3、物联网农业系统的智能技术应用与产量预测

物联网农业系统的智能技术应用与产量预测

在当今农业领域，物联网、机器学习和大数据等先进技术正发挥着越来越重要的作用，它们为农业生产带来了智能化、高效化的变革。本文将深入探讨这些技术在农业中的应用，包括软件算法、数据存储、方法流程以及产量预测等方面。

1. 软件与算法

在物联网农业应用中，机器学习和大数据工具是关键组成部分。通过无线网络连接所有设备，这种网络在互联网连接不稳定时，对数据的点对点传输非常有用。

1.1 大数据工具的应用

大数据工具在农业中用于对农业运营进行预测性洞察，例如：
- 通过温度数据分析来监测作物和产量的健康状况。
- 检测田间或特定区域是否有虫害侵袭或可能的虫害威胁，并确定特定区域所需的农药用量。
- 评估作物的灌溉需求等。

1.2 AI 设备的实时决策

AI 摄像头、传感器和其他操作设备能够实时过滤数据和信息，从而在农业领域以及库存监控和处理方面做出适当决策。借助机器学习算法，可以轻松分析农业不同时间戳的需求，还能对仓库中农产品的健康状况进行有效监测，同时也能对安全关键操作进行监控和控制。AI 和大数据工具对于提高农业生产效率、准确性，降低生产成本等具有重要意义。

1.3 基于机器学习的图像处理算法

机器学习算法在农业领域的贡献显著，特别是在产量预测方面。常见的深度学习算法包括：
- 深度神经网络（DNN） ：隐藏层数量可变，大部分隐藏层完全连接。
- 卷积神经网络（CNN） ：学习参数较少，具有卷积层、特征图和滤波器，池