24、农业与计算领域的创新技术应用

农业与计算领域的创新技术应用

机器学习助力可持续农业

研究背景与意义

全球人口增长和粮食短缺是可持续发展面临的两大难题。机器学习在农业领域具有变革性潜力，它能从大量数据中提取有价值的信息，重新定义农业生产方式，让丰收与自然节奏和谐共存。通过构建预测模型，农民能更自信地选择合适的作物和播种时机，实现资源的高效利用和产量的最大化。

现有研究工作

• 智能农业模型 ：Mohamed 等人引入了集成物联网传感器的智能农业模型，可实时监测农业参数，辅助收获和病虫害防治等工作。
• 农业 4.0 倡导 ：Javaid 等人强调农业 4.0 的重要性，指出农村通信基础设施对农业中物联网有效应用的关键作用。
• 数字孪生技术 ：Verdouw 等人提出数字孪生技术用于远程农场管理，并阐述了其与人工智能/机器学习的集成，以提升农业各领域的决策能力。
• AI 实施挑战与机遇 ：Jerhamre 等人探讨了农业中人工智能实施的挑战和机遇，重点关注数据所有权和网络安全等因素。
• 农民中心模型 ：Durai 等人提出以农民为中心的模型，有助于作物选择和成本估算，提高农业盈利能力。
• 大数据与精准农业 ：Alfred 等人强调大数据、机器学习和物联网在水稻生产中的变革性作用，并提出了精准农业的框架。