人工智能在农业重金属污染监测与预警中的应用

农业科技

当前重金属污染严重影响了食品安全和生态安全。传统检测土壤重金属含量的化学分析方法耗时耗力且成本高，难以满足空间大尺度快速、实时、连续监测的需求。如今，以高光谱技术为代表的遥感技术，能够获取精细的地物光谱信息，且深度学习等人工智能技术为多元化遥感数据的提取与信息反演提供了方案，推动智慧农业的进一步发展。

南京大学生命科学学院李建龙教授及其团队在自主研发的5S(RS-GIS-GPS-ES-IDSS)一体化集成技术平台上，利用高光谱成像，光谱反演和人工神经网络理论，立体、动态、多时空监测大面积农田重金属的含量，并构建风险预警模型，基本实现了大面积、快速诊断农田重金属含量与面源污染状况精准监测及生态风险预警目标。

图1. 5S (RS、GPS、GIS、ES、IDSS) 智能化农业生产监测与决策支持系统应用示意图

目前沿海发达城市农田土壤重金属污染极其严重，本技术成果可实现快速、实时、准确、无损伤遥感监测区域农田重金属污染现状，并构建出区域农田重金属污染遥感监测模型、风险评价与预警系统，在遥感监测指标确定与方法创新下，可达到农田重金属污染遥感监测精度85%以上，做出污染分布图，构建重金属污染监测生态眼和生态脑等。

1-2年即可完成农业大数据平台的搭建，完善5S+AI一体化智能决策系统和自动化设备，进行小范围的试验和推广。

在不同土壤-作物重金属环境下，在5S一体化集成技术系统和人工智能AI平台上，可进行各种土壤环境污染监测信息的实时空间定位、数据自动提取、更新、加工、互联网+、云计算、系统设计、图像处理及可视化技术，实现了5S+AI一体化智慧集成，具有遥感资料获取、作物长势及产量监测、数据处理及定位、专家评判和智能化决策功效，并能构建智慧农业评价指标体系，生态风险预警评估和制作研究区土壤与作物重金属扩散分布图等功效。