識別雜草演算法

㈠ 你對雜草及其重要性的認識

大雨過後，稍加註意就可以發現,在一些坡地、林地，當喬木灌木吸收不了和阻滯不住雨水時，從生的雜草，憑借其密集的群體和密密匝匝的地下細根，吸收和遲滯了大量的雨水，而精心栽植的人工林或人們活動過多的林地，其林下常因土壤裸露而迅速形成徑流，並對臨近的下方造成沖擊，往往小水集成大水，加劇水患。

一場幾十年一遇的暴雨，又一次檢驗和考問著人們的環境和治水思路。在這種最有效的檢驗中，雜草的價值，毋庸置疑地凸現出來。

現實是極富說服力的，道理也很容易說明白。多年來，我們已經形成了一個很大的慣性，不僅人工造林喜歡品種單調、整齊劃一，而且在其早培生長過程中，人為干預太多，除了不停地修剪外，林下也不容雜草生存，必欲除之而後快，這就使本應立體化的「喬、灌、草」的阻水效果大打折扣。人們在實踐中發現，常修剪的樹木，其木材積蓄的速度遠不如自然生長的快。還有，專家們也早就指出，自然的原生林為什麼沒有裸土，就是因為林下喜陰的植物，在長期的自然選擇中形成生態鏈式的群落，填補了空白，盤根錯節，加上不斷增多的腐殖質，形成了海綿狀的吸水層，只有當這些層次的含水量都達到飽和之後，才有可能形成大大小小的徑流，而且只有在水量足夠大的時候，才有可能出現濁流，而在實際中，當那水量大到要形成濁流之時，降水過程很可能進入尾聲，災害程度將因此而大大減輕。

然而，人們卻偏偏反其道而行之，常常要一意孤行，除了力不能及的地方，凡是「夠」得著的地方，非要把原生態的林下自然群落比如「雜草」鏟掉，強制性地裁植上價值不菲的觀賞類花灌，其結果是，不僅破壞了千百年來自然形成的原生態，而且嬌嫩的外來物種，常因水土不適而生長不良，其結果必然是「兩處茫茫皆不見圓攜」、「勞民又傷財」。它可能往往只對部分財政資金使用的「利益中人」有好處。

司空見慣的是，除了一些精心照看的重點綠地，許多綠地的管理是「有一搭無一搭」，還不如不管，尤其是一些坡地、山地，曾以不小成本「更新」裁植的草灌，往往由於維護不及時而被另一些強勢雜草掩蓋，但在清除「雜草」時，往往又不分時節，不分良莠，一律「腰斬」，其結果是更為侵襲性極強的草類創造了條件，而那些瘋長的單一的草叢，水土保持效果往往不佳。有的時候，不用很大的人力，也不用那些現代化的除草設備，只需及時地有選擇性地清除掉部分侵害性太強的草就可以了，然而，令人不可思議的是，常常是在那些強勢的草類「吃掉」其他「弱勢群體」之後，才會有人去「管」。其實，退一步講，如果從「較低」的標准看，既然管護不了，不如讓競爭性強的雜草生存下去，即使保留那些景觀效果不佳的雜草也比鏟掉它們合算，但人們偏偏就是「喜歡」那「高質量」的草灌，其結果只能陸腔唯是不停地鋪植，又不停地更換，讓人痛惜不已。這也包括一些重點道路兩側的陡坡，單調的水泥噴護甚至加網式的固土植草，也都不如自然的土生土長的野草和攀援植物來得便宜，來得長久，來得自然。許多地方，總是透出一種不計成本的急功近利。近年來，人們見得多了，即使在財力雄厚的發達國家，許多居民聚居的地帶或交通要道旁，同樣有許多自然生長的草地，只要有可能就盡力維持原狀，並不人為地強行干預。

一次性算，一平方米草坪的市場價據說要好幾元。如上所說，也就是換一種演算法，加上鏟除「雜草」的人工費，破壞了的原生態，遇到暴雨造成的損失，還有為了補救損失而增加的新的投入，在這個過程中的人力、財力、物力、時間，其價值實為不菲。竊以為，貌不驚人的雜草，其價值不可小窺，去與留，的確有一筆經濟賬可算。

㈡ 日本已經實現機器人種地，將來我國也會慢慢普及嗎

5G襲來，AI深度學習行業發展越來越快，未來，很多重復性的工作將由機器人取代。吾谷網小編認為，在以市場化為導向、效率優先的今天，只要成本夠低，條件適合，很多職業將會在一夜之間被機器人取代。

規模農業作為有大量重復性勞動的行業，最適合自動化機器人一展身手了。而AI與機器人結合，將會使農業機器人的應用場景越來越多。只要農業機器人的成本夠低，效率更高，這一天就會很快來臨。或許幾年後，我們就會發現，在廣大農村，沒有一個農民，到處都是智能的機器人在耕種、除草、收獲。

吾谷網小編通過資料分析，為大家找到已經大規模利用的各種AI農業機器人，這些農業機器人將會構成一攬子農業生產、播種、灌溉、除草的AI解決方案。

◆◆無人駕駛拖拉機

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在規模化農業中，拖拉機的應用場景非常多，但對拖拉機的駕駛要求並不高。相比較於無人汽車，因為事關人命，測試要求極高，無人拖拉機無需那麼高的測試要求。無人拖拉機利用GPS導航，即可測出土地的邊界，利用編程制定好路徑，結合AI中非常成熟的圖像識別技術，無人拖拉機即可開進農田了。

未來的農民將由懂農業技術、懂編程的科學家來擔當，他們主要負責維護AI農業機器人的正常運行，根據氣候土壤條件進行更加精準高效的農業解決方案的設計，而那些具有豐富農業生產經驗的農民將會為這些方案提供經驗，確保AI農業更加智能化。

㈢ 有意思的12家智能農業公司介紹

有意思且充滿創新的12家智能農業公司介紹

智能農業正在以驚人的速度改變傳統的農業生產方式。物聯網技術的普及讓農業行業開始從感測器等技術中受益，精準農業逐漸成為可能，幫助農民實現高精度預測產量的目標。以下列出了12家專注於感測器和智能農業設備的初創公司，它們正在引領智能農業的新潮流。

水果採摘機器人

1. Robotics Plus

紐西蘭的初創公司Robotics Plus，已籌集1000萬美元用於將無損傷蘋果包裝機推向商業化。其包裝工能夠識別並定位蘋果，每分鍾可小心處理120件水果，相當於2到3名農民工的效率。雅馬哈汽車公司追加投資800萬美元，用於開發更多自動化農業設備，如機器人授粉者、作物尺寸估算器和獼猴桃收割機。

2. Abundant Robotics

加利福尼亞州海沃德的創業公司Abundant Robotics，致力於設計和製造蘋果採摘機器人，最終可收獲多種水果。他們的機器人能夠識別並採摘蘋果，避免將其搗碎，採用真空技術從樹枝上將蘋果拉下。即使在夜間，機器人也能導航。

3. Soft Robotics

新英格蘭的Soft Robotics成立於2013年，專注於設計具有類似人手靈活性的夾持系統機器人。該公司利用AI演算法解決食品、零售和製造行業的勞動力短缺問題，已經籌集2000萬美元的A輪融資。

雜草切割機器人

4. ecorobotix

瑞士的ecoRobotix成立於2011年，已獲得1360萬美元的資金。他們的自動機器人除草機使用太陽能驅動，通過相機和感測器准確識別作物行間的雜草，並使用機械臂精確施用少量除草劑，顯著減少化學葯劑需求。

智能農業灌溉系統

5. Phytech

以色列的Phytech成立於1998年，專注於植物感測器系統，已籌集1400萬美元。Phytech的PlantBeat應用可以監控作物生長數據，如水量、土壤濕度和溫度，幫助確定整體用水需求。通過雲伺服器，用戶可以輕松下載和分析數據，了解作物健康狀況並獲取改善收獲的建議。

6. WaterBit

WaterBit公司成立於2015年，提供三款產品：WaterBit Carbon、Block Value Controller和儀錶板。這些產品組合解決了微觀層面的水輸送問題，提供灌溉系統的實時數據，優化灌溉計劃。

7. Arable

新澤西州的Arable成立於2013年，開發了安裝在作物頂部的感測器，可捕獲40種數據流。Arable的軟體平台整合天氣和工廠測量，幫助預測產量，顯著降低不確定性並節省成本。

8. CropX

CropX成立於2013年，專注於土壤感測器和智能灌溉平台的開發。系統通過收集的數據生成灌溉地圖，自動確定灌溉需求，優化作物水分管理。

9. Etwater

ETwater成立於2002年，提供基於雲的系統，根據農業灌溉系統集成自動控制澆水時間表。其智能水控制器提供實時數據，適用於多種作物和環境。

10. AquaSpy

AquaSpy成立於1998年，專注於地下土壤濕度感測器和基於網路的灌溉管理系統。系統適用於中央樞軸灌溉，提供實時作物狀況數據，有助於提高作物產量和水利用效率。

11. Hortau

Hortau成立於2002年，致力於無線和基於網路的灌溉管理系統。系統提供實時洞察，幫助監測乾旱或洪水等壓力因素，降低水費並提高作物產量。

12. semios

Semios成立於2010年，專注於物聯網解決方案，用於精確農作物管理。公司開發的機器學習模型預測環境因素和農藝決策對樹木果實和堅果作物的影響，提供實時洞察。

智能農業的發展前景廣闊，這些公司的創新將為農業帶來革命性的變化，提高生產效率，減少資源浪費，促進可持續發展。