智能化技術的農業機械工程實踐中的應用

栗松 白陽 李孟臻 趙怡雯 于鑫

1、臨沂職業學院

2、青島恒星科技學院

農業機械工程作為現代農業的關鍵組成部分，在推動農業生產方式和效率方面發揮著不可忽視的作用。隨著全球人口的增長和城市化的加速，農業面臨著日益緊迫的挑戰，需要更加高效、可持續的農業生產方式來滿足食品需求。提高農業生產效率成為當務之急，而農業機械工程的智能化和自動化是實現這一目標的有效途徑。通過降低勞動成本、提高農田作業效率，農業機械工程的發展既能夠滿足日益增長的食品需求，又能夠改善農民的生計狀況，具有深遠的社會和經濟意義[1，2]。

1 農業機械工程自動化與智能化中的技術基礎

農業機械工程自動化與智能化中用到的技術主要包含傳感器技術和機器學習算法。

傳感技術通過將物理量、化學量或生物量轉化為電信號，實現對環境變化的實時監測和數據采集。在農業機械工程中，智能傳感技術的應用已經成為提高生產效率、減少資源浪費、實現精準農業的重要手段，為實現農業智能化提供了強有力的支持。這些傳感器可以檢測土壤濕度、溫度、光照、氣象條件等多種參數，為農業生產提供精準的信息，從而優化農田管理、提高作物產量。

機器學習通過算法和模型使計算機系統能夠從數據中學習并不斷改進其性能，而無需顯式地進行編程。機器學習技術分為監督學習、無監督學習和強化學習等不同類型，其廣泛應用于農業機械工程中，為提高智能化水平提供了強大支持。

2 智能傳感技術在農業機械中的應用

農業生產中用到的農業機械可以采用現代的智能化傳感器，例如各種土壤和空氣傳感器、導航定位傳感器、無人機等，通過這些智能傳感技術可以顯著改善人工的弊端，提高生產的效率和規模，目前主要有如下的應用[3]。

土壤傳感技術的應用：利用土壤濕度傳感器、土壤溫度傳感器和土壤養分傳感器等，實現對土壤狀況的實時監測。這些傳感器通過埋入土壤或貼近植物根系，測量土壤的濕度、溫度和養分含量。農業機械通過收集這些數據，能夠精準調整灌溉和施肥計劃，避免過度灌溉，提高水分和養分利用效率，從而提高作物的產量和質量。

氣象傳感技術的應用。集成氣象傳感器，包括溫濕度傳感器、風速傳感器和輻射傳感器等，用于監測大氣環境的各項參數。農業機械通過實時獲取氣象數據，可以精準預測降雨、溫度變化等天氣情況，優化農田作業計劃。例如，可以在降雨前提前完成田間作業，以避免天氣對農業生產的不利影響。

植物生長監測技術的應用。使用光照傳感器、植物生長傳感器等監測植物生長環境的關鍵參數。這些傳感器能夠檢測光照強度、光譜特性以及植物生長速度等信息。農業機械通過分析這些數據，可以根據實際的植物需求調整施肥和灌溉計劃，實現精準農業管理，提高作物的產量和品質。

精準定位技術的應用。結合全球定位系統（GPS）和慣性傳感器，實現農業機械的精準定位和導航。這項技術使得農業機械能夠在田間實現精確的行駛路徑，減少作業重疊，提高作業效率。通過集成其他傳感器，如高度傳感器和障礙物檢測傳感器，還能夠實現自主避障和自動駕駛功能，提高機械的智能化水平。

無人機技術的應用：將無人機與各類傳感器結合，可實現對農田的高分辨率監測。無人機搭載的傳感器包括高分辨率攝像頭、紅外光譜傳感器等，用于獲取農田的圖像、熱紅外數據等信息。這些數據為農業機械提供了全面的農田狀況分析，可用于監測植被健康、識別病蟲害等，為精準農業提供了更為詳實的數據支持。

智能傳感技術在農業機械中的廣泛應用不僅提高了生產效率，還有助于資源的科學利用，推動了農業現代化的發展。這些應用案例為農業生產提供了更準確、全面的信息基礎，為智能農業的未來發展奠定了堅實的基礎。

3 機器學習在農業機械工程中的應用

農業機械可以在基于圖像和數據的智能化機器學習的加持下，更好地進行相關操作，實現高效、增產、減災等目的。

病蟲害預測與監測。利用機器學習算法，農業機械可以分析圖像和傳感器數據，快速識別作物上的病害和蟲害。通過監測植物的生長狀態、顏色變化和葉片形狀等特征，系統能夠提前發現植物異常，并提供預防措施，從而最大程度減少病害對農業產量的影響。此外，通過監測大量的氣象數據、土壤條件和作物生長情況，機器學習模型可以預測病蟲害的發生概率。農業機械可以根據預測結果調整噴藥時間和劑量，實現病蟲害的有效防控，減少化學農藥的使用。

土壤質量評估。利用機器學習算法對土壤數據進行分析，可實現對土壤質量的精準評估。農業機械可以根據評估結果制定合理的施肥方案，確保作物在最適宜的土壤環境中生長。此外，通過機器學習，農業機械能夠學習和優化自身的操作。例如，在耕地和種植過程中，機器學習算法可根據實際情況調整機械的工作深度、速度和施肥量，以實現更加智能和高效的農業生產。

智能化農田規劃。機器學習技術可用于開發智能決策支持系統，利用機器學習技術處理地理信息數據，為農業機械提供智能化的農田規劃方案。通過分析歷史農業數據、氣象信息和土壤特性等，為農業從業者提供精準的種植建議。系統能夠根據數據預測最佳的播種時間、施肥方案和灌溉計劃，以提高農田產量并減少資源浪費。通過優化農田布局和作物輪作，最大限度地提高土地利用效率，實現農業可持續發展。

設備健康監測與預測性維護。機器學習可以用于監測農業機械的運行狀態和健康狀況。運用機器學習模型分析農業機械的傳感器數據，實現對設備運行狀態的實時監測。通過分析傳感器數據和設備運行日志，可以提前發現潛在故障，提前進行維護，降低設備損壞風險，減少停機時間，提高農業機械的可靠性和穩定性。

智能化農田導航。機器學習在精準農業中發揮著關鍵作用，結合機器學習和全球定位系統，可實現農業機械的智能化導航。機器學習模型可以分析實時環境數據，幫助農業機械避免障礙物、優化行駛路徑，提高作業效率。通過分析農田地形、土壤質地、作物需求等數據，為農業機械提供智能化的作業路徑規劃。這能夠減少機械在田間作業中的重復和浪費，提高作業效率，同時降低對土壤的壓實和損害。

供應鏈管理與市場預測。通過機器學習分析市場趨勢、消費者需求和供應鏈數據，農業機械工程可以更好地進行生產計劃和作物銷售。這有助于農業生產者更精準地預測市場需求，避免產量過?；蚨倘?，提高農產品的市場競爭力。

機器學習技術的應用使農業機械不僅能夠自動完成傳統的作業任務，更能夠通過學習和適應實現智能化的決策和操作。這不僅提高了農業生產的精準性和效率，還為農業機械的未來發展提供了廣闊的空間。在不斷積累和應用數據的過程中，機器學習將成為農業機械工程智能化的核心引擎，推動農業生產方式向更加智能、可持續的方向邁進。

4 智能化農業機械工程面臨的問題與解決途徑

4.1 問題與挑戰

數據安全與隱私。智能化農業機械需要大量的數據支持，但數據安全和隱私問題仍然是一個嚴峻的挑戰。農業數據包括土壤信息、作物生長數據等敏感信息，必須確保在采集、傳輸和存儲過程中的安全性。

技術標準和互操作性。不同廠商生產的智能化農業機械通常使用不同的技術標準和系統架構，導致互操作性不足。這使得設備之間的協同作業變得困難，阻礙了系統整合的發展。

高昂的投資成本。智能化農業機械的引入需要大量的資金投入，包括設備購置、傳感器安裝、數據分析軟件等。這對小農戶和農業合作社而言可能是一個巨大的負擔。

技術普及與培訓。農民和農業從業人員對于智能化技術的理解和接受程度存在差異，需要進行廣泛的技術普及和培訓。培訓農業從業人員熟練使用智能化農業機械，提高其應對技術變革的能力。

環境適應性：農業作業環境復雜多變，智能化農業機械需要適應不同的氣候、土壤和作物類型。機械在不同農田條件下的性能和穩定性是一個重要的問題[4]。

4.2 解決途徑

建立數據安全標準。制定和遵守數據安全標準，確保數據在采集、傳輸和存儲的全過程都得到充分的保護。采用加密技術、權限管理等手段，加強對農業數據的安全控制。

推動技術標準的制定。促進行業內的技術標準制定，推動各個生產廠商遵循共同的技術規范。這有助于提高設備的互操作性，促進不同設備之間的信息交流和協同作業。

降低投資成本。相關部門可以通過出臺支持政策，為農業從業者提供智能化設備的財政和稅收激勵。同時，農業機械生產商可以采用模塊化設計，降低設備的購置和維護成本。

普及技術培訓。制定培訓計劃，為農民和農業從業人員提供智能化技術培訓。培訓內容應涵蓋設備的基本操作、故障排除和數據分析等方面，提高他們對新技術的接受度和應用水平。

研發適應性強的設備。農業機械生產商應加強研發工作，設計適應性更強的智能化農業機械，使其能夠在不同的農業環境下表現穩定。強調設備的耐用性和適應性，提高設備在不同地區的推廣和應用能力。

4.3 改進方法

開展深入的多學科研究。進一步加強農業、機械、電子、信息等多學科領域的合作研究，深化對智能化農業機械工程的理論和實踐研究，推動其不斷創新和發展。

強化數據安全與隱私保護。針對智能化農業機械大量數據的采集和傳輸，加強數據安全與隱私的技術和政策研究，確保農業數據的安全性和農民的隱私權。

推動技術標準的制定。積極參與國際和行業標準的制定，推動智能化農業機械工程技術標準的一體化，以促進不同設備之間的互通和協同。

加強農業從業人員培訓。加強對農業從業人員的培訓，提高他們對智能化農業機械的認知和應用水平。培訓內容應包括設備操作、數據分析和故障排除等方面。

持續關注環保和可持續性。在智能化農業機械的設計中加入更多的環保和可持續性元素，鼓勵研究機構和企業推動農業生產向更為生態友好的方向發展。

通過綜合采取上述解決途徑和改進方法，可以更好地應對智能化農業機械工程面臨的問題與挑戰，促使其更好地服務于農業生產，推動農業現代化進程[5]。

5 未來發展方向

深度學習與人工智能融合。未來智能化農業機械將更多借助深度學習和人工智能技術，以實現更高層次的智能化決策和學習能力。深度學習算法將被應用于圖像識別、模式識別和自主決策，提高農業機械在復雜環境中的適應性和智能水平。

5G 和物聯網技術的廣泛應用。5G 和物聯網技術的發展將進一步加強智能化農業機械的聯網能力，實現設備之間的高效通信和數據共享。這有助于提高農業機械的實時監測和響應速度，促使農業生產更加精準和高效。

農業大數據分析與決策支持。未來智能化農業機械工程將更加注重農業大數據的采集、分析和應用。通過大數據分析，農業機械可以更好地了解農田狀況、作物生長狀態和氣象條件，為決策提供更科學的支持。

多模態感知技術的整合。結合多種感知技術，如視覺、聲音、氣味等，使智能化農業機械具備更全面的環境感知能力。這有助于更準確地判斷作物的狀態、檢測病蟲害和實施智能化農業管理。

可持續性和生態友好設計。未來的發展方向將更加注重智能化農業機械的可持續性和生態友好性。采用環保材料、降低能源消耗、減少農藥使用量等方面的設計和技術創新，以實現農業機械工程對環境的最小影響。

通過對未來發展方向的進一步探索，智能化農業機械工程將更好地適應農業現代化的需求，為全球糧食安全和可持續發展做出更為重要的貢獻[6]。

6 結論

通過本研究，得出結論，智能化技術在農業機械工程中的應用對提高農業生產效率和降低勞動成本具有顯著的潛力。機器學習、傳感技術和自動化控制系統的整合為農業機械帶來了更高的智能化水平。然而，仍需解決一些技術難題和系統優化問題。未來的研究應致力于進一步完善智能化農業機械工程的系統設計，以實現更加可持續、高效的農業生產。