Die Landwirtschaft bildet die Grundlage der Volkswirtschaft und hat für die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung höchste Priorität. Seit der Reform und Öffnung hat sich Chinas landwirtschaftliche Entwicklung deutlich verbessert, gleichzeitig aber auch mit Problemen wie Bodenknappheit, geringer Industrialisierung der Landwirtschaft, schlechter Qualität und Sicherheit landwirtschaftlicher Produkte und der Zerstörung der landwirtschaftlichen Umwelt konfrontiert. Die stetige Verbesserung der landwirtschaftlichen Entwicklung und die Verwirklichung einer nachhaltigen Entwicklung sind zu einem zentralen Anliegen der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Entwicklung Chinas geworden.
In dieser Situation stellen groß angelegte Innovationen und technologischer Wandel einen wirksamen Weg dar, landwirtschaftliche Probleme zu lösen und die Modernisierung der Landwirtschaft voranzutreiben. Die Frage, wie sich die Produktivität durch künstliche Intelligenz steigern lässt, ist derzeit ein Schwerpunkt der Forschung und Anwendung in der Landwirtschaft.
Herkömmliche Agrartechnologie führt zu Wasserverschwendung, übermäßigem Pestizideinsatz und anderen Problemen. Sie verursacht nicht nur hohe Kosten, geringe Effizienz und eine unzureichende Produktqualität, sondern führt auch zu Boden- und Umweltverschmutzung. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Landwirte präzise säen und eine angemessene Bewässerung mit Wasser und Dünger erreichen. So können sie einen geringen Verbrauch und eine hohe Effizienz der landwirtschaftlichen Produktion sowie eine hohe Qualität und einen hohen Ertrag erzielen.
Bereitstellung wissenschaftlicher Anleitung. Der Einsatz künstlicher Intelligenztechnologie für Analyse und Bewertung kann Landwirten wissenschaftliche Anleitung bei der Durchführung von Vorbereitungsarbeiten vor der Produktion geben, Funktionen wie Bodenzusammensetzung und Fruchtbarkeitsanalyse, Analyse von Angebot und Nachfrage nach Bewässerungswasser, Identifizierung der Saatgutqualität usw. umsetzen, eine wissenschaftliche und sinnvolle Zuteilung von Boden, Wasserquellen, Saatgut und anderen Produktionsfaktoren vornehmen und so die reibungslose Entwicklung der nachfolgenden landwirtschaftlichen Produktion effektiv gewährleisten.
Verbessern Sie die Produktionseffizienz. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der landwirtschaftlichen Produktion kann Landwirten helfen, Pflanzen wissenschaftlicher anzubauen, Ackerland sinnvoller zu bewirtschaften und so Ernteerträge und landwirtschaftliche Produktionseffizienz effektiv zu steigern. Fördern Sie die Transformation der landwirtschaftlichen Produktion hin zu Mechanisierung, Automatisierung und Standardisierung und beschleunigen Sie den Prozess der landwirtschaftlichen Modernisierung.
Intelligente Sortierung landwirtschaftlicher Produkte. Durch den Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie in Sortiermaschinen für landwirtschaftliche Produkte kann die optische Qualität landwirtschaftlicher Produkte automatisch erkannt, geprüft und bewertet werden. Die Erkennungsrate ist deutlich höher als die des menschlichen Auges. Die Technologie zeichnet sich durch hohe Geschwindigkeit, große Informationsmengen und vielfältige Funktionen aus und ermöglicht die gleichzeitige Erkennung mehrerer Indizes.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich derzeit zu einer treibenden Kraft für die Veränderung der landwirtschaftlichen Produktionsweise und die Förderung der landwirtschaftlichen Angebotsreform. Sie wird bereits in verschiedenen landwirtschaftlichen Szenarien eingesetzt. Beispiele hierfür sind intelligente Roboter für die Landwirtschaft, Aussaat und Ernte, intelligente Erkennungssysteme für Bodenanalysen, Saatgutanalysen und Schädlingsbekämpfung sowie intelligente tragbare Produkte für die Viehzucht. Der umfassende Einsatz dieser Anwendungen kann die landwirtschaftliche Produktion und Effizienz effektiv steigern und gleichzeitig den Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln reduzieren.
Analyse der Bodenzusammensetzung und -fruchtbarkeit. Die Analyse der Bodenzusammensetzung und -fruchtbarkeit ist eine der wichtigsten Aufgaben in der Vorproduktionsphase der Landwirtschaft. Sie ist zudem eine wichtige Voraussetzung für die quantitative Düngung, die Auswahl geeigneter Nutzpflanzen und die Analyse des wirtschaftlichen Nutzens. Mithilfe nicht-invasiver GPR-Bildgebungstechnologie zur Bodenerkennung und anschließender Analyse der Bodensituation mittels künstlicher Intelligenz kann ein Korrelationsmodell zwischen Bodeneigenschaften und geeigneten Nutzpflanzensorten erstellt werden.
Veröffentlichungszeit: 18. Januar 2021