농업에서 인공지능의 활용

Source: Dev.to

농업에서 인공지능

농업에서 인공지능은 머신러닝(Machine Learning), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 사물인터넷(IoT)을 활용하여 전통적인 의사결정을 정밀하고 데이터 기반의 시스템으로 전환합니다.

위성 이미지, 드론 및 지상 센서를 통한 작물 건강 모니터링

위성 이미지, 드론 및 지상 센서를 활용하면 작물의 건강을 모니터링하고, 해충 및 질병, 수분 부족 및 영양소 결핍을 감지할 수 있습니다.

머신러닝을 통한 작물 생산량 예측

머신러닝은 과거 및 환경 데이터를 분석하여 작물 생산량을 예측하고, 시계열 모델(Time Series)을 사용해 최적의 파종 및 수확 시기를 결정할 수 있습니다. 이 과정은 경험에 기반한 의사결정을 과학적이고 최적화된 절차로 전환합니다.

데이터 수집

• 데이터의 품질 및 양: 모델은 정확하고 방대한 과거 데이터가 필요하지만, 많은 지역에서 이러한 데이터가 확보되지 않습니다.
• 복잡한 데이터 분석: 환경, 과거 및 농업 데이터를 분석함으로써 파종 및 수확 일정이 과학적으로 최적화되고, 숨겨진 패턴이 식별됩니다.

자세한 내용은 리시만 사이트를 방문하세요.