16、AI 助力农业：产量预测与智能灌溉新趋势

AI 助力农业：产量预测与智能灌溉新趋势

在当今科技飞速发展的时代，农业领域也迎来了前所未有的变革。人工智能（AI）和大数据技术的应用，为农业生产带来了更高效、精准的解决方案，尤其是在产量预测和智能灌溉方面。

数据处理与信息生产

在农业生产中，数据处理是获取有效信息的关键步骤。首先，需要根据所应用的操作和统计技术对数据进行筛选，只保留与后续阶段相关的数据。这一过程运用了各种数学和统计技术，以提取所需的信息。

数据解读之后，便是信息生产阶段。处理后的数据可以通过多种可视化形式呈现，如图表、地图、地理信息系统（GIS）数据等。借助遥感数据，我们可以获得各类信息，包括产量建模与预测、养分缺乏图表、面积估算、土壤测绘等。这些可视化的图表是展示信息的最佳方式，有助于我们做出有效且及时的决策。

决策制定

有了各种可视化的信息呈现，决策制定变得更加高效。决策的目标很明确，即通过提高作物的质量和数量来实现净利润的最大化。同时，也需要识别实现这一目标过程中的风险因素。

如今，借助各种基于 AI 的技术，决策制定变得更加容易。一旦获得所需信息，我们可以将其提供给信息科学家，存储在知识库中。基于某些参数，AI/机器学习（ML）系统能够预测并提供高效的决策，例如水处理的必要性、湿度预测、灌溉需求、农药需求等。这使得农民无需进行复杂的思考，就能以最小的努力获得最大的利润。

传统的 ML 技术在早期阶段使用特征提取，并基于这些特征进行不同的任务，如作物分类、产量预测等。然而，传统 ML 技术在产生最优决策方面并不足够。如今，借助深度学习等先进范式，提供最优决策成为可能。在各种深度学习范式中，卷积神经网络（CNNs）在图像分析