“在鄉下種田，最耗時耗力的事情就是除草。往往一片片小麥和水稻田里，雜草的長勢比莊稼還好。”在近日舉行的中國科協數字農業與智慧農機國際青年科學家沙龍活動上，國際歐亞科學院院士、農業農村部規劃設計研究院首席科學家朱明提到，人們必須警惕使用除草劑等化學農藥所帶來的問題。

草與糧爭地、病蟲害與人爭糧，是農業耕種中的最大“煩惱”。

美國北達科他州立大學農業與生物系統工程系副教授保羅·弗洛博士在沙龍活動上分享了一個智能除草的方案，這場“除草大戰”的主力軍是算法。他們利用算法形成圖像收集系統，尋找玉米植株，使用算法的規則結構找到相似的品種，從而將雜草品種排除在外。

“從無人機上可以拍攝到植被的情況，利用多頻譜的影像識別技術，可以劃分出不同顏色的圖像。”保羅·弗洛展示了一張圖片，如果刪除圖片中黃色區域，剩下的綠色區域便是雜草。在一定面積的單元格里，應用系統會根據圖像情況選擇定點區域管理除草。最神奇的地方在于，依據不同試驗田的植物生長情況，他們采用了不同的算法與雜草展開“斗爭”。

算法不僅僅精準定位了雜草的生長區域，也牢牢地掌握了病蟲害等信息。

在華南農業大學的試驗田里，農田信息的收集采用了“星、機、地”三條路線，第一條路線在太空，利用微型影像來實時分析農作物的長勢和病蟲草害的信息；第二條路線在天空，利用載人飛機和無人機來收集農田的信息；第三天路線在地里，通過地面安裝的多光譜、高光譜以及各種機器來獲取有效信息。

三條路線各顯神通。

“如果我身處東北，想知道廣東省的水稻試驗田的種植情況，就可以調用衛星影像圖片展開分析；如果想知道某一塊農田的病草蟲害的問題，就可以調用無人機來獲取信息。”中國工程院院士、華南農業大學教授羅錫文解釋。

他以小麥條銹病的治理為例，地里的傳感器可以檢測到土壤水分的變化，天線將數據實時地傳遞到大數據庫里，依據算法技術，展現稻田里的缺水情況。只要在實驗室或者手機上操作，就可以打開水閥，進行自動灌溉。長勢圖還可以反映小麥的健康情況，按照同樣的方法，可以科學施肥，為農作物及時“治病除害”。

在美國佛羅里達大學，監控系統也對作物的長勢展開了全天候的監控。佛羅里達大學農業與生物系統工程系副教授伊安尼斯·安帕齊迪提到，該檢測系統通過田間盒子里的攝像頭，可以發現極小體積的害蟲。算法將收集到的數據自動生成蟲害的分布圖，從而完成精準地除害作業。

“為了區別幼苗和雜草，我們利用激光技術來識別，再用自動化分辨的方式，智能化決策出是需要采用除草劑，還是需要對幼苗施肥。”伊安尼斯·安帕齊迪提到，這得益于人工智能技術下的精準除草管理系統。

算法不僅為農業打造了一個裝有龐大數據的智慧大腦，還創造了系列農業耕作的機器人。華南農業大學工程學院教授胡煉介紹，目前正在實驗室開展研究的除草機器人，可以在作業之后，將雜草碾壓到泥土里，也可以拔出雜草，將其覆蓋在莊稼上，以此來同步控制雜草的數量。

國家精準農業航空施藥技術國際聯合研究中心主任、首席科學家蘭玉彬在沙龍上提到，無人機的應用也逐步解決了科學給農作物打藥、精準除去病蟲害的問題。

算法技術還可以在采摘中找到“漏網之魚”。在沙龍上，佛羅里達大學一位博士生的發明引起了大家的關注。該博士使用深度學習技術發明了草莓傷痕探測器，可以精準地發現草莓在不同部位出現的不同程度損傷，自動化地采摘高品質的草莓。

“這是一個全方位的智能農機裝備和無人農場發展的愿景。”朱明提到，未來還需要解決數據的精準化問題，比如在除草之中能否將實驗基地數字化，對大數據進行不斷地優化，形成控制模型，以便生產和管理單位去協調。

朱明建議，農業的發展不僅要做到數字賦能，實現數字賦權，讓數據成為重要的生產資料，還要為數字賦值，讓農業數據可以交換互通，互利共贏。

來源：中國青年報