物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

摘" 要：農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要根基，更是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重要保障。隨著農(nóng)業(yè)需求量的不斷增加，如何應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率成為重要課題。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展以及在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的傳統(tǒng)模式，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向自動(dòng)化和智能化方向發(fā)展，為農(nóng)業(yè)持續(xù)高效發(fā)展提供強(qiáng)大助力。基于此，該文深入分析物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)主要概念和在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用的重要意義，探究物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的具體應(yīng)用，供相關(guān)人士參考。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；機(jī)器學(xué)習(xí)；農(nóng)產(chǎn)品；精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)；傳感器

中圖分類號(hào)：S126" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2096-9902（2023）12-0010-04

Abstract： Agriculture is not only an important foundation of national economic development， but also an important guarantee related to the national economy and people's livelihood. With the continuous increase of agricultural demand， how to apply advanced technology to improve agricultural production efficiency has become an important topic. With the rapid development of the Internet of Things technology and its in-depth application in the field of agriculture， it has changed the traditional mode of agricultural production， promoted the development of agriculture to the direction of automation and intelligence， and provided a strong boost for the sustainable and efficient development of agriculture. Based on this， this paper deeply analyzes the main concepts of the Internet of Things and machine learning and the significance of their application in agriculture， and explores the specific applications of the Internet of Things and machine learning in agriculture for reference.

Keywords： Internet of Things; machine learning; agricultural products; precision agriculture; sensor

目前，全球氣候的變化給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)，糧食需求的不斷增加也給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提出更高的要求。面對(duì)這種情況，應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)新發(fā)展和新突破成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，也是解決農(nóng)業(yè)相關(guān)問(wèn)題的重要策略。尤其是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的面貌和形式，不僅有效降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，更大幅度提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了創(chuàng)新和進(jìn)步[1]。可見(jiàn)，探究物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用具有十分現(xiàn)實(shí)的意義。

1" 物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)要分析

1.1" 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)簡(jiǎn)要介紹

物聯(lián)網(wǎng)主要是指依托互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，利用無(wú)線數(shù)據(jù)通信技術(shù)、射頻自動(dòng)識(shí)別技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)物與物、物與人互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅實(shí)現(xiàn)了物與物之間的信息互聯(lián)，還可以實(shí)現(xiàn)信息整合和遠(yuǎn)程控制。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中主要包括無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、射頻識(shí)別技術(shù)、傳感技術(shù)等，其中，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，也被稱為Wi-Fi技術(shù)，這種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用十分廣泛，通過(guò)相應(yīng)Wi-Fi接收裝置可以將多個(gè)電子設(shè)備連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的互通，從而順利完成智能化控制。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)生產(chǎn)生活影響非常大，也為諸多領(lǐng)域帶來(lái)了巨大改變，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用非常廣泛。尤其是在智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)中，應(yīng)用這一技術(shù)為信息搜集、識(shí)別、傳輸提供了重要支持，為智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了良好條件。射頻識(shí)別技術(shù)也被稱為電子標(biāo)簽，是自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，主要是通過(guò)無(wú)線射頻方式進(jìn)行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信，并對(duì)電子標(biāo)簽或射頻卡進(jìn)行讀寫，以實(shí)現(xiàn)識(shí)別目標(biāo)和數(shù)據(jù)交換。射頻識(shí)別系統(tǒng)主要由讀寫器、電子標(biāo)簽、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)3部分組成。射頻識(shí)別技術(shù)具有適用性、高效性、獨(dú)一性及簡(jiǎn)易性的顯著特點(diǎn)，同時(shí)也在實(shí)時(shí)更新資料、使用壽命、穩(wěn)定性、存儲(chǔ)信息量、工作效率和安全性等方面都具有顯著優(yōu)勢(shì)，這也推動(dòng)射頻識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到越來(lái)越多的領(lǐng)域。尤其是在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)中應(yīng)用射頻識(shí)別技術(shù)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和識(shí)別，更能在農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸、農(nóng)產(chǎn)品銷售、食品安全等方面發(fā)揮積極作用。傳感網(wǎng)技術(shù)主要是指利用各類傳感器形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并綜合了傳感器、低功耗、通信、微機(jī)電等技術(shù)的全新網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。無(wú)線傳感網(wǎng)可以分為數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分布網(wǎng)絡(luò)、控制管理中心3部分，其具有低成本、分布式、自組織等特點(diǎn)，因而無(wú)線傳感網(wǎng)技術(shù)具有非常廣闊的應(yīng)用前景。尤其是應(yīng)用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，利用無(wú)線傳感網(wǎng)技術(shù)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)快速收集、傳輸、整理信息，還能夠?qū)崿F(xiàn)信息交互功能，這大幅度提升了數(shù)據(jù)庫(kù)信息量，更加快了信息數(shù)據(jù)收集和傳輸效率，為農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)提供了技術(shù)支持。

1.2" 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)簡(jiǎn)要介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)中包括概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論和算法復(fù)雜度理論等多方面學(xué)科的知識(shí)，主要是指計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為，以不斷提升知識(shí)和技能從而實(shí)現(xiàn)自身性能的不斷改善，其核心是人工智能，是讓計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。鑒于物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)的諸多優(yōu)勢(shì)，其已經(jīng)在諸多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用并推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了更大發(fā)展[2]。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其主要采用監(jiān)督式學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)2種技術(shù)。其中監(jiān)督式學(xué)習(xí)主要是根據(jù)已知輸入和輸出訓(xùn)練模型，讓模型能夠預(yù)測(cè)未來(lái)輸出，監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于回歸和分類；無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)是從輸入數(shù)據(jù)中尋找隱藏模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于關(guān)聯(lián)分析、聚類和降維。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)步驟主要是先將現(xiàn)實(shí)問(wèn)題抽象成數(shù)學(xué)問(wèn)題，并做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，再選擇或創(chuàng)建模型，并進(jìn)行模型訓(xùn)練及評(píng)估，從而預(yù)測(cè)結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)包括分類、決策樹(shù)、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠在眾多數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然模式，為制定決策和做出預(yù)測(cè)提供幫助。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷深入，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決汽車、航空航天、國(guó)防、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療設(shè)備和信號(hào)處理等領(lǐng)域問(wèn)題的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

2" 物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用的重要意義

物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中，能夠推動(dòng)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理，利用相關(guān)設(shè)備搜集和監(jiān)測(cè)農(nóng)田環(huán)境、作物生長(zhǎng)狀況、氣象情況等數(shù)據(jù)，從而有利于相關(guān)人員能夠即時(shí)掌握農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)，以采取有效措施保障農(nóng)作物良好生長(zhǎng)。可見(jiàn)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)管理方式，促使農(nóng)業(yè)管理更加精準(zhǔn)、高效，這極大提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。同時(shí)，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還能夠降低勞動(dòng)力成本，有效減少農(nóng)業(yè)資源浪費(fèi)問(wèn)題，為農(nóng)作物穩(wěn)定生長(zhǎng)提供重要保障。此外，在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還能夠合理控制農(nóng)業(yè)污染源原始數(shù)據(jù)，減少因化肥、農(nóng)藥等使用不當(dāng)帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題，這對(duì)于保護(hù)生態(tài)環(huán)境十分有利[3]。

3" 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的具體應(yīng)用

3.1" 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的具體應(yīng)用典型代表就是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是利用現(xiàn)代技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)精細(xì)管理以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益的一種新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)有效提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，是可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要路徑。物聯(lián)網(wǎng)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用過(guò)程中，利用傳感器實(shí)現(xiàn)傳感器之間、傳感器與控制中心的通信，通過(guò)分析傳感器生成的數(shù)據(jù)，根據(jù)分析相應(yīng)信息及時(shí)做出針對(duì)性對(duì)策。在利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，相關(guān)人員不僅可以分析農(nóng)作物水分、土壤、養(yǎng)分等多方面的數(shù)據(jù)參數(shù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理的科學(xué)性、精準(zhǔn)性，從而提高農(nóng)業(yè)運(yùn)管效率。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，能夠大大提高農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)，有效減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，對(duì)于減少農(nóng)業(yè)活動(dòng)帶來(lái)的污染以及改善環(huán)境質(zhì)量也大有裨益。

3.2" 氣候條件

氣候條件是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵因素，全面分析和了解氣候條件，能夠有效減少因氣候原因造成的農(nóng)作物損失現(xiàn)象。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)部和外部設(shè)置傳感器，這能夠全面實(shí)時(shí)了解農(nóng)作物的氣候條件，并實(shí)時(shí)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)降雨量、溫度、濕度等情況。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)農(nóng)作物適合生長(zhǎng)的氣候條件數(shù)據(jù)對(duì)相應(yīng)配置進(jìn)行調(diào)整，讓氣候條件能夠滿足農(nóng)作物生長(zhǎng)的需求。同時(shí)，在監(jiān)測(cè)到惡劣天氣時(shí)，傳感器會(huì)發(fā)送警報(bào)，以促使相關(guān)人員能夠及時(shí)采取防范措施以降低惡劣天氣帶來(lái)的負(fù)面影響，從而為農(nóng)業(yè)收益提供強(qiáng)大保障。

3.3" 數(shù)據(jù)分析

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以通過(guò)傳感器等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田環(huán)境、作物生長(zhǎng)狀況、氣象情況等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和收集。傳感器完成大規(guī)模數(shù)據(jù)收集之后，利用分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提煉，從而獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)相應(yīng)數(shù)據(jù)信息做出更優(yōu)的決策，為農(nóng)作物生長(zhǎng)提供重要支持。

3.4" 農(nóng)產(chǎn)品流通管理

農(nóng)產(chǎn)品流通主要指農(nóng)產(chǎn)品從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域到消費(fèi)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，農(nóng)產(chǎn)品流通中包括收購(gòu)、運(yùn)輸、存儲(chǔ)及銷售等多個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量都會(huì)影響農(nóng)產(chǎn)品流通的成效。由于農(nóng)產(chǎn)品流通具有明顯季節(jié)性、分散性、技術(shù)復(fù)雜性等顯著特點(diǎn)，這也對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通提出了更高的挑戰(zhàn)。

這種情況下，在農(nóng)產(chǎn)品流通中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，不僅能夠優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)管理環(huán)節(jié)，更能為農(nóng)產(chǎn)品零售環(huán)節(jié)提供正確指引，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品零售環(huán)節(jié)的精細(xì)化管理。其中，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能正確分析農(nóng)產(chǎn)品的存儲(chǔ)條件，如環(huán)境濕度、溫度等，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整為農(nóng)產(chǎn)品存儲(chǔ)提供保障。具體而言，利用射頻識(shí)別技術(shù)管理農(nóng)產(chǎn)品倉(cāng)儲(chǔ)情況，通過(guò)這一技術(shù)識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品上的標(biāo)簽?zāi)軌蛩鸭捅４嫦嚓P(guān)信息，如農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)日期、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境濕度、農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出場(chǎng)質(zhì)量、農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出場(chǎng)時(shí)間等。在此基礎(chǔ)上，射頻識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品流通過(guò)程中，能夠隨時(shí)調(diào)取農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)信息，這為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)部門開(kāi)展食品檢驗(yàn)、食品安全控制工作提供了重要幫助。

此外，冷鏈運(yùn)輸是部門農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸過(guò)程中的必要選擇，也是關(guān)系農(nóng)產(chǎn)品銷售效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。只有保障冷鏈運(yùn)輸?shù)姆€(wěn)定性和安全性，才能保障農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。在冷鏈物流中控制各個(gè)運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)的溫度是重要核心，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)了在線控制冷鏈物流中的溫度。尤其是借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)透明化管理，讓冷鏈物流在分揀、包裝、運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)等各個(gè)環(huán)節(jié)的溫度都得到有效控制。其中，GPS跟蹤系統(tǒng)、溫度監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)等都為農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流提供了重要支持，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流穩(wěn)定、不中斷，進(jìn)一步保障了相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品的食用安全。

3.5" 農(nóng)業(yè)機(jī)械管理

農(nóng)業(yè)機(jī)械主要包括農(nóng)用動(dòng)力機(jī)械、土壤耕作機(jī)械、農(nóng)田排灌機(jī)械和農(nóng)產(chǎn)品加工機(jī)械等，農(nóng)業(yè)機(jī)械管理效果與農(nóng)業(yè)發(fā)展息息相關(guān)。在農(nóng)業(yè)機(jī)械管理中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具有多方面的顯著優(yōu)勢(shì)。其中，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以呈現(xiàn)農(nóng)機(jī)位置定位的詳細(xì)信息；可以了解農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)的起止時(shí)間、速度等，清晰了解農(nóng)業(yè)機(jī)械的作業(yè)過(guò)程；可以及時(shí)監(jiān)控農(nóng)業(yè)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)，并采集和監(jiān)控農(nóng)機(jī)生命周期運(yùn)行數(shù)據(jù)；可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)故障的遠(yuǎn)程診斷、防盜、服務(wù)提醒等功能；可以分析和評(píng)估農(nóng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，提高農(nóng)機(jī)工作量的監(jiān)測(cè)和管理質(zhì)量等。可見(jiàn)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)機(jī)械管理中，不僅有利于最大程度發(fā)揮農(nóng)業(yè)機(jī)械在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用，更能夠?yàn)楝F(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展提供支持。

3.6" 農(nóng)業(yè)品種和技術(shù)推廣

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，品種和技術(shù)選擇與農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量密切相關(guān)，只有不斷提高品種和技術(shù)選擇的科學(xué)性，才能為農(nóng)業(yè)發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，不少農(nóng)戶多憑借種植經(jīng)驗(yàn)選擇品種和技術(shù)，對(duì)于新品種和新技術(shù)多持有觀望態(tài)度不敢輕易嘗試，這對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來(lái)一定阻力。面對(duì)這種情況，農(nóng)業(yè)相關(guān)工作人員不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)品種和技術(shù)推廣工作，通過(guò)采集農(nóng)業(yè)品種和技術(shù)的應(yīng)用情況、產(chǎn)量信息等數(shù)據(jù)，為相應(yīng)區(qū)域匹配適合的品種和技術(shù)，進(jìn)一步提升農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì)。同時(shí)，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以為農(nóng)戶提供針對(duì)性指導(dǎo)和幫助，引導(dǎo)農(nóng)戶合理選擇品種、掌握技術(shù)要點(diǎn)，從而為增加農(nóng)戶收益提供幫助。

4" 機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的具體應(yīng)用

4.1" 智能灌溉系統(tǒng)

灌溉是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可增強(qiáng)灌溉系統(tǒng)的自主調(diào)節(jié)功能，根據(jù)土地干濕程度的具體情況，智能控制灌溉的時(shí)間和方式，并指導(dǎo)相關(guān)人員調(diào)整作物種植的原始數(shù)據(jù)。這種基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的精確調(diào)節(jié)，不僅可以降低灌溉用水量，還能提高作物的生產(chǎn)效益。具體而言，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以打造高效低耗、多功能且低投入的農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉平臺(tái)，這一平臺(tái)不僅能夠通過(guò)傳感器感應(yīng)土壤水分，并設(shè)定相應(yīng)條件與接收器通信，從而控制灌溉系統(tǒng)的閥門開(kāi)啟或關(guān)閉，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)節(jié)水灌溉。此外，智能灌溉系統(tǒng)還可以根據(jù)不同類型作物和種植地點(diǎn)的需求自動(dòng)調(diào)整水的投入和操作程序，這能夠最大程度發(fā)揮水資源的效果，并為增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出提供更大幫助。

4.2" 監(jiān)測(cè)土壤質(zhì)量

土地的質(zhì)量是影響農(nóng)作物生長(zhǎng)最主要因素之一。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可幫助從大量的土壤樣本中區(qū)分出不同類型的土壤，并預(yù)測(cè)如何更好地改善土壤質(zhì)量，這無(wú)疑也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了極大的便利。尤其是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以預(yù)測(cè)土壤特性，這對(duì)選擇農(nóng)作物、選擇合適種子、土地管理等方面都奠定了良好基礎(chǔ)。土壤特性預(yù)測(cè)中應(yīng)包括土壤濕度、土壤養(yǎng)分等方面，其中土壤養(yǎng)分是關(guān)系農(nóng)作物生長(zhǎng)速度和質(zhì)量的關(guān)鍵因素，利用電傳感器和電磁傳感器監(jiān)測(cè)土壤養(yǎng)分，能夠?yàn)檗r(nóng)作物生長(zhǎng)提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。

4.3" 農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)

農(nóng)作物的生長(zhǎng)過(guò)程中，大規(guī)模的監(jiān)測(cè)和分析十分必要。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可通過(guò)對(duì)農(nóng)田的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高農(nóng)作物的識(shí)別率、覆蓋面積等，進(jìn)一步提高農(nóng)作物監(jiān)測(cè)的效率。尤其是病蟲(chóng)害對(duì)于農(nóng)作物影響比較大，病蟲(chóng)害不僅會(huì)影響農(nóng)作物生長(zhǎng)質(zhì)量，更可能帶來(lái)嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害，能夠通過(guò)分析圖像數(shù)據(jù)識(shí)別農(nóng)作物疾病、識(shí)別蟲(chóng)害規(guī)律和模式，利用高精度的處理算法計(jì)算出蟲(chóng)害發(fā)生的趨勢(shì)，推測(cè)出未來(lái)的防治策略并準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出蟲(chóng)害種類和數(shù)量，為清除病蟲(chóng)害提供有利幫助，切實(shí)實(shí)現(xiàn)早防早治，進(jìn)而有效降低因病蟲(chóng)害帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失。此外，在這個(gè)過(guò)程中，通過(guò)準(zhǔn)確分析病蟲(chóng)害能夠引導(dǎo)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員正確、適量使用農(nóng)藥，有效避免因過(guò)度使用農(nóng)藥造成的環(huán)境污染和水土循環(huán)危害[4]。

4.4" 農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)方面

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中，可以通過(guò)對(duì)天氣、溫濕度、日照時(shí)間、肥料、土壤水分及收獲時(shí)間等因素的監(jiān)測(cè)與分析，提供精準(zhǔn)的種植建議和管理方案，并能夠提供預(yù)測(cè)農(nóng)作物產(chǎn)量的相關(guān)參數(shù)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以運(yùn)用歷史信息與現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)比較，建立模型來(lái)識(shí)別作物的特點(diǎn)與需求，并且根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)施藥、灌溉和監(jiān)控，從而讓農(nóng)作物實(shí)現(xiàn)更理想的產(chǎn)量和質(zhì)量。這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)智能傳感器等設(shè)備實(shí)時(shí)采集，再利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行分析和處理，為農(nóng)業(yè)從事者提供可靠的決策和種植管理建議。同時(shí)，通過(guò)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的產(chǎn)量，可以促使農(nóng)業(yè)從事者進(jìn)行針對(duì)性調(diào)整，有利于提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量，還有利于實(shí)現(xiàn)資源的合理利用和規(guī)劃，減少資源的浪費(fèi)，從而實(shí)現(xiàn)資源的可持續(xù)發(fā)展[5]。

4.5" 農(nóng)產(chǎn)品電商方面

農(nóng)產(chǎn)品電商是拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道的重要方式，也是推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品零售業(yè)發(fā)展的重要路徑。農(nóng)產(chǎn)品電商集合了線上交易、電子支付等服務(wù)，打造了新型農(nóng)業(yè)商業(yè)運(yùn)作模式，為農(nóng)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了更為有利的條件。農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)中匯集了大量的農(nóng)產(chǎn)品銷售信息數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)信息不僅反映了用戶需求、用戶使用反饋等，還包括同類型農(nóng)產(chǎn)品的具體特性、區(qū)別等方面。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，能夠綜合分析和定位農(nóng)產(chǎn)品以及服務(wù)，為農(nóng)產(chǎn)品各方面提升指明方向。例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)中的推薦算法，可以了解用戶的消費(fèi)需求和消費(fèi)習(xí)慣，這不僅有利于挖掘潛在用戶，更有利于提高農(nóng)產(chǎn)品交易量，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品銷售實(shí)現(xiàn)更大發(fā)展。

4.6" 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象方面

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象方面主要是有助于制作土地覆蓋和繪制農(nóng)作物類型圖，尤其是借助集成學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以順利完成制圖任務(wù)，特別在遇到地形地貌比較復(fù)雜的情況下，集成學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)能夠在實(shí)現(xiàn)處理分類方面凸顯強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)。根據(jù)研究顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象方面的重要代表之一就是能夠?qū)崿F(xiàn)雜草檢測(cè)，由于雜草是影響農(nóng)作物正常生長(zhǎng)和農(nóng)作物產(chǎn)量的重要因素，將機(jī)器學(xué)習(xí)和遙感技術(shù)充分結(jié)合，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)來(lái)進(jìn)行雜草檢測(cè)，能夠合理控制噴灑農(nóng)藥的計(jì)量，從而有效節(jié)約人力資源，并為食品安全性提供重要支持。

4.7" 作物育種方面

作物育種又被稱為作物品種改良，主要是在遺傳學(xué)理論基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用生物學(xué)、植物生理、植物病理等多學(xué)科知識(shí)改良作物遺傳特性，從而培育高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)品種的技術(shù)。作物育種具有提高產(chǎn)量、增強(qiáng)抗性、提高有益物質(zhì)含量、提高生產(chǎn)效率等多方面功能。在作物育種過(guò)程中，通過(guò)尋找植株的基因序列能夠正確分析植株遺傳優(yōu)良性狀，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以綜合分析農(nóng)作物在不同氣候下的表現(xiàn)、農(nóng)作物特定表型的遺傳性等，并是通過(guò)搭建模型預(yù)測(cè)影響植物優(yōu)良性狀的基因類型，為育種專家開(kāi)展育種實(shí)驗(yàn)提供幫助。將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于作物育種方面，能夠讓育種專家正確評(píng)估更多變量，從而提高作物育種的效率和準(zhǔn)確性。

5" 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，農(nóng)業(yè)不僅是立國(guó)之本，更反映了我國(guó)綜合實(shí)力。只有將新技術(shù)、新手段應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中，才能為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展提供更多生機(jī)和活力，才能讓現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)現(xiàn)更大的突破。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加高效、精準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)良好的經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益。借助先進(jìn)技術(shù)推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，不僅能夠節(jié)約農(nóng)業(yè)資源，還能夠?yàn)楸Ｕ霞Z食安全創(chuàng)造良好條件。可見(jiàn)，積極推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，對(duì)于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展具有積極意義[6]。

參考文獻(xiàn)：

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[2] 趙雨，栗雅清，林曉琪，等.基于Huawei LiteOS的認(rèn)養(yǎng)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（2）：140-142，146.

[3] 于孟京.淺談物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展中的應(yīng)用成效[J].現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，2023（1）：91-93.

[4] 陸紅飛，王濤，喬冬梅，等.物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用：從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉[J].灌溉排水學(xué)報(bào)，2023，42（1）：87-99.

[5] 葉婷，馬宏娟，盧銳，等.人工智能在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用——以數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)為例[J].智慧農(nóng)業(yè)導(dǎo)刊，2022，2（18）：27-29，32.

[6] 馬海榮，羅治情，陳聘婷，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像農(nóng)業(yè)大棚提取[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，59（S1）：199-203.