今年6月，全球農(nóng)資巨頭之一孟山都旗下專注農(nóng)業(yè)技術(shù)的孟山都成長創(chuàng)投(Monsanto Growth Ventures，MGV)出資1100萬美元，領(lǐng)投加拿大圖像分析初創(chuàng)公司Resson的B輪融資。至此，MGV已經(jīng)完成15項農(nóng)業(yè)技術(shù)投資。參與本輪投資的還有McCain 食品和 East Valley。

       初創(chuàng)公司如何通過遙感為農(nóng)業(yè)提供最大幫助？

　　Resson使用無人機和地面相機拍攝農(nóng)田圖像，并通過它的核心分析系統(tǒng)RAMAS整合大量數(shù)據(jù)和分析算法，提供農(nóng)田和作物長勢信息，為種植者提供農(nóng)資投入優(yōu)化、產(chǎn)量最大化、濕度評估、病蟲害監(jiān)測等服務(wù)。此類從事農(nóng)業(yè)圖像識別的初創(chuàng)公司如雨后春筍，紛紛涌現(xiàn)，但是分析效用和融資需求是資本關(guān)注的焦點。MGV投資負責人Ryan Rakeshaw透漏，投資Resson的原因是它采用機器學習技術(shù)來監(jiān)測和區(qū)分農(nóng)時當中生物和非生物的負面影響源，例如作物病害、蟲害或者缺水等影響。此外，Ressen能夠采集多平臺數(shù)據(jù)，包括地面相機和無人機設(shè)備。同時，MGV認為，Resson的商業(yè)模式很獨特，專注于和大型農(nóng)業(yè)公司合作，如此可以將技術(shù)投入到研發(fā)中去，為種植者帶來直接利益。

　　當國外的初創(chuàng)企業(yè)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展如火如荼時，國內(nèi)也毫不遜色，有不少海歸和本土團隊積極開拓農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的市場機會。2015年獲得經(jīng)緯領(lǐng)投千萬級人民幣融資的佳格數(shù)據(jù)，其創(chuàng)始團隊的海歸身份、北清背景，以及在美國航空航天局和能源部數(shù)十年從事遙感和大氣數(shù)據(jù)研究的經(jīng)歷，在成立之初就吸引了諸多關(guān)注。佳格CEO張弓博士曾在NASA從事遙感數(shù)據(jù)分析多年，他表示，通過現(xiàn)代技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)化、透明化已經(jīng)不是水中望月。遙感的“天眼”、無人機的“地眼”，以及人類上千年積累的智慧作為“人眼”，可以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的全采集。

　　海歸回國并投身農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，這與國內(nèi)社會和資本的期許不謀而合。隨著精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品溯源和食品安全等問題變得越來越重要，公眾和企業(yè)對農(nóng)業(yè)透明化的期待和要求也日益增強。那么，農(nóng)業(yè)透明化該如何實現(xiàn)呢?

　　遙感衛(wèi)星和氣象衛(wèi)星無時無刻地不對地球進行拍攝，存儲了大量氣象、土地、植被的歷史信息，無人機在飛過農(nóng)田上空時，捕捉了土壤、作物、農(nóng)資和設(shè)備的互動和相互影響。加之人類在地面上采取測土配方等方法對土壤肥力進行深入分析，農(nóng)業(yè)的各類要素都被完整地記錄下來。然而，無論是遙感還是無人機拍攝的影像，如果不加以分析和解析，對于普通種植者和管理者來說，是毫無用處的。

       衛(wèi)星影像分析關(guān)鍵在哪？

　　衛(wèi)星影像的分析關(guān)鍵，就是將圖像上帶有不同形狀、大小、幾何結(jié)構(gòu)、上下文信息和紋理信息的目標提取區(qū)分，再進行分類。例如，一張遙感影像上可能包含水、土壤、植被、建筑等等目標要素，每一類還可以根據(jù)需要再進行細分，比如土壤還可以細分成沙土、黏土等等。

　　值得一提的是，衛(wèi)星影像的圖像識別還可以通過深度學習技術(shù)，實現(xiàn)自動識別。也就是說，計算機程序可以自動將帶有不同特征的目標區(qū)別開來。這就極大節(jié)省了人力和物力，解決了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù) “太大”的問題。將深度學習應(yīng)用于遙感影像分析，即使在全球都屬于比較先進的嘗試。深度學習技術(shù)在未來農(nóng)業(yè)圖像識別中的應(yīng)用前景，無論在國內(nèi)還是國外，都是值得期待的。(文|吳沛錦)