Page 220 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

2. 土肥分析
土壤成分及肥力分析是农业产前阶段最重要的工作之一。目前中国土地基础
肥力较低，对土肥进行有效分析是提高农业生产率的重要途径。应用非侵入性的
地雷达成像技术可以达到探测分析土壤的目的，其能分析出土壤表层的各项数据，

如黏土含量。运用该技术不仅有利于进行高效精准的土壤抽样分析，而且能够实
现精细化农业服务，帮助农业种植人员定时定期进行施肥，从而提高农田的生产
率，有效降低肥料的成本。
3. 种子品质鉴定

种子的质量会直接影响农作物的生长。因此，相关人员需要做好种子筛选工
作，确保种子的纯度和安全性，以提高农业生产率。具体而言，可以利用图像分
析技术，或者神经网络等非破坏性的方法来多方面评估种子质量。比如，农业人
员可以利用 ANN 技术筛选合适的种子种类。农业技术人员通过对不同季节、不

同质量等级的农作物展开分析和评估，能选出更合适的农作物种类，帮助农民提
高农产品的产量和质量。
（三）人工智能在农产品产中阶段的应用
1. 农业专家系统

农业专家系统可以模拟人类解决一些农业问题。农业专家系统内部存储了大
量农业专家水平的知识和经验。农业专家系统可以解决农业中的现实问题，帮助
农业人员开展农业工作。另外，利用农业专家系统还能获取大量关于农业生产的
数据。对数据展开分析，推理演绎出各种可能性，可以使农业人员作出准确决策。

2. 病虫草害管理
应用人工智能技术，可以开发一些识别农作物的软件，帮助农业人员辨别农
作物的生长情况。比如，杭州大拿科技股份有限公司就推出了形色 APP，以帮助
用户识别植株。这能有效帮助农业人员了解植株的生长习性、生长情况等。此外，

一些公司还开发了智能植物识别 APP。这些智能识别 APP 不仅具有识别植物种
类的功能，而且能识别病虫害，帮助农民及时应对病虫害。一些软件甚至能为农
业人员提供预防病虫害的措施，为农业人员搭建起具有可持续性的社交平台和专
家问答平台。

3. 智能温室系统
智能温室系统可以为农作物提供良好的生长环境。通过智能控制农作物生长

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