32、利用机器学习、深度学习和计算机视觉进行土壤分类

利用机器学习、深度学习和计算机视觉进行土壤分类

1. 农业现状与问题

在农业领域，许多农民由于知识匮乏、成本高昂或未意识到相关技术的益处，未能充分利用先进技术。对土壤类型、作物产量、种植作物、天气情况的了解不足，农药施用不当、灌溉问题、收割方式错误以及市场信息缺失等，导致农民遭受损失或成本增加。

2. 文献综述

研究人员调查了一些使用各种机器学习（ML）、深度学习（DL）和计算机视觉技术进行土壤分析的论文。土壤是生命的必要组成部分，其质量对土壤健康至关重要。近年来，便携式X射线荧光（pXRF）光谱或可见近红外（Vis - NIR）光谱等近端传感器技术的进步，为从土壤剖面量化数据提供了快速无损的方法。目前，该行业已有结合机器学习方法（如随机森林、支持向量机和人工神经网络）来预测作物的模型。
|年份|标题|技术|目标|局限性|
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|2021 [3]|利用ML和DL分析土壤性质|随机森林、PLSR、CNN|开发DL和ML技术，重点预测土壤质量|PLSR在大量异质样本上表现不佳|
|2021 [1]|利用机器学习评估Bhimtal区块的土壤质量|ANN、RELU TAN - GENT、SVM|按村庄对Bhimtal的土壤肥力进行分类|该区块位于丘陵地区，土壤侵蚀可能性较大|
|2021 [7]|利用机器学习进行作物产量预测的混合过程|SVM、LSTM、RNN|难以估计土壤性质和天气条件|SVM在处理大数据集时表现不佳|
|2018 [9]|农业中的数据分析|MapReduce|使用贝叶斯分类算法提高准确性|MapReduce比SVM复杂，响应效果不佳|