1、农业领域的大数据与人工智能技术研究

农业领域的大数据与人工智能技术研究

1. 引言

农业在国家经济的整体发展中起着至关重要的作用，是主要的生计来源。为确保国家的经济发展，监测和估算作物产量十分必要。国家的主要目标是用最少的资源提高作物产量，而产量预测对全球粮食生产至关重要。准确的作物预测和及时的报告能加强整体粮食安全，还能帮助政府规划粮食的生产、供应和利用。然而，农业发展的主要问题是对参与生产的多种作物进行准确的产量预测。

大数据和人工智能（AI）是农业领域的新兴技术，可使农业过程自动化。在农业领域，AI技术主要应用于三个方面：
- 人工智能机器人，能快速且大量地收获作物。
- 深度学习和计算机视觉技术，用于监测作物和土壤的健康状况。
- 预测分析方法，用于预测温度、降雨等环境变化。

AI技术在处理输入和输出变量之间的复杂关系时表现出色，它依赖于半参数和非参数结构，并以准确的预测为依据。机器学习、人工神经网络、回归树和支持向量机等是用于作物产量预测的常用AI技术。

1.1 农业的生命周期

农业的生命周期始于土壤准备阶段，这是耕种的第一步，农民在此阶段将种子播撒到土壤中。该过程包括打碎大块的土壤团块，清除诸如树枝、石头和树根等杂物，并根据作物类型添加肥料和有机物质。

以下是农业生命周期的主要阶段列表：
1. 土壤准备
2. 播种
3. 灌溉
4. 施肥
5. 病虫害防治
6. 收获

2. 大数据在农业领域的作用

2.1 适用于农业领域的大数据总体特征

大数据具有多种特征，在农业领域主要体现为以下几点