5、利用传感器和机器学习革新农业实践

利用传感器和机器学习革新农业实践

1. 引言

农业是为全球不断增长的人口提供食物的关键产业。然而，传统农业面临土壤侵蚀、气候变化和资源利用效率低下等问题，导致产量低、成本高和环境退化。为解决这些问题，现代农业需采用以数据为驱动的策略，运用传感器、分析技术和机器学习。

AgTech 是一种以数据为导向的农业方法，利用传感器和机器学习优化资源利用、提高产量并减少环境影响。通过监测植物健康、土壤质量和灌溉需求等关键参数，生产者能做出更明智的决策，实现更高效和可持续的农业实践。

2. 文献综述

• 智能手机应用 ：智能手机应用可为农民提供实用功能，相关研究给出了农业应用数字化的政策指导。
• 数据收集 ：有研究对农业领域的数据收集进行了比较，评估了农业移动众包传感在数据收集和提供农业数据洞察方面的潜力。
• 植物健康监测 ：提出了多种技术用于监测植物健康，如使用纳米电子技术的柔性传感器监测湿度参数，用近红外荧光 H₂O₂ 纳米传感器监测植物健康。
• 植物识别 ：通过机器学习模型识别植物，包括扫描叶片数字指纹和追踪植物轮廓等方法。
• 物联网应用 ：探讨了物联网在农业领域的发展，分析了其部署面临的问题和挑战，并通过案例研究改进农业生产。
• 作物病害识别 ：利用深度学习和计算机视觉技术识别作物病害，训练公共数据集以区分患病和健康作物