无人机监测田间杂草，机器人瞄准和治疗农作物病害，听起来像是科幻小说，但实际上已经发生了，至少在一些实验农场上是这样。波恩大学PhenoRob卓越集群的研究人员正在致力于推动农业智能数字化，现已发布了未来需要优先解决的研究问题清单。他们的论文发表在《欧洲农学杂志》上。

如今，地球能够养活超过80亿人，这在很大程度上要归功于现代高性能农业。然而，这种成功是付出高昂代价的。当前的耕作方法正在威胁生物多样性，而合成肥料的生产会产生温室气体，农用化学品正在污染水体和环境。

其中许多问题可以通过使用更有针对性的方法来缓解，例如，仅对杂草实际上成为问题的田地中的那些区域施用除草剂，而不是处理整个区域。其他可能性是单独治疗患病作物，并且只在真正需要的地方施肥。然而，此类策略极其复杂，几乎不可能通过传统手段进行大规模管理。

利用高科技和人工智能变得更加可持续和高效

“一个答案可能是使用智能数字技术，”PhenoRob卓越集群成员HugoStorm解释道。波恩大学与于利希研究中心、圣奥古斯丁的弗劳恩霍夫算法和科学计算研究所、慕尼黑的莱布尼茨农业景观研究中心和哥廷根的甜菜研究所合作开展了一个旨在使农业成为可能的大型项目。使用新技术和人工智能(AI)更高效、更环保。

研究人员来自各个不同领域，包括生态学、植物科学、土壤科学、计算机科学、机器人技术、大地测量学和农业经济学。在他们最近发表的立场文件中，他们列出了他们认为短期内必须优先解决的步骤。

“我们已经确定了一些关键的研究问题，”斯托姆说。其中之一涉及监测农田，以实时发现任何营养缺乏、杂草生长或害虫侵扰。卫星图像提供了粗略的概览，而无人机或机器人则可以进行更详细的监控。后者可以系统地覆盖整个田地，甚至记录过程中单个植物的状况。

Storm的同事SabineSeidel说：“一个困难在于将所有这些信息联系在一起。例如，什​​么时候低分辨率就足够了?什么时候需要变得更详细?如何处理?”无人机是否需要飞行才能以最大效率查看所有农作物，特别是那些面临风险的农作物?”

获得的数据反映了当前的情况。然而，农民主要感兴趣的是权衡各种潜在的策略及其可能的影响：我的作物可以承受多少杂草，我什么时候需要干预?哪里需要施肥，施肥量是多少?如果少用农药会怎样?

“要回答这些问题，你必须创建农田的数字副本，”塞德尔解释道。“有多种方法可以做到这一点。研究人员仍然需要找出如何结合各种方法来获得更准确的模型。”还需要开发合适的方法来根据这些模型制定行动建议。从机器学习和人工智能借用的技术在这两个领域都可以发挥重要作用。

农民必须参与其中

然而，如果农作物生产真正要拥抱这场数字革命，那么真正将其付诸行动的人——农民——也需要相信它的好处。“展望未来，我们将不得不更多地关注这样一个问题，即需要哪些基本条件才能获得这种认可，”大地测量学家、卓越集群的两位发言人之一、机器人小组负责人HeinerKuhlmann教授说道。西里尔·斯塔尼斯.

“例如，你可以提供经济激励或对化肥的使用设定法律限制。”如今，这些工具的有效性，无论是单独使用还是组合使用，都可以使用计算机模型来衡量。

在他们的论文中，PhenoRob的研究人员还使用示例来展示当前技术已经能够做到的事情。例如，可以创建耕作区域的“数字孪生”，并在传感器的帮助下提供稳定的各种数据流，例如检测根部生长或土壤中气态氮化合物的释放。

“从中期来看，这将使氮肥的施用水平能够根据特定地点的营养丰富程度实时适应作物的需求，”斯塔尼斯教授补充道。因此，在一些地方，农业数字革命已经比人们想象的更近了。

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