18、智能农业中的物联网技术应用与挑战

智能农业中的物联网技术应用与挑战

1. 智能农业相关技术概述

1.1 决策树

决策树用于根据给定实例的属性对数据进行分类。它使用特定属性在不同级别拆分实例，使叶节点标记有标签类。确定拆分属性的常用方法是计算其信息增益，信息增益越高，拆分效果越好。信息增益的计算公式如下：
[
\text{Information Gain}(D, A) = \text{Entropy}(D) - \sum_{n = 1} \frac{D_n}{D} \cdot \text{Entropy}(D_n)
]
其中，熵的计算公式为：
[
\text{Entropy}(D) = -P_+ \log_2(P_+) - P_- \log_2(P_-)
]
这里，$D$ 是原始数据集，通过属性 $A$ 拆分为 $n$ 个子集，$P_+$ 和 $P_-$ 是子集中属于特定类别的实例比例。

1.2 大数据

大数据技术在智能农业中发挥着重要作用。农业领域的传感器和各种机器会产生大量数据，这些数据具有多样性，包括直接读数以及与外部源（如天气数据、市场数据或其他农场的基准数据）结合的数据。大数据需要特定技术和分析方法来揭示数据集中的见解，其特点是具有大体积、高速度和多样性，需要特定技术将其转化为价值。

1.3 物联网

物联网在智能农业中的应用正在数字化变革农业和畜牧业管理。农业 4.0 趋势采用物联网驱动的架构，数百万台机器对机器通信设备用于有效利用农业资源。物联网框架的感知层有许多传感器节点，其主要任务是根据工作性质感知环境，可部署在车辆或直接部署在田间，用于疾病控制、土