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人工智能技术在农业生产中的应用一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域开始将其应用于生产和服务中，农业生产也不例外。
人工智能技术在农业中的应用可以提高农业生产效率、降低成本、改善产品质量，推动智慧农业发展，从而满足人们对生态、健康和安全等方面的需求。
二、无人机在农业生产中的应用近年来，无人机已经成为许多行业的热门技术，农业也不例外。
无人机可以搭载各种测量、传感器等设备，帮助农民进行土地管理、农作物种植和病虫害防治等方面的工作。
通过无人机的高清摄影和数据分析，可以及时发现病虫害、营养缺失等问题，提高农作物的生长质量和产量。
三、人工智能在喷雾机上的应用农业生产中，常常需要喷洒农药和化肥等物质来促进作物的生长。
传统的喷雾机往往需要农民手动控制，这种方法无法精确到达每一个叶片，也难以实现不同作物的不同需求。
而现在的喷雾机配备了人工智能技术，可以通过自主感知和学习，实现自主控制，精确喷雾，以达到最佳效果。
四、机器人在农业收获中的应用随着人工智能和机器人技术的进步，现在已经可以研发出用于收获农作物的机器人。
这种机器人可以通过视觉和激光测距等技术，实现对农作物的分类识别、精准采摘，大大提高了农民的收获效率。
与此同时，机器人的作业还可以实现24小时不间断运转，从而进一步提升农业生产效率。
五、智能化温室的应用在现代的农业生产中，智能温室已经成为了越来越普遍的设施。
通过智能化的温室管理系统，农民可以全方位掌握温室内的环境、气候变化等信息，及时采取相应的措施。
同时，温室内的自动化控制系统可以实现自动化植物培育、灌溉、施肥等功能，降低了人工管理成本，另外通过掌握数据可以更准确的制定决策。
六、结论综上所述，人工智能技术在农业生产中的应用范围很广泛，如无人机、智能喷雾机、收割机器人和智能温室等。
使用人工智能技术可以提高农业生产效率、节省人力物力和降低成本。
同时，人工智能技术能够对农作物进行快速有效的管理，提高作物的生长质量和产量。
19. 人工智能在农业生产中的应用有哪些？19、人工智能在农业生产中的应用有哪些？农业，作为人类生存的基石，一直以来都在不断地寻求创新和发展，以满足日益增长的人口对粮食和农产品的需求。
近年来，人工智能技术的崛起为农业生产带来了前所未有的变革和机遇。
在种植领域，人工智能可以通过对土壤成分、气候条件和作物生长周期的分析，为农民提供精准的种植建议。
例如，利用传感器收集土壤的酸碱度、肥力、湿度等数据，结合当地的气象信息，智能系统能够准确地计算出最适合种植的作物品种以及最佳的播种时间和种植密度。
这不仅提高了土地的利用率，还减少了资源的浪费，降低了生产成本。
病虫害的监测和防治也是农业生产中的重要环节。
传统的人工巡查方式不仅效率低下，而且容易出现遗漏。
而人工智能技术可以通过图像识别和数据分析，快速准确地识别出农作物上的病虫害。
安装在农田中的高清摄像头能够实时拍摄作物的图像，智能系统对这些图像进行分析，一旦发现病虫害的迹象，立即发出警报并提供相应的防治措施，帮助农民及时采取行动，将损失降到最低。
灌溉管理方面，人工智能同样发挥着重要作用。
根据土壤湿度传感器和气象数据，智能灌溉系统能够自动调节灌溉水量和时间，实现精准灌溉。
避免了过度灌溉造成的水资源浪费和土壤盐碱化，也防止了灌溉不足导致的作物缺水，保障了作物的生长质量和产量。
在农业生产的收获环节，人工智能也大显身手。
通过机器视觉技术，智能收割机能够识别成熟的作物，并自动调整收割参数，提高收割效率和质量。
同时，利用数据分析，还可以预测农产品的产量和质量，为市场销售提供参考，帮助农民更好地规划销售策略。
另外，人工智能在农产品质量检测方面也表现出色。
利用光谱分析等技术，能够快速检测出农产品中的农药残留、营养成分等指标，确保农产品的安全和品质。
这对于保障消费者的健康和提高农产品的市场竞争力具有重要意义。
在农业生产的供应链管理中，人工智能也发挥着不可或缺的作用。
通过对市场需求、物流运输等数据的分析，智能系统可以优化农产品的存储、运输和配送方案，减少损耗，提高供应链的效率和效益。
人工智能在农业技术中的应用随着科技的不断进步，人工智能技术的应用在各个领域不断扩大，其中之一就是农业技术。
人工智能技术可以通过大数据分析、图像识别、智能控制等多种方式，提升农业的生产效率和质量，帮助农民更好地管理土地和农作物，实现智慧农业。
本文将从智能化设备、精准农业、智能选种和营销四个方面，探讨人工智能在农业技术中的应用实例。
一、智能化设备现如今，人工智能技术的应用推动农业设备的智能化和自动化发展。
例如，智能喷雾机械设备通过图像识别技术，可以精准地识别农作物的状态和生长情况，从而进行精细化农药喷洒；智能收割机械可以通过深度学习技术，学习和识别农作物的形态、颜色、大小等特征，实现自动收割。
这样的技术既能提升农业的生产效率，又减轻了农民的重体力劳动，实现智能化生产。
二、精准农业人工智能还可以通过数据分析技术，为农业提供更为精准的分析和预测。
例如，通过机器视觉等技术，可以对大片农田进行高清影像扫描，精准地掌握农作物生长情况、土地肥力情况、水质情况等信息。
通过对这些数据进行分析，可以实现农药化肥的合理使用，提高农作物产量和品质。
同时，人工智能技术也可以分析气象、土壤等数据，预测农田的产出情况，为农民提供精准的决策支持，实现精准农业的发展。
三、智能选种在很多人的印象中，农作物的种植和培育需要农民通过自己的经验和感觉来判断，但实际上人工智能技术的应用可以大大提高种植的成功率。
例如，通过对农作物的DNA识别和数据分析，人工智能技术可以预测出种植农作物的可能性，从而在选种过程中选择最具发展前景的品种。
此外，智能控制技术和农业机器人技术也可以为种植过程提供更多帮助，在农业生产中起到了越来越大的作用。
四、智能营销通过人工智能技术，农业生产的信息可以进行大数据分析，实现智能营销。
例如，通过对消费者的购买历史、喜好等数据进行分析，农业企业可以针对性地推送商品和广告，提升营销效果。
同时，农业生产过程中的质量控制和出售也可以通过智能化手段实现，保证产品的质量和安全，提升消费者的满意度。
人工智能在农业领域的应用案例，简称AI）逐渐渗透到随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence各个行业领域，农业也不例外。
人工智能在农业领域的应用，为农民提供了更高效、智能化的农业生产方式，帮助解决了农业生产中的一系列难题。
本文将介绍几个人工智能在农业领域的应用案例。
一、智能农机传统的农业生产方式依赖于人工劳动，效率低下且容易受到人为因素的影响。
而智能农机的出现，通过将人工智能技术应用于农业机械中，实现了自动化、智能化的农业生产。
例如，智能播种机器人能够根据土壤状况和作物需求，自动进行精确的播种，提高了种植效率和作物品质。
智能收割机器人则能够根据作物的成熟度和生长情况，自动判断最佳收割时机，提高了收割效率和产量。
二、农业无人机农业无人机是指通过搭载人工智能技术的无人机，用于农田巡查、农作物喷洒、农田测绘等农业活动。
通过人工智能技术，农业无人机能够实时监测农田的土壤湿度、作物生长情况等信息，并根据这些信息进行智能化的农业管理。
例如，农业无人机可以根据作物的生长情况，智能判断是否需要进行喷洒农药或施肥，并精确计算所需的药剂量，减少了农药的使用量，提高了农作物的质量。
三、智能灌溉系统农业生产中，灌溉是一个非常重要的环节。
传统的灌溉方式往往依赖于人工判断，容易造成水资源的浪费和作物的过度灌溉。
而智能灌溉系统通过人工智能技术，能够根据土壤湿度、气象条件等因素，智能判断灌溉的时机和水量，实现精准灌溉。
智能灌溉系统还能够与农民的手机相连，通过手机APP控制灌溉系统的开关，方便农民进行远程操作和监控。
四、农业大数据分析农业生产中产生的大量数据，通过人工智能技术进行分析和挖掘，可以为农民提供更科学的决策依据。
例如，通过分析历史农作物产量、土壤质量、气象数据等信息，人工智能可以预测未来的农作物产量和生长情况，帮助农民制定更合理的种植计划。
同时，人工智能还可以根据农田的土壤质量和作物需求，智能推荐最适合的农药和肥料使用方案，提高了农作物的产量和质量。
人工智能在农业领域有哪些应用关键信息项：1、人工智能在农业种植中的应用精准播种与施肥病虫害监测与防治作物生长监测与预测2、人工智能在农业养殖中的应用动物健康监测养殖环境优化饲料管理3、人工智能在农业物流与供应链中的应用农产品仓储管理物流配送优化市场需求预测4、人工智能在农业机械化中的应用智能农机设备农机作业调度与监控设备故障诊断与维护5、人工智能在农业数据分析与决策中的应用大数据分析与挖掘智能决策支持系统风险评估与预警11 人工智能在农业种植中的应用111 精准播种与施肥利用人工智能技术，通过对土壤质地、肥力、水分等因素的分析，实现精准的播种和施肥。
例如，借助卫星图像、传感器数据和机器学习算法，确定最佳的播种密度和施肥量，从而提高种子的发芽率和作物的养分利用率，减少资源浪费和环境污染。
112 病虫害监测与防治基于图像识别和深度学习算法，对农田中的病虫害进行实时监测和预警。
通过安装在田间的摄像头或无人机采集图像，快速识别病虫害的类型和严重程度，及时采取防治措施，降低病虫害对作物的损害，减少农药的使用量。
113 作物生长监测与预测利用传感器网络和人工智能模型，持续监测作物的生长状况，包括株高、叶面积、叶绿素含量等指标。
通过对这些数据的分析和预测，为农民提供精准的灌溉、施肥和收获建议，确保作物在最佳的生长条件下生长，提高产量和品质。
12 人工智能在农业养殖中的应用121 动物健康监测借助物联网技术和智能传感器，实时监测动物的体温、心率、呼吸等生理指标。
利用人工智能算法对这些数据进行分析，提前发现动物的疾病迹象，及时进行治疗，降低疾病传播的风险，提高养殖动物的成活率和健康水平。
122 养殖环境优化通过对养殖场的温度、湿度、空气质量等环境参数的监测和分析，利用人工智能控制系统自动调节通风、供暖、降温等设备，为动物创造舒适的生长环境，提高生产性能和饲料转化率。
123 饲料管理运用人工智能算法，根据动物的品种、年龄、体重、生长阶段等因素，精准计算饲料的配方和投喂量。
人工智能在农业生产中有哪些应用随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到各个领域，农业生产也不例外。
人工智能为农业带来了前所未有的变革和机遇，从种植、养殖到农产品的加工和销售，都有着广泛的应用。
在种植领域，人工智能能够实现精准播种和灌溉。
通过卫星图像、传感器等收集的大量数据，结合智能算法，AI 可以分析土壤的肥力、湿度、酸碱度等信息，从而确定最佳的播种时间、播种密度和播种深度，提高种子的发芽率和成活率。
在灌溉方面，AI 可以根据农作物的生长阶段、天气状况以及土壤的水分含量，精确控制灌溉量和灌溉时间，实现节水灌溉，既节约了水资源，又保证了农作物的生长需求。
病虫害监测和防治也是人工智能在农业中的重要应用。
传统的病虫害监测主要依靠人工巡查，不仅效率低下，而且容易出现漏检。
而借助 AI 技术，利用图像识别和深度学习算法，对农作物的叶片、果实等进行实时监测，能够快速准确地识别病虫害的种类和程度。
一旦发现病虫害，AI 系统可以及时发出预警，并提供相应的防治方案，大大减少了病虫害对农作物的危害，保障了农作物的产量和质量。
在农业生产中，施肥是一个关键环节。
不合理的施肥不仅会造成资源浪费，还可能导致环境污染。
人工智能可以通过对土壤养分的分析，以及农作物的生长需求，制定精准的施肥方案，确保农作物获得充足的养分，同时减少肥料的过度使用。
此外，AI 还可以预测农作物的生长趋势和产量，帮助农民提前做好市场规划和销售准备。
在养殖领域，人工智能同样发挥着重要作用。
例如，在禽畜养殖中，通过给动物佩戴智能传感器，可以实时监测它们的体温、心率、活动量等生理指标，以及饮食、饮水等行为数据。
这些数据经过 AI 分析，可以及时发现动物的健康问题，提前采取预防措施，降低疾病的发生率。
同时，AI 还可以优化饲料配方，根据动物的生长阶段和体重等因素，提供最适合的饲料，提高饲料的利用率，降低养殖成本。
农产品的采摘和分拣也是农业生产中的重要环节。
人工智能在农业生产中的应用随着科技的发展和生产力的不断提高，人工智能在农业生产中的应用正在逐渐增多。
利用人工智能技术，农业生产可以更加科学化、智能化和高效化，为农民带来更大的收益。
一、农业生产环节中的人工智能应用1、农业机器人农业机器人是一种基于人工智能的机器人，可以完成种植、监测、除草、浇灌、收割等一系列农业工作。
农民可以通过智能手机等设备对农业机器人进行控制，实现自动化、智能化的农业生产。
2、农业无人机农业无人机可以高空拍摄农田，实现精准农业施肥、浇水、除虫等工作，提高农业生产效率。
农民可以通过无人机采集的数据分析农田蒸发量、土地养分等信息，实现更加科学的种植方式。
3、农业大数据人工智能技术可以通过对农业数据的分析，提高农业生产效率，优化种植计划，提高作物品质和产量。
农业大数据可以通过农业物联网等方式进行采集，实现大规模数据智能分析，为农业生产提供科学化的支持。
二、人工智能在农业生产中的优点1、提高生产效率人工智能技术可以实现自动化和智能化的农业生产，提高生产效率，减少人工成本，降低农业生产成本。
2、精准农业利用人工智能技术，可以实现精准施肥、浇水、除虫等农业生产环节，提高作物品质和产量。
农民可以通过农业大数据分析农田状况，实现精准农业。
3、优化农业生态环境利用人工智能技术，可以实现精细化管理和精细化施肥，降低化肥和农药的使用量，减轻对农业生态环境的污染。
三、前景和展望人工智能技术在农业生产中的应用，将逐渐深入和扩展。
未来，农业生产将更加自动化、智能化、信息化，提高生产效率、优化作物品质和增加农民收益。
人工智能技术还有很大的发展空间。
目前仍有很多问题需要解决，例如农业数据采集和处理、监测设备的普及、管理系统的完善等。
只有克服这些困难，才能让人工智能技术在农业生产中发挥更大的作用。
总而言之，人工智能技术在农业生产中的应用，已成为未来农业发展的重要方向。
通过科学的应用，可以实现更加高效、精细、可持续的农业生产。
人工智能在农业领域的应用
人工智能在农业领域的应用是一种前沿技术，它可以提升农业生产的效率、增加农产品的质量和数量，并帮助农民更好地管理农田和农作物。
以下是人工智能在农业领域的一些常见应用：
1. 农田和作物管理：利用无人机、遥感和图像识别技术，结合人工智能算法，可以对农田进行监测和评估，包括土壤质量、植被状况和作物生长情况等。
这些数据可以帮助农民制定合理的灌溉和施肥计划，提高农作物的产量和质量。
2. 病虫害预测和监测：基于人工智能的模型可以分析大量的农作物和环境数据，预测病虫害的发生和传播情况，并提供相应的控制措施。
同时，人工智能还可以通过图像识别技术检测植物的病虫害情况，提前采取防治措施。
3. 智能化农机设备：将人工智能技术应用于农机设备，可以实现自动化的种植、收割和施肥等操作，提高农业生产的效率和精度。
例如，自动驾驶技术和感知系统可以帮助农机设备自主导航和执行任务。
4. 农产品质量检测：利用人工智能技术，可以对农产品进行快速、准确的质量检测。
例如，基于机器视觉和人工智能算法，可以检测水果的成熟度和品质，并自动筛选出合格的产品。
5. 农业决策支持系统：人工智能技术可以帮助农民制定更科学的农业决策。
通过整合大量的农业数据和气象数据，人工智能算法可以提供农作物的适宜种植和收获时间、最佳的作物组合、市场需求预测等决策支持信息。
6. 农业物联网：人工智能与物联网技术的结合，可以实现农业设备、传感器和数据平台的互联互通，实现农业生产的智能化管理和监控。
这些应用只是人工智能在农业领域的一部分例子，随着技术的不断发展，人工智能在农业中的应用将会越来越多样化和广泛化。
人工智能在农业的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐渗透到各个行业中。
农业作为国家的重要支柱产业之一，也开始越来越多地应用人工智能技术，以提高农业的效率和产量。
本文将探讨人工智能在农业中的应用。
一、农产品种植与养殖1. 农产品生产决策人工智能技术可以通过收集和分析大量的农业数据，为农民提供科学的农产品生产决策。
利用人工智能算法，农民可以获得更准确的天气预报、病虫害预警以及农作物生长预测等信息，从而合理安排种植时间、施肥和灌溉等关键决策，提高作物的产量和质量。
2. 农田管理人工智能技术可以通过机器学习算法来识别土壤中的养分含量和水分状况，帮助农民合理施肥和灌溉。
此外，通过使用无人机和传感器等设备，人工智能还可以实时监测农田的生物多样性和土壤健康情况，及时发现并解决问题，提高农作物的生长环境。
3. 养殖管理人工智能技术可以应用在畜牧业中，通过监测动物的健康状况、饲料消耗和体重变化等数据，及时预测疾病发生的可能性，并提供相关的干预措施。
此外，人工智能还可以通过分析动物行为模式，帮助农民提高养殖效率和动物福利。
二、智能农机与无人农场1. 智能农机人工智能技术可以应用在农业机械上，使其具备智能化的功能。
例如，利用机器学习算法，农机可以自动识别不同作物的生长情况，并自动调整操作参数，提高农机的效率和适应性。
此外，人工智能还可以通过传感器技术，实时监测农机的工作状态和健康状况，并提供相应的维护指导。
2. 无人农场人工智能技术可以应用在无人农场中，实现全自动、智能化的农业生产。
无人农场可以利用机器学习算法，自动植株定植、施肥、浇水和采摘等操作，大大降低人力成本，提高生产效率。
同时，通过人工智能技术对农作物生长环境进行监测和调控，实现自动化的农田管理。
三、农产品溯源与市场预测1. 农产品溯源人工智能技术可以通过采集和分析农产品生产和流通的数据，实现农产品的全程溯源。
人工智能在农业领域的应用非常广泛，以下是一些具体的应用场景：
1. 农业机器人：人工智能技术可以用于农业机器人的开发，使得机器人可以自主完成各种农业生产任务，如种植、收割、施肥、喷药等。
机器人可以通过传感器获取环境信息，如土壤湿度、光照强度、温度等，并根据这些信息做出相应的决策。
2. 农业图像识别：人工智能技术可以用于农业图像识别，通过对大量的图像数据进行分析和学习，可以快速准确地识别出农作物的病虫害、生长情况、产量等信息，从而指导农民进行精准化的农业生产。
3. 农业气象预测：人工智能技术可以用于农业气象预测，通过对大量的气象数据进行分析和学习，可以预测出未来一段时间内的天气变化，从而指导农民合理安排农事活动。
4. 农业供应链管理：人工智能技术可以用于农业供应链管理，通过对市场供需关系、价格波动等因素进行分析和学习，可以预测出未来一段时间内的农产品价格走势，从而指导农民合理调整生产规模和销售策略。
5. 农业智能化管理平台：人工智能技术可以用于农业智能化管理平台的开发，通过整合各种农业数据资源，形成一个全面的农业信息服务平台，为农民提供全方位的农业生产和经营管理服务。
总之，人工智能技术在农业领域有着广阔的应用前景，可以大大提高农业生产效率和经济效益，推动农业现代化进程。
人工智能技术在农业生产方面的应用
摘要：本文首先简要介绍了人工智能技术和农业专家系统的基本功能和作用。
然后主要介绍了农业专家系统及其在作物栽培技术方面的应用。
其中主要包括预测与动态调控、专家咨询和方案设计。
然后介绍了作物栽培专家系统研制的发展方向，其中包括系统数据动态化、系统功能集成化、系统技术综合化、系统应用网络化和系统开发市场化。
关键词：人工智能、农业专家系统、模型、专家知识、智能决策系统、复合系统人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
而人工智能在农业生产方面的应用主要是专家系统。
它是把专家系统知识应用于农业领域的一项计算机技术。
专家系统是人工智能的一个分支，主要目的是要使计算机在各个领域中起人类专家的作用。
它是一种智能程序子系统，内部具有大量专家水平的领域知识和经验，能利用仅人类专家可用的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
它是一种计算机程序，可以用专家的水平（有时超过专家）完成一般的、模仿人类的解题策略，并与这个问题所特有的大量实际知识和经验知识结合起来。
专家系统由知识库（知识集合）、数据库（反映系统的内外状态）以及推理判断程序（规定选用知识的策略与方式）等部分为核心，一般由知识库、数据库、推理机、解释部分、知识获取部分5部分组成。
专家系统的工作方式可简单地归结为：运用知识，进行推理。
具体地说，农业专家系统是运用人工智能知识工程的知识表示、推理、知识获取等技术，总结和汇集农业领域的知识和技术，农业专家长期积累的大量宝贵经验，以及通过试验获得的各种资料数据及数学模型等，建造的各种农业“电脑专家”计算机软件系统，由于具有智能化进行分析推理，独立的知识库增加和修改知识十分方便，开发工具使用户不必了解计算机程序语言，并有解释说明功能等，是通常的计算机程序系统难以比拟的。
农业专家系统可应用于农业的各个领域，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。
例如，病虫草害防治专家系统是针对作物不同时期出现的各种症状和不同环境条件，诊断可能出现的病虫草灾害，提出有效的防治方法。
栽培管理专家系统是在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，其中包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。
栽培部分包括品种选择、种子准备、整地、播种、田间管理与收获，优化它们之间及其与产量之间的关系；施肥部分主要是优化肥料与产量的关系，水分管理部分主要是合理灌排，优化水分与产量的关系；植保部分主要是病虫草害的预测和控制。
农业专家系统来自专家经验，它们代替为数极少的专家群体，走向地头，进入农家，在各地具体地指导农民科学种田，培训农业技术人员，把先进适用的农业技术直接交给广大农民。
农业专家系统像“傻瓜”照相机那样，可以把农民种田技术一下子提高到像专家那样的水平，这是科技普及的一项重大突破。
下面，以农作物栽培技术为例说明一下专家系统在农业生产中的应用。
1.预测与动态调控
预测是通过模拟模型得以实现。
如作物模拟模型的建立，通常要求输入如作物品种特性、土壤理化特性、天气、历史天气数据以及农业实践参数等数据。
然而在复杂的农业生产中许多模型不能实用，它必须引入专家知识，也就是说在模型系统之上耦合包含知识的专家系统，使系统形成以模型为基础(定量)，以专家知识为准(定性)的“专家曲线”。
系统以“专家曲线”和一些高产栽培原则及生育指标为标准，当预测的作物生长发育偏离时，系统分析原因，推
荐一个适宜的调控措施(如改变播种期、播种量或肥料运筹等)和调控时期。
当系统预测结果明显偏离曲线时，用户可以人为修正，输入作物生育状况,以提高下一阶段的预测性。
系统最后输出决策的技术措施及预测的作物生育动态。
2.专家咨询
农业专家系统可以帮助用户分析和解决具体问题。
根据生产水平确定合适的产量目标；考虑品种的特性(熟性、抗性和发育特性)类型进行品种选择；根据产量水平、栽培调控方式确定播种量；根据积温模式确定播期；根据茬口情况选用合适的播种技术；根据当年的苗情与往年比较，进行苗情分析；根据生产水平，确定合适的施肥量、基肥、追肥的比例及施用的时间等。
3.方案设计
运用专家系统可以进行方便的设计，如作物栽培方案可根据决策地点的常年生态条件、用户的产量目标制定一套合理的栽培方案。
北京示范区的小麦等实用专家系统，是根据产生的气象资料和当地常年土壤情况以及品种、播期、密度、肥料运筹、理想的产量结构、茎孽动态等来设计一套合理的栽培方案。
小麦管理智能决策系统(IDSWM)，它的功能是方案设计、预测与动态调控及专家咨询，它采用VB设计系统的主控部分，Amzil PROLOG实现逻辑推理，产生式规则表达专家知识，应用元级控制，模式匹配等策略，逆向推理机制进行推理，在应用上基本能指导生产，在江苏淮南丘陵麦区—南京地区，系统决策基本符合该地区的高产栽培模式和理论。
农业专家系统以其投资少、见效快的特点，近20年来在世界各国迅速发展。
根据我国农业现有水平、农业生产的实际状况以及农业专家系统的应用特点，作物栽培专家系统研制的发展方向应该有以下几个方面：
1.系统数据动态化
农作物生产系统是由生态系统、经济系统和技术系统在持定的空间和时间上(四维特性)组合而成的复杂大系统，它是一个多因素、多层次、多目标、关系纵横交叉的复合系统。
这一系统的复杂性、动态性、模糊性和不可确定性是其它专家系统无法比拟的。
由于农作物生产的这一特性就要求专家系统中的基础数据不但是海量的，而且必须是动态的。
如知识库、数据库、模型库必须要不断有新的知识、新数据、新技术来更新扩充支撑，尽快解决农业生产中的实际问题。
2.系统功能集成化
农作物生产是一个多方面的综合体，影响因素繁多，时空差异和变异性大，生产稳定性和可控性差，随时可能遭受气候、气象、病虫害的侵袭，因此需要不同的相关的多个领域专家系统共同合作。
也可将系统模拟、地理信息系统、全球定位系统、决策支持系统等技术相结合，这些集成技术可以更有效地研究气候变化对农业的影响、土地评价以及农业环境保护等问题。
3.系统技术综合化
现有的专家系统在建模中多利用简单的数学回归模型，这种模型一般只考虑部分因素，而作物生产过程中需要解决的问题往往是多个因素的共同作用，因此建模时应考虑多因素的影响。
目前，人工神经网络、模糊数学、随机模拟等多种技术的研究日趋成熟,将这些技术用于专家系统必然会增加其处理功能。
尤其是在解决一些复杂问题时，人类专家有时很难准确表达自己的想法，或者很难找出其规律，利用这些技术可以帮助知识工程师解决问题。
4.系统应用网络化
进一步提高农业专家系统的智能化和本土化程度，通过网络传送走向田间将成为一种趋势。
网络技术无疑可以弥补我国农业的分散与闭塞弱势。
光纤化和宽带化的国家网络建设，
为农业专家系统应用网络化提供了良好的硬件条件。
因此，未来农业专家系统在设计阶段首先要考虑网络化、数据共享问题。
能够成功地在网上运行的系统才真正具有强大的生命力和实用性，符合农业生产与管理的要求。
5.系统开发市场化
我国已经成功加入WTO，因此农业专家系统的建造不应忽视国际市场的需求，开发既能满足我国需求也能适宜国际需求的农业专家系统是必要的。
国家“863计划”资助的“智能化农业信息技术应用示范工程及网络建设”项目已在生产上广泛应用，并取得显著成效。
可以说，以农业专家系统为主要内容的农业智能化信息技术的应用，已成为推动我国农业现代化的巨大动力。
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