人工智能在農業重金屬污染監測與預警中的應用

農業科技

當前重金屬污染嚴重影響了食品安全和生態安全。傳統檢測土壤重金屬含量的化學分析方法耗時耗力且成本高，難以滿足空間大尺度快速、實時、連續監測的需求。如今，以高光譜技術為代表的遙感技術，能夠獲取精細的地物光譜信息，且深度學習等人工智能技術為多元化遙感數據的提取與信息反演提供了方案，推動智慧農業的進一步發展。

南京大學生命科學學院李建龍教授及其團隊在自主研發的5S(RS-GIS-GPS-ES-IDSS)一體化集成技術平臺上，利用高光譜成像，光譜反演和人工神經網絡理論，立體、動態、多時空監測大面積農田重金屬的含量，并構建風險預警模型，基本實現了大面積、快速診斷農田重金屬含量與面源污染狀況精準監測及生態風險預警目標。

圖1. 5S (RS、GPS、GIS、ES、IDSS) 智能化農業生產監測與決策支持系統應用示意圖

目前沿海發達城市農田土壤重金屬污染極其嚴重，本技術成果可實現快速、實時、準確、無損傷遙感監測區域農田重金屬污染現狀，并構建出區域農田重金屬污染遙感監測模型、風險評價與預警系統，在遙感監測指標確定與方法創新下，可達到農田重金屬污染遙感監測精度85%以上，做出污染分布圖，構建重金屬污染監測生態眼和生態腦等。

1-2年即可完成農業大數據平臺的搭建，完善5S+AI一體化智能決策系統和自動化設備，進行小范圍的試驗和推廣。

在不同土壤-作物重金屬環境下，在5S一體化集成技術系統和人工智能AI平臺上，可進行各種土壤環境污染監測信息的實時空間定位、數據自動提取、更新、加工、互聯網+、云計算、系統設計、圖像處理及可視化技術，實現了5S+AI一體化智慧集成，具有遙感資料獲取、作物長勢及產量監測、數據處理及定位、專家評判和智能化決策功效，并能構建智慧農業評價指標體系，生態風險預警評估和制作研究區土壤與作物重金屬擴散分布圖等功效。