下个世纪，农业和粮食生产将会面临前所未有的挑战。根据联合国的预测，到2050年，地球的可耕种土地需要多养活20亿人口。地球人口仍在增长，随之产生的巨大需求将会导致气候问题和土壤退化问题加剧。
目前基于计算机视觉的人工智能领域正试图应对全球粮食供给带来的挑战。众多公司通过迭代技术，来提高产量、减少病虫害、限制耕种土地流失。农业领域机器学习系统的核心在于精准标注。准确地标注农作物和田地的图像将有助于模型的开发。
本文将阐述农业领域人工智能发展面临的三大挑战，并为您展示高质量的数据标注如何在应对挑战时发挥作用。
病虫害和杂草
人工智能能够识别农作物单个叶子上的寄生虫和疾病，模型在检测出异常情况会实时警告农民。这有利于提高粮食产量和农业生产力。
摄像头可以检测杂草，通过综合分析为农民推荐除草效果最佳的除草剂。人工智能模型能够识别出农作物的健康状况以及杂草的分布，种植者可根据识别结果对农作物进行早期干预，减少损失。
像素级的数据标注是确保农业领域人工智能精准除害的关键。专业的数据标注团队可以大规模提供高质量的数据标注。识别农作物单个叶子病害常用包围框标注，然后将数据输入到机器学习模型，以识别现实世界中农作物面临的威胁。
监测农作物和土壤情况
基于计算机视觉的人工智能系统能够实时检测农作物健康状况、生长速度和土壤条件，当农作物生长出现异常时会立刻通知农民，从而做到精准农业监测。
人工智能系统还能及时发现营养不良、水质问题和农药毒性问题。系统中的图像识别软件，通过识别土壤样本中的病虫害来判断土壤质量。
实例分割是一种能够有效监测农作物生长，并创建数据集的方法。这种方法可以标注处于不同生长阶段的植物的图像，这些训练数据可以让人工智能模型更全面的了解植物发育过程。
农作物收割和除草
在农作物收割阶段，越来越多的基于计算机视觉技术开发的机器人被投入使用。农业机器人可以识别成熟水果并进行采摘。这项技术能够大幅提高农作物收割率，增加生产利润。同时研发公司正在开发机器人的除草技术，首先系统必须能够区分健康植物和杂草，才能对杂草进行有效清除。
农业机器人的训练依赖于大量的图像及视频标注数据。多边形标注可以精准地勾勒目标对象的轮廓，获得高表现的机器模型。
结论
利用数据标注，能够有效解决农业领域中病虫害、农作物和土壤检测、农作物收割以及除草这三大挑战。数据标注将有助于传统农业向智慧农业转型，推动产业升级。