9、基于水培和深度学习的高性能农业生产：解决不适宜农业地区的粮食安全问题

基于水培和深度学习的高性能农业生产：解决不适宜农业地区的粮食安全问题

1. 背景与目标

在当今世界，开发新领土并在不适宜农业的地区组织高性能农业显得尤为必要。为解决这一问题，我们提出了基于水培和深度学习的解决方案，并构建了相应的高性能农业组织模型。该模型具有诸多优势，如采用创新的垂直农业模式，在人工创造的最优条件下进行生产；通过特殊传感器系统收集每株植物的数据，并采用个性化的生长刺激方法；系统具备自主性，可基于大数据和不断改进的人工智能（深度学习）进行控制。

我们的研究旨在论证这一方案的前景，并为基于水培和深度学习的新土地开发提供高性能农业生产的应用建议。与以往专注于农业条件优越国家的研究不同，我们的研究为农业发展和粮食安全保障提供了全新视角，即从开发新土地的角度出发，而非仅仅改善发达地区农业用地的使用方式。

2. 文献综述

2.1 农业相关研究领域

• 农业发展问题与趋势 ：众多研究关注农业在经济发展中的核心作用，以及农业信贷与美国农业格局变化的关系。例如，J. Ruan指出农业在经济发展中扮演着关键角色；J. C. Hadrich等人探讨了农业信贷对美国农业的影响。
• 农业创新与精准农业 ：传感器被认为是精准农业进步的关键，如R. Bogue的观点。同时，知识转移对农民可持续农业实践决策的影响也受到关注，N. Adnan等人提出了相应的管理方法。
• 农业物联网应用 ：P. Jayashankar等人认为在农业中采用物联网是可行的，并强调了信任、感知价值和风险的作用