15、AI 在农业产量预测与智能灌溉中的应用

AI 在农业产量预测与智能灌溉中的应用

1. 温度和湿度预测

温度和湿度是影响植物生长繁殖的重要因素。温度和湿度之间存在高度相关性，通常温度升高时，湿度增加的可能性较大，但湿度并不一定会随温度升高而必然增加，这主要取决于该地区的水体面积，因为湿度是由水体蒸发产生的。不同作物对温度和湿度的变化有不同的反应，例如红薯和辣椒适合在温度较高的地方生长，而苹果、大麦和小麦等则适应寒冷的环境。

随着技术的进步，借助传感器和人工智能系统，我们能够监测并控制这些参数，以满足植物的最佳生长需求。通过收集全球各地的实验样本数据集，我们可以预测特定植物在不同地理区域生长所需的最佳参数。

以下是一些相关的预测模型：
| 研究者 | 模型 | 数据集 | 结论 |
| — | — | — | — |
| Taki 等 | 人工神经网络和支持向量机 | 包含风速、气温/湿度、太阳辐射等环境因素的数据 | 用于预测温室环境变量，解决温室非线性系统问题 |
| Kim 等 | 人工神经网络、循环神经网络和多元回归 | 包含不同季节（夏季、季风季、秋季和冬季）的数据 | 人工神经网络在选定数据集上准确性最高，多元回归模型在完整数据集上准确性最高 |
| Jung 等 | 非线性自回归外生模型（NARX）、长短期记忆循环神经网络（RNN - LSTM）、人工神经网络（ANN） | - | RNN - LSTM 准确率高达 96%，证明了机器学习技术在温室参数预测和管理中的潜力 |

2. 植物病虫害预测

植物病虫害的侵袭一直困扰着农民，因为其发生的时间、空间和基因型具有变异性，难以预测。机器学习的发展使得图像处理技术成为解决