农业中的机器学习_机器学习在肥料技术中的应用

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机器学习是一个不断发展的领域，在农业中有许多潜在的应用。农民和农业科学家正在探索如何转向机器学习开发来提高作物产量、减少用水量和预测病虫害。未来，机器学习可以帮助农民更有效地利用资源，可持续地生产粮食。

农业中的机器学习：总结

农业中的机器学习使农民能够使用有关气候变化、作物和土壤条件以及其他环境变量的大量数据来做出有关植物和动物处理的明智决策。

让我们讨论一下机器学习在农业中的 13 个最有效的用例、它的好处、现实生活中的例子、应用和未来展望。

1、为什么机器学习在农业中很重要？

由于气候条件和市场趋势的变化，农业部门面临多重风险和不确定性，导致重大生产损失和资源浪费。虽然几十年的经验加上越来越精确的天气数据帮助农民做出了有根据的猜测，但成功率仍然很大。

在全球470.570亿个农场中，小农户拥有70个农场。他们没有必要的资金，缺乏使用技术的技能，或者不知道可用的解决方案来帮助他们更好地耕种和提高盈利能力。全球超过50%的农民无法获得适当的资金，其中三分之二的农民难以使用技术，超过<>%的农民不了解现有的解决方案。我们需要共同努力，教育、培训和扩大我们的努力，为农民提供数字化、人工智能、农业机械化和机器学习的好处。

2、机器学习在农业中的应用：市场统计

3、机器学习在农业中的应用案例

作物管理

1、杂草检测：杂草是每个农民臭名昭著的敌人。它们生长迅速，占领了农作物的领地，导致许多植物病害，并降低了产量。处理杂草最普遍的方法是除草剂。虽然这种方法很有效，但农民通常会用除草剂喷洒整个田地，对环境造成重大危害。 计算机视觉驱动的解决方案可以识别不需要的植物，使农民能够将除草剂施用于选定的区域，而不是整个田地。这可以大大减少除草剂的有害影响。

2、疾病检测：作物病害是农业的主要威胁之一，会大大降低产量的质量和数量。传统上，农艺师手动检查田地并寻找作物病害的迹象，如卷曲的叶子或枯萎，这既费时又容易出错。 基于ML的图像软件分析工具可以评估土壤和单个作物的健康状况，将杀虫剂的使用限制在生病的植物上，而不是整个田地。

3、产量预测：收益率预测对全球和区域意义上的经济都至关重要。了解何时最好收获作物以及种植什么作物以满足市场需求对于任何农场都至关重要。 许多参数会影响产量，包括环境因素、表型数据和天气信息。现代 ML 模型可以分析所有因素，以提高产量预测的准确性。

4、选育：传统的作物育种采用孟德尔遗传原理，即一个基因控制每个性状。然而，最近的研究表明，大多数性状是由多个基因控制的，这些基因以复杂的方式相互作用。这意味着传统的作物育种方法通常效率低下，可能需要许多代才能产生预期的结果。 另一方面，人工智能可以识别数据中人类可能不明显的模式。因此，它可以更快、更有效地识别育种所需的性状。

水管理

1、灌溉：农业中的机器学习可以通过优化用水来简化灌溉。通过分析天气、土壤类型和植物类型等因素，机器学习算法可以预测作物需要多少水以及何时需要水。这些信息有助于相应地自动调整灌溉计划，从而更有效地利用水资源。

2、检测泄漏：在世界某些地方，水是一种特别稀缺的资源。虽然滴灌和无土系统可以解决缺水问题，但对于小型农场来说，它们的安装和随之而来的投资回报率通常没有经济意义。通过结合物联网设备、机器学习和计算机视觉，可以检测灌溉系统中的异常和泄漏，并在问题升级之前进行纠正。

3、天气监测：机器学习可用于监测天气状况，并为优化用水量提供见解。通过收集降水量、温度、土壤湿度、湿度、风速和风向等数据，可以分析环境并预测应该灌溉多少以及何时灌溉。 这样，农民可以通过有条不紊地浇灌作物来节省时间和资源，从而降低干旱或洪水对作物造成损害的风险。

土壤管理

1、化肥的使用：肥料是现代农业中必不可少的投入品，其有效利用对于最大限度地提高作物产量至关重要。然而，在作物上施用适量的肥料可能是一个挑战，因为它取决于天气条件和土壤类型等几个因素。 机器学习可以分析来自这些不同因素的数据，并预测需要多少肥料才能获得最佳结果。然后，这些信息可用于自动调整施用于作物的肥料量，从而为农民节省时间和金钱。

2、土壤监测：土壤墒情是影响农业生产力的最重要因素之一。太少的水和庄稼会枯萎和死亡;过多的水和植物会变得过度饱和，导致根腐病和其他问题。传统上，农民利用经验和直觉手动监测土壤湿度。但是，此过程非常耗时且通常不准确。 机器学习算法可以自动监测土壤湿度水平。这些算法分析各种因素，包括天气数据、植物类型和土壤类型。通过不断监测这些因素，该算法可以为农民提供有关何时给作物浇水以及使用多少水的实时信息。

3、昆虫检测：昆虫会造成严重的作物损失，早期发现它们对于防止大面积损失至关重要。机器学习算法可以自动检测图像上的昆虫，从而帮助农民更快、更准确地识别虫害。 此外，机器学习可以分析来自放置在田野中的传感器的数据，这些传感器提供有关温度、湿度和其他可能影响昆虫活动的条件的信息。通过了解昆虫行为模式，农民可以更好地针对性地开展害虫防治工作，并减少有害杀虫剂的使用。

畜牧业管理

1、昆虫检测：昆虫会造成严重的作物损失，早期发现它们对于防止大面积损失至关重要。机器学习算法可以自动检测图像上的昆虫，从而帮助农民更快、更准确地识别虫害。 此外，机器学习可以分析来自放置在田野中的传感器的数据，这些传感器提供有关温度、湿度和其他可能影响昆虫活动的条件的信息。通过了解昆虫行为模式，农民可以更好地针对性地开展害虫防治工作，并减少有害杀虫剂的使用。

2、跟踪饲喂：为了确保动物得到充分的喂养，基于物联网和机器学习的工具可以帮助监测动物的喂养习惯。这些信息可用于检测具有异常营养模式的动物，这可能是健康问题的征兆。农民还可以更好地了解不同类型和数量的食物如何影响动物的体重、代谢效率和产量。最终，机器学习可以帮助农民改进他们的方法，并主动响应个体动物的需求。

3、放牧控制：过度放牧会导致土壤板结和侵蚀，从而降低渗透率并增加径流。这最终会导致水污染和水质恶化。 基于机器学习的工具可以预测各种放牧场景将如何影响水资源。通过分析许多因素，包括土地覆盖类型、地形、降雨模式和牲畜密度，农民和牧场主可以就何时何地放牧做出更明智的决定。

4、使用 机器学习 技术解决关键的农业挑战

5、总结

机器学习通常与无人机、机器人和物联网设备结合使用。它允许从这些来源中的每一个输入数据。然后，计算机处理此信息并将适当的操作发送回这些设备。这允许机器人提供适量的肥料，或者物联网设备直接向土壤提供适量的水。机器学习还可以在需要时向农民提供预测，例如土壤中植物有效氮的含量，以指导施肥计划。随着越来越多的农业变得更加数字化，机器学习将以更少的体力劳动支持高效和精确的农业。

转载：农业中的机器学习 (mvrlink.com)