20、数据驱动农业：基于机器学习的水稻种植农场分类推荐

数据驱动农业：基于机器学习的水稻种植农场分类推荐

1. 背景与动机

随着全球人口预计到 2050 年将达到约 98 亿，粮食需求势必上升。然而，由于农业管理不善、规划不当、不可预测的天气条件以及城市化等因素，农业用地却在不断减少。在这样的背景下，精准农业应运而生，它通过收集、处理和分析时间、空间和个体数据，并结合其他信息来支持管理决策，以提高农业生产的资源利用效率、生产力、质量、盈利能力和可持续性。为了更好地挖掘精准农业数据的价值，机器学习技术被广泛应用，它可以简化流程、减少数据误差，使预测更加容易，图像数据的解释也更加快速和便捷。

2. 研究目标

本研究以一个包含 2200 个实例的“作物推荐”数据集为基础，将其标签属性根据水稻种植建议转换为“是/否”，并运用朴素贝叶斯（Naive Bayes）和支持向量机（SVM）两种机器学习预测模型，对水稻种植农场进行预测。同时，基于各种准确性指标对这两种模型进行比较研究，以确定哪种模型更适合用于预测特定农场是否适合种植水稻。

3. 相关研究综述

许多研究人员已经将机器学习算法应用于水稻相关的研究中：
- 病害检测 ：Jian 和 Wei 应用 SVM 识别黄瓜叶病，结果表明基于径向基函数（RBF）核函数的 SVM 方法在黄瓜病害分类中表现最佳。Sethy 等人则使用 CNN 和 SVM 进行基于深度特征的水稻叶病检测。
- 产量预测 ：Gandhi 等人使用神经网络预测印度马哈拉施特拉邦不同地区的水稻产量，并研究了影响产量的因素。Singha 等人运用人工智能技术（包括人工神经网络、支持向量机和深