中国人工智能学会系列研究报告：中国智能农业发展报告 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　中国农业正经历由传统农业向现代农业、智能农业的转变过程。智能农业通过集成以人工智能技术为代表的现代信息技术，实现农业生产的产前、产中、产后智能化动态管理，对我国农业产业转型升级，走集约、高效、安全、持续的现代农业发展道路具有重要意义。
　　《中国人工智能学会系列研究报告：中国智能农业发展报告》围绕智能农业的数据智能分析、专家决策、农业机器人、精准作业等主题介绍了相关技术的方法原理，对国内外的一些典型案例进行了讨论与总结，并对我国现代智能农业的发展方向与前景作出了展望与建议。
　　《中国人工智能学会系列研究报告：中国智能农业发展报告》可作为从事智能农业相关领域研究人员的参考读物，也可作为农业信息化相关专业研究生的参考用书。

作者简介

　　赵春江，国家农业信息化工程技术研究中心主任，国家农业智能装备工程技术研究中心首席专家、农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室主任、农业部农业信息技术重点实验室主任。中国人工智能学会常务理事、中国人工智熊学会智能农业专业委员会主任委员、中国农业工程学会副理事长、中国农机学会副理事长、日本亚洲精准农业组织（ACPA）会常务理事、美国国际精准农业学会（ISPA）中国代表、农业部科技委委员。
　　1985年在河北农业大学获得学士学位，1988年在北京市农林科学院取得硕士学位，1993年在北京农业大学（现中国农业大学）取得博士学位。主要从事农业智能系统与精准农业技术装备研究。先后担任国家863计划现代农业领域数字农业与装备技术主题专家、国家863计划“智能化农业信息技术应用示范工程”技术总体专家组组长，牵头实施了我国863计划“电脑农业”“数字农业”“精准农业”等专项研究，主持的国家重点基金“农田土壤氮素信息现场快速获取方法与实现技术”项目在用LIBS测量方法上实现重要突破。先后获国家科技进步二等奖4项。2003年获得联合国世界信息峰会大奖。

目录

第1章 中国智能农业发展背景
1．1 人工智能在农业领域中的应用历程
1．2 智能农业发展趋势
1．2．1 智能农业在中国的研究进展
1．2．2 智能农业存在的问题
1．2．3 智能农业的发展前景

第2章 农业智能分析
2．1 农业数据挖掘
2．1．1 农业数据挖掘特点
2．1．2 农业网络数据挖掘
2．1．3 农业感知数据挖掘
2．1．4 农业数据挖掘应用
2．2 农业数据语义分析
2．2．1 农业数据语义模型
2．2．2 农业数据存储模型
2．2．3 农业数据知识表示
2．2．4 农业数据语义检索
2．2．5 分布式农业知识协同构建
2．3 农业病虫害图像识别
2．3．1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架
2．3．2 农业病虫害图像采集方法
2．3．3 农业病虫害图像预处理
2．3．4 农业病虫害特征提取与识别模型构建
2．3．5 农业病虫害模式识别
2．4 动物行为分析
2．5 农产品无损检测
2．5．1 农产品的无损检测
2．5．2 农产品无损检测主要方法与基本原理
2．5．3 无损检测在农产品质量检测中的应用
2．5．4 问题与展望

第3章 典型农业专家系统与决策支持
3．1 作物生产决策系统
3．1．1 作物生产决策支持系统的概念与功能
3．1．2 作物生产决策系统的发展
3．1．3 作物生产决策农业数据库
3．1．4 作物生产决策模型
3．1．5 农机农艺结合的作物生产决策系统
3．2 作物病害诊断专家系统
3．2．1 病害诊断知识表达
3．2．2 作物病害描述模糊处理
3．2．3 病害诊断知识推理
3．2．4 基于图像识别的作物病害诊断
3．3 水产养殖管理专家系统
3．3．1 水产养殖管理系统现状与发展趋势
3．3．2 水产养殖环境监控
3．3．3 精细喂养决策
3．3．4 疾病预警和远程诊断
3．3．5 水产养殖智能管理
3．4 动物健康养殖管理专家系统
3．4．1 妊娠母猪电子饲喂站
3．4．2 哺乳母猪精准饲喂系统
3．4．3 个体奶牛精准饲喂系统
3‘4．4 畜禽养殖环境监测系统
3．5 多民族语言农业生产管理专家系统
3．5．1 多民族语言智能农业即时翻译系统结构
3．5．2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程
3．5．3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术
3．5．4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果
3．6 农业空间信息决策支持系统

第4章 典型农业机器人
4．1 茄果类嫁接机器人
4．1．1 研究背景意义
4．1．2 国内外研究现状
4．1．3 关键技术与研究热点
4．1．4 案例分析
4．1．5 存在问题与发展策略
4．2 果蔬采摘机器人
4．2．1 研究背景意义
4．2．2 国内外研究现状
4．2．3 关键技术与研究热点
4．2．4 案例分析
4．2．5 存在问题与发展策略
4．3 大田除草机器人
4．3．1 研究背景意义
4．3．2 国内外研究现状
4．3．3 关键技术与研究热点
4．3．4 存在问题与发展策略
4．4 农产品分拣机器人
4．4．1 农产品分拣机器人发展现状
4．4．2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术
4．4．3 主要问题和建议

第5章 农业精准作业技术
5．1 拖拉机自动导航
5．2 农机作业智能测控
5．3 果树对靶施药
5．3．1 我国果园施药作业现状
5．3．2 基于靶标探测的智能施药
5．3．3 靶标探测技术
5．3．4 对靶施药的经济性与环保性
5．4 设施蔬菜水肥一体化
5．4．1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用
5．4．2 智能灌溉施肥设备
5．4．3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势
5．5 设施环境智能调控
5．5．1 温室环境与作物信息采集
5．5．2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型．
5．5．3 温室智能环境控制理论
5．5．4 测控装备及平台构建方面
5．6 农用无人机自主作业
5．6．1 农用无人机自主作业需求背景
5．6．2 农业无人机自主作业技术特点
5．6．3 农业无人机自主作业发展现状
5．6．4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战

第6章 智能农业展望
6．1 当前农业发展需求分析
6．2 发展重点与建议

参考文献

精彩书摘

　　《中国人工智能学会系列研究报告：中国智能农业发展报告》：
　　人工智能在农业领域中的应用发展历程可以分为以下几个阶段。
　　第一阶段：萌芽期（20世纪70年代末至80年代末）
　　20世纪70年代末，以美国为代表的欧美国家率先开始了农业信息化的应用研究，以专家系统为代表的人工智能应用开始在农业领域萌芽。专家系统之父Edward A.Feigenbaum提出：农业专家系统（Agriculture Expert System，AES）也称为以知识库为基础的系统（Knowledge Based System，KBS），是一个（或一组）智能计算机程序，运用人工智能并集成了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、知识发现、优化模拟等多方面高新技术，汇集农业领域知识、模型和专家经验等，采用适宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田，在一定程度上代替农业专家，对于提高作物产量、改善品质、提高农业管理的智能化决策水平具有重要意义。这一阶段的发展研究，以欧美国家及日本等发达国家为主，开发系统主要是面向农作物的病虫害诊断。最早是美国伊利诺斯大学的植物病理学家和计算机学家于1978年共同开发的大豆病害诊断专家系统LPANT/ds，20世纪80年代中期至80年代末，农业专家系统从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析决策、生态环境、农产品市场销售管理等。如COMAX/GOSSYM是美国最为成功的一个农业专家系统，用于向棉花种植者推荐棉田管理措施。日本对人工智能在农业上的作用给予了高度重视，开发了很多系统，东京大学西红柿栽培管理专家咨询系统、培养液管理专家系统、温室黄瓜栽培管理专家系统等。
　　这一阶段开始，农业机器人和计算机视觉技术等人工智能技术也开始应用于农业领域，并取得了一定的成果。1985年，Zayas等通过采集种子的图像，利用种子表面光的特性，基于统计图像的处理分析与识别技术来区分小麦品种。1986年，Gunasekaran等在对玉米籽粒裂纹的研究中发现，运用计算机视觉检测技术中的高速滤波法可将裂纹与其他部位进行识别区分，检测精度高达90%。在农产品分级与加工方面，早在1984年，Thylor等运用模拟摄像机和线扫描仪进行苹果自动损伤判定试验，证明了将计算机视觉技术应用于自动分级的可行性。在随后几年中，Thylor等不断开展此方面的相应研究，但其分级效率仍较低。1985年，Sarkar等首次将数字图像分析与模式识别技术运用于西红柿的品质分级，并取得了较好的精确度，但其速度较慢。1989年，Miller等在桃的分级研究中，运用图像亮度校正和区域分割的方法，采用近红外方式对没有明显边缘损伤的图像进行识别，其自动分级效果达到了当时美国农业部的相关标准，并得到推广应用。20世纪80年代，我国农业专家系统开始起步，虽起步较晚，但发展很快，涉及作物栽培、品种选择、育种、病虫害防治、生产管理、节水灌溉、农产品评价等方面。在20世纪80年代初，浙江大学进行过蚕育种专家系统的研究，1985年由中国科学院人工智能所开发的“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”在安徽省淮北平原得到很好的推广应用。其后，各地高校、研究所和农科院相继开发了许多农业专家系统。
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前言/序言

　　随着2016年AlphaGo击败人类围棋世界冠军，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术已家喻户晓。作为现代信息技术的前沿，人工智能的许多研究成果已全面渗透至人类社会生产的各方面，未来人工智能技术的发展将对各国经济及各行业发展产生着战略性和全局性的影响，我国现代农业的发展转型也正处于人工智能的大潮之中，智能农业技术已成为引领农业发展方式转变的革命性力量。
　　我国正积极布局人工智能领域，智能农业作为立项支持的人工智能五大领域之一受到了国家高度重视。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》提出要推进农业信息化建设，加强农业与信息技术融合，发展智慧农业。李克强总理在2014年中央农村工作会议上指出要通过科技创新推进农业结构调整，加强对智能农业、农机装备等领域的科技攻关，推进农业产业全程机械化。2015年国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出要发展“互联网+”现代农业，培育网络化、智能化、精细化的现代“种养加”生态农业新模式。2016年农业部关于印发《“十三五”全国农业农村信息化发展规划》提出要提升农业生产智能化、经营网络化、管理数据化、服务在线化水平。2017年中央一号文件指出：推进农业供给侧结构性改革，着力推进农业提质增效，强化科技创新驱动，引领现代农业加快发展。
　　以物联网、大数据、云计算、机器人等技术为支撑和手段的“智能农业”是继传统农业、现代农业之后的更高阶段产物。以人工智能为核心的智能农业技术贯穿农业生产的产前、产中、产后，以其独特的技术优势提升农业生产技术水平，实现智能化的动态管理，减轻农业劳动强度，展示出巨大的应用潜力。在宏观政策的引领与扶持下，我国智能农业相关领域涌现出一批具有创新性、普惠性、智能性的农业智能系统与装备，为我国农业生产转型升级提供了支撑与创新动力，同时我们也应看到在智能农业领域关键技术产品方面与发达国家的差距。
　　本书从“农业智能分析”“农业专家系统”“农业智能机器人”“农业精准作业装备”等方面系统阐述了国内外的最新技术理论方法，并针对各项技术目前在农业应用中存在的领域问题、技术局限进行了深入讨论，最后根据我国农业的发展需求与实际情况提出了相应的技术发展策略与建议。内容涵盖了专家系统、大数据挖掘、语音识别、自然语言处理、图像识别、机器视觉、自主导航、智能测控、智能机器人等方面的研究成果，通过人工智能技术在农业领域的全面应用分析，以引领我国农业走集约、高效、安全、持续的现代农业发展道路为目标，按照“突破核心技术、创制重大产品、支撑现代农业”的发展思路，提出我国智能农业的发展思路与建议。全书共分6章。第1章介绍中国智能农业的发展历程与整体趋势；第2章围绕农业多源异构数据的不同挖掘分析特点，讨论农业文本、图像、视频以及光谱数据的挖掘分析技术；第3章针对不同农业场景的专家决策需求，归纳讨论了典型农业专家决策系统，总结了农业大数据分析决策关键技术与应用模式；第4章介绍了农业机器人关键技术，并结合典型案例分析讨论了不同应用中的难点问题与解决思路；第5章针对大田、果园、设施的水肥药施用与环境调控需求讨论了农业精准作业与智能控制技术；第6章从政策、现状、需求、技术等方面综合分析了我国智能农业的现状并提出了发展重点与展望。
　　感谢人工智能学会、科学出版社对本书出版所给予的大力支持，尤其是责任编辑赵丽欣的热情支持和帮助。同时感谢中华人民共和国科学技术部、中华人民共和国农业部、国家自然科学基金委员会、北京自然科学基金委员会、北京市科学技术委员会和北京市农林科学院在研究经费和研究条件等方面的支持。
　　本书与其他相关著作最大的不同在于作者站在我国农业发展的角度阐述了对人工智能技术的认识与理解。虽然智能农业相关技术研究已有很大发展，但仍然是一个新兴的多学科交叉领域，对于涉及的许多问题作者尚未作深入研究，书中一些观点和见解难免存在不妥之处，敬请读者批评指正。

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