分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-05-15 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 农业是关系国计民生的基础产业，但同时又是弱质产业，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息 挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。人工智能（Artificial Intelligence，AI） 拥有基于大数据的强非线性拟 合、端到端建模和特征自学习等强大功能可很好地解决上述问题。本文首先分析了AI在农业脆弱性评估、农业风 险预测，以及农业损害评估三大方面的研究进展，得出如下结论：1. AI 在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺 乏科学有效的验证指标，且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣，建议采用主客观法进行评价；2. 在风险 预测中，发现随着预测时间的增加，机器学习模型的预测能力往往会下降，过拟合问题是风险预测中的常见问题， 且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少；3. 农业生产环境复杂，应用场景多变是影响损害评估准确性的重 要因素，提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。然后，针对AI 应用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题，根据使用者对人工智 能的熟悉程度，可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现；对于小 样本的问题，往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准 确性。最后，对AI 在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建； 针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系，更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入 研究；损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习，对小样本数 据进行增广也是未来研究的重点内容。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 种植收入保险已成为中国农业保险的一种重要形式，2022年将在13个粮食主产省的所有主产县开 展。本文首先回顾了遥感技术在农业保险中的总体应用历程，其次，通过阐述现有种植收入保险的业务模 式，展现了目前遥感技术在该模式下的应用场景，并对各种应用场景下的关键技术的应用研究进展进行了 评述，包括耕地地块提取、作物分类提取、作物灾情评估和作物产量估算。最后，列举了目前种植收入保 险常用的遥感数据源。通过综述，发现种植收入保险应用场景下最重要的两个技术层面的问题，一是地块 提取和作物分类不够自动化，二是产量估算机理性不强、准确度不高。由此又延伸出两个行业层面的问题， 一是遥感行业自身局限性问题，二是保险行业的现行业务与遥感技术结合的兼容性问题。对此，本文提出 建立数据分发平台解决数据获取和与处理难和初始数据标准化的问题、完善耕地地块和作物类型样本库以 促进地块提取和作物分类自动化、多学科交叉研究实现更快更准更科学地产量估算、农业保险遥感技术应 用标准化，以及遥感技术应用合同化等五个具体建议。展望未来，种植收入保险乃至所有农业保险中遥感 技术的应用模式应该是一个有数据可用、技术上更自动化智能化、有标准可依、有合同背书的新型模式。
点击量
点击量
下载量
评论
