1、智能农业中利用机器学习和物联网进行农事辅助

最新推荐文章于 2025-11-25 01:48:54 发布
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分类专栏： 智能农业的预测未来 文章标签： 智能农业 机器学习 物联网
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智能农业中利用机器学习和物联网进行农事辅助

1. 引言

农业是许多国家的基石，对于发展中国家而言，它更是全球经济的支柱。为了获得最佳产出，在特定地点种植合适的作物至关重要。然而，目前大多数农民和农业从业者在推荐作物时，采用的科学方法不够完善。

在印度，农业对国家经济意义重大。但近年来，工业化和过度使用农药导致土壤肥力下降，现有的农业实践难以提高产量。印度农民在选择种植技术和作物时面临诸多挑战，由于不了解土地需求而选择的作物往往无法实现最大产量。因此，我们的目标是帮助农民根据种植成本、生产成本和产量等因素，选择理想的作物。

我们可以利用无线传感器网络和物联网（IoT）设备来自动化和监控农场操作。农民可以通过物联网系统的移动应用程序，使用智能手机获取最新的农业状况。本次的主要目标是为给定的田地选择合适的作物。

2. 相关工作
研究团队 研究内容 局限性 研究成果
Reshma 等 利用现有统计数据和数据挖掘技术对土壤进行分类，以估算作物产量 未使用模糊或智能方法预测未来种植土壤 确定土壤类型和适合种植的最佳作物，通过准确率得分选择有效分类方法
Katarya 等 提出适用于作物推荐系统的框架，使用机器学习算法根据预定规则和数据推荐作物
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10、物联网与机器学习在车辆数据存储和智能农业中的应用
gpu4optimizer的博客
07-25 29
本文探讨了物联网与机器学习在车辆数据存储和智能农业领域的广泛应用。在车辆数据存储方面，讨论了数据安全性、分类评估指标以及多种算法的性能对比，突出了ACO算法的优势。在智能农业部分，涵盖了机器学习算法的应用场景、优势、深度学习技术的具体实践，以及农业绿色发展的重要性。同时，分析了综合应用优势、面临的挑战及解决方案，并展望了未来的发展趋势，包括智能化、大数据、人工智能与绿色可持续发展。
17、智能物联网：绿色、高效与农业应用的融合
hh234的博客
10-06 25
本文探讨了智能物联网在绿色计算、高效通信和农业应用中的融合与发展。文章分析了多种物联网通信协议的特点及其在农业场景中的适配性，介绍了数据可视化工具如Grafana、Kibana和Power BI在农业数据处理中的具体应用。同时，阐述了能源高效物联网面临的挑战与优化策略，提出了农业物联网系统在数据安全、性能提升和智能化发展方面的关键措施。最后展望了农业物联网向智能化、集成化和绿色可持续方向发展的趋势，展示了其在推动现代农业转型升级中的巨大潜力。
28、基于物联网云空间的种植与农业技术解析
i0j1k2l3m的博客
08-05 42
本文深入探讨了基于物联网云空间的种植与农业技术，重点分析了无线传感器网络（WSN）在精准农业中的应用基础，包括能源高效路由和激励机制。文章还介绍了部署前的优化策略、WSN相关研究方向，并延伸到智能停车系统设计因素、机器学习在多领域的应用、数据缓存与交付策略、智能家庭相关技术以及WSN的综合考量。通过物联网技术，实现农业、停车、家庭等领域的智能化发展，为未来的技术创新提供了方向。
15、智能农业：从田间到数据库的技术革新
ooo22的博客
09-12 36
本文深入探讨了智能农业从田间到数据库的技术革新，涵盖实时分析、多源数据集成与融合、数据可视化与决策支持系统、可扩展性与网络连接性等核心技术。文章详细分析了传感器技术、物联网、大数据和人工智能在农业中的应用，特别是对埃及农业在水资源管理、病虫害防控和可持续发展方面的积极影响。通过实际案例和未来趋势分析，展示了智能农业如何提升生产效率、优化资源利用，并应对实施中的成本、安全与技术普及挑战，展望了科技驱动下农业的智能化未来。
从靠天吃饭到远端调控！数智化新农业背后的物联网+AI实战攻略
kfashfasf的博客
06-17 961
目录传统农业之困：靠天吃饭的无奈数智化新农业：科技引领的变革物联网 + AI：数智农业的核心驱动力（一）物联网：农业的感知神经（二）AI：农业的智慧大脑JNPF 低代码开发平台：数智农业的加速器（一）JNPF 平台概述（二）JNPF 在数智化农业中的应用场景1. 智能化管理系统搭建2. 精准化决策支持3. 农产品溯源体系构建（三）JNPF 助力数智化农业的优势实战案例剖析：JNPF 打造智慧农场（一）项目背景与目标（二）解决方案实施过程（三）项目成果与效益数智化新农业的未来展望在漫长的历史进程中，传统农业一
农业AI Agent：智能种植与农场管理
AI 领航者的博客
10-29 849
随着全球人口的不断增长，对粮食的需求也日益增加。同时，农业生产面临着劳动力短缺、资源有限、气候变化等诸多挑战。农业AI Agent作为一种新兴的技术手段，旨在利用人工智能技术提高农业生产的效率、质量和可持续性。本文的目的是深入探讨农业AI Agent在智能种植和农场管理中的应用，涵盖从核心概念到实际应用的各个方面，为农业领域的智能化转型提供理论支持和实践指导。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述了文章的目的、预期读者和文档结构。
AI应用架构师实战：智慧农业物联网+AI融合架构设计全流程（附万亩农场落地案例）
AI大模型应用之禅
08-21 433
5.5.1 关键指标达成情况资源节约：灌溉水利用率从35%提升至60%，节水率36%；化肥使用量减少23%，农药使用量减少21%产量提升：平均亩产从280公斤提升至312公斤，增幅11.4%成本降低：劳动力成本从200元/亩/年降至110元/亩/年，降低45%；综合生产成本降低18%管理效率：病虫害发现时间从平均7天缩短至1天，防治响应速度提升7倍5.5.2 项目经验总结需求为王，场景先行：农业场景复杂多样，架构设计必须深入田间，理解真实需求，避免"技术导向"循序渐进，小步快跑。
5、 探索智能代理系统与多代理技术的应用与发展
weixin_28872035的博客
06-07 59
本文深入探讨了智能代理系统及其多代理技术的发展历程、核心概念、关键技术，并通过具体案例展示了其在智能家居、智能交通、智能医疗等领域的广泛应用。同时，文章还分析了智能代理系统的技术细节和发展前景，包括机器学习、自然语言处理等关键技术，以及在智慧城市、智能农业和智能教育等新兴领域中的应用探索。
27、AI、区块链、物联网对医疗和商业的变革性影响
tgb345678的博客
08-17 66
本文探讨了AI、区块链和物联网对医疗和商业领域的变革性影响。在医疗领域，电子健康记录（EHR）、牙科机器人以及加密货币支付的应用提升了医疗效率和质量。在商业领域，物联网、人工智能和区块链的融合推动了供应链、农业、医疗保健、金融和社交网络等多个行业的创新商业模式。文章还分析了这些新兴技术带来的机遇与挑战，并展望了未来发展的可能性。
农业中的物联网与机器学习：创新解决方案与传统问题
### 农业中的物联网与机器学习：创新解决方案与传统问题 #### 1. CIoT在农业中的应用 在农业领域，CIoT（农业物联网）系统具有重要意义。它包含两个有助于系统开启和关闭的值，通过控制器和电磁阀可实现安全自动化...
基于物联网的智能农业系统分析
# 基于物联网的智能农业系统分析 ## 1. 引言 物联网（IoT）是当前科技的前沿领域，它能让人们在全球任何地方对设备进行监控和管理，还能以被动方式与生物进行交互。近年来，物联网技术发展显著，已普及大众。 ...
人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 935
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 669
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 383
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
C机器学习.NET生态库应用
最新发布
2509_93946247的博客
11-25 145
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 269
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 713
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 676
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 417
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
物联网技术在农业信息监测中的应用研究
通过大数据分析和机器学习等技术，可以对农业数据进行深入挖掘，为农业生产提供决策支持。 4. 应用层：根据平台层的分析结果，提供给用户具体的应用服务。例如，智能预警系统可以根据分析结果提前告知农户气象变化...
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