农业机械新技术应用与推广优势探讨
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摘 要：农业是我国经济发展的重要支柱之一，也是重点发展的产业。面对新形势，应不断采取有效地措施提高农业的生产水平，以推动农业的科学发展。农业机械新技术是推动农业发展的重要媒介，应积极引进机械新技术以适应农业生产发展的总需求。农业机械新技术的应用与推广则成为了农业工作重要的探讨课题。据此，围绕农业机械新技术的应用与推广展开具体的分析和讨论。
关键词：农业机械新技术;应用与推广;探讨
中图分类号：F323.3 文献标识码：A
doi：10.14031/j.cnki.njwx.2020.01.023
0 引言
农业发展的大背景下，要使农业保持稳定前进，就必须与机械新技术等现代化手段相结合，现代化新技术与农业的有机结合有助于推动农业的高效发展，推动农业朝着精细化方向发展，符合时代的要求。当前，从事农业生产的工作人员已经对于机械新技术进行了深入的研究和探讨，以满足农业得到更好发展的要求。本文将重点介绍几种农业机械新技术的应用与推广，以便于今后农业生产能够得到更好的发展[1，2]。
1 推广农业自动化控制技术
农业自动化控制技术有助于推动农业生产发展朝着自动化、高效化方向发展。农业自动化控制技术是与当前信息技术的发展紧密结合的现代化产物，巧妙的通过现代化信息技术实现对于农业生产的自动化控制，从而达到为农业生产节约大量的人工劳动力，并且农业生产水平得到提升的最佳目的。因此，引进农业自动化控制技术对于当前农业生产水平的发展起到了良好地推动作用。
以农业收割工作为例，农业技术工作人员可以通过将自动化感应系统引进收割设备当中，使农业机械可以通过现代化设备的感应而自动调节收割运行的速度和范围，农业收割工作人员可以将相关收割信息输入设备信息操控系统当中，以便于后期收割工作能够有具体数值进行参考。除此之外，针对稻穗的收割工作，农业收割技术人员可以通过机械设备对于农作物的具体生长情况进行功能控制，这样一来，收割的农作物就能够实现最大程度的完好保留，这对于农作物的保护也起到了良好地控制作用，同时，这也是农业生产效率以及质量得到进一步提升的有效举措。由此可见，在农业生产发展过程当中，积极应用农业自动化控制技术有利于农业生产水平进一步的提升。
2 推广农业信息与网络技术
农业生产的发展与当前信息与网络技术的发展息息相关。农业技术人员通过将农业生产的全过程与信息网络技术结合，使农业生产发展更符合时代发展的需求。与此同时，采取农业信息与网络技术进行农业生产有助于农业生产朝着健康稳定的方向发展，这也符合农业最高水平发展的要求。因此，农业引进信息与网络技术对于农业生产健康稳定发展起到了有力的推动作用。
利用农业信息与网络技术能实现对农业农作物生产的全过程进行监督控制。首先通过网络信息技术对农作物的生产过程进行细致的监视，从而帮助农业技术人员及时发现农作物生长过程中存在的问题，并且及时采取有效措施进行处理，从而保证农业农作物的生长能够向着健康稳定的方向发展。除此之外，农业生产技术人员还可以通过信息系统对农业生产过程进行良好地控制，使得农业朝着精细化方向发展，且发展过程中能够有精确的数据信息作为参考，对于推动农业生产发展有重要的推动和保障作用。由此可见，在农业生产过程当中，积极引进农业信息与网络技术对农业生产发展过程起到了良好地监督以及控制作用，符合农业生产高标准、高质量、高水平的发展方向。
3 推广农业人工智能技术
農业人工智能技术的引进是当前农业生产和发展取得实质性飞跃的重要举措。农业人工智能技术可以在农业生产过程当中的多个方面进行应用，有助于提高农业生产的水平与效率，同时对于农业生产过程当中的人力、物力投入也有明显的节约作用。
通过推广人工智能挖土机技术，能有效减轻人力劳动负担。过去的农业生产过程中挖土工作通常都是由农业技术人员操控机械，而人工智能挖土机的使用，则实现了挖土工作的全自动化进行，大大提高了挖土效率。除此之外，播种工作的进行也是如此，同样采取人工智能技术，通过智能自动化机械进行播种工作，这样一来，农业生产过程中，播种工作也实现了全自动化、智能化。由此可见，在农业生产过程当中，通过引进农业人工智能技术，有助于农业水平以及农业生产效率的提高。因此，农业人工智能技术有待农业生产技术人员进一步对其进行研究引用。
农业机械新技术的引进与推广是当前农业发展的重要课题之一，农业生产人员应当大力引进农业机械新技术，并且加强对其推广的力度。综上所述，农业自动化控制技术、农业信息与网络技术以及农业人工智能技术等都是农业生产取得进一步发展的有力保证，值得技术人员进一步研究[3]。
参考文献：
[1]姚宏民. 甘南州农牧业机械实用技术推广应用中存在的问题与建议[J]. 农业机械， 2019（2）：71-72.
[2]河北农机编辑部. 2017年中国农机推广“田间日活动暨农机化新技术培训班”如期举行[J]. 河北农机， 2017（9）：5-6.
[3] 林阿典， 徐强辉， 何绍恒，等. 基于物联网技术的甜玉米土壤墒情监测及评价应用[J]. 现代农业装备， 2017（4）.
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