在過去幾年里，機器學習與其他大數據技術和先進計算一起發展，改變了世界各地的行業，農業也不例外。

隨著機器學習的進步，農業中的機器學習已經能夠解決該行業遇到的許多問題。

企業只有在決策上不斷超越競爭對手，才能取得成功，農業也不例外。通過在農業中的機器學習，農民現在可以獲得更先進的數據和分析工具，從而促進更好的決策、提高生產力，并減少糧食和燃料生產中的浪費，同時減少不利的環境影響。

機器學習如何適合農業?

在高精度算法的輔助下，“智能農業”的理念不斷發展，提高了農業的效率和生產力。機器學習是一門科學分支，允許機器在沒有明確編程的情況下進行學習，這是其背后的機制。為了在農業組織環境中解開、分析和理解數據密集型過程開辟新的可能性，機器學習與大數據技術和強大的計算機一起發展。農民現在可以根據支持機器學習的電子創新，使用農場中的傳感器，預測農業產量和評估作物質量，確定植物種類，并診斷植物疾病和雜草侵害。這似乎是不可想象的水平。在整個種植、生長和收獲的過程中，機器學習在農業中的作用非常突出。其從播種開始，經過土壤測試、種子育種和供水測量，最后由機器人收集收獲并使用計算機視覺評估其成熟程度。如今，若是沒有機器學習技術的幫助，農民可以獲得的數據量是壓倒性的。ML可以迅速評估大量的數據，并在這些數據的幫助下推薦最有利可圖的策略。例如，ML可以建議何時種植以防止病蟲害。數字農業的優勢是合理的，其可以幫助種植者做出最佳的投入決策，以提高產量和利潤。此外，還可以幫助農民逐個田地確定實際費用，而不僅僅是整個農場的實際費用。

機器學習在農業中的應用

近年來，機器學習在農業領域得到了廣泛的發展。以下是其在農業中的應用:

物種繁育與識別

物種選擇的艱難過程需要尋找能夠保證對水和營養物質有效反應的特定基因。理想的植物品種將能夠抵御氣候變化、抗病、更多的營養和更好的味道。

為了徹底調查作物性能，機器學習使我們能夠從幾十年的田間數據中提取信息。這些數據被用來創建一個概率模型，預測哪些性狀會給植物帶來理想的遺傳優勢。

作物的物種鑒定通常是通過簡單的比較來進行的，比如葉子的顏色和形狀。利用更先進的方法，例如在葉脈形態的幫助下評估樹葉，機器學習使我們能夠以一種更復雜、準確和快速的方式評估植物。

水土管理

機器學習算法檢查蒸發動態、土壤濕度和溫度，以了解生態系統過程及其對農業的影響。

土壤中的缺陷可以通過ML策略來解決。例如，機器學習技術可以幫助農民保持最佳的無機氮量。通過氮模型預測土壤和環境中的氮循環，指導農民達到最佳水平。軟件模擬可以檢測氮是否可用，并確定何時向土壤中添加氮。此外，其還可以在氮含量過多時通知農民，以免損害作物。

灌溉系統的使用也可以更有效，這要歸功于基于ML的應用程序。其可以估算每日、每周或每月的蒸發量，并預測每日露點溫度，這有助于預測預期的天氣事件并計算蒸散發量和蒸發量。

產量預測與作物質量

精準農業最重要和最著名的領域之一是產量預測，其中包括產量的測繪和評估、作物供需匹配以及作物管理?，F代方法遠遠超出了基于歷史數據的簡單預測，結合計算機視覺技術即時提供數據，并對作物、天氣和經濟狀況進行全面的多維度分析，為農民和廣大公眾實現產量最大化。

準確識別和分類農產品質量屬性可以提高產品價格，減少浪費。與人類專家相比，機器可以利用看似毫無意義的數據和連接，來揭示和發現有助于作物整體質量的新屬性。

疾病和雜草檢測

為了防治疾病，必須在作物地區噴灑大量殺蟲劑，這往往造成高昂的經濟成本和相當大的環境影響。在使用一般精準農業管理時，ML是根據時間、地點和將受到影響的植物，有針對性地使用農藥。

雜草對農作物的生長構成嚴重威脅。雜草很難與作物區分開來，這是雜草控制的最大挑戰。農業中的計算機視覺和機器學習算法可以以最少的費用和對環境沒有負面影響，增強雜草的識別和辨別能力。這種技術的未來模型將為除草機器人提供動力，最大限度地減少對除草劑的需求。

畜牧生產和動物福利

為了最大限度地提高畜牧生產系統的經濟效益，如牛和雞蛋的生產，機器學習能夠對農業方面進行精確的預測和預測。例如，在屠宰前150天，體重預測系統可以預測未來的體重，使農民能夠相應地調整其飲食和環境因素。

如今的牲畜越來越被視為在農場生活中不快樂和疲憊不堪的動物，而不僅僅是作為食物載體。動物的運動模式，如站立、移動、進食和飲水，可以確定動物面臨的壓力有多大，并預測其對疾病的易感性、體重增加和生產力。動物的咀嚼信號可以與食物調整的需要聯系起來。

模型使用

農業機器學習不是什么神秘的噱頭或魔術。相反，這是一組精心設計的模型，用于收集特定的數據，并采用方法論來獲得預期的結果。

人工神經網絡(ANN)和支持向量機(SVM)是用于農業的兩種非常流行的機器學習模型。

ANN是生物神經網絡的模型，可以模擬復雜的活動，如模式生產、推理、學習和判斷。其靈感來自于人類大腦的運作方式。

SVM是使用線性分離超平面將數據實例劃分為類別的二進制分類器。聚類、回歸和分類都使用支持向量機進行。它們在農業中被用來估計動物產量和作物生產力和質量。

此外，農民聊天機器人正在開發中。這些機器人不僅能提供數字，還能評估數據，就復雜問題向農民提供咨詢，因此預計會比面向消費者的Alexa和類似助手更智能。

總結

機器學習的突破具有不可思議的潛力，就像軟件一樣。農業科學家正在更大規模地檢驗其理論，并協助開發與作物有關的更精確、實時的預測模型。農業中的機器學習有能力為維持世界人口、應對氣候變化和保護自然資源提供更多的解決方案。

目前，機器學習解決方案專注于特定問題，但隨著自動數據收集、分析和決策進一步集成到互聯系統中，許多農業活動將轉變為眾所周知的知識型農業，這將能夠提高產量和產品質量。