机器学习，助力无人农场走向现实

随着我国农业资源过度开发现象的出现，可利用的耕地逐年减少。同时，农业资源的浪费和无端开发导致了中国农业劳动力环境的恶化。当前，我国人口老龄化日益严重，从事农业劳动的劳动力越来越少，没人种地的困境越来越明显。物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术在农业领域的深入应用，使得无人农场具备了经济、社会和技术条件。

无人农场是一种全新的农业生产模式，不需要过多的劳动力参与。通过物联网、大数据、人工智能、第五代(5G)技术、机器人等多种前沿技术的联合运用，通过远程控制，使无人农场的所有生产活动都可以全程进行，从而实现设备、机械、机器人的自主运行，无人农场的所有生产活动都可以全程进行。

无人农场利用传感器技术监测动植物的生长和各种生产设备的工作状态，利用可靠高效的通信技术将数据传输到云端，如无线传输通信技术；云平台通过大数据技术分析处理数据，生成生产和运营决策，然后将决策信息传输给机器人，机器人再进行具体的生产活动。

在无人农场中，农业生产经营的全过程要实现精准管理、自主决策、无人操作、个性化服务，从而实现农业生产的可持续发展目标。无人农场的架构由基础层、决策层和应用服务层组成，其角色和组成部分描述如下:

(1)基础层包括通信系统和基础设施系统。

(2)决策层是无人农场智能决策云平台，对大量数据资源进行分析、处理和存储，生成决策。

(3)应用层是自动化作业设备系统，利用智能农业设备和物联网技术，是无人农场的核心组成部分。

无人农场的三层结构扮演着不同的角色:基础层是支撑其他系统运行必不可少的，基础层的基础设施系统和通信系统负责数据的采集和传输；决策层进行数据管理，做出与生产和运营相关的决策；应用层用机器代替人进行生产运营。这三层结构相互配合，实现了无人农场安全可靠的智能运行。

机器学习在田间杂草识别中的应用。田间杂草是农业生产活动中不可避免的伴生植物。目前，我国使用的主要除草方法有化学除草、人工除草、机械除草、生物除草等。传统的除草工作费时费力，在如今“没人种地”的情况下，依靠传统的除草技术是不可能的，所以基于机器学习的除草技术变得越来越重要。在杂草管理领域，通过改进各种机器学习算法，杂草识别的准确率已经很高，但是大部分都是在实验室种植和采集数据，没有经过田间试验。因为领域内的环境更加复杂，会增加机器学习算法的识别难度。因此，应加强落地实验，通过实际田间场景完善算法模型，使机器学习算法更好地应用于田间杂草识别项目。

机器学习在害虫检测中的应用。在农业上，除了杂草，病虫害的防治是作物种植的另一个重要问题。目前普遍的做法是在种植区均匀喷洒化学药剂。这种方法虽然有效，但是使用化学药剂会造成环境污染，对环境安全造成威胁。因为深度学习在精准农业中的应用，可以在病虫害防治过程中实现精准喷洒，减少农药的使用。

机器学习在产量预测中的作用。通过总结种植业机器学习的相关文献，发现改进后的机器学习算法具有非常好的识别准确率和预测效果，这表明机器学习可以应用于无人农场，但还需要加强算法的嵌入式研究，进行实地测试，使机器学习更好地应用于无人农场，更快地推动无人农场的智能化发展。

机器学习在家畜精确识别中的应用。利用机器学习智能识别鱼类，为进一步预测渔情奠定基础。准确的渔情预测数据可以解决目前大部分渔业标准服务体系中缺乏基于标准体系的渔业标准服务的问题，可以为修订渔业标准指南提供数据决策依据，同时可以为渔业业主提供鱼类生长和健康的实时监测数据，为鱼类养殖提供数据支持。家畜的准确识别和分类在家畜育种中起着重要的作用。近年来，在家畜识别的研究中，各种学者对机器学习算法进行了改进，取得了非常高的识别准确率，为家畜行为识别和健康监测奠定了坚实的基础。

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