视觉人工智能驱动的水培农业加强了植物监测

当我们想到农业时，我们通常会想到植物在土壤中生长。然而，无土栽培采用了一种不同的方法。它侧重于在富含营养物质的水中种植植物，而无需使用任何土壤。这种方法有助于植物更快地生长，同时减少空间和水的消耗。对于耕地有限的地区来说，这是一个很好的选择。

预计到 2027 年，全球 无土栽培作物市场 将达到约 530 亿美元。然而，这种增长也带来了一些挑战，尤其是在保持大型农场植物健康方面。 

许多无土栽培农场都在室内，这意味着即使是低营养水平或疾病早期迹象等小问题也可能迅速蔓延并损害作物。手动检查和监测每株植物可能非常耗时并导致错误。这就是 计算机视觉 等技术可以发挥作用的地方。

计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个分支，涉及处理和理解视觉数据。它可以通过使用摄像头和图像分析自动监测植物来应对无土栽培中的挑战。 

例如，像 Ultralytics YOLO11 这样的视觉 AI 模型可以经过训练来检测植物中压力、疾病或营养不足的迹象。这些模型可以在大型室内农场实现实时的 计算机视觉任务，例如目标检测和实例分割，使农民能够在问题蔓延之前迅速做出反应。

在本文中，我们将探讨视觉 AI 驱动的无土栽培如何提高效率、减少劳动力并支持可持续农业。让我们开始吧！

什么是水培农业？

水培农业是一种无需土壤即可种植植物的方法。植物被放置在生长介质中，并通过含有必需营养素的水基溶液进行滋养。与传统农业相比，这种受控环境可使作物生长更快，用水更少，占用空间更小。

在土地稀缺或土壤质量差的地区，水培法是一种实用的解决方案。有趣的是，无土栽培的概念可以追溯到远古时代，巴比伦人和阿兹台克人等文明发展了早期的无土栽培形式。

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虽然水培法有着古老的根源，但现代技术已将其转变为满足当今农业需求的高科技解决方案。先进的系统现在可以直接向植物输送水和养分。例如，营养液膜技术 (NFT) 将一层薄薄的水流过根部，而气培法通过将细雾喷洒在悬浮在空中的根部上来输送养分。

然而，随着这些农场的扩张，跟踪单个植物变得更加困难。即使叶子和茎的颜色或形状发生微小变化，也可能是压力或疾病的早期迹象。及早发现这些问题对于防止它们在整个农场蔓延至关重要。定期的作物监测和快速行动对于保持作物健康和确保稳定的产量至关重要。

计算机视觉在水培农业中的作用

就像在传统的农业中一样，水培法中的植物健康取决于合适的条件。即使营养、温度或湿度等因素略有失衡，也可能导致诸如叶子变黄、生长迟缓或疾病等问题。由于水培系统依赖于受控环境，因此任何干扰都可能在短时间内影响大量植物。

计算机视觉为农民提供了一种更好的作物监测方式。摄像头可以安装在生长区域上方，例如植物托盘、架子或垂直支架上，也可以安装在沿着行移动的轨道上。这些摄像头可以全天候捕捉图像，从而创建每株植物生长情况的可视时间线。

这些图像也可以通过 视觉 AI 模型（如 YOLO11）进行分析，这些模型可以检测单个植物，将叶子与背景分离，对生长阶段进行分类，并跟踪随时间推移的可见变化。这使得更容易发现植物或植物群是否出现问题。

例如，如果几株植物开始出现苍白的斑点，计算机视觉可以识别出这种模式并突出显示受影响的区域。通过将图像转化为可操作的见解，视觉 AI 帮助农民快速响应潜在问题，减少人工劳动，并保持作物健康和生产力。

计算机视觉在水培农业中的应用

现在我们已经讨论了计算机视觉如何改善水培系统，接下来让我们看看一些实际应用，其中这项技术已经发挥了作用。

智能水培技术和机器人

水培农场通常在紧密堆叠的托盘中种植植物，这些托盘需要在不同的生长阶段进行移动。移动托盘可以改善光照，简化植物护理，或为收获做准备。在大型农场，手动执行此操作会花费大量时间和精力。 

与计算机视觉集成的自主机器人可以简化此过程。当这些机器人在温室中移动时，计算机视觉可以帮助检测每株植物的状况。 

一个有趣的例子是 Grover，这是一种温室机器人，旨在运输大型植物模块，有些模块重达 1,000 磅。它使用传感器进行安全导航，并利用视觉 AI 监测作物健康。通过处理移动和植物评估，像 Grover 这样的机器人可以支持流畅的日常运营，并有助于减少受控农业系统中对人工劳动的需求。

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在微型农场中使用计算机视觉进行精准农业

水培农场并不总是需要很大的空间。小型单元可以设置在办公室、学校或医院等场所，以在室内种植新鲜蔬菜。这些设置通常用于教育、健康计划或当地食品生产。然而，每天管理它们可能具有挑战性。工作人员可能很忙或缺乏植物护理经验，从而使持续维护变得困难。

为了简化操作，可以使用传感器、摄像头和计算机视觉来全天监测植物健康。以 Babylon Micro-Farms 为例。他们的种植单元专为人们可能没有农业经验的室内空间而设计。每个单元都使用内置摄像头来监测植物生长，并通过应用程序发送有用的更新和护理技巧，从而简化了维护。

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由视觉 AI 驱动的自动化植物监测

分批种植作物意味着植物在不同的时间成熟。为了管理这一点，农民需要知道哪些植物已经准备好，哪些植物仍在发育。计算机视觉可以通过解释图像、检测植物位置和对其生长阶段进行分类来支持这一点。 

这种方法支持非侵入式监测，这意味着农民可以在不实际处理或干扰作物的情况下跟踪植物健康和发育。通过定期分析图像，系统可以监测一段时间内的进展，并发现表明植物何时接近成熟的模式。

以下是更详细的运作方式：

• 检测单个植物：首先，可以使用目标检测来定位和识别生长区域内的每株植物，即使在拥挤或重叠的托盘中。
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• 对植物特征进行分类：然后，可以使用图像分类来分析视觉特征，如颜色、大小和形状，以确定植物的生长阶段或检测到胁迫或疾病的迹象。
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• 生成决策依据：综合来看，这些任务可以跟踪植物随时间推移的生长情况，并为农民提供清晰、及时的见解，例如哪些植物可以收获，哪些植物需要更多时间。

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计算机视觉在水培农业中的优缺点

以下是在水培农业中使用计算机视觉的一些主要优势：

• 更易于扩大运营规模：安装完成后，计算机视觉系统可以用于更多的种植单元或地点，而无需额外的工作人员。这使得在保持控制和一致性的同时，更容易扩大农场规模。
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• 远程访问和控制：许多系统允许农民从任何地方查看作物状况并接收警报，从而更容易管理农场，而无需在现场。
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• 提高一致性：自动化监控减少了人为错误，从而实现更均匀的植物护理和更高的整体质量。

尽管视觉 AI 在水培农业中有很多好处，但也需要记住一些局限性。以下是需要考虑的几个因素： 

• 对环境条件的敏感性：计算机视觉系统可能会受到光线不足、反射、摄像头镜头脏污或起雾以及植物重叠的影响，这些都是室内环境中常见的问题，可能会降低准确性。
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• 兼容性问题：一些农场可能需要升级基础设施才能支持视觉 AI 系统。较旧的设置可能缺乏安装和操作摄像头和传感器所需的电源、物理空间或网络连接。
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• 模型重新训练要求：当与新的植物类型、照明设置或生长系统一起使用时，可能需要重新训练或微调 AI 模型，这增加了复杂性。

主要要点

诸如目标检测和实例分割之类的计算机视觉任务可以更快、更准确地跟踪植物健康、生长阶段和整体作物表现。从检测压力的早期迹象到帮助进行收获计划，基于视觉的系统减少了人工劳动，并为日常任务带来了更多的一致性。

随着视觉 AI 技术的不断进步，它变得更容易使用，更适应不同的作物类型，并且可以扩展到各种规模的农场。凭借其日益增长的可访问性和精确性，计算机视觉有望成为未来高效、数据驱动型农业的核心工具。

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