12、农业中的物联网与机器学习应用

农业中的物联网与机器学习应用

1. 农业管理的关键领域

1.1 病虫害管理

在农业生产中，作物健康状况对农民获取良好收益起着至关重要的作用。作物产量与植物遭受的病虫害情况密切相关。白天，害虫会躲在植物叶片后面以避开高温，而在傍晚或夜间，它们会出现在叶片上。如果农民未能及时察觉害虫的侵害，害虫就会不受控制地蔓延，从而破坏整个作物的产量。

因此，建立一个完善的健康监测系统十分必要，它可以通过监测植物不同生长阶段的情况，预防疾病的侵袭。农民通常会采用各种病虫害管理策略，定期预防植物疾病。基于物联网的自动化筛查系统能够帮助早期检测植物疾病，提高农业的作物产量。

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环境信息。系统通过机器学习模型分析这些数据，并根据参数的测量变化预测植物叶片上的病虫害感染情况。物联网与机器学习的结合为智能农业系统带来了新的方法，包括图像预处理、图像分析和分类。在这个过程中，传感器和相机用于捕捉和获取图像，预处理技术用于对获取的图像进行归一化处理，去除输入图像中的无用数据，并通过分析图像选择特征。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。

1.2 杂草管理

杂草管理是农业面临的严重问题之一，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害。杂草繁殖迅速，会争夺栽培植物所需的养分。如果不加以妥善管理，杂草会与其他栽培植物竞争水分、土壤和空间等养分，破坏种植作物的生长。

目前，农民通常采用手动除草或喷洒除草剂的方法来控制杂草，但这种方法效果不