深耕科技五年，极飞科技研发出一整套“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。

　　智能统计果树数目

　　面积是果园管理的基础数据。目前地方农林业管理者大多让农户自己上报数据，涉及大面积果园面积统计，就使用卫星地图进行测绘。此种方式误差较大，统计出来的总数据与实际有出入，不够准确。

　　利用智慧果园管理解决方案中的地理智能测绘无人机进行果园测绘，以县、村为单位，拍下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。

　　年年有新栽的果树，也有得病砍掉的果树，管理果园需要及时统计果树数目，依此预测产量。现目前的统计方式大多是由果农上报数据，或管理者层层指派工作人员去一个个果园收集数据；在某些科技应用更为普遍的农业区域，则由人工在无人机获取的高清地图上一棵棵统计。不管是哪种方式，效率都很低，准确率也不高。

　　基于无人机采集的果园高清图像，智慧果园管理系统利用AI图像识别技术，可准确识别每一棵果树，自动统计果树数目，目前准确率已经高达95%以上。依靠人工数果树并标注出来至少需要1秒。而强大的人工智能1秒钟可以同步识别统计10张图片里的成千上万棵果树。

　　精准预估果园产量

　　目前20％的果园产量估算是由种植者做出的，然而果园的产量却是变化莫测的，这导致了人工估算产量存在极大误差。这种误差可能导致果农作业效率低下和未售出作物的大量浪费，从而造成经济损失。

　　对开花的准确评估、诊断果树的疾病或对收成的估计可使果农提高生产力。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可以“大显身手”。

　　AI如何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“患病”，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，分辨是什么病症，并判断有没有大规模暴发的可能，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”。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，或是整个村、整个县、整个市的水果产量。

　　AI辅助果园管理

　　智慧果园管理系统依托部署在生产现场的各种传感节点和无线网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策和分析、专家指导等，推动农产品安全 、高效、标准化生产。通过对果园进行信息化、数字化、智能化管理，将节省至少70%的人力投入，真正实现增产提效。

　　目前，果园管理几乎全部依赖传统人工——需要大量的人员一棵棵树进行栽培、施肥、植保、采摘等，耗时费力。使用无人机植保替代人工，既提高了效率，又能省水省药，做到人药分离，避免了农药中毒的风险。在果园植保方面，AI可以识别果园边界、果树大小、病虫害情况，与植保无人机完美配合，帮助无人机精准规划喷洒航线。

　　在果园内安装智能农田监测站，果农就能足不出户了解果树的生长情况和环境信息，并进行灾害预警等。智能农田监测站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农户的手机微信上。

　　智慧果园管理解决方案就是通过将高清图像、环境数据、果树的生长和病虫害信息等数据，录入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。

　　系统中叠加了相关区域的卫星图、地名信息等，并录入了果园地块的权属信息，这样，通过搜索果农信息就能查到农户的地块；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。