识别杂草算法

㈠ 你对杂草及其重要性的认识

大雨过后，稍加注意就可以发现,在一些坡地、林地，当乔木灌木吸收不了和阻滞不住雨水时，从生的杂草，凭借其密集的群体和密密匝匝的地下细根，吸收和迟滞了大量的雨水，而精心栽植的人工林或人们活动过多的林地，其林下常因土壤裸露而迅速形成径流，并对临近的下方造成冲击，往往小水集成大水，加剧水患。

一场几十年一遇的暴雨，又一次检验和考问着人们的环境和治水思路。在这种最有效的检验中，杂草的价值，毋庸置疑地凸现出来。

现实是极富说服力的，道理也很容易说明白。多年来，我们已经形成了一个很大的惯性，不仅人工造林喜欢品种单调、整齐划一，而且在其早培生长过程中，人为干预太多，除了不停地修剪外，林下也不容杂草生存，必欲除之而后快，这就使本应立体化的“乔、灌、草”的阻水效果大打折扣。人们在实践中发现，常修剪的树木，其木材积蓄的速度远不如自然生长的快。还有，专家们也早就指出，自然的原生林为什么没有裸土，就是因为林下喜阴的植物，在长期的自然选择中形成生态链式的群落，填补了空白，盘根错节，加上不断增多的腐殖质，形成了海绵状的吸水层，只有当这些层次的含水量都达到饱和之后，才有可能形成大大小小的径流，而且只有在水量足够大的时候，才有可能出现浊流，而在实际中，当那水量大到要形成浊流之时，降水过程很可能进入尾声，灾害程度将因此而大大减轻。

然而，人们却偏偏反其道而行之，常常要一意孤行，除了力不能及的地方，凡是“够”得着的地方，非要把原生态的林下自然群落比如“杂草”铲掉，强制性地裁植上价值不菲的观赏类花灌，其结果是，不仅破坏了千百年来自然形成的原生态，而且娇嫩的外来物种，常因水土不适而生长不良，其结果必然是“两处茫茫皆不见圆携”、“劳民又伤财”。它可能往往只对部分财政资金使用的“利益中人”有好处。

司空见惯的是，除了一些精心照看的重点绿地，许多绿地的管理是“有一搭无一搭”，还不如不管，尤其是一些坡地、山地，曾以不小成本“更新”裁植的草灌，往往由于维护不及时而被另一些强势杂草掩盖，但在清除“杂草”时，往往又不分时节，不分良莠，一律“腰斩”，其结果是更为侵袭性极强的草类创造了条件，而那些疯长的单一的草丛，水土保持效果往往不佳。有的时候，不用很大的人力，也不用那些现代化的除草设备，只需及时地有选择性地清除掉部分侵害性太强的草就可以了，然而，令人不可思议的是，常常是在那些强势的草类“吃掉”其他“弱势群体”之后，才会有人去“管”。其实，退一步讲，如果从“较低”的标准看，既然管护不了，不如让竞争性强的杂草生存下去，即使保留那些景观效果不佳的杂草也比铲掉它们合算，但人们偏偏就是“喜欢”那“高质量”的草灌，其结果只能陆腔唯是不停地铺植，又不停地更换，让人痛惜不已。这也包括一些重点道路两侧的陡坡，单调的水泥喷护甚至加网式的固土植草，也都不如自然的土生土长的野草和攀援植物来得便宜，来得长久，来得自然。许多地方，总是透出一种不计成本的急功近利。近年来，人们见得多了，即使在财力雄厚的发达国家，许多居民聚居的地带或交通要道旁，同样有许多自然生长的草地，只要有可能就尽力维持原状，并不人为地强行干预。

一次性算，一平方米草坪的市场价据说要好几元。如上所说，也就是换一种算法，加上铲除“杂草”的人工费，破坏了的原生态，遇到暴雨造成的损失，还有为了补救损失而增加的新的投入，在这个过程中的人力、财力、物力、时间，其价值实为不菲。窃以为，貌不惊人的杂草，其价值不可小窥，去与留，的确有一笔经济账可算。

㈡ 日本已经实现机器人种地，将来我国也会慢慢普及吗

5G袭来，AI深度学习行业发展越来越快，未来，很多重复性的工作将由机器人取代。吾谷网小编认为，在以市场化为导向、效率优先的今天，只要成本够低，条件适合，很多职业将会在一夜之间被机器人取代。

规模农业作为有大量重复性劳动的行业，最适合自动化机器人一展身手了。而AI与机器人结合，将会使农业机器人的应用场景越来越多。只要农业机器人的成本够低，效率更高，这一天就会很快来临。或许几年后，我们就会发现，在广大农村，没有一个农民，到处都是智能的机器人在耕种、除草、收获。

吾谷网小编通过资料分析，为大家找到已经大规模利用的各种AI农业机器人，这些农业机器人将会构成一揽子农业生产、播种、灌溉、除草的AI解决方案。

◆◆无人驾驶拖拉机

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在规模化农业中，拖拉机的应用场景非常多，但对拖拉机的驾驶要求并不高。相比较于无人汽车，因为事关人命，测试要求极高，无人拖拉机无需那么高的测试要求。无人拖拉机利用GPS导航，即可测出土地的边界，利用编程制定好路径，结合AI中非常成熟的图像识别技术，无人拖拉机即可开进农田了。

未来的农民将由懂农业技术、懂编程的科学家来担当，他们主要负责维护AI农业机器人的正常运行，根据气候土壤条件进行更加精准高效的农业解决方案的设计，而那些具有丰富农业生产经验的农民将会为这些方案提供经验，确保AI农业更加智能化。

㈢ 有意思的12家智能农业公司介绍

有意思且充满创新的12家智能农业公司介绍

智能农业正在以惊人的速度改变传统的农业生产方式。物联网技术的普及让农业行业开始从传感器等技术中受益，精准农业逐渐成为可能，帮助农民实现高精度预测产量的目标。以下列出了12家专注于传感器和智能农业设备的初创公司，它们正在引领智能农业的新潮流。

水果采摘机器人

1. Robotics Plus

新西兰的初创公司Robotics Plus，已筹集1000万美元用于将无损伤苹果包装机推向商业化。其包装工能够识别并定位苹果，每分钟可小心处理120件水果，相当于2到3名农民工的效率。雅马哈汽车公司追加投资800万美元，用于开发更多自动化农业设备，如机器人授粉者、作物尺寸估算器和猕猴桃收割机。

2. Abundant Robotics

加利福尼亚州海沃德的创业公司Abundant Robotics，致力于设计和制造苹果采摘机器人，最终可收获多种水果。他们的机器人能够识别并采摘苹果，避免将其捣碎，采用真空技术从树枝上将苹果拉下。即使在夜间，机器人也能导航。

3. Soft Robotics

新英格兰的Soft Robotics成立于2013年，专注于设计具有类似人手灵活性的夹持系统机器人。该公司利用AI算法解决食品、零售和制造行业的劳动力短缺问题，已经筹集2000万美元的A轮融资。

杂草切割机器人

4. ecorobotix

瑞士的ecoRobotix成立于2011年，已获得1360万美元的资金。他们的自动机器人除草机使用太阳能驱动，通过相机和传感器准确识别作物行间的杂草，并使用机械臂精确施用少量除草剂，显着减少化学药剂需求。

智能农业灌溉系统

5. Phytech

以色列的Phytech成立于1998年，专注于植物传感器系统，已筹集1400万美元。Phytech的PlantBeat应用可以监控作物生长数据，如水量、土壤湿度和温度，帮助确定整体用水需求。通过云服务器，用户可以轻松下载和分析数据，了解作物健康状况并获取改善收获的建议。

6. WaterBit

WaterBit公司成立于2015年，提供三款产品：WaterBit Carbon、Block Value Controller和仪表板。这些产品组合解决了微观层面的水输送问题，提供灌溉系统的实时数据，优化灌溉计划。

7. Arable

新泽西州的Arable成立于2013年，开发了安装在作物顶部的传感器，可捕获40种数据流。Arable的软件平台整合天气和工厂测量，帮助预测产量，显着降低不确定性并节省成本。

8. CropX

CropX成立于2013年，专注于土壤传感器和智能灌溉平台的开发。系统通过收集的数据生成灌溉地图，自动确定灌溉需求，优化作物水分管理。

9. Etwater

ETwater成立于2002年，提供基于云的系统，根据农业灌溉系统集成自动控制浇水时间表。其智能水控制器提供实时数据，适用于多种作物和环境。

10. AquaSpy

AquaSpy成立于1998年，专注于地下土壤湿度传感器和基于网络的灌溉管理系统。系统适用于中央枢轴灌溉，提供实时作物状况数据，有助于提高作物产量和水利用效率。

11. Hortau

Hortau成立于2002年，致力于无线和基于网络的灌溉管理系统。系统提供实时洞察，帮助监测干旱或洪水等压力因素，降低水费并提高作物产量。

12. semios

Semios成立于2010年，专注于物联网解决方案，用于精确农作物管理。公司开发的机器学习模型预测环境因素和农艺决策对树木果实和坚果作物的影响，提供实时洞察。

智能农业的发展前景广阔，这些公司的创新将为农业带来革命性的变化，提高生产效率，减少资源浪费，促进可持续发展。