人工智能在农业中的应用

Source: Dev.to

农业中的人工智能

农业中的人工智能利用机器学习（Machine Learning）、计算机视觉（Computer Vision）和物联网（IoT），将传统决策转变为精准且数据驱动的系统。

使用卫星图像、无人机和地面传感器监测作物健康

利用卫星图像、无人机和地面传感器可以监测作物健康，识别害虫和疾病，检测缺水和营养不足。

使用机器学习预测作物产量

机器学习通过分析历史和环境数据，可以预测作物产量，并使用时间序列（Time Series）模型确定最佳的播种和收获时间。此过程将经验性的决策转变为科学且优化的过程。

数据收集

• 数据的质量与数量： 模型需要大量精确且历史悠久的数据；在许多地区这些数据并不可得。
• 复杂数据分析： 通过分析环境、历史和农业数据，播种和收获的时间表能够以科学方式优化，并发现隐藏的模式。

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