19、基于物联网和机器学习的农业作物健康管理与业务模型

基于物联网和机器学习的农业作物健康管理与业务模型

1. 农业现状与问题

农业是社会的支柱，满足人类基本生活需求。印度的气候有利于农作物种植，为农业发展提供了良好平台。然而，农业在技术支持方面严重不足，这影响了作物质量的提升和国家的健康发展。农民面临的一个主要问题是，他们的经济收益与外部市场之间存在巨大差距，导致他们难以预估通货膨胀率，最终陷入困境，甚至出现农民自杀等悲剧。

以棉花作物为例，由于气候变化，棉花面临着严重的真菌、细菌和病毒疾病，这些疾病在10 - 20年前并不常见。及时识别疾病对于控制疾病传播和拯救作物至关重要。传统的肉眼识别作物疾病的方法不仅困难，而且往往在疾病已经广泛传播后才被发现，导致作物产量大幅下降。例如，槟榔叶树可能会面临叶斑病或白粉病等问题，最终导致叶片质量下降，市场供应量减少，给农民带来巨大损失。叶腐病也是一个严重问题，可能由病原体攻击引起，导致作物减产30 - 100%。

此外，农民在操作灌溉泵时面临诸多不便和危险。农田往往远离住所，道路条件差，交通不便，步行穿过农田还可能遭遇虫害、蛇咬等危险。恶劣的天气条件，如雷电和电击，也增加了操作的风险。频繁的停电、盗窃和电力波动使得农民需要多次开关田间水泵，增加了劳动强度和成本。

2. 相关研究综述

• Sujatha等人的研究 ：他们提出了使用MATLAB识别植物病害的技术，包括图像捕获、对比度增强、图像转换、特征提取等，并结合k - 均值聚类进行图像分割。该方法比手动识别更有效，能在早期识别病害，通过使用农药控制病害，维持作物产量。操作步骤如下：
  1. 捕获作物叶片图像。