计算机技术在农业上的应用3篇

计算机技术在农业上的应用3篇计算机技术在农业上的应用　　农业信息化就是农业领域全面地发展和应用现代信息技术使之渗透到生产市场消费以及农村社会经济技术文化等各个领域和环节加速传统农业改造使农下面是小编为大家整理的计算机技术在农业上的应用3篇,供大家参考。

篇一：计算机技术在农业上的应用

　　农业信息化就是农业领域全面地发展和应用现代信息技术使之渗透到生产市场消费以及农村社会经济技术文化等各个领域和环节加速传统农业改造使农业基础设施装备信息化农业技术操作自动化农业经营管理信息网络化彻底改变传统农业时空变异大可控性差稳定性和定量化程度低等弱质局面大幅度提高生产效率和农业生产力水平促进农业持续稳定高效发展

　　《计算机在农业上的应用》课程论文

　　年级、专业：06农学（农产品标准化与贸易方面）班姓学别：名：号：1班费云滟200630010505

　　信息技术及其在农业上的应用

　　摘要

　　本文简单介绍了几个主要农业信息技术。阐述了国内外信息技术在农业上的应用状况。说明了国内农业信息技术应用存在的问题，并提出了建议。关键词信息技术应用

　　当今，世界正进人一个以知识经济、信息技术为主要标志的信息化时代。计算机技术、通信技术和网络技术等高新技术的发展，从根本上改变了传统产业的经营和管理模式，信息化和网络化同样向农业渗透，并与之相互融合。农业信息化,就是农业领域全面地发展和应用现代信息技术,使之渗透到生产、市场、消费以及农村社会、经济、技术、文化等各个领域和环节,加速传统农业改造,使农业基础设施装备信息化,农业技术操作自动化,农业经营管理信息网络化,彻底改变传统农业时空变异大、可控性差、稳定性和定量化程度低等弱质局面,大幅度提高生产效率和农业生产力水平,促进农业持续、稳定、高效发展。

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　　农业信息化发展中主要技术[1-2]

　　2.1信息采集技术信息的现实性、及时性与准确性是信息价值的重要体现。农业信息采集工作量巨大，涉及到空间信息、图像和录像信息、文字资料信息采集等几个方面。为了尽快把信息传递到需求者手中，同时降低信息采集的成本，信息采集工作必须广泛采用先进的技术手段。2.1.2遥感技术(RS)遥感技术(RS)是快速获取大面积空间信息的主要技术手段。目前遥感技术可以提供1米xl米、5米xs米、10米xlo米等不同几何分辨率的卫星或航空遥感数字图像。随着科技水平的发展，遥感技术的几何分辩率还会有所提高。遥感图像只有经过加工、处理才能成为有用的信息源。目前遥感图像处理技术主要包括数字图像预处理和数字图像分类两个方面。数字图像预处理包括对原始图像数据的初步处理，校正几何畸变，消除噪声，增加视觉维数，增强与背景的差异，直至正确地进行目标判读。一般数字图像处理技术包括对比度变换、空间滤波、噪声抑制、空间配准、几何变换、彩色合成等。数字图像分类是在前者的基础上，根据图像的特征进行分类识别。有根据物体的光谱特征进行分类的统计概率法，也有根据物体的图形分类的语言结构法，还有根据光谱特征或图像本质特征所进行的模糊数学法。由于遥感影像的多义性，因此现在更强调在人工智能支持下综合分析遥感影像的光谱、结构、纹理、阴影，以达到正确分类从而提取目标信息的目的。2.1.2全球定位系统(GPS)全球定位系统(GPS)可以对任意一个地面点位给出精度在厘米数量级的坐标值。全站仪或激光测距仪可以精确地测量坐标距离，精度在厘米以内。这些信息获取的手段可以不经过传统的纸介质，直接向计算机信息系统传输数据。近年来全球定位技术与遥感技术相互补充，将遥感数据定位校正，大大拓宽了遥感信息的应用领域。RS、GIS与GPS相集成的3S技术在农业上最有价值的应用是在精准农业的农艺措施上。通过在农田布设GPS定位点，在农机具上安装GPS接收机，根据RS获取的作物长势实时信息和GIS提供的电子地图，指挥农机行走，使农机自动完成耕地、播种、施肥、锄草、灌溉、收割等工作。在进行施肥、锄草、灌溉等农艺措施方面，根据局部田间作物的长势，精确定量地喷施不同的肥水、药剂，在保证农艺措施质量基础上，尽可能减少肥水、药剂的浪费及对环境造成的污染。2.2GIS技术GIS在农业上有应用价值的技术主要包括空间数据存贮与图形表达、空间分

　　析技术、空间定位与检索技术。在进行农业区划与农业宏观决策时，需要具有行政区划、土地利用现状、土壤条件、气候条件、人口密度等信息图件资料，传统的方法是使用纸载体的图件，把图纸矢量化后存入GIS内，不仅可以完整地表达整个地区的图件，而且可以把各类信息分别存放，形成不同的图层，在图形显示时可控制各图层一起显示或分别显示。GIS空间定位与检索技术可以随时得到某一地区或地块的各种信息。目前在GIS技术领域的先进成果是基于Interne/Intranet的WebGIS技术和具有时间维的TGIS技术。近几年国内在TGIS方面的研究很多，用时间标记法建立时空数据结构是当前常用的方法之一。用这种方法存储空间信息时，除了记录现状与历史图斑边界数据外，还记录了图斑的创立时间和消失时间，图斑的属性也同时记录数据有效的起始时间和终止时间。当图斑发生变更时，只需将空间数据库和属性数据库的相应记录标记终止时间，并添加一些新记录来记录变化的新地块，从而完成历史记录和数据的更新。带有时间维的地理信息可以辅助人们进行空间变化的时序分析，研究土地利用、土壤和地下水变化等动态变化过程，从中发现规律。基于Interne/Intranet的GIS产品不仅可以把图形数据加载到WWW网和局域网上后供用户在客户端进行查询、浏览，而且还具有空间分析和编辑功能。开拓了地理信息资源利用的新领域，为GIS信息共享提供了可能。

　　2美国[3-7]

　　美国农场中计算机应用非常普遍，美国41.6%的家庭农场、46.8%的奶牛场都装备有计算机，并进入各种农业网络。农户可以通过计算机网络了解市场行情、农业政策和农业动态。美国专门的技术服务组织“农民软件协会（FSA）”可以向农民提供最好的计算机软硬件产品，其产品服务涵盖了主要的农场计算机管理系统的应用，包括农场财务、农牧业数据存储等，并可与地理信息系统软件集成使用。美国农业部建立了全国性的电子邮件系统，通过农业部信息中心进行交换，对外连接到因特网。其中仅农业市场服务局，每天就通过计算机系统处理大约!"5000"万字符的市场信息，通过卫星传送到130个地面接收站，也可以通过提供电话语音系统查询。美国建立的农田灌溉自动决策系统，可以充分提高水资源利用效率，投资与效益比率高达1∶125。

　　3德国

　　德国的农业信息工作已经进入应用电子计算机网络时期，并已与欧洲、北美、日本等国的通信网络连通。根据农业信息的性质，德国政府将其分为经济信息、科学技术信息和部门专业化信息3类，并对不同类型的信息采取了不同的管理策略。根据德国的情况，没有搞综合统一的信息系统建设。德国的农业技术信息服务通过三种类型的计算机网络来实施。一是各州农业局开发和运营的电子数据管理系统（EDV），用户只要将计算机或电视机通过电话线与EDV系统联机，并交纳一定的费用，就可随时获得作物生长情况、病虫害预防和防治技术以及农业生产资料市场信息等。二是邮电局开发运营的电视文本显示服务系统（BTX），用户只需购买BTX主机和键盘，将其与电视、电话连接，即可通过邮局的通讯网络，获得农业技术信息服务。三是德国农林生物研究中心开发建设的植保数据库系统（PHYTOMED），以德国计算中心的大型计算机为宿主机，

　　凡与宿主机联网的计算机用户，可联机检索有关农业技术信息。

　　4日本

　　日本农林水产省的农林水产统计情报组织（日本将“信息”习惯称为“情报”）是1947年针对当时粮食严重短缺，需要开展粮食生产状况的调查而建立起来的。1995年以后，又增加了农林水产、畜产品、蔬菜水果、价格政策等的统计调查。随着业务的扩大和组织的改组、合并，目前已形成了从中央到地方的完整的农业情报系统。建立了完善的农业市场信息服务系统。这两个系统主要由“农产品中央批发市场联合会”主办的市场销售信息服务系统和“日本农协”自主统计发布的全国1800个“综合农业组合”各种农产品的生产数量和价格行情预测系统组成。日本十分重视信息技术作为载体在农业科技推广中的作用。日本现已将29个国立农业科研机构、381个地方农业研究机构及570个地方农业改良普及中心全部联网，271种主要农作物的栽培要点按品种。按地区特点均可在网上得到详细的查询。其中，570个地方农业改良普及中心与农协或农户之间可以进行双向的网上咨询。完成了农业科技生产信息支持体系。日本于1997年制定了“生鲜食品电子交易标准”，建立了生产资料共同定货、发送、结算标准，并正在对各地的中央批发市场进行电子化交易改造。日本政府还在实施一项意在21世纪使所有农民拥有微机的“绿色天国”计划。在日本，计算机已广泛应用于耕作、作物育种、农作物与森林保护、蚕业与昆虫利用、农业气象、农业经营、农产品加工等方面。2000年，日本有34%的农户拥有PC机，其中12.2%接入互联网。

　　5中国

　　我国农业信息化建设起步较晚，但发展较快。1979年从国外引进遥感技术并应用于农业。1981年，中国建立第一个计算机农业应用研究机构，即中国农业科学院计算中心开始以科学计算、数学规划模型和统计方法应用为主的农业科研与应用研究。1986年，农业部提出了《农牧渔业信息管理系统总体设计》，1987年组建了农业部信息中心，开始重视和推进计算机技术在农业领域的试点和应用。在90年代，又先后提出了《农业部电子信息系统推广应用工作的“八五”计划及十年设想》和《农村经济信息体系建设“九五”计划和2010年规划》。这些设想和政策加速了农业系统的信息化建设。我国农业信息基础设施建设取得阶段性成果，在农业、畜牧、渔业、农垦、农机、农业科技教育、农产品市场等领域，建立了一批政府、科研机构、农业院校、企业、学术和社会团体的网站，农业信息网络已有了一定规模和数量。农业信息资源得到一定程度的开发利用，建立和完善了各种农业信息数据库，并正在实现网络化，研制了不少具有一定技术水平的农业信息化的技术产品，如各种数据库系统、农业模拟系统、农业专家系统、作物病虫害防治系统、农业地理信息系统等等。面向社会和农民的农业信息服务取得一定进展，信息服务已逐步走向规范化。人才建设方面。通过这些年的培养建设，我国已经形成了一支集农业专家、计算机技术人员为一体的复合型信息研究队伍，这支队伍不断向年轻化、专业化、高水平、高素质方向发展。6我国农业信息化的存在问题

　　当前，我国农村(特别是西部地区)农业信息化程度很低，尤其是农业信息资源开发、利用与发达国家相比仍然存在较大差距，主要表现在以下几个方面:6.1政府在农业信息化建设上主导作用发挥不够。从国外看，农业是受国家保护的弱质产业，政府在信息化建设上发挥主导作用，主要是制订规划和政策、加强立法、增加投资。但从国内情况看，国家在这几方面作用发挥不够。6.2农业信息化体系尚不健全和信息服务不完善。当前，各省、市、县、乡都在建站、购机、人网，农业信息的收集、发布的格局已初步形成。但从整体上看，农业信息化体系的统一性、整体化水平低，如农业政策信息子系统、农业科技信息子系统、农业投人品市场信息子系统、农产品市场信息子系统等农业信息化体系尚不健全。农业信息服务不够全面、完善，缺乏针对性。6.3农业信息发布和传输滞后。具体表现为:一是信息传输网络不够畅通，存在着“最后一公里”的问题。二是在信息发布和传输方面缺乏网络、广播、电视、电话信息台、简报、报刊、集市、会议、讲座等各媒体之间的有机组合和搭配。三是各地市农业主管部门与同级人民政府信息中心、上级业务主管厅局、部委、同级涉农机构、兄弟地市、网上有价值的信息资源之间缺乏稳定、快速、大容量的信息交换和共享渠道，导致农业生产的大起大落，导致农产品过剩或短缺，引起价格波动，以至无法真正体现农产品的价值，影响农业结构调整的进程。6.4农民的信息意识薄弱影响农业信息化的推广。长期以来，小规模生产经营已使农民习惯了种什么、养什么全凭经验的作业方式，他们对信息的重要性缺乏认识;同时，由于国家财力和农民经济条件的限制以及农民普遍文化素质高等原因，很难普及和使用现代化网络电脑终端;加之农民居住分散，许多农村交通不便，给现代信息系统的建立与维护造成了很多困难。目前以服务农户为主的信息传播，因缺少连接信息网络与农户的有效载体，使农业信息难以从网上走进广大农户的家庭，也影响了农业信息化的推广。6.5农业信息网络人才缺乏。由于对农业信息网络人才不够重视，投人经费少，加上培训机制的不完善，目前农业信息网络人才相当缺乏，使得农业信息专业库的建设、更新速度缓慢。21世纪是一个信息时代，信息化落后的中国农业面对着发达国家的强力挑战，尤其是在加入世贸组织以后，情况变得更为艰巨。因此，深入进行农业信息化发展的应用研究将为我国农业实现跨越式发展提供强有力的技术支持。

　　参

　　考

　　文

　　献

　　[1]杨永侠,朱德海,严泰来.信息技术的发展及在农业领域的应用前景[J].计算机与农业,1999,(4).[2]华晋.农业信息化发展中存在的问题及其解决办法.中国农业工程学会2005年学术年会论文集[3]范凤翠,李志宏,王桂荣,石玉芳,贾建明,李敏,.国外主要国家农业信息化发展现状及特点的比较研究[J].农业图书情报学刊,2006,(6).[4]吕晓燕,卢向峰,郝建胜.国内外农业信息化现状[J].农业图书情报学刊,2004,(11).[5]贾善刚.国内外农业信息网络系统发展特点及趋势[A].农业信息技术与信息管理[M].北京:中国农业出版社,2002.[6]聂凤英,刘继芬,等.世界主要国家农业信息化的进程和发展[J].农业网络信息,2004,(9):15-17.[7]陈良玉.印度农村信息化的实践及借鉴[J].农业网络信息,2004(4):36-39.[8]黄婷婷,.我国农业信息化建设存在的问题及解决对策[J].大学图书情报学刊,2008,(3).[9]杨玉玲,.安徽省农业信息化建设的问题、成因及对策[J].大学图书情报学刊,2008,(1)[10]陆柏,陈培,.安徽省农业信息化发展现状及对策研究[J].河北农业科学,2008,(1).[11]李松芹.我国农业信息化进程中的问题和对策[J].农业图书情报学刊,2005,(3).[12]赵苹.农业信息化〔M〕.北京:经济科学出版社.2000.[13]刘小平.我国农业信息化的现状及对策思考[J].贵州工业大学学报(社会科学版),2005,(2).[14]闵文江,陈保华,侯亮,.河北省农业信息化建设的现状与发展[J].农业图书情报学刊,2006,(4).[15]郑业鲁.现代信息技术及其在农业上的应用[J].广东农业科学,1999,(6).

　　

　　

篇二：计算机技术在农业上的应用

　　计算机技术在农业的运用摘要随着我国农业改革的深化实施，一些新技术在农业发展中得到了广泛应用，这对促进我国的农业进步就打下了坚实基础，将计算机技术和农业发展相结合就显得比较重要。本问题主要就农业发展中计算机技术的应用现状和应用策略加以阐述，然后就计算机技术的实际应用详细探究，希望能通过此次对计算机技术的应用研究，有助于促进农业中计算机技术科学应用。关键词农业发展；计算机技术；应用现状计算机技术是当前应用最为广泛的先进技术，将计算机技术应用在农业领域，对提高农业生产力水平以及管理能力就发挥着重要作用。传统的农业发展受到技术的因素限制，而当前计算机技术的应用就能改善这一发展局面，为促进我国的农业发展作出努力。1农业发展中计算机技术的应用现状从当前我国的农业发展现状来看，对计算机技术的应用还存在着诸多不足之处，主要体现在以下几个层面其一，农业应用计算机的重要性缺乏深入认识。我国的农业灵越发展和以前相比有着很大的进步，这其中的主要作用就是科学技术的应用，农业的机械化生产水平得到了显著体现[1]。受到传统思想观念因素的影响，农业生产者在计算机技术的应用认识不深，了解也不是很多，由于缺乏计算机技术应用重要性的全面认识，这就必然会对农业的现代化发展有着阻碍。其二，农业发展中计算机技术应用效率低下。计算机技术的应用下，对农业生产力水平的提高发挥中重要作用，但是由于在技术认识方面的认识不足，这就使得计算机技术的应用普及率相对比较低。当然这其中不仅是思想观念因素的影响，还受到经济因素因素的影响，以及没有做好计算机应用农业的相应宣传工作[2]。这些因素的综合就造成计算机技术在农业当中的应用率相对比较低。其三，农业发展中计算机技术应用人才缺乏。农业现代化的发展需要有专业的人才，而当前的农业方面计算机应用人才相对比较缺少，农业生产活动人员的教育程度不高，对计算机技术的应用能力也比较低，甚至是对计算机技术的应用操作根本不懂，这就必然会影响计算机技术的

　　应用作用发挥。加上计算机农业应用人才的整体性缺乏，从事人员的数量比较稀少，这些都会影响农业现代化的发展。2农业发展中计算机技术的应用策略和具体应用21农业发展中计算机技术的应用策略。农业发展当中对计算机技术的应用，就要充分注重策略的科学应用，按照计算机应用策略逐步的加以落实。主要有以下几个策略第一，加强计算机在农业领域应用的意识。农业发展过程中，计算机技术的应用就要充分注重思想意识的加强。计算机技术能在农业发展当中发挥其重要作用，就要能和农户紧密的配合，加强计算机技术在农业发展中的应用重要性宣传工作，让农民对计算机技术的应用价值有明确的认识[3]。可通过农业活动的开展，以这一亲和力的活动方式，加强和农民的互动，转变农民的思想观念认识，将计算机技术在农业当中的应用价值能充分的体现。可通过采取多种方式进行计算机技术应用重要性的知识宣传，通过微信以及互联网等，这是比较有效的宣传途径。第二，强化农业计算机应用人才队伍建设。保障农业发展中计算机技术的科学应用，就要充分注重人才队伍建设工作的有效开展，人才资源是企业竞争的根本，所以农业的发展就要注重技术人才的重视。我国作为农业大国，在农业的生产过程中实现现代化的管理目标，就需要农业计算机技术人才队伍的支持，通过提高农业计算机技术专业人才的培养，从整体上提高其综合税，才能更好的投入到农业的发展工作当中。第三，充分加强农民计算机操作技能。农业领域中的计算机技术的应用，要充分注重从农民自身的计算机技术操作水平提高方面着手实施，加强农村的现代化建设，在农业的现代化目标实现方面，就要能加强农民对信息化技术的应用认识，普及农民的计算机技术应用普及率，提高农民自身计算机技术操作水平，只有从这些层面得到了加强，才能真正保障农业现代化目标的实现[4]。

　　22农业发展中计算机技术的应用。农业发展中的计算机技术的应用方面比较多样，将计算机技术应用在农业科研当中就比较关键，如将计算机技术在杂交农产品选种的工作方面加以应用，同采用模拟实验的方法就能发挥计算机技术的功能，实现优质的杂交农产品选种目标，提高选种的质量。计算机技术中的视频监控系统的应用，对农业生产的管理水平提高就发挥着积极作用。视频监控系统的实际应用过程中，有着不同的部分发挥着不同的功能，如前端部分的作用发挥，主要就是对视频信息进行采集的功能，将其布置在温室的某一位置，就能对温室的各个部分进行监控，并能将视频监控的内容信息进行传输到显示系统，通过显示画面进行呈现，这样就能及时的了解温室大棚中农作物的生长现状，从而及时的采取管理措施加以应对[5]。在传输部分的作用发挥，主要是对传输的内容保障图像质量。将计算机技术应用在农产品的销售当中，也能发挥积极作用，主要就是将农产品信息放在网上销售，方便客户对农产品进行介绍，这样能扩大农产品的销售面积，从而更为方便的提高销售量。计算机精准农业设备的应用也比较重要，主要就是在农业资源的节约方面发挥重要作用，避免了资源的浪费，如计算机控制灌溉的方式。3结语综上所述，我国的农业发展过程中，计算机技术的应用就要充分注重结合实际的现状，对技术应用环节能有充分详细的了解，保障农业整体生产质量水平的提高。通过此次对计算机技术的应用研究分析，就能为提高农业发展起到促进作用，为其具体的发展提供相应思路。参考文献[1]陈昱计算机技术在农业管理中的应用构想[]农业科技与装备201602[2]马雪我国农业信息化的现状与发展趋势[]天津农业科学201505[3]袁春新,韩娟,唐明霞信息技术在农业领域应用初探[]天津农学院学报201604[4]唐明霞农业信息化现状及其发展对策[]湖北农学院学报201604[5]唐世浩,朱启疆,闫广建,周晓东,吴门新关于数字农业的基本构想[]农业现代化研究201603作者钟兴钢单位贵州工商职业学院

　　

　　

篇三：计算机技术在农业上的应用

　　casady1996年37为了合理地对水稻施用氮肥研究了利用机器视觉测定水稻稻冠尺寸和面积的技术该机器视觉系统能在自然光照和水田灌水情况下采集水稻稻冠的图像并能利用灰度中值和数学形态学进行水稻稻冠图像与背景的正确分割和特征抽取研究发现所测定的水稻稻冠的高度宽度和面积与人工测量结果的相关性分别为089608740885这为根据水稻生长情况合理施用氮肥创造了条件

　　计算机在农业上的应用

　　计算机在农业上的应用计算机在农业上的应用，可分为以下五个方面：农业科学的数值计算；农业数据库的建立和使用；农业计算机模拟系统；农业计算机专家系统；因特网与农业。农业计算机专家系统，就是利用计算机模拟农业专家的工作，它综合土壤、气象、水利、良种、肥料、病虫害防治等影响农业生产效益的因子，汇集农业专家的群体智慧，提出了播种、施肥、田间管理等方面最优方案，从而指导农民科学种田，并获得较好的效果。计算机在美国农业中的应用计算机在美国农业领域内的应用，最早可追溯至20世纪50年代初。迄今，计算机的应用，给美国的农场管理、科研和生产带来了高质量、高效率和高效益。作物生产管理自动化。作物生产管理自动化，是计算机化的作物生产与管理系统。其各种功能的不断完善使最终成为专家应用系统。迄今，美国联邦和各州、各大学已开发成功的农业专家应用系统，在大豆病害诊断（P-LANT/ds）、预测玉米螟危害（PLANT/cd）、苹果虫害与果园管理（POMME）、农业技术资源保护（EXTRA）等领域大显身手。

　　农田灌溉调控自动化。

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　　美国用计算机化的滴灌和喷灌技术，已在亚利桑那州西南部大片沙漠地带安装了世界上最大的灌溉调控系统。这不但能节省50%以上的用水量和能量，而且能减少盐分集结，最终使产量增加1倍。美国加州农田灌溉专家克劳德·芬恩研制出一种用于地下滴灌的生物程序控制机。这个控制系统使用计算机联结的传感器测定作物的需水信息，并控制埋于表层土壤下的细小塑料水管的水阀，不但按需供水，还能使肥、水同滴，有很好的效益。

　　畜禽生产管理自动化。美国的畜禽饲养计算机化已相当变遍。管理猪生产的计算机系统中存贮有分娩、死亡、生长、出售、食物比例和管理过程中所需的各种数据和信息。它可以分析、预测猪的销售，交配、产仔母猪所需饲料，猪种退化以及最佳良种替代；还可根据存贮的育种和品质资料、母猪级别指标、营养效果、猪仔生产和市场价格等数据，分析经济效益和价值等。农机管理与产品加工自动化。美国用计算机管理农业机械可以帮助选用适当的农机型号和规格，降低使用成本，确定更新设备的时机。计算机在温室环境方面的应用最显其能。美国中北部运用一种计算机控制箱，能自动控制温室的温室、湿度，还定时适量的地喷洒农药和肥料，并调节灌溉系统，可使作物处于最佳生长状态，因而大大提高了产

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　　量。另外，计算机还可应用于农副产品加工方面。美国1个日产700吨混合饲料的加工中心用2台IBM小型机自动控制了20种混合饲料的全部生产流程。华盛顿州1家马铃薯通风库在计算机控制下，可自动控制通风窗进行空调，使贮藏期分辊达到3、6、10个月之久，实现了周年供应。

　　农业科研与服务系统信息化。20世纪80年代以来，美国新信息技术的兴起，使农业信息服务终于发展为一种新的农业产业。现在提供农业信息服务的商业性系统已近300家。如美国在肯塔基建立的全美第1个农用视频电报系统，用户通过个人机键盘的识别号，即可存取该系统里大型数据库里当前市场价格、天气、新闻和其他农业信息。又如美国西南部，1986年以来盛行的电脑电视牲畜交易，可使买卖双方在家中利用电脑和电视进行交易，这种方式由于简便、经济、成交率高，因而发展十分迅速，每年已有50-80万头牛成交。计算机农业应用技术的发展还包括数据库、模拟模型、计算机网络等方面。1985年，美国对世界上已发表的428个计算机化的农业数据库进行了编目。这些数据库是当代最重要的农业信息资源。其中最著名、应用最广的是：美国国家农业图书馆和美国农业部共同开发的A-GRICOLA，它存有杂志论文、政府出版物、技术报告等；由联合国粮农组织生产的AGRIS，存有10万份以上

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　　的农业科技参考资料；还有当前信息研究系统CRIS，该库可提供美国农业部所属各研究所、试验站、学府的研究摘要。数据库应用系统则有不同的目标，它们分别服务于农业生产、管理和科研。如美国还建有全国作物品种资源信息管理系统，可在全国范围内向育种家提供服务。现有60万个植物资源样品信息被计算机化，可用计算机和电话存取。

　　在农业科研中，计算机模拟模型技术一直是个热门课题。它的模拟对象是具有各种不同属性和规模的农业系统。美国已发展的模型，从宏观的农业经济发展到微观的光合作用过程，几乎涉及所有农业问题。如美国的作物模拟CERES、SINCOTⅡ，除了模拟土壤水分变化、作物生长等，还可以模拟发芽日期等发育过程。此外，美国计算机农业获得应用或正在发展的其它技术还有：实时处理与数字化控制、数字图像处理、农用机器人、计算机辅助设计C-AD和计算机教学等。

　　计算机及信息技术在日本农业上的应用一、回顾计算机在日本农家的应用始于20世纪80年代，大体上日本农家个人计算机的应用分五个阶段：1．第一阶段(1980－1984)计算机主要是8位的个人计算机，价格高昂，而且没有可用的商业化农业软件，那时的计算机只能

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　　用BASIC语言或其他一些高级语言编程。在一些农业研究机构主要用来进行统计分析。这一时期内，进入实用的只有少量奶牛养殖户，主要用计算机来计算奶牛饲料或进行简单的饲料配方。

　　2．第二阶段(1985－1989)这一时期，计算机技术发展很快，特别是个人计算机有了大的发展，16位的个人计算机成了主流。这个时期最大的特点是有了可供用户使用的文字处理和电子表格软件。计算机操作系统大部分都使用微软公司和IBM公司的DOS系统，市面上也有了农业记账软件。养殖户开始用个人计算机管理他们的每一头奶牛，并通过BBS与别的养殖户进行交流。但是这一阶段的个人计算机仍只在少数养殖户中使用。

　　3．第三阶段(1990—1994)农业记账软件大范围推广应用，随着使用计算机人数的增多，日本许多地方农民们组织了计算机学习小组，共同学习掌握记账软件。该时期又一明显特点是计算机的用途多元化，如用数据库软件管理客户信息等。有些地方还建立了农业信息中心，并引进了传真服务系统向用户提供农业信息。

　　4．第四阶段(1995—2000)大量的32位计算机和视窗操作系统的应用，促进了农业记账和其他软件的发展。随着计算机数量的显著增加，因特网也逐渐普及，这时的计算机已不再是什么昂贵的东西，它变成了每一个家庭成员方便的信息工具。

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　　5．第五阶段(2000一)从2000年起，网络已经融入了人们的日常生活，各信息服务的提供者想方设法地为用户提供方便快捷的网络服务，农业信息服务也日益丰富实用。除了常规的计算机上网获得农业决策信息，手机逐渐成为相当重要的信息获取工具，使得一般农民即使在农田中也可以随时获得所需的农业信息。

　　二、农民计算机拥有情况与主要用途以北海道为例，到2002年日本53％的农户拥有个人计算机，并有33％的农户使用因特网。与因特网一同发展的还有移动通讯，日本农户有74％的有手机，用手机上网的占42％。农民使用计算机的主要用途是记账、税金管理、数据处理、市场信息收集等，随着计算机技术的不断进步，在农业应用领域不断拓宽，主要有以下几个方面：(1)利用计算机进行农业经营管理，通过分析和评价，发现农业经营中存在的问题；(2)通过分析和评价等计算机辅助措施，制定改进农业经营管理计划；(3)利用相关的软件，有效、合理地配置土地、劳力和资本等生产要素；(4)获取和有效地管理和运营资本；(5)实现产品销售利润的最大化和解决物流系统中的问题等。计算机在农业机械中的应用1前言

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　　计算机在农机领域内的应用，最早可追溯至20世纪50年代初的美国。国内外农业领域的计算机应用，大致经历了4个发展阶段：50－60年代，计算机主要应用于农业科学计算，如美国最早利用计算机研究饲料配合问题；70年代，主要应用于农业数据处理和数据库的开发；80年代开始出现联机服务，应用重点是农业决策支持与自动控制的研究与开发；90年代，因特网渗透到农业的许多方面，以人工智能和3S技术为依托的虚拟农业、精确农业已现端倪，农业信息技术成为引导农业生产、科研、教育、管理进一步向前发展的强大动力。在我国，计算机在农业机械中的应用也就是这几年的事，相对国外我们的差距很大。

　　2计算机在农业机械应用的主要技术“GPS”及“3S”技术在农业领域的应用，是计算机在农业机械中应用的主要方面。①.所谓的“GPS”就是全球卫星定位系统，现在国外和国内一些现代化的农场中都可以看到安装着GPS系统的联合收割机、播种机和施肥机，这些机械能够能利用GPS系统准确定位，精确测量和记录单位面积(1平方米)土地的农作物产量、土壤养分湿度等有关数据。根据这些数据，经计算机加工成彩色图形，显示每个地块的产量，分析不同地块产量高低的原因，有针对性地施肥、灌溉，实现农业生产自动化、信息化。目前在美国有15％的

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　　农产使用了装有GPS的农业机械。②.“3S”技术又是一个整和，它包括地理信息系统(GIS)、

　　全球定位系统（GPS）、遥感技术（RS），对土地精确定位，按肥力程度确定播种量和施肥量。可节省肥料10％，节约农药23％。依靠精量播种，每公顷可节省种子25公斤。利用3S技术，调动大型农业机械，既省工，又省钱，效益提高。

　　3计算机的应用更多体现在智能农业机械中。（1）、耕作机械智能化。美国东伦敦综合技样学院土地管理系研制成功一种激光拖拉机。利用计算机系统导航装置，不仅能够准够无误地测定其所在位置及运行方向，使误差不超过25厘米，而且能够根据送入农场计算中心的电子图表，查找出该处土地的湿度、化学成分、排水沟位置和其它一些特点；准确计算出最佳种植方案要，所需种子、肥料和农药数量等。一人在室内荧屏前可操纵多台激光拖拉机进行耕作，耕作速度快，且可减少种子、肥料和农药消耗，节约生产成本50%，提高作物产量20%。（2）、收获机械智能化。美国农场装备制造商卫西•弗格森，在联合收割机上安装了一种产量计量器，能在收割作物的同时，准确收集有关产量的资料，并绘成各个田块的产量分布图。农场主可以利用这种产量分布图，来确定下一季的种植计划以及种子、化肥和农药在不同田块的使用量。

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　　（3）、灌溉机械智能化。美国内布拉斯加州的瓦尔蒙特工业股份有限公司和ARS公司开发出一种可实现农田自动灌溉的红外湿度计。该仪器被安装在环绕着农田的灌溉系统上后，可每6秒钟读取一次植物叶面湿度。当植物需水时，它会通过计算机发出灌溉指令，及时向农田灌水。

　　（4）、挖土机械智能化。美国匹兹堡一家公司研制成功一种超声波挖土机，在埋有电缆和管道的地方挖土时，可避免将电缆和管道挖坏。这种新型挖土机，使用超声波喷气流破碎土壤，然后用真空装置将土吸走，不会对电缆和管道造成损害。

　　（5）、采摘机器智能化。法国科学家开发的摘苹果机器人，能辨别出苹果是否成熟。摘一只苹果仅需6秒钟，为人工采摘时间的一半。美国一家公司发明的一种采蘑菇的机器人，可按设定的蘑菇伞最小直径进行采摘，平均每6秒钟采摘一个蘑菇，且不会使蘑菇受损。

　　综合上述，计算机在农业机械领域的应用是广泛的。我们国家在这个领域还是比较落后。但是，在1994年，我国农业部首次提出了旨在推进我国农业信息化建设的“金农工程”,由此正式拉开了我国农业信息化的序幕。相信随着我国经济的飞速发展，在不久的将来我们会看到我们自己研制的智能农机忙碌在绿色的田野上。

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　　计算机图像处理技术及其在农业检测中的应用姜忠爱1图像处理技术的概念及发展20世纪60年代，计算机图像处理技术随着航天技术的发展而发展起来。它是用计算机实现人类视觉功能，把所测对象映射为数字图像，并模拟人的判别准则去理解图像和识别图像，其主要原理是用图像采集卡和摄像机将外界图像转换成以红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色灰度值表示的数字图像，然后运用相应软件进行分析、加工、处理和输出。狭义的图像处理是消除图像劣化因素，改善图像质量，即完成“图像一图像”的转换；而广义的图像处理概念是分析给定图像，提取有效特征，完成“图像→描述”的过程。随着计算机的普及与发展，图像处理已应用于科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生等各个方面。2实现计算机图像处理的软硬件组成实现计算机图像处理的基本硬件组成包括：CCD摄像机、图像采集卡IMAQ和PC机。软件部分包括厂家提供的图像采集卡驱动软件，以及由用户自行编写的图像处理与分析程序。软硬件相互关系如图1所示。CCD摄像机将所要识别、解释的对象以图像的形式记录下来。实质上，CCD摄像机是一个光电传感器，将反映对象、背景的光

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　　信号以电信号的形式记录下来。插入计算机内部的图像采集卡可以将摄像机采集的电信号转换为数字信号，将图像数字化，以便计算机对其进行各种必要的处理。

　　3图像处理的种类及方法3．1图像处理种类图像处理方法有光学图像处理和计算机数字处理两种方法。其差别主要有以下几个方面：(1)处理工具不同。光学处理方法是用专门的光学仪器进行的；数字图像处理是在计算机上进行的。(2)所产生的数据形式不一样。光学处理产生的是硬拷贝像片、数字影像；图像处理产生的是数字磁带。(3)处理原理不同。光学处理产生的由感光材料曝光阴影的；数字图像是以计算机解析变换产生的影像。3．2图像处理方法数字图像处理方法是目前广泛使用的方法，其处理的步骤大同小异，主要有以下几个方面：(1)应用计算机对图像进行处理，首先要将图像数字化，即在空间上加以取样(离散化)，在幅度上加以量化(分层)。通过CCD摄像机连接数据采集卡向计算机中传输图像，或经过图像扫描仪扫描图像都是图像的数字化过程。为保证不丢失信息也不引入假

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　　信息，一幅图像的像素点一般用256×256、512×512、1024×1024或更多。

　　(2)图像编码。如果每个像素都用8bit空间来量化，图像的数据量会非常大，给传输和储存带来麻烦。图像编码就是在不影响图像主要信息的情况下，减少图像的比特数。目前，图像压缩编码分为无失真编码和有失真编码。常用的编码技术有霍夫曼(Huffman)编码、对数编码、香农—诺曼码等等。

　　(3)图像灰度化。在很多情况下，处理彩色图像相当繁琐，在对象色彩不影响结果的情况下，将彩色图像转化由亮暗不同像素组成的灰度图像，以方便于处理。

　　(4)对比度调节。首先对全部图像数据扫描一遍，得到灰度的最大值和最小值，形成两个域值，再计算出它们的差值，用它们的差值与所有灰度色调范围比较，然后把两个域值之间的像素等比例放大，从而使图像不至于反差过大，或过暗、过亮。

　　(5)数字图像纠正。数字图像纠正就是利用计算机对图像中每一个像素进行解析纠正处理。即根据纠正变换公式，把影像阵列挪动位置，按规则网格点重新配赋像素的亮度值(灰度值)。如在卫星遥感中，数字图像纠正能够消除由卫星姿态、运行速度、高度等非系统性变形和由卫星成像系统本身产生的系统性变形误差。

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　　(6)图像平滑化处理。图像在生成和传输过程中常受到各种噪声源的干扰和影响而使图像质量变差。为抑制噪声和改善图像质量，必须对图像进行平滑处理。这可在空间域和频率域中进行，空间域一般采用邻域平均法，频率域采用低频通滤波法。

　　(7)数字图像增强。图像增强的日的是为了显现某些有用信息或图像的后续处理，将图像整体或某一部分某些信息与其它信息产生较大差异。图像增强包括反差增强和边缘增强：反差增强是按一定规律调整像素灰度值分布区间达到增强图像判读效果的方法；边缘增强是一种强调细微灰阶变化的技术，其目的是突出图像的边缘，除边缘以外图像中的其它内容经过处理后被削弱甚至被去掉，因此有时处理后的图像会失真。所以选择好的函数算法在图像处理中至关重要。

　　(8)图像滤波。滤波是指当图像中的噪音与有用信息灰度值有一定差异时，通过编程将处于噪音灰度值按一定规则给予赋值，这样就达到了消除噪声、增强图像判读的效果。滤波常有3种类型：低通滤波、中通滤波、高通滤波，应用时根据信息提取的目的不同而采用。

　　(9)反相。反相即将图像明暗亮度值反置，是一种很简单的点处理技术。用这种方法对图像进行处理后，图像亮的部分变暗，暗的部分变亮，反相后的图片点像照片底片，可以从多角度观察

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　　图像。实现方法是用最大的像素值减去原像素值作为该像素的新值。

　　(10)图像镶嵌。图像镶嵌就是把单张图像相片对好并拼接到一起，其基本操作原理是依据迭复部分中的控制点，使邻接的图像彼此在几何上配准，然后进行投影。其作用是从两幅图片中寻找不同，或从数字文件中除掉迭复部分重复像素以获得有用信息。

　　(11)伪彩色处理。人眼对灰度分辨率有限(0~20个灰阶级)。对于彩色，人眼可分辨出上千种彩色的色调和强度，伪彩色处理是一种彩色映射过程。利用这种技术可识别灰度差较小的像素。例如，对B超图像进行伪彩处理，可增强观察者对B超图像信息的检测能力。

　　(12)图像二值化。当所要处理的图像为彩色图像或灰度图像，而图像是颜色深浅变化对试验结果没有任何影响，反而会给处理带来大的工作量和无用信息。因此，需要把图像转化为只有黑色和白色两种颜色，以有助于处理方便，并且会直接显现图像的有用信息。

　　数字图像专题信息提取方法还有许多，如人们常称的K—T交换图像、腐蚀与膨胀、图像的分割及CIS支持下的专题信息得取、神经网络和专家系统等支持下的专题信息提取等。完成一幅图像

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　　的处理，并非需要以上所有的处理方法，应当根据所研究的领域选择合适的方法，来处理图像、提取信息。

　　4计算机图像处理技术在农业检测中的应用图像处理技术在农业检测中的应用非常广泛。TaylorR．w．等，首先报道了分别利用红外线扫描和模拟摄像机枪测苹果损伤的方法；PehkuglcrG．E和ThroopJ．A．也利用机器视觉进行苹果表面碰伤检验；SarknrN，R．R．Wolfe利用数字图像分析和模式识别技术研究了一种用于检测新鲜市售西红柿尺寸、形状、颜色和表面缺陷的分类方法。在国内，张书慧、张晓梅进行了苹果、桃等农副产品品质检测与分级图像处理系统的研究，该系统通过建立图像数据采集与分析子系统和相关的农副产品图像数据库，实现对农副产品品质(表面颜色、形状、缺陷)的准确分级。中国农科院资源区划所吴文斌、杨桂霞，用极轨业务气象卫星(NOAA)图像监测冬小麦长势，并讨论了如何纠正因地球曲率等的影响造成图像几何畸变带来的误差。莱阳农学院纪寿文、王荣本，应用计算机图像处理技术识别玉米苗期田间杂草的研究，利用计算机图像处理技术分析了玉米苗田间杂草的特征量，识别出田间杂草并确定了杂草的位置和生长状况；研究采用双峰法滤除了土壤背景，根据投影面积、叶片、叶宽识别出了杂草，并且根据杂草投影面积确定出了杂草

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　　密度。王江枫、罗锡文，探讨了应用计算机视觉技术进行芒果质量及果面坏损检测的方法，分析了确定所需图像区域的算法，建立了芒果质量与其投影图像的相关关系，按质量和果面坏损分级准确率分别为76%、80%。何东健、杨青等，也进行了果实表面颜色计算机视觉分级技术研究等。胡少兴在吉林大学攻读博士学位期间，根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点，提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。中国农大李长缨、滕光辉等，利用VC++6.0编制的图像分析处理软件，提取植物的外部形态特征，包括叶冠投影面积和株高，实现了计算机视觉技术对温室黄瓜幼苗生长进行无损监测，对提高温室的智能化控制水平具有重要意义。山东农业大学丁元法、张晓辉，于2003年完成的“新型播种机综合试验台的研制”等，都是利用虚拟仪器结合图像处理技术，展开播种机排种性能检测方面的探索和应用。这些研究开拓了数字图像分析技术在农产品检测方面的应用，具有积极深远的意义。

　　5、结论计算机图像处理技术的应用越来越广泛，在农业检测中的应用只是其中的一小部分，在生产生活的方各面都能见其广泛应用。工业上零件合格检验和自动化控制、化学医药上成分鉴定、航天领域以及生活中的指纹鉴定、图像搜索、人工神经网络技术

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　　等。随着计算机技术的进一步发展，图像处理技术势必向简易、高速、准确、通用的方向进步，并将广泛应用于社会生活的各个领域。

　　计算机视觉及模式识别技术在农业领域的应用高华,周林（山东农业大学信息技术与工程学院，山东泰安201018）APPLICATIONOFCOMPUTERVISIONANDPATTERNRECOGNITIONINAGRICULTURALFIELDGAOHua,ZHOULin(CollegeofInfoScienceandEngg,ShandongAgriculturalUniversity,Taian271018,China)Keywords：computervision，patternrecognition，imageprocessing，agriculture摘要：计算机视觉技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，计算机视觉在农业各领域中的应用必将对传统农业模式产生巨大影响。本文从计算机视觉技术在果品分级与检测、粮食种质的检验与评测、植物生长状态监测、田间收获作业、农产品加工、杂草与病虫害防治等方面的发展作了回顾和综述，并对今后的发展作了展望。关键词：计算机视觉；模式识别；图象处理；农业

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　　中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1000-2324(2003)04-0590-04

　　收稿日期：2002-12-24作者简介：高华（1963-），男，教授，主要从事计算机视觉、图像处理等教学与研究工作。E-mail:gaoh@sdau.edu.cn1引言计算机视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。计算机视觉的发展是20世纪50年代从统计模式识别开始的，计算机视觉的历史虽短，但其技术已经广泛地应用于各个方面。可以说，需要人类视觉的场合几乎都需要计算机视觉，人类视觉无法感知的场合，计算机视觉也突显其优越性。近20几年来计算机视觉在农业领域中也得到了广泛研究和应用。本文仅从几个侧面介绍计算机视觉技术在农业领域中的研究和进展。2在果品形状与缺陷检测及分级中的应用计算机视觉技术无需接触测定对象便可从获取的图像中得到大量的参数和信息，而且和人工检验相比具有效率高、识别率高、标准统一的优点。特别适合于动物、植物和农产品等生物体的检测和质量综合评定。因此在农产品品质检验中具有广泛应用。

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　　早在1985年Rehkugler［1］就采用图象的灰度值检测苹果的缺陷，然而当时检测精度较低。同年SarkarN.和R.R.Wolfe［2］又利用数字图像分析和模式识别技术，根据西红柿8邻域链码边界的曲率来描述西红柿的形状。并研制成功了一种具有定向机构和合适的照明装置的计算机视觉西红柿品质分级装置。1989年Miller［3］等在桃子分级研究中，提出了利用彩色图象和近红外图象分析损伤面积的算法，使测量结果与人工测量的结果相关系数达0.56。Shearer［4］在1990年又提出了用机器视觉对圆椒进行颜色分级的新方法，正确率达96%。而Brandon［5］利用计算机视觉系统获取胡萝卜顶部图象，提取外形特征参数输入神经网络，将胡萝卜顶部形状分为5级，平均分类的准确率达85%。Heinemann等［6］在1995年结合形状与HIS两方面信息进行苹果质量检评，使其用色彩的准确率达100%，而用形状评价的准确率达92.3%。在果品检测与分级设备研制方面，Tao.Y等(1995年)［7，8］研制成功了Merling高速高频机器视觉水果分级系统。该机的生产率为44ｔ/ｈ，苹果、桔子、桃子、西红柿及其它水果的分级，目前已得到广泛应用，美国每年有50%以上的苹果经该设备处理，并已推广到加拿大等其它国家。

　　3在粮食作物质量检测与分级中的应用从20几年前，美日等发达国家就开始把机器视觉技术应用于

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　　农作物种子质量检验评价，至今已经取得了较大发展。Zayas［9］在1985年将基于种子光特性的图像分析连同统计图像识别技术用于区分不同的小麦品种。1986年，Gunasekaran.S等［10］对玉米籽粒裂纹机器视觉无损检测技术进行研究，表明玉米籽粒裂纹与其他部位可以采用高速滤波法将其识别出来，检测精度达90%。而Zayas等［9，11，12］使用计算机视觉系统从小麦图片中提取出形态学特征参数，应用这些特征区分小麦的品种及非小麦成分。Liao.K等［13］在1992年将玉米籽粒图象用34个特征参数作为神经网络的输入变量，可将籽粒形态分为5类，经过学习的神经网络对完整籽粒分类的准确率达93%，破损籽粒分类准确率达91%。LiaoK.等［14］1994年根据玉米粒的颜色和表面缺陷进行实时分级，该系统的缺点是分级速度很慢，每秒仅处理12个玉米粒。Ni-B等(1997年)［15］为了区分凸形冠顶、光滑凹形冠顶和非光滑凹形冠顶玉米籽粒，找到了一种不用结构光而通过图象处理的方法获得玉米籽粒三维信息的可行技术，并发现不同形状的玉米籽粒其图象灰度曲线有明显差异，该系统的平均检测精度与人工检测相仿，约为87%，所需时间为1.5～1.8ｓ/粒，离实际应用还有较大距离。另外Ni-B.等(1998)［16］还研究机器视觉玉米粒大小分级，可测得独立于玉米粒方向的尺寸。Y.Chtioui，S.等［17］在1999年提出了用Roughsets理论作

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　　为模式分类工具通过计算机视觉技术来评价蚕豆品质的方法。这一理论提出用两种不同的离散方法来区分合格、破损、过小、异类蚕豆和石头。利用从彩色图像中提取的35个特征参数进行分类，分类结果与判别分析统计分类结果相比有较好的一致度。模拟实验表明，该理论的分类方法与离散间隔数有很大关系。

　　4在植物生长状态监测中的应用精确自动地监测动植物生长情况是自动控制动植物生长环境的前提。SeginerI.等(1992)［18］研究发现完全长成型的西红柿叶子的运动与缺水情况及CO2吸收率几乎成线性相关，叶尖的运动状态是反映植株需水情况的非常敏感的指标。为此，他们利用机器视觉技术对植株叶子的生长情况进行监测，其结果可用来作为灌溉系统的控制信号。而VandeVooren等(1992年)［19］利用机器视觉技术测定了蘑菇的各种形态学特征，提出用圆度、弯曲能量、球形度和偏心距等来描述蘑菇的形状特征。LingP.P.等(1995年)［20］利用机器视觉采集了同一胚芽体细胞处于不同阶段时的两幅图像，并用伸长系数和生长纵横比(即图像对主轴与次主轴的二阶矩之比)作为两个特征系数来比较以预测最终发芽状况，通过对426个样本进行的试验结果表明，该机器视觉系统预测发芽率的精度为61.5%～85.1%，高于专家人工预测的精度43.1%～69%。ShimizuH.(1995)［21］对利用机器视觉和

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　　近红外光进行非接触式植物三维生长信息测定技术的研究，所研制检测系统的分辨精度可以达到0.05个像素或0.025mm，通过分析该系统每隔12min记录一次,并连续记录所获得的信息后发现，白天和晚上的平均生长率分别为1.74mm/h和0.65mm/h，白天的生长速度要远远高于黑夜，这为合理控制植物的光照条件提供了依据。AhmadI.S.等(1996年)［22］利用彩色图像信息评价缺水和缺氮对玉米生长的影响及由此而造成的植株颜色的变化，并表明色彩是一个用来识别植株和叶子的有效分类特征，可供灌溉和施肥决策时参考。Shinizu等(1995年)［23］通过连续采集植株图象，成功的分析了其昼夜生长率。Singh(1996年)［24］根据对冠层大小的图象分析来判断水稻中期生长情况，并建立了根据水稻中期生长情况及施肥量来预测产量的数学模型。

　　5计算机视觉在田间收获作业中的应用计算机视觉技术应用于农产品自动化收获始于20世纪80年代中后期，是近年来最热门的研究课题之一。1989年SlaughterD.C.等［25］首先研究利用自然光条件下图像的色度和亮度信息对柑桔收获机械手进行导向，建立了一个利用彩色图像中的颜色信息从桔树上识别桔子的分类模型。该分类器从果园自然环境中识别桔子的正确率为75%，识别桔子形心的误差率为6%。1991年日本Kubota公司成功研制出一种用于桔子收获机器人的机械

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　　手［26］。1996年Zhang-Shuhai，Takahashi-T等［27］通过计算苹果图象轮廓线，并利用通过模式识别来实现对苹果的检测、定位，进而可以自动采摘苹果。Kondo.N等(1996年)［28］研究了樱桃番茄的收获机器人，提出了检测樱桃番茄位置的有效算法，检测正确率达到了70%。国内周云山、李强等（1995）［29］利用计算机视觉技术设计了由蘑菇传送带、摄像机、采摘机器手、三自由度气动伺服机构、机器手抓取控制系统和计算机等组成的蘑菇采摘器。

　　6在农产品加工中的应用目前，人们已经开始探索计算机视觉技术在农产品加工自动化中的应用。国外已有部分成果得到实际应用。我国仅有极少数学者做过这方面的研究，与国外相比差距较大。LingP.P.等［30］在1991年就研究鲜虾图像的形态学特征和频谱特征，力图实现为鲜虾去头加工的自动化，发现根据频谱特征确定下刀位置较有效，在每秒处理2只虾的情况下，以频谱特征为依据所确定的下刀位置的标准偏差为2.8～4.6mm。McConnell(1995年)［31］研究利用机器视觉技术检测颜色来控制烘制或烤制食品的质量，取得满意效果。为了保证食品加工过程中所用容器的质量，1995年，SeidaS.等［32］研究了利用计算机视觉技术检测饮料容器质量的可行技术。而TaoY.等［33］

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　　研制成功了基于计算机视觉的鸡肉中的骨头碎片及污染物的无损检测设备，并探索出了一种将X射线成像技术与激光三维成像技术相结合的方法，该方法可以大大提高系统快速、准确地检测骨头碎片及污染物的能力。

　　7在杂草与病虫害防治方面的应用研究大田作物病虫草害的自动识别与测定技术，建成自动化控制系统，用来防除田间杂草与病虫害，是计算机视觉技术在作物栽培生产中的重要应用研究领域。例如为了针对杂草精确喷洒除草剂，WoebbeckeD.M.等(1995年)［34］对美国中西部地区的10种常见杂草及玉米和大豆的二值图像进行了形态学特征分析，发现用形态学特征区别单子叶和双子叶植物非常有效，准确率为60%～90%。而，WoebbeckeD.M.等(1995年)［35］的研究发现利用彩色图象的2g-r-b特征区别植物与非植物背景的效果很好，可用于设计探测杂草用的传感器的定点喷洒控制。同时，ZhangN.和C.Chaisattapagon等(1995)［36］也对如何识别小麦地里的杂草进行了研究，他们同时使用了形状分析和颜色分析方法。可以识别出阔叶杂草品种。这些研究结果为基于杂草探测的精确施药技术的应用打下了一定的基础。CasadyW.W.等(1996年)［37］为了合理地对水稻施用氮肥，研究了利用机器视觉测定水稻稻冠尺寸和面积的技术，该机器视觉系统能在自然光

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　　照和水田灌水情况下采集水稻稻冠的图像，并能利用灰度中值和数学形态学进行水稻稻冠图像与背景的正确分割和特征抽取，研究发现所测定的水稻稻冠的高度、宽度和面积与人工测量结果的相关性分别为0.896、0.874和0.885，这为根据水稻生长情况合理施用氮肥创造了条件。在此基础上，SinghN.等(1996年)［38］建立了基于机器视觉的水稻中期氮肥管理系统，该系统利用所测定的稻冠尺寸判断水稻的生长情况，并建立了根据中期氮肥施用量和中期水稻生长情况(稻冠尺寸和叶绿素)预测水稻产量的数学模型，预测结果与实测结果的相关系数为0.846。该模型为进行水稻中期需氮情况分析和确定最佳中期施氮量提供了一种客观的方法。农药的粗放式喷洒是农业生产中效率最低、污染最严重的环节，GilesD.K.和D.C.Slaughter(1997)［39］等研制了一种能对成行作物实施精量喷雾的装置。该系统由机器视觉导向系统使喷头直接位于每行作物的上方，并能根据目标作物的宽度自动调节扇形喷头相对于前进方向的偏转角度，从而保证雾滴分布宽度与目标作物宽度相一致，以减少农药的浪费。经测定，与传统的喷雾方式相比，该系统可使用药量减少66%～80%，目标作物上的雾滴沉降效率提高2.5～3.7倍，周围土壤的沉降量和空中飘移将分别减少72%～90%和62%～93%，这不仅节约了农药，提高了施药效率，而且还可以大大减少对环境的污染。而Zayas，

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　　-I.Y;Flinn，-P.W(1998)［40］利用机器视觉检测批量小麦样品昆虫，对多米尼克成虫、一些草籽、杂物的检出率高于90%。

　　8计算机视觉在农业领域其他方面的应用计算机视觉在农业领域的应用还包括很多方面。如DasK.和EvansM.D.等(1992a，b)［41，42］用机器视觉技术在鸡蛋孵化的早期检测鸡蛋的生命活力，去除死蛋或坏蛋，正确率可高达96%～100%，从而提高出雏率。而TaoY.(1997)［43］对基于机器视觉的幼鸡性别识别技术进行了研究，研制成功了借助于紫外线成像自动识别幼鸡性别的装置。还有在土地资源中可以用遥感图像提取土地荒漠化信息、对土壤环境进行分类、监测冬小麦面积、农作物种植面积提取、生态土地分类。利用数字图像分析土壤表面裂隙的方向分布、研究土壤孔隙三维结构。在林业生产中作林业资源调查、监测林区土壤粗空隙率、森林资源调查、木材无损检测等等。9结束语计算机视觉技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，计算机视觉、图象处理、模式识别、神经网络等技术和方法对于作物特征的识别、苗情的监测、病虫害的防治以及精细农业的发展都将起到积极的推动作用。相信在不久的将来计算机视觉技术必将对传统农业模式产生

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　　态、最新报道等；5.农业实验及农业产业化文章，现代农业、农业要闻、

　　农副产品供求及致富信息等。6.国外科技、译文综述、未来世界等报道。篇幅短小精练者尤佳。文稿要求：1.论文稿每篇要求4000字左右（特殊情况除外）。2.来稿需署作者真实姓名（所在单位、城市名、邮政编

　　码），并附详细通讯地址、联系电话和E-mail地址；除中文正文外，要求有中英文题名、作者名（所在单位、城市名、邮政编码）以及不超过100字的摘要和3-5个关键词，并附中文第一作者及第二作者（或通讯作者）简介100字左右。

　　3.来稿须有新意，主题鲜明，题文不超过20字。文字简练，层次分明。文中段落编号为：一级标题1；2；3……；二级标题1.1，1.2，1.3……；三级标题1.1.1，1.1.2，1.1.3……。

　　4.参考文献择主要者，勿引用未公开发表的资料。参考文献按其在文中被引用的先后顺序编号。被引用的图书和期刊书写格式分别为：

　　（刊）序号作者.文章题名.刊名，发表年代，卷(期)：

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　　页码-页码（书）序号作者.书名.出版地：出版社，出版年，页码

　　-页码。5.来稿标准为A4（大16开）打印稿，并附内容相同的

　　Word(3.5寸软盘)文件或发电子邮件。6.文责自负，本刊有权作文字修改，如不同意修改，请

　　说明。7.来稿经审定，将给予录用与否的答复。请留备份，恕

　　不退稿。8.请勿一稿两投。作者投稿3个月内未见答复，可另投

　　它刊。9.公式、符号、单位、学名、缩略语应按国家规定书写，

　　内文用标准简体字。声明：向本刊投稿并录用的稿件文章，将一律由我刊编辑部统

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