AI战胜人类顶级围棋选手，早已不是新鲜事儿。AI在自动驾驶、机器翻译、法律查证、医学影像识别上施展的本领，已达到甚至超越这些领域的专业从业人员，不断挑战我们的认知。
你可能不知道，AI的触角也已经延伸到关系人类温饱和健康的农业领域。
今天，小编想跟大家聊聊AI与果树、果园管理。很快，你吃的每个水果，都会和AI有关！当然，不只有AI...
深耕农业五年，研发了一整套“智慧果园管理解决方案”，从果园测绘、果树植保、气候监测，到产量预估、病虫害预判，以及果园地理信息、权属信息的大数据管理等，帮助果农和农林管理者等提高管理效率，实现增产和降成本。
跟小编一起来看看，都有哪些技术、如何帮助解决实际问题吧~
01、果园有多大？
面积是果园管理的基础数据。目前地方农林业管理者大多是让农户自己上报数据，涉及大面积果园，就使用卫星地图进行调绘，误差相当大，统计的数据年年有出入，很不准确。
利用地理C2000智能测绘无人机进行果园测绘，以一个个县、一个个村为单位，拍下1:300/1:500比例尺的高精度图像，可准确计算、统计果园面积，而且能精准定位每一片果园的位置信息。
02、果树有多少？
果树年年有新栽的，有得病砍掉的，管理果园需要及时统计果树棵树，依此预测产量。目前也是由果农自己上报，或管理者层层指派、劳师动众地去一个个园子收集数据；再高级一点，由人工在无人机获取的高清地图上一棵棵去数。不管哪种方式，效率都很低，准确率也打个问号。
智慧果园管理系统，基于无人机采集的果园高清图像，利用AI图像识别技术，可准确识别每一棵果树，自动统计棵树，目前准确率已经高达95%以上。
人工数果树并标注出来，数一棵至少需要1秒。而强大的AI，1秒钟可以同步识别统计10张图片里成千上万棵果树。此外，AI还可以识别果树/果园边界，检测果树位置，进行精准定位。
03、如何预估产量？
预估果园产量，不仅需要知道果树数量，还得评估果树大小、树龄，生长情况等。在这些方面，AI也可以“大显身手”。
AI如何帮助预判果树生长及病虫害情况？
通过对长势好和不好的果树图片进行大量对比，AI能学会做“诊断”。比如某棵树，叶子偏黄，可能是得了病虫害，或是缺乏微量元素。AI会根据叶片的颜色深浅，及其他细微症状，分辨是什么病虫害，有没有大规模爆发的可能，从而帮助果农及时止损、提高产量。
随着年复一年的学习、积累，AI会变得越来越“聪明”，逐渐成为“病虫害诊断专家”，比资深植保人都厉害呢。根据历年的病虫害情况，AI能预判果树来年的长势，结合果园的果树数目，就可以预估单个果园，或是一个村、一个县、整个市的水果产量。
04、如何进行果树植保？
目前，果园管理几乎全部依赖传统人工——需要大量的人员去一棵一棵树进行栽培、施肥、植保、采摘等，耗时费力。使用高科技无人机植保替代人工，施肥、喷药，都不在话下，好处主要有：
1、效率高，一架P系列植保无人机至少顶30-60个人力；
2、省水省药，P系列采用超低容量喷雾方式，能减少30%的农药使用量和90%的用水量，且喷洒效果更佳；
3、人药分离，避免了农药中毒的风险。
值得一提的是，C2000测绘无人机提供的精准位置信息、高清地图，和AI识别果园边界、果树大小、病虫害情况，都可以辅助P系列植保无人机进行精准的喷洒航线规划，称得上是完美配合。
05、想实时了解果园变化？
在果园安装FM1智能农田监测站，就能足不出户了解果树的生长情况和环境信息，辅助灾害预警等。FM1可拍摄果园高清广角大图，收集光照、温度、湿度、压强等数据，并将信息实时反馈到你的手机微信上。
06、如何管理果园数据？
有了所有的这些数据，包括高清图像、环境数据、果树的生长和病虫害信息等，再有一个果林大数据管理系统——让所有的信息都在一张高清地图上呈现，在电脑或手机端实现便捷、实时的管理，一个完整的智慧果园管理体系就搭建好了。
在系统中叠加相关区域的卫星图、地名信息等，录入果园地块的权属信息，这样，通过搜索果农信息，就能查到他家的地块；或是点击地块网格，就能看到这是谁家的果园，多少亩，历年的生长情况、产量数据等。所有这些数据信息，可以根据每年的实际情况随时在后台系统进行编辑和更新。
