機器學習在農業中的作用是什麼？

---

在機器學習的幫助下，農業已變得更加高效和強大。為了更好地種植作物，農業業務依賴於各種因素，例如生產、製造和資料分析。機器學習使作物種植更加高效。

所有最近推出的機器學習裝置都將種植系統提升到了另一個熟練程度。這項創新導致了作物種植、加工和農產品營銷的增加。讓我們詳細討論機器學習在農業領域的作用。

機器學習如何幫助牧場主？

機器學習裝置不像經驗豐富的牧場主那樣依靠本能或經驗。但是，它可以整合來自牧場的的資訊來完成種植者需要完成的任務。

與傳統方法相比，它還有一個更重要的優勢。如果使用者希望機器刪除儲存在其中的資料，機器會記住這些資料。它減少了搜尋重要文件的壓力，並且上級可以獨立於其他人隨時瞭解必要的細節。

機器學習在農業中的作用是什麼？

機器學習的使用對農業領域做出了重大貢獻。機器學習應用廣泛應用於種植過程。

這些應用可以分為四種主要型別 -

• 作物管理

• 牲畜管理

• 水資源管理

• 土壤管理

機器學習的一些作用列在下面 -

作物管理

透過使用機器學習無人機和高階應用程式，牧場主可以預測收穫的產量，並且可以評估作物的質量。機器學習還可以幫助識別雜草和作物病蟲害，並且還有助於區分植物物種。

產量預測

機器學習還可以幫助進行產量規劃和評估。它有助於確定作物供求的匹配。機器學習協助作物管理以提高作物種植。支援向量機是機器學習裝置的一個例子。它有助於獲取氣象站預報的地理資料。

雜草和疾病識別

使用機器學習進行的影像處理可以幫助分析雜草種類，並且還有助於確定哪些作物受到微生物、感染或寄生蟲的侵擾。此外，高階應用程式可以精確地確定疾病並建議最佳療法。SOM 神經網路和高光譜反射成像有助於識別由疾病和養分缺乏引起的植物脅迫。

物種識別

使用機器學習程式設計進行的識別過程有助於識別不同的植物物種，並且有助於避免使用人類專業知識。機器學習可以更快地完成識別工作，從而縮短分類過程的持續時間。

作物質量

精確檢測和識別作物質量屬性在農業中發揮著巨大作用。它有助於提高產品的銷售價格並減少產生的整體浪費。

關於此主題的策略依賴於機器學習。這些程式應用於樣本的化學成分，主要用於預測和劃分原材料的地理來源。

牲畜管理

機器學習創新工作有助於在包括動物健康、放牧、生產和育種在內的各個領域開展畜牧和農業運營。

保護動物

它側重於監控動物的行為，以便及早識別疾病。機器學習框架可以使用錄影機跟蹤動物的不同模式，並且可以記錄從站立、移動到進食的所有內容。

可以使用透過帶有磁力計的項圈感測器收集的資料來分析奶牛的行為。它也可以透過三軸加速度計完成，三軸加速度計測量保護動物時可能出現的狀況。

牲畜生產

使用機器學習進行的分析透過對種植引數的精確預測和評估，提高了雞蛋、牛奶、肉類和其他乳製品的生產安排。專家為識別豬而無需使用射頻識別標籤開發了一種有趣的解決方案。

射頻的範圍有限，並且對動物來說也是一個壓力過程。該框架依賴於卷積神經網路，並用於數字影像的面部模式識別。

土壤管理

機器學習可用於土壤管理，以預測和識別農業土壤特性。這些要素包括水分、溫度、乾旱和成分。可以使用機器學習預測和識別乾旱和土壤溫度。它提供了一種耗時少、成本低的解決方案。

乾旱和溫度的要素提供了有關氣候變化對區域影響的重要資料。水分和土壤成分決定了作物產量的變化。

結論

以上列出了關於機器學習在農業領域作用的所有詳細資訊。透過使用機器，農業將會有所增長。因此，現在您知道了機器學習在農業業務中作用的問題的答案。