?随着粮食需求的增加，世界必须管理其用水量。?农民现在可以获得前所未有的大量历史数据?植物行为的人工智能分析是微调灌溉的有力工具通过灌溉优化用水一直与农业的发展和成功密不可分。但是，在对技术和基础设施管理成本进行标准的成本效益分析时，有效管理天然水资源是一项微妙的平衡。减少用水量至关重要，特别是因为据估计农业用水量占全球用水量的70%以上。由于食品需求只增不减，预计用水量将额外增加15%才能满足这一需求。精准农业与人工智能革命技术公司和种植者一起准备通过精准农业方法和可见性工具解决这一复杂问题。人工智能(AI)是一个技术领域，正在大步提高田间和温室的用水效率。新兴技术、设备和平台使我们能够从多个来源收集和利用前所未有的海量数据：历史降雨模式、航拍图像、产量记录、现场传感器等。反过来，聚合数据可以与预测数据（从市场需求到天气）相结合，帮助我们根据有史以来最准确的预测做出“明智”的决策。制定最佳灌溉计划和分配确定水上或水下区域是关键。对于任何农民或农艺师来说，一项艰巨的日常任务是确定最佳产量和质量所需的适当水量。根据植物的类型，过度浇水也会带来风险。例如，过度浇水的棉花作物会导致更多的叶子生长，而不是适合作物生长的棉花花。农民的目标是为他们的作物制定最佳灌溉计划，在控制成本的同时优化产量和质量。蒸散量一直是创建适合植物需求的灌溉系统的关键指标。它代表地表蒸发量加上植物蒸腾量的总和。现代卫星图像和天气预报可帮助农民改进对蒸散量的评估。然而，物联网(IoT)传感器技术的突破正在帮助通过测量植物行为而不是（或除此之外）土壤和天气来做出更深刻的灌溉决策。强大的人工智能引擎能够处理和分析来自卫星、飞机或无人机图像的数据源。机器学习，尤其是深度学习算法，可以帮助我们解读图像数据并识别关注灌溉问题（以及其他问题，如害虫）的模式。如果图像与土壤和植物传感器相结合，数据可以为我们提供非常准确的灌溉需求实时读数，并提醒我们注意潜在问题。图片：粮农组织发现灌溉失败或废水泄漏，尤其是在缺水地区，是全世界农民和粮食种植者非常头疼的问题。虽然一方面，有滴灌等技术和无土温室等复杂的受控环境，但它们涉及的技术和系统成本高昂，因此不适合大规模农业（或低价值作物）。一个可以大大改进的领域是查找故障，例如灌溉系统中的泄漏。过去，可能需要亲自检查才能发现损坏的设备或识别泄漏。物联网设备意味着软件本身可以在出现错误或可疑情况时发出警报——这只有在设备连接时才可用。通过这种方式，灌溉传感器可以检测到异常情况并将其与潜在问题或变量相关联——尤其是当它连接到其他数据点（例如天气数据）时，从而可以排除其他潜在原因。与我合作的一位种植者在爱达荷州中东部管理着2,630公顷的农田，该地区的气温在两天内波动剧烈，最高可达25°C。控制灌溉是他们面临的最大挑战。当温度升高时，有80个灌溉枢轴打开，随着土地迅速干涸，任何问题都可能成为大问题。使用ValleyInsights等基于人工智能的工具，他们能够从场景中获取航拍图像和其他数据，包括每种植物的热成像。捕获的图像和人工智能现场分析提供准确的警报，查明问题点并识别需要立即关注的灌溉问题。这意味着他们能够解决肉眼难以发现的与枢轴相关的泄漏等问题。人工智能的力量不仅仅是专注于一个问题。它提供了有关如何纠正灌溉不规律的见解。AI驱动的自主农业的未来正如自动驾驶汽车的引入必将改变我们所知道的驾驶方式一样，同样，随着采用AI驱动的自主工具，农业也将在10年内被重新定义。虽然人工智能和预测分析今天的功能主要是为农民的决策过程提供信息，但在不久的将来，机器将能够自主运行。农业中的自动化机械不仅会考虑农作物的需求。他们将有“智慧”来考虑诸如产量、质量、与能源成本相关的财务考虑以及其他参数等因素。虽然灌溉和用水通常是一个重要的起点，但该技术也将成为其他农艺过程的基石，包括施肥和作物保护。（编译/卡西）
