算法|数字农业专注于作物生产的最佳优化算法及其在生长过程中的保护物联网|机器学习

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【算法|数字农业专注于作物生产的最佳优化算法及其在生长过程中的保护】由于农业是大多数国家的主要经济体，因此必须提供更好的帮助以加快农作物生产的各个阶段。机器学习和物联网更有效地服务于这个平台。物联网设备通过无线通信协议持续监控作物、土壤、水，并通过消息或日志数据或蜂鸣器将它们的健康状况传达给远程设备，以提醒农学家采取必要的行动。来自这些设备的数据将通过机器学习算法为用户做出有意义的预测和建议，专门用于农民。

通过农田历史数据训练的机器学习模型，从中获得经验，并对从物联网设备接收到的数据信号做出明智的决策。从这些物联网设备收集的数据必须确保准确预测结果的机密性。精准农业是一种整合异构信息的战略，用于为全球可持续农业实践做出准确有效的管理决策。我国大部分地区都在采用这种策略，在短时间内即兴农业生产。

机器学习在精准农业中的应用，重塑了田间作物建议、施肥建议、供水预测、收成预测等计划，从而通过智能方式辅助农户或农民提高产量，从而控制用水量。数字农业不断发展以提高农业生产力，同时将对环境因素的影响降至最低。数字农业使用从物联网设备感应到的数据，对基于养分需求的肥料推荐、通过适当灌溉的供水、土壤营养、害虫或杂草控制以及作物保护做出有效决策。

数字农业专注于作物生产的最佳优化算法及其在生长过程中的保护。多作是数字农业或智能农业中采用的一种技术，它允许在单一可耕地中种植一种以上的作物。数字农业必须采取更多的预防措施，同时用杂草和肥料喂养这些不同的作物，因为混合植物具有不同的营养需求和供水。因此，它在施肥之前考虑了作物之间的内部变异性和内部变异性。

它采用行内处理等技术，分别为每株植物喷洒肥料，配备传感器的无人机跟踪杂草，从条形码标签自动感应肥料细节以正确比例混合农药，减少漂移技术和整合这些技术应用全球定位系统和综合信息系统，定期向农民中继。作物种植的必要步骤是土地适宜性分析、适当的作物选择、作物生产、作物保护、养分供应、供水、作物健康监测、人类和动物攻击检测、产量管理和收获后。

尽管这些步骤对于所有类型的作物都是通用的，但土壤营养价值和化学成分决定了每个级别采用的技术，这为选择多作时对肥料供应的重要考虑铺平了道路。这种多作技术早在几十年前就已经在发展，并且在山区贫瘠的耕作地区得到了更好的生产力。在允许在该土地上建造任何住宅地块之前，已经对任何贫瘠土地进行了土地适宜性分析。通过确保更好的土地利用分析，大部分农业用地没有转化为住宅建筑或工业区。

它将减少耕地面积和空气污染。在没有适宜性分析的情况下种植作物可能会导致大量时间浪费、更多肥料供应、异常和需水量。因此，农作物种植的土地适宜性分析是确保可持续农业获得更好产量的重要因素。地理信息系统为土地适宜性分析提供了更重要的支持。分析从先进的地理信息系统获得的土地适宜性考虑的多个因素。土地适宜性分析考虑的一些因素是土壤质量参数、地形、水资源可用性、基本养分、社会经济因素。机器学习帮助农民在作物质量确定、产量预测、植物物种确定、作物病害预测和收获技术方面做出更好的决策。