛展示了一張圖片，如果刪除圖片中黃色區(qū)域，剩下的綠色區(qū)域便是雜草。在一定面積的單元格里，應(yīng)用系統(tǒng)會(huì)根據(jù)圖像情況選擇定點(diǎn)區(qū)域管理除草。最神奇的地方在于，依據(jù)不同試驗(yàn)田的植物生長(zhǎng)情況，他們采用了不同的算法與雜草展開(kāi)“斗爭(zhēng)”。

算法不僅僅精準(zhǔn)定位了雜草的生長(zhǎng)區(qū)域，也牢牢地掌握了病蟲(chóng)害等信息。

在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)的試驗(yàn)田里，農(nóng)田信息的收集采用了“星、機(jī)、地”三條路線，第一條路線在太空，利用微型影像來(lái)實(shí)時(shí)分析農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)和病蟲(chóng)草害的信息；第二條路線在天空，利用載人飛機(jī)和無(wú)人機(jī)來(lái)收集農(nóng)田的信息；第三天路線在地里，通過(guò)地面安裝的多光譜、高光譜以及各種機(jī)器來(lái)獲取有效信息。

三條路線各顯神通。

“如果我身處東北，想知道廣東省的水稻試驗(yàn)田的種植情況，就可以調(diào)用衛(wèi)星影像圖片展開(kāi)分析；如果想知道某一塊農(nóng)田的病草蟲(chóng)害的問(wèn)題，就可以調(diào)用無(wú)人機(jī)來(lái)獲取信息?！敝袊?guó)工程院院士、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)教授羅錫文解釋。

他以小麥條銹病的治理為例，地里的傳感器可以檢測(cè)到土壤水分的變化，天線將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地傳遞到大數(shù)據(jù)庫(kù)里，依據(jù)算法技術(shù)，展現(xiàn)稻田里的缺水情況。只要在實(shí)驗(yàn)室或者手機(jī)上操作，就可以打開(kāi)水閥，進(jìn)行自動(dòng)灌溉。長(zhǎng)勢(shì)圖還可以反映小麥的健康情況，按照同樣的方法，可以科學(xué)施肥，為農(nóng)作物及時(shí)“治病除害”。

在美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)，監(jiān)控系統(tǒng)也對(duì)作物的長(zhǎng)勢(shì)展開(kāi)了全天候的監(jiān)控。佛羅里達(dá)大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物系統(tǒng)工程系副教授伊安尼斯·安帕齊迪提到，該檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)田間盒子里的攝像頭，可以發(fā)現(xiàn)極小體積的害蟲(chóng)。算法將收集到的數(shù)據(jù)自動(dòng)生成蟲(chóng)害的分布圖，從而完成精準(zhǔn)地除害作業(yè)。

“為了區(qū)別幼苗和雜草，我們利用激光技術(shù)來(lái)識(shí)別，再用自動(dòng)化分辨的方式，智能化決策出是需要采用除草劑，還是需要對(duì)幼苗施肥?！币涟材崴埂ぐ才笼R迪提到，這得益于人工智能技術(shù)下的精準(zhǔn)除草管理系統(tǒng)。

算法不僅為農(nóng)業(yè)打造了一個(gè)裝有龐大數(shù)據(jù)的智慧大腦，還創(chuàng)造了系列農(nóng)業(yè)耕作的機(jī)器人。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院教授胡煉介紹，目前正在實(shí)驗(yàn)室開(kāi)展研究的除草機(jī)器人，可以在作業(yè)之后，將雜草碾壓到泥土里，也可以拔出雜草，將其覆蓋在莊稼上，以此來(lái)同步控制雜草的數(shù)量。

國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空施藥技術(shù)國(guó)際聯(lián)合研究中心主任、首席科學(xué)家蘭玉彬在沙龍上提到，無(wú)人機(jī)的應(yīng)用也逐步解決了科學(xué)給農(nóng)作物打藥、精準(zhǔn)除去病蟲(chóng)害的問(wèn)題。

算法技術(shù)還可以在采摘中找到“漏網(wǎng)之魚(yú)”。在沙龍上，佛羅里達(dá)大學(xué)一位博士生的發(fā)明引起了大家的關(guān)注。該博士使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)明了草莓傷痕探測(cè)器，可以精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)草莓在不同部位出現(xiàn)的不同程度損傷，自動(dòng)化地采摘高品質(zhì)的草莓。

“這是一個(gè)全方位的智能農(nóng)機(jī)裝備和無(wú)人農(nóng)場(chǎng)發(fā)展的愿景。”朱明提到，未來(lái)還需要解決數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)化問(wèn)題，比如在除草之中能否將實(shí)驗(yàn)基地?cái)?shù)字化，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷地優(yōu)化，形成控制模型，以便生產(chǎn)和管理單位去協(xié)調(diào)。

朱明建議，農(nóng)業(yè)的發(fā)展不僅要做到數(shù)字賦能，實(shí)現(xiàn)數(shù)字賦權(quán)，讓數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)資料，還要為數(shù)字賦值，讓農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可以交換互通，互利共贏。

 來(lái)源：中國(guó)青年報(bào)