4、物联网赋能农业：提升产量与效率的创新之道

物联网赋能农业：提升产量与效率的创新之道

1. 产量估算

传统的多层感知器算法在产量估算方面存在很大局限性。为此，研究人员提出了多种产量估算方法：
- 基于线性平方支持向量机（LS - SVM）的农业产量估算器 ：适用于复杂数据集，可处理分类和回归问题。
- 脉冲神经网络（SNNs） ：借助图像时间序列时空分析，并利用低功耗的神经形态硬件，能在中国冬小麦产量估算中提前六周预测，准确率达 95.64%，误差率为 0.236。
- 卷积神经网络（CNN）模型 ：利用无人机遥感图像进行水稻产量估算，以 160 公顷土地、800 个管理单元为样本，使用固定翼无人机拍摄图像。
- 深度学习算法实现果蔬实时产量估算 ：该模型对阴影、遮挡等情况具有较强的鲁棒性。
- 协同度量方法 ：利用增强型植被指数（EVI）和植被光学厚度（VOD）联合度量相关性进行产量估算，将时间序列数据整合为统计信息。同时，还提出了基于作物产量与指数关系的机器学习估算方法。

2. 基于物联网的灌溉需求

2.1 物联网智能灌溉的背景与优势

水是地球上稀缺的资源，过度开采导致地下水位急剧下降，全球面临水资源短缺问题，农业也受到影响。传统灌溉方式常导致用水过多，降低作物品质并影响土壤肥力。而基于物联网的智能灌溉解决方案可帮助农民合理灌溉，节约用水 95%，降低灌溉成本，提高作物生产力。该系统需要 GPS、继电器、无线网络、传感器、漏水传感器、压力传感器等硬件。 <