22、智能农业的可持续高效解决方案

智能农业的可持续高效解决方案

1. 引言

农业是印度经济中最重要的部门。印度农业对该国国内生产总值（GDP）的贡献率达 18%，为该国一半（50%）的人口提供了生计。印度是世界上最大的豆类、大米、小麦、香料及香料制品的生产国和出口国。此外，印度在乳制品、肉类、家禽、渔业和粮食等多个经济领域也十分活跃。它已成为世界第二大水果和蔬菜生产国，并且在水稻、豌豆、花生、油菜籽等众多农产品以及水果、甘蔗、咖啡、黄麻、棉花和烟叶等天然产品的生产上，也跻身世界前三。

然而，在营销方面，印度农业企业仍面临诸多挑战，如商业领域的协作和整合程度较低，以及农民在各类农业问题上缺乏准确有用的信息。为取得显著成效，大数据分析（BDA）与业务流程和传统分析方法相结合。BDA 可分为描述性分析、探究性分析、预测性分析和规范性分析等类别。

考虑到农业作为主要食物来源的重要性，该行业的长期发展至关重要。简而言之，可持续农业需要一个既能保护和丰富自然资源基础，又能提高生产力的系统。“大数据分析”是一种检查大量数据以发现隐藏模式、关系、市场趋势、客户需求和其他商业有用信息的技术。在现实世界中，理论成果可带来更成功的营销策略、更多的创收机会、更好的农业规划、更高的生产者绩效、相对于竞争对手的竞争优势和其他经济效益。

21 世纪的农业专业人士必须改进决策过程，以利用来自土地、作物、天气和农场管理系统等各种来源的数据和信息。一些研究通过大数据分析来了解农业产量预测，并认识到其中涉及的社会经济问题。对这些大量数据的分析基于 K - 均值聚类技术，用于确定适合特定地区的农业方法，并使用 Apriori 算法预测产量。这些有用的知识再次提供给农民，以提高作物产量并促进有机农业发展。

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