机器学习在农业中的作用是什么？

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在机器学习的帮助下，农业已变得更加高效和强大。为了更好地种植作物，农业业务依赖于各种因素，例如生产、制造和数据分析。机器学习使作物种植更加高效。

所有最近推出的机器学习设备都将种植系统提升到了另一个熟练程度。这项创新导致了作物种植、加工和农产品营销的增加。让我们详细讨论机器学习在农业领域的作用。

机器学习如何帮助牧场主？

机器学习设备不像经验丰富的牧场主那样依靠本能或经验。但是，它可以整合来自牧场的的信息来完成种植者需要完成的任务。

与传统方法相比，它还有一个更重要的优势。如果用户希望机器删除存储在其中的数据，机器会记住这些数据。它减少了搜索重要文档的压力，并且上级可以独立于其他人随时了解必要的细节。

机器学习在农业中的作用是什么？

机器学习的使用对农业领域做出了重大贡献。机器学习应用广泛应用于种植过程。

这些应用可以分为四种主要类型 -

• 作物管理

• 牲畜管理

• 水资源管理

• 土壤管理

机器学习的一些作用列在下面 -

作物管理

通过使用机器学习无人机和高级应用程序，牧场主可以预测收获的产量，并且可以评估作物的质量。机器学习还可以帮助识别杂草和作物病虫害，并且还有助于区分植物物种。

产量预测

机器学习还可以帮助进行产量规划和评估。它有助于确定作物供求的匹配。机器学习协助作物管理以提高作物种植。支持向量机是机器学习设备的一个例子。它有助于获取气象站预报的地理数据。

杂草和疾病识别

使用机器学习进行的图像处理可以帮助分析杂草种类，并且还有助于确定哪些作物受到微生物、感染或寄生虫的侵扰。此外，高级应用程序可以精确地确定疾病并建议最佳疗法。SOM 神经网络和高光谱反射成像有助于识别由疾病和养分缺乏引起的植物胁迫。

物种识别

使用机器学习编程进行的识别过程有助于识别不同的植物物种，并且有助于避免使用人类专业知识。机器学习可以更快地完成识别工作，从而缩短分类过程的持续时间。

作物质量

精确检测和识别作物质量属性在农业中发挥着巨大作用。它有助于提高产品的销售价格并减少产生的整体浪费。

关于此主题的策略依赖于机器学习。这些程序应用于样本的化学成分，主要用于预测和划分原材料的地理来源。

牲畜管理

机器学习创新工作有助于在包括动物健康、放牧、生产和育种在内的各个领域开展畜牧和农业运营。

保护动物

它侧重于监控动物的行为，以便及早识别疾病。机器学习框架可以使用录像机跟踪动物的不同模式，并且可以记录从站立、移动到进食的所有内容。

可以使用通过带有磁力计的项圈传感器收集的数据来分析奶牛的行为。它也可以通过三轴加速度计完成，三轴加速度计测量保护动物时可能出现的状况。

牲畜生产

使用机器学习进行的分析通过对种植参数的精确预测和评估，提高了鸡蛋、牛奶、肉类和其他乳制品的生产安排。专家为识别猪而无需使用射频识别标签开发了一种有趣的解决方案。

射频的范围有限，并且对动物来说也是一个压力过程。该框架依赖于卷积神经网络，并用于数字图像的面部模式识别。

土壤管理

机器学习可用于土壤管理，以预测和识别农业土壤特性。这些要素包括水分、温度、干旱和成分。可以使用机器学习预测和识别干旱和土壤温度。它提供了一种耗时少、成本低的解决方案。

干旱和温度的要素提供了有关气候变化对区域影响的重要数据。水分和土壤成分决定了作物产量的变化。

结论

以上列出了关于机器学习在农业领域作用的所有详细信息。通过使用机器，农业将会有所增长。因此，现在您知道了机器学习在农业业务中作用的问题的答案。