在过去的几年中，机器学习与其他大数据技术和高级计算一起改变了世界各地的行业，农业也不例外。随着机器学习的进步，农业机器学习已经能够解决该行业遇到的许多问题。企业只有在决策方面始终优于竞争对手，才能取得成功，农业也不例外。通过农业中的机器学习，农民现在可以获得更先进的数据和分析工具，以促进更好的决策、提高生产力、减少食品和燃料生产中的浪费，同时减少对环境的不利影响。机器学习如何融入农业？借助高精度算法，“智慧农业”的概念不断发展，提高了农业的效率和生产力。机器学习是允许机器在没有明确编程的情况下学习的科学分支，这是它背后的机制。为了在农业组织的背景下为理清、分析和理解数据密集型过程开辟新的可能性，机器学习与大数据技术和强大的计算机一起发展。农民现在可以在农场使用传感器来预测农业产量和评估作物质量，识别植物种类，并根据支持机器学习的电子创新诊断植物病害和杂草侵扰。这似乎是一个难以想象的水平。在整个种植、生长和收获过程中，机器学习在农业中具有突出的特点。它从种植开始，经过土壤测试、种子育种和供水测量，然后机器人收集收获物并使用计算机视觉评估其成熟度。今天，在没有机器学习技术帮助的情况下，农民可以获得的数据量是巨大的。ML可以快速评估大量数据，并借助这些数据推荐最赚钱的策略。例如，ML可以建议何时种植以预防病虫害。数字农业的好处是合理的，因为它可以帮助种植者做出最佳投入决策以提高产量和利润。它还可以帮助农民逐块确定实际成本，而不仅仅是整个农场。机器学习在农业中的应用近年来，机器学习在农业领域得到了广泛的发展。以下是它在农业中的应用：物种育种和鉴定物种选择的艰难过程需要找到特定的基因，以确保对水和养分的有效反应。理想的植物品种应该是耐气候、抗病、更有营养、味道更好的。为了彻底研究作物性能，机器学习使我们能够从数十年的田间数据中提取信息。这些数据被用来创建一个概率模型，预测哪些性状会给植物带来理想的遗传优势。农作物的物种鉴定通常通过简单的比较来完成，例如叶子的颜色和形状。使用更先进的方法，例如借助叶脉形态评估叶子，机器学习使我们能够以更复杂、准确和快速的方式评估植物。水土管理机器学习算法检查蒸发动力学、土壤水分和温度，以了解生态系统过程及其对农业的影响。ML策略可以解决土壤中的缺陷。例如，机器学习技术可以帮助农民保持最佳无机氮水平。通过氮模型预测土壤和环境中的氮循环，引导农民达到最佳水平。软件模拟可以检测氮是否可用，并确定何时向土壤中添加氮。此外，当氮含量过高时，它可以在农作物受损之前通知农民。由于基于ML的应用程序，灌溉系统也可以更有效地使用。它可以估算每日、每周或每月的蒸发量并预报每日的露点温度，这有助于预测预期的天气事件并计算蒸发蒸腾量和蒸发量。●产量预测和作物质量精准农业最重要和最广为人知的领域之一是产量预测，包括产量的测绘和评估、作物供需匹配以及作物管理。现代方法远远超出了基于历史数据的简单预测，结合计算机视觉技术即时提供数据并对作物、天气和经济状况进行全面的多维分析，以最大限度地提高农民和公众的产量。准确识别和分类农产品质量属性可以提高产品价格并减少浪费。与人类专家相比，机器可以使用看似毫无意义的数据和联系来揭示和发现有助于作物整体质量的新属性。●病害和杂草检测为了预防和控制病害，必须向作物区域喷洒大量农药，这往往造成高昂的经济成本和相当大的环境影响。在使用一般精准农业管理时，ML是根据时间、地点和受影响的植物有针对性地使用农药。杂草对农作物的生长构成严重威胁。杂草很难与农作物区分开来，这是杂草防治的最大挑战。农业中的计算机视觉和机器学习算法可以以最小的成本增强杂草识别和辨别能力，并且不会对环境产生负面影响。这项技术的未来模型将为除草机器人提供动力，从而最大限度地减少对除草剂的需求。●畜牧业生产和动物福利为了最大限度地提高畜牧业生产系统的经济性，例如牛和鸡蛋生产，机器学习可以实现农业方面的精确预测和预测。例如，在屠宰前150天，重量预测系统可以预测未来的体重，让农民相应地调整他们的饮食和环境因素。今天的牲畜越来越多地被视为农场生活中不快乐和精疲力尽的动物，而不仅仅是食物载体。动物的运动模式，例如站立、移动、进食和饮水，可以确定动物的压力程度并预测其对疾病的易感性、体重增加和生产力。动物的咀嚼暗示可能与食物调整的需要有关。●使用农业机器学习的模型不是什么神秘的噱头或魔术。相反，它是一组精心设计的模型，用于收集特定数据并采用方法来实现预期结果。人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)是农业中使用的两种非常流行的机器学习模型。人工神经网络是生物神经网络的模型，可以模拟复杂的活动，如模式产生、推理、学习和判断。它的灵感来自于人脑的工作方式。SVM是一种二元分类器，它使用线性分离超平面将数据实例划分为类别。聚类、回归和分类都是使用支持向量机执行的。它们在农业中用于估计动物产量和作物生产力和质量。此外，正在开发一个农民聊天机器人。预计这些机器人将比面向消费者的Alexa和类似助手更聪明，因为它们不仅提供数字，还能评估数据并就复杂问题向农民提供建议。机器学习如何彻底改变农业总结机器学习的突破具有不可思议的潜力，就像软件一样。农业科学家正在更大规模地测试他们的理论，并帮助开发与作物相关的更准确、实时的预测模型。农业机器学习有能力为维持世界人口、应对气候变化和保护自然资源提供更多解决方案。目前，机器学习解决方案专注于特定问题，但随着自动化数据收集、分析和决策进一步集成到连接系统中，许多农业活动将转变为所谓的知识农业，这将能够提高产量和产品质量。
