29、基于环境条件的作物预测与软件水印技术应用

基于环境条件的作物预测与软件水印技术应用

在农业领域，准确的作物预测和疾病预警对于农民的决策至关重要。同时，在软件领域，软件水印技术是打击软件盗版的重要手段。本文将介绍基于环境条件的作物预测系统以及软件水印技术的应用。

作物预测系统

项目范围

• 作物种类 ：该作物预测模型涵盖 11 种作物，包括马铃薯、番茄、大豆、草莓、树莓、甜椒、桃子、葡萄、橙子、玉米和樱桃。选择这些作物是为了兼顾蔬菜和水果，且印度的主食如水稻和小麦生长条件多样，预测难度大，而之前对水果的研究相对较少。
• 疾病种类 ：疾病预测模型涉及 38 种不同疾病，包括健康作物。纳入健康作物是因为农民上传的图像可能未受病害影响，模型需能准确检测健康作物。这些疾病来自植物村数据集。

文献调研

在开展项目前，研究了五篇相关论文：
1. Prof. D.S. Zingade - Crop 等提出了作物预测需考虑的重要因素，如土壤条件（黏土、磷等）。
2. Madhavi R P 等介绍了用于模型训练的算法，包括监督和无监督算法。
3. Trupti Bhange - Survey 等解释了随机森林在预测中的应用及重要特征，还收集了用户使用的肥料、前茬作物等信息进行分析。
4. 基于气候参数的作物产量预测机器学习方法，针对大豆作物，根据降雨和云量制定规则以预测适宜种植的作物。
5. 利用深度卷积编码器网络进行季节性作物疾病预测和分类，提出通过拍摄作物叶片照片使用 CNN 进行疾病预测，并测试了多种算法以提高准确性