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　　智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。智慧农业充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机3S人工智能在农业领域中的应用历程人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、现代农业的发展已离不开以人工智能为代表的信息技术的支持，人工智能在农业领域中的应用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）2070EdwardA.FeigenbaumAES（AgricultureExpertSystem）也称为以知识库为基础的系统（noldgesdSystm,S，是一个（或一组）智能计算机程1978。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19851986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，其检测精度高达14hlor等不断开展此方面的相应研究，但其分级效率仍较低。1985年，Sarkar1989等在桃的分级2080育种、病虫害防治、生产管理、节水灌溉、农产品评价等方面。在2080第二阶段：快速发展期（20世纪90年代）2090ESPRIT一些辅助农业专家系统开发平台应运而生，如CALEXSELECT、、MICCSFARMSCAPE、、GLA& NUTBAL、年，Liao等在玉米籽粒的分类中引入了神经网络方法来提高其分类的准确率。1994年，Liao等对玉米粒的颜色及表面缺陷进行实时分级研究，其分级速度仍较慢。1997年，Ni等通过图年，Choi等将彩色图1999年，Chtioui等以粗糙集理论作为模式分类工具，通过计算机视觉技1991年开始研究鲜虾图像的形态学特征和频谱1995等利用计算机视觉技术对颜色的识别来控制烘烤食品的质量，并取得了安博体育网站较好效果。Seida等对机器视觉技术运用于饮料容器质量检测的可行性进行了研究。Jia1998等运用计年，Shinizu等利用机器视觉和近红外光连续采集植株图像，成功分析得出其白昼的生长率。1996年，Casady等利用数字图像处理技术获得了水稻植株的高度等等研究发现叶片的形态学特征60%~80%；此外还研究R-G-B特征能很好地区分非植物与植物的背景，Zhang等提出同时使用形状和颜色分析识别小麦田间杂草的方法。1997年，Giles等研制出一种装1999等研制出由计算机视觉系统、精准喷施系统等构成的智能杂草控制系等利用彩色共生矩阵法和神经网络技593%1991Kubota公司成功研制出用于橘子采摘机器人的机械手。1995年，周云山等将计算机视觉技术应用于蘑菇识别，使蘑年，近藤等研制出采用双目视觉方法定年，德田胜等研制出一套运用机器视觉技术检测西瓜成熟度的机器视觉个农业智能系统开发平台，70多个应用框架，200多个本地化农业专家系统，涉及粮食、果树、蔬菜、畜牧、水产23个省级应用示范区，取得了重大的社会能信息技术的应用发展。203年283电脑农业（griulurlExprtSystminhin峰会上获峰会大奖（orldSuitrd，标志着我国利用智能化农业信息技术改造传统农业做出的巨大贡献得到了世界的承认。第三阶段：规模应用期（2000至今）2150%年，荷兰农业环境工程研究等对温室黄瓜收获机器人机械手的运动结构进4PPRR年，Zapotoczny采用神经网络个小麦品种进行试验，使用图100%。近十几年来，我国科研人员对计算机视觉技术在农作物种子质量检测的应用方面作了大量研究。2004年，周红等运用计算机视觉技术提取玉米种子的外形轮廓，为玉米种子的进一步分级识别提供依据。2008年，万鹏等提出利用计算机视觉系统代替人眼识别整粒及碎大米粒形的方法，98.67%、92.09%。在农产品分级分成果应用于实际生产中。2002等成功研制出一种谷粒快20098.9%年，MathankerAdaBoost和支持向量机(SupportMachine,SVM)的方法可提高核桃分级检测的精度。业航空是现代农业人工智能应用的重要组成部分，农业无人机在美国分2008年无锡汉和第一架植保无人机面试以来，无人机行业如雨后春笋般的发展。主要应用在土壤湿度监测、农田喷洒、植被覆盖度的监测等方向[7]。在2009年“感知中国”的目标提出后，作为年国3个项目作为国家物联网息化和智能化的崭新时代。但人工智能在农业领域应用研究任重道智慧农业发展趋势（1（20（304.0的核心内容[8]。智慧农业在中国的研究进展80年代初，包括施肥专家咨询系20农林科学院联合实施的大型定量遥感联合试验和北京农业信息技术研究中心，根据国家973项目与智慧农业示范项目的总体要求，在智慧农业存在的问题过程中，与国外智慧农业条件比较,还存在诸多不利因素。例如地形复杂,机械化和集约化水平不高，信息技术及其装备薄弱，农民素质我国智慧农业科技含量、发展水平较低我国智慧农业相关领域的研究起步比较晚，投入低，较农业发达国家而言仍具有不小的差距。同时，智慧农业的产业链仍比较单薄，相关设备的生产、安装、实施、维护一整套环节都比较薄弱，整体农农业生产方式、效率较落后农业抵御自然灾害能力较弱农业科研投入、相关领域人才储备缺乏智慧农业的发展前景[15]3S集成技术，开发应用软件，再研制智能控制的装备在智慧农业装备方面，主要集中在农业专用传感器与仪器仪表、

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