13、基于多云的深度学习模型助力智慧农业发展

基于多云的深度学习模型助力智慧农业发展

1. 智慧农业与人工智能概述

现代农业高度依赖智慧农业来预测作物产量和辅助决策。当前，由于农民数量不足、农业劳动力短缺以及不利天气等因素，作物生产力可能受到影响。智慧农业借助先进技术，提升了农业的生产力和效率，不仅能增加作物产量，还能监测农业害虫。

人工智能作为一项创新技术，利用传感器数据为农民进行未来预测和决策判断。其中，机器学习（ML）和深度学习（DL）等人工智能方法是提高农业生产力的有效途径。ML能够从数据模式和关联中学习，提高决策的迭代过程，通过对不同作物产量进行分类，提升图像质量和视觉效果。而DL作为ML的一个分支，是处理图像和分析大数据的现代方法，具有产生更优结果的潜力。

2. 深度学习在智慧农业中的应用原因

智慧农业能够加速作物管理，但由于气候、遗传等多种因素的影响，准确预测作物产量具有一定难度。农民可以利用深度学习等智能技术，在了解这些因素对作物产量的影响后，准确预估作物产量。DL基于人工神经网络（ANN）原理，在预测农业疾病方面既实用又经济，还能增强农业研究中的图像分类能力。

DL可应用于智慧农业的多个领域，如自动杂草检测、作物分类、耕地信息收集与提取、作物产量估计、植物叶片识别与分类、植物病害检测、空间模式识别、动物生长预测、土壤湿度预测以及基于历史数据的天气预测等。

3. 农业面临的问题与挑战

现有的农业系统和技术在智慧农业的各项操作中，难以提供高精度和高准确性的解决方案。尽管人工智能与物联网结合（AIoT）能够显著改变传统农业，克服病虫害管理和收获后管理等常见挑战，但仍面临劳动力短缺和对先进机械需求增加等障碍。