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453近幾年，人工智能技術（AI）的發展速度令人瞠目結舌。
AI戰勝人類頂級圍棋選手，早已不是新鮮事兒。AI在自動駕駛、機器翻譯、法律查證、醫學影像識別上施展的本領，已達到甚至超越這些領域的專業從業人員，不斷挑戰我們的認知。
你可能不知道，AI的觸角也已經延伸到關系人類溫飽和健康的農業領域。
今天，小編想跟大家聊聊AI與果樹、果園管理。很快，你吃的每個水果，都會和AI有關！當然，不只有AI...
深耕農業五年，研發了一整套“智慧果園管理解決方案”，從果園測繪、果樹植保、氣候監測，到產量預估、病蟲害預判，以及果園地理信息、權屬信息的大數據管理等，幫助果農和農林管理者等提高管理效率，實現增產和降成本。
跟小編一起來看看，都有哪些技術、如何幫助解決實際問題吧~
01、果園有多大？
面積是果園管理的基礎數據。目前地方農林業管理者大多是讓農戶自己上報數據，涉及大面積果園，就使用衛星地圖進行調繪，誤差相當大，統計的數據年年有出入，很不準確。
利用地理C2000智能測繪無人機進行果園測繪，以一個個縣、一個個村為單位，拍下1:300/1:500比例尺的高精度圖像，可準確計算、統計果園面積，而且能精準定位每一片果園的位置信息。
02、果樹有多少？
果樹年年有新栽的，有得病砍掉的，管理果園需要及時統計果樹棵樹，依此預測產量。目前也是由果農自己上報，或管理者層層指派、勞師動眾地去一個個園子收集數據；再高級一點，由人工在無人機獲取的高清地圖上一棵棵去數。不管哪種方式，效率都很低，準確率也打個問號。
智慧果園管理系統，基于無人機采集的果園高清圖像，利用AI圖像識別技術，可準確識別每一棵果樹，自動統計棵樹，目前準確率已經高達95%以上。
人工數果樹并標注出來，數一棵至少需要1秒。而強大的AI，1秒鐘可以同步識別統計10張圖片里成千上萬棵果樹。此外，AI還可以識別果樹/果園邊界，檢測果樹位置，進行精準定位。
03、如何預估產量？
預估果園產量，不僅需要知道果樹數量，還得評估果樹大小、樹齡，生長情況等。在這些方面，AI也可以“大顯身手”。
AI如何幫助預判果樹生長及病蟲害情況？
通過對長勢好和不好的果樹圖片進行大量對比，AI能學會做“診斷”。比如某棵樹，葉子偏黃，可能是得了病蟲害，或是缺乏微量元素。AI會根據葉片的顏色深淺，及其他細微癥狀，分辨是什么病蟲害，有沒有大規模爆發的可能，從而幫助果農及時止損、提高產量。
隨著年復一年的學習、積累，AI會變得越來越“聰明”，逐漸成為“病蟲害診斷專家”，比資深植保人都厲害呢。根據歷年的病蟲害情況，AI能預判果樹來年的長勢，結合果園的果樹數目，就可以預估單個果園，或是一個村、一個縣、整個市的水果產量。
04、如何進行果樹植保？
目前，果園管理幾乎全部依賴傳統人工——需要大量的人員去一棵一棵樹進行栽培、施肥、植保、采摘等，耗時費力。使用高科技無人機植保替代人工，施肥、噴藥，都不在話下，好處主要有：
1、效率高，一架P系列植保無人機至少頂30-60個人力；
2、省水省藥，P系列采用超低容量噴霧方式，能減少30%的農藥使用量和90%的用水量，且噴灑效果更佳；
3、人藥分離，避免了農藥中毒的風險。
值得一提的是，C2000測繪無人機提供的精準位置信息、高清地圖，和AI識別果園邊界、果樹大小、病蟲害情況，都可以輔助P系列植保無人機進行精準的噴灑航線規劃，稱得上是完美配合。
05、想實時了解果園變化？
在果園安裝FM1智能農田監測站，就能足不出戶了解果樹的生長情況和環境信息，輔助災害預警等。FM1可拍攝果園高清廣角大圖，收集光照、溫度、濕度、壓強等數據，并將信息實時反饋到你的手機微信上。
06、如何管理果園數據？
有了所有的這些數據，包括高清圖像、環境數據、果樹的生長和病蟲害信息等，再有一個果林大數據管理系統——讓所有的信息都在一張高清地圖上呈現，在電腦或手機端實現便捷、實時的管理，一個完整的智慧果園管理體系就搭建好了。
在系統中疊加相關區域的衛星圖、地名信息等，錄入果園地塊的權屬信息，這樣，通過搜索果農信息，就能查到他家的地塊；或是點擊地塊網格，就能看到這是誰家的果園，多少畝，歷年的生長情況、產量數據等。所有這些數據信息，可以根據每年的實際情況隨時在后臺系統進行編輯和更新。
