19、利用机器学习实现马铃薯叶病预测与产量优化

利用机器学习实现马铃薯叶病预测与产量优化

1. 引言

农业与技术的融合并非新鲜事，历史上农业实践的进步就与技术创新紧密相连。而人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现，为农业带来了变革性的浪潮，有望彻底改变作物种植、管理和优化生产的方式。

传统农业受多种因素影响，如天气条件、土壤质量、水资源可用性以及病虫害爆发等。这些因素导致农民面临诸多不确定性和挑战，常造成资源浪费和产量降低。

作物产量预测是现代农业的关键环节，对确保粮食安全、优化资源分配以及在动态环境条件下做出明智决策至关重要。随着全球人口持续增长和气候变化给农业实践带来更多不确定性，准确估算作物产量的能力变得比以往任何时候都更为关键。作物产量预测结合了传统农业知识、前沿技术和数据驱动的分析方法，以预测各种作物（包括小麦、水稻、玉米等主食作物以及水果、蔬菜等特色作物）的可能收获量。这种预测能力使农民、政策制定者和整个农业行业能够有效规划、高效管理资源，并积极应对病虫害侵袭、疾病爆发和恶劣天气事件等挑战。随着农业与数据科学、机器学习和遥感技术的融合日益加深，作物产量预测模型的准确性和复杂性不断提高，有望彻底改变全球粮食生产并促进可持续农业实践。

2. 文献综述

随着大数据技术和高性能计算机的发展，机器学习为农业技术这一多学科领域的数据密集型科学开辟了新的可能性。例如，IBM的Watson ML API可分析天气数据、物联网（IoT）传感器数据和其他来源的数据，为农民提供关于种植、收获和灌溉的定制化建议，该技术已在多个地区用于改善农业实践。谷歌地球引擎利用卫星图像和机器学习技术，在全球范围内监测森林砍伐、跟踪土地利用变化以及评估作物健康状况，有助于农业和环境监测。

许多研究展示