机器学习和人工智能在农业领域中的应用和前景 .pdfVIP

机器学习和人工智能在农业领域中的应用和

前景

农业是人类最古老的产业之一，也是全球最大的产业之一。现

代农业已经实现了许多创新，如基因工程、生物技术、气候适应、

种植作物、畜牧业等，但是这些创新及技术缺乏有效的应用，导

致农业生产过程中的许多问题无法得到解决。机器学习和人工智

能在农业领域的应用和前景，极有可能解决制约现代农业发展的

种种瓶颈。

机器学习的概念是指将人工智能技术引入到计算机系统中，让

计算机不断的学习和反馈来提高系统的性能。在农业领域中，机

器学习可以协助农民优化作物生长、提高植物光合作用效率、优

化施肥计划，以及预测气候变化等。

其次，机器学习可以广泛应用于农业领域的生产效率提升。例

如，通过自动化系统管理，提高种植计划的可靠性，更好地理解

作物生长过程，降低消耗，节省项目成本，提高农业生产效率和

收益。如通过定位、跟踪和成像图像获取土壤、水源等信息，更

好地设计农业生产系统。

现代农业正遭遇全球性的挑战，来自枯旱、洪涝等自然灾害，

还有人类不断对自然环境的破坏，同时又存在季节变化、销售营

销等一系列问题。这些挑战给农民带来了重大困扰，而机器学习

技术的应用可以解决这些问题。通过机器学习技术，农民可以利

用受过训练的算法对大数据进行应用，包括分析天气、丰富土壤、

提供栽培技巧和驱虫措施等方面的数据。这些数字可以帮助农民

更好地规划计划和执行操作，更好地保护农作物。

通过人工智能技术的应用，农业生产过程的监控和管理更加高

效。利用多媒体传感器技术，可以实现实时监测农业生产过程中

的各个环节，包括土壤状态、土壤适宜度、气候变化等等。然后

建立多级安全预警系统，帮助农民及时发现潜在问题和风险，以

及及时采取相应的措施治理。

此外，机器学习技术也可以对遗传材料进行分析和预测，预测

物种成长趋势，并帮助农民更好地选择适合自己种植的作物品种，

从而在规划以及最终利润上做到更好的规划和控制。

总的来说，机器学习和人工智能在农业领域的应用是多方面的。

从模拟农业生产过程到分析天气、土壤和植物数据，再到使用传

感器监控农业生产过程，机器学习技术在农业领域的应用具有广

泛的前景和应用价值。通过不断的学习、分析和反馈，可以对农

业生产过程中的各个方面进行优化和提高，降低生产成本，提高

农作物的产量以及质量。