机器学习ML | 码「农」务「农」照进现实

引言：监督学习算法作为机器学习中一类重要方法，即通过使用已标记的数据来训练模型，从而使模型预测未标记数据的结果。每日智行AI团队将为您介绍机器学习中常见的监督学习算法，并展现监督机器学习算法在智慧农林实践中的具体应用。

目录

• 传统农业的十字路口——简述中国农业的现状与挑战
• 传统农业如何破局——机器学习在农林业中的未来前景
• 什么是机器学习监督算法？
• 机器学习在农林业中的应用

传统农业的十字路口——简述中国农业的现状与挑战

中国农业面临着耕地减少、自然灾害频发、粮食安全隐患、农产品进口依赖和生产成本高企等挑战，同时正加速向数字化和智慧化转型以提升生产效率和可持续性。

农业背景

根据《中国农业统计年鉴》，中国虽是世界上最大的农业生产国，但仍面临诸多挑战，如人口增长、耕地减少、环境污染和气候变化。据统计，中国农业用地面积达1.27亿公顷，农业从业人员超过2亿（《2023年中国统计年鉴》）。

传统农业困境

中国农业“靠天吃饭”、粮食安全等问题仍较为突出。自然灾害仍严重影响农作物产量，洪涝和干旱是主要灾害类型，导致大面积的作物减产。同时，人均耕地面积减少制约粮食供给增长，部分粮食进口比例过大，如小麦、大豆和水稻。此外，中国农业的化肥与农药使用量也令人担忧，根据亿欧智库《2021中国农业生产数字化研究报告》统计数据，中国的化肥使用量和农药使用量均远超美国、法国、英国和日本，且化肥、农药单位面积使用量远高于世界平均水平，同时也导致耕地质量下降。中国传统农业也由于土地小规模分散经营，而导致其农业机械化进程受阻，农业生产经营规模小，产业化程度低，生产成本高，从而导致中国农业效益和竞争力的双重低迷。

传统农业如何破局——机器学习在农林业中的未来前景

机器学习正在革新农林业，从作物健康监测到精准农业，技术的应用使得农业生产更加高效和可持续。

中国传统农业正在探寻破局之道。一些新的思路维度正在拓展，例如依托人工智能、机器学习、深度学习以及神经网络等算法模型技术构建的未来新型农林业正在被孵化；一些企业正在实践，例如京东、阿里巴巴、大疆等都在通过人工智能，云计算，机器学习和大数据技术等，帮助农民实现精准农业以及优化农作物生长条件，降低成本并提升农作物的种植效率和质量。

机器学习在农林业中的应用十分广泛，例如产量预测，机器学习模型可以综合考