人工智能技术已经成为现代科技发展中的一个重要分支，尤其在农业生产领域的应用表现出了巨大的潜力和价值。在本文中，作者张斌、钱卿、潘家铭探讨了人工智能技术在农业生产中的具体应用和作用，涵盖了灌溉用水分析与控制、设施农业生产智能控制、病虫草害识别、农作物智能化采收等多个方面，下面将详细介绍这些应用背后的详细知识点。
1. 灌溉用水分析与控制
灌溉是农业生产中的一个关键环节，传统的灌溉方式往往依赖于农民的经验和直觉，这不仅效率低下，而且很难保证用水的科学性和合理性。人工智能技术能够实现灌溉用水的精准监测和控制，提升灌溉效率，减少水资源的浪费。通过建立智能灌溉控制系统，可以集成无线网络、传感器节点等物联网技术，实现对土壤湿度、温度等环境参数的实时监控。此外，结合水文气象数据和农业专家知识，系统能自动计算出科学的灌溉策略。基于人工神经网络的学习能力，系统还可以不断优化灌溉方案，提升农作物产量的同时保障生态环境的可持续性。
2. 设施农业生产智能控制
设施农业（如温室园艺）是现代农业发展的一个重要方向，它要求提供精确控制的环境条件以保证作物生长的最优化。利用人工智能技术，可以构建温室智能控制系统，自动监测和调节温室内温度、湿度、光照、CO2浓度等关键指标。通过引入模糊控制、变结构模糊控制和人工神经网络等高级算法，结合实时环境数据和作物生长模型，系统能够实现对温控、遮阳和灌溉设备的智能控制。这不仅减轻了农户的劳动强度，降低了生产成本，还提升了作物的品质和产量。
3. 病虫草害识别
病虫害是影响农作物生长和产量的主要因素之一。传统的人工识别方法不仅效率低，而且准确性也不高。利用机器视觉技术结合人工智能算法，可以大幅提升病虫害识别的准确性和效率。通过图像采集设备捕捉病害特征图像，并运用图像预处理技术去除噪声，然后进行特征提取和分类，最终实现对病害类型的精准划分。支持向量机等机器学习技术被用于病害特征参数的统计分类，为病虫害的科学防治提供依据。
4. 农作物智能化采收
农作物的采收是农业生产周期的最后一步，也是一个劳动密集型的环节。采用人工智能技术可以提高采收作业的自动化和智能化水平。通过计算机视觉和机器学习算法，可以实现对成熟作物的精准定位和快速采收。这不仅降低了劳动力成本，还提升了采收效率和质量。智能采收系统能够减少农作物在采收过程中受到的损伤，保证农产品的品质。
总结以上四点，可以看出人工智能技术在农业生产中的应用极为广泛，不仅涵盖了生产管理的每一个环节，而且提升了农业生产的智能化水平。通过这些技术的应用，能够有效降低农业生产成本，提高生产效率，保障食品安全，同时也对生态环境的保护起到了积极的作用。随着人工智能技术的不断发展和完善，其在农业生产中的应用前景将更加广阔，为实现农业现代化、智能化提供了强有力的支撑。
