大家好，今天来为大家解答人工智能作物病害这个问题的一些问题点，包括人工智能 病虫害也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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农业人工智能主要涉及到哪方面？
主要应用在以下几个方面：
远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网”监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。
农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。还有农事机械化、飞防植保的等等。
农业是统计与量化应用最困难的领域之一。即使在一个地块内，从地的这一头到另一头的条件都不同的。有不可预测的天气，土壤质量的变化，以及病虫害可能发生。种植者可能觉得收获在即，但直到收获那天，结果都是不确定的。相比之下，我们的身体是一个包容的环境。农业生产发生在自然界的相互作用的生物和生态系统中。但这些生态系统没有太包容。它们受气候变化的影响，例如影响整个半球以及大陆到大陆的天气系统。因此，了解如何管理农业环境意味着要考虑到数以千计的因素。
在美国中西部地区使用的种子和肥料发生的情况与澳大利亚或南非使用同样的种子和肥料发生的情况几乎无关。影响这种不同的因素通常包括单位作物的所需雨量，土壤类型，土壤退化模式，日照时间，温度等。因此，在农业部署机器学习和人工智能的问题并不在于科学家缺乏设计算法和协议的能力，以开始解决种植者所面临的问题；而问题在于，大多数情况下没有两个环境完全一样，这使得这些技术的测试，验证和成功推广比
实际上，通过开发AI和机器学习可以解决与我们的物理环境相关的所有问题，前提是我们需要对地球上物理或物质活动的相互作用的各个方面有完全的了解。毕竟，只有通过我们对“事物的性质”的理解，协议和过程才能被设计用于开发认知系统。虽然AI和机器学习教给我们很多关于如何理解我们的环境的事情，但是我们远远没有能够通过机器的认知能力来预测农业领域的结果。
结论
目前，风险投资界正在将数十亿美元资金投入到农业，以此快速地推动大多数农业技术创业公司出更多科技产品，然后鼓励他们尽快将农业科技产品市场化。这通常会导致产品的失败，进而导致市场的怀疑，并打击了机器学习技术的完整性。在大多数情况下，问题不在于技术不起作用，问题是工业没有花时间尊重农业。为了真正在土地上做出影响的技术，需要更多的努力，技能和资金来测试这些技术在农民土地上有效性。通过将这些技术整合到全球范围的市场，人工智能和机器学习的巨大潜力才可以使农业发生革命。只有这样，它才能使种植者变得真正需要人工智能技术。
在农业方面人工智能可以解决什么问题？
我想耕田机，播种机，插秧机，收割机，月口自动排蓄机，自动喷雾剂，自动灭蚊机，自动稻谷烘干机，等等全部会加上一个智能自动化的电脑上去，机械化达到极致，效率到达极致，我们男士女士都有时间去跳广场舞了，大多数农民会离开土地种植业，投入的别的行业业中去。我也该提前计划一下半辈子的计划。
物理防治病虫害的方法有哪些
物理防治主要包括机械捕杀与人工捕杀两种防治措施。使用黑光灯、频振式太阳能杀虫灯、粘虫板、性引诱剂等杀虫器械（药剂）可有效诱杀金龟子、桃潜叶蛾、梨小食心虫等成虫，减少虫害；
通过人工捕杀红颈天牛的幼虫或成虫可减少红颈天牛的发生量（一般在1个果园内连续两年不间断地捕杀可基本控制红颈天牛的发生）；用硬毛刷或铁刷刷除桑白蚧等蚧类害虫效果明显。
人工智能与农业结合的例子有
人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。
在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。
在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机AppPlantVillage（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。
关于人工智能作物病害的内容到此结束，希望对大家有所帮助。