6月，一张“体验割麦子”活动图片在互联网各大社会化媒体上疯传，上面明码标价10元体验一次，收割下来的麦子不允许带走。

  小麦一般在四月到六月下旬是收割季节，但是这个时间段也是春夏交替的季雨时节，若无法在暴雨来临前完成收割、晾晒、入库等一系列工作，那么全家人的辛劳成果就要大打折扣。

  时间太紧了，庄稼人这些天往往凌晨起，深夜才能安歇，田里到处是埋头挥舞镰刀的男女老幼，就连学校也会专门放“麦假”，让农家子弟们回家帮忙收麦。

  但是到了今天，除了一些偏远难至的山地，大多数田地里已少见镰刀的寒光，更多的则是联合收割机的轰鸣之声。

  科技解放生产，在农业方面尤其显著——从一亩田只能收获几百斤到亩产1200公斤的超级稻品种，到手动薅草除虫到飞机喷洒各种农药试剂，从看天吃饭到农业气象蒸蒸日上……

  时至今天，伴随着城市化的发展，大量年轻人进城寻找工作，农村人口渐次流失，同时各种农业大规模机械的普及，也让大规模承包种植有了现实基础。

  小许在家乡承包了三百多亩田种麦子，农药可以用飞机喷，收割有收割机，脱粒有脱粒机，晾晒有烘干机，农业生产的工作量大为降低，但是有些工作依然不可避免：那就是查看麦子的生长情况。

  因为田地多，加上要走路到麦田的各个角落，每次查看麦子只能看十几亩田，非常容易造成出现各种意外情况：一块麦田发生了虫害却没有及时有效地发现，产量减少了五分之一；一块田的麦子提前成熟了没及时收割，造成麦子籽粒脱株，白白浪费……

  考虑到大规模种植将会慢慢的常见，如何帮助种植者及时观测种植物的生长情况，及时有效地发现问题和解决，这也成为了农业领域的一大难题。

  科学家们给出了一种解决思路——“给麦子拍照”，利用无人机影像，拍摄识别麦子影像及特征。

  时至今日，计算机视觉领域中基于卷积神经网络的深度学习得到非常明显的发展。基于抽象特征的方法通过广泛的抽象特征实现小麦的识别和分割。这些抽象特征由卷积神经网络提取，无需人工干预，其检测性能也超越了传统的人工观测方法。

  可以想见，随着科学技术的发展，人们足不出户就能检测几百亩乃至更多土地的植物生长情况，甚至完成农业生产的大部分操作，到了当时，“面朝黄土背朝天”将真正成为历史。

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