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计算机视觉技术在智慧农业中的应用

随着人口的增长和农业发展的需求，智慧农业正在成为农业领

域的一个重要方向和热点。计算机视觉技术作为新一代信息技术

的代表之一，已经在智慧农业领域得到了广泛应用。本文将从机

器视觉和图像分析两个方面来探讨计算机视觉技术在智慧农业中

的应用。

一、机器视觉在智慧农业中的应用

机器视觉是一种将计算机和人工智能应用于视觉图像中的技术。

在农业领域，机器视觉技术可以应用于自动检测、无人化控制和

无人化操作等方面。

1.自动检测

自动检测是指通过计算机视觉技术快速识别作物种植区域中的

病虫害信息，及时发现病虫害的存在并给出有效的预警和控制措

施。目前，通过机器视觉技术获得的高清晰度图像可以实时监测

影响作物生长的因素，如气象因素、土壤因素等，并自动处理关

于作物生长的变化和病虫害的出现等信息，从而实现农艺生产的

可控性。

2.无人化控制

机器视觉技术可以应用于农业无人机系统，解决传统农业中的

一系列难题，如人力不足、能源浪费和大面积覆盖等问题。使用

机器视觉技术控制无人机可以快速完成农作物的检测，如灌溉、

喷洒农药等自动化操作，有效降低农事成本，提高农业效益。

3.无人化操作

机器视觉技术在无人化操作方面也能够发挥功能。农业机械在

无人操作下，通过机器视觉技术可自动完成禾本科和棉花机采、

拔草、拔树、整地等操作过程。不仅提高了劳动生产力，同时降

低了作业的成本。

二、图像分析在智慧农业中的应用

图像分析是一种通过数字图像处理、计算机视觉技术和模式识

别等多种技术手段对图像信号进行分析、处理和判定的技术。在

智慧农业领域，图像分析技术可以用于作物生长监控、农作物分

类、病虫害识别和土壤调查等方面。

1.作物生长监控

通过对作物生长图像进行监控和分析，可以及时发现作物生长

状态的变化，如夏日高温和持续干旱，为种植者提供及时采取措

施的机会。通过图像分析技术确定作物在一定时期内所需的气温、

湿度、光照等信息，为种植者提供互动性更强的作物生长信息。

2.农作物分类

通过图像分析技术可以对农作物进行分类识别。基于农作物的

几何、颜色信息和生长周期等特征，系统可以通过图像分析的方

式识别出各个不同品种的农作物，可以有效地提高作物生产效率

和降低成本。

3.病虫害识别

图像分析技术可以用于病虫害的检测。通过对图像的分析和处

理，可以及时发现作物上的病虫害信息，系统可以根据前期数据

分析出病虫害的概率和危害程度，指导作物的病虫害治理和控制。

4.土壤调查

通过采集土壤图像和数据，根据土壤的形态、颜色、纹理等特

征进行分析和处理，可以快速获取土壤的种类和成分等信息，指

导农业生产和精准施肥。

综上所述，计算机视觉技术在智慧农业领域中，特别是从机器

视觉和图像分析两个方面的应用，可以为农业生产提供有效的数

据支持和很多方便。计算机视觉技术为智慧农业的发展开启了新

的研究和应用领域，将帮助农业成为更加智慧和高效的行业。