8、利用人工智能技术实现农田预测优化与作物监测

利用人工智能技术实现农田预测优化与作物监测

1. 引言

机器学习在各个行业和农业领域都产生了重大影响。2019 年，农业产业价值达 565640 亿印度卢比，在国家经济的就业和 GDP 贡献方面发挥着至关重要的作用。随着全球 18%的人口对农产品的需求逐年增加，传统农业方法面临诸多挑战：
- 气候因素 ：温度、降雨和湿度等气候因素在农业生命周期中至关重要。森林砍伐和污染导致气候变化，使农民难以确定土壤准备、播种和收获的时机。印度温度和降雨水平差异大，这既决定了可种植多种作物，也增加了农场管理的难度。
- 土壤养分 ：每种作物对土壤营养的需求不同，氮（N₂）、磷（P）和钾（K）是土壤中必需的主要养分。养分不足或过量使用都可能导致收成失败。
- 杂草问题 ：杂草对作物保护影响显著。若不加以控制，杂草会直接影响作物产量，阻碍其生长，还会吸收土壤养分，导致营养短缺。大规模保存受损植物可能需要大量资金投入。

为解决这些问题，研究旨在通过人工智能算法优化印度的农业管理。主要目标是帮助农民使用合适的肥料提高产量，并让他们了解印度主要作物（如水稻、小麦、苹果和番茄）所患的疾病。自动化模型可以预测特定土壤类型上的作物产量，定期检查植物健康状况、是否感染以及肥料含量需求。

通过机器学习技术，可以预测适合特定参数的最佳作物类型。肥料预测和疾病预测模型可以调节作物生长，帮助早期发现疾病，并根据氮、磷、钾（NPK）值和土壤类型建议更换肥料类型，从而实现作物的妥善管理和产量提升。利用物联网、机器学习和人工智能技术的最新进展也应用于农业领域，以提高生产力。研究将模型分