12、农业物联网中的机器学习应用：提升农业生产效率

农业物联网中的机器学习应用：提升农业生产效率

在农业领域，作物的健康状况、杂草管理、土壤质量等诸多因素都对农作物的产量和质量有着重要影响。随着科技的发展，物联网（IoT）与机器学习技术的结合为农业管理带来了新的解决方案。

1. 农业管理的关键领域

• 病虫害管理
  • 作物健康对农民的收益至关重要。病虫害会在白天躲在植物叶片后面，晚上出现在叶片上。若农民未及时发现病虫害的破坏，它们会不受控制地传播，损害整个作物产量。因此，建立合适的健康监测系统非常必要，它可以防止植物受到疾病感染。
  • 基于物联网的自动化筛选系统能够帮助早期检测植物疾病，提高农业产量。该系统利用传感器设备收集环境信息，如湿度、温度、大气压力、水位、光照水平和叶片颜色等，农民可以在家中监测这些信息。系统通过机器学习模型分析这些数据，根据参数的测量变化预测植物叶片上的疾病和虫害感染。
  • 物联网与机器学习的结合在智能农业系统领域产生了新的方法，包括图像预处理、图像分析和分类。通过传感器和相机捕获图像，对图像进行预处理以去除不必要的数据，然后选择特征进行分析。深度学习模型和卷积神经网络等分类技术可用于早期预测作物疾病，提高作物生产力。
• 杂草管理
  • 杂草管理是农业中的一个严重问题，它会影响作物的生长。杂草是一种无用的植物，会影响种植作物的质量，还会对排水管道和路面造成根部损坏。杂草会强力繁殖，与栽培植物争夺水分、土壤、空间等养分，破坏种植作物的生长。
  • 目前，农民通常手动除草或