通过机器视觉监控农业生产环境，主要可以从以下几个方面进行：
1. 实时监测农田与作物状态
农田监测：机器视觉技术利用无人机或安装在移动设备上的摄像头，能够实时监测农田环境。这种技术可以捕捉农田中的高清图像，并通过图像处理算法进行快速分析，从而实现对农田状态的实时监测。
作物生长分析：通过对作物生长状态、叶片颜色、叶面积指数等的精确测量和分析，机器视觉技术可以帮助农民了解作物的健康状况，进而调整灌溉、施肥和病虫害防治策略，提高农田的生产效率和作物的品质。
2. 病虫害识别与预警
病虫害识别：机器视觉系统能够分析图像中的作物叶片或果实，精确识别不同类型的病害和虫害。这种自动化的识别技术可以及时发现植物病害，为农民提供科学的病虫害防治建议，减少农药的使用量，保护环境和提高农产品的安全性。
预警系统：一旦机器视觉系统检测到病虫害，它会立即发出预警信息，指导农民采取针对性的防治措施，从而有效控制病虫害的扩散。
3. 农产品质量检测与分级
质量检测：在农产品的后期处理阶段，机器视觉技术可以通过图像采集和处理技术，准确测量农产品的尺寸、形状、颜色等外观特征。这些数据有助于农民了解农产品的品质，并进行相应的处理或改进。
分级筛选：根据预设的标准，机器视觉技术可以对农产品进行分级和筛选，提高农产品的附加值，并减少人工分级的工作量，提高生产效率。
4. 智能农机导航与控制
农机导航：机器视觉技术还可以应用于智能农机的导航与控制系统中。通过识别农田中的道路、作物行等信息，机器视觉技术可以引导农机进行精准的播种、施肥、收割等操作，提高农机的作业效率和准确性。
机器视觉技术在农业生产环境监控中发挥着重要作用。它不仅提高了农业生产的智能化和自动化程度，还为农民提供了科学的种植管理建议，有助于提升农产品的品质和附加值。
