机器学习|AI技术改善农业的十种路径,未来可期!( 三 )
通过将智能传感器与无人机视觉数据流结合使用,农业AI应用现在可以检测出种植区内病虫害最严重的区域。以此为基础,再使用监督式机器学习算法,农业专家即可确定农药的最佳组合,有效控制有害生物威胁、阻止其进一步扩散并感染其他健康农作物。
8. 根据农作物单产率确定总产量,借此制定合理有效的农作物定价策略。
准确把握农作物的收成率与质量水平,有助于农业企业、合作社以及农民更好地制定定价策略。考虑到市场对于特定作物的总体需求基本恒定,各方可以根据作物的收成选择固定售价、统一售价乃至弹性售价等策略。单凭这些数据,每年就能为农业企业消除数百万美元损失。
9. AI可帮助农民查找灌溉系统中的渗漏点,优化系统效能并衡量如何调整灌溉频率以提高农作物产量。
在北美很多地区,水都是最为稀缺的资源之一,甚至直接决定着以务农为生的整个社群的生活走向。高效利用水资源,也许能够让一家农场扭亏为盈、起死回生。通过线性编程,我们可以快速计算出特定田地或农作物达到理想产量水平时所需要的最佳水量。监督式机器学习算法则可以确保田地与农作物获得足够的水分以优化产量,但又不致过度浪费这种宝贵资源。
10. 监控并保持牲畜的健康状况——包括生命体重、日常活动水平以及食物摄入量——已经成为AI与机器学习的全新应用阵地。
【 机器学习|AI技术改善农业的十种路径,未来可期!】要保证长期为牲畜提供良好照料,我们必须随时了解各类牲畜对于当前饮食及居住条件的实际反应。利用AI与机器学习技术,农业专家能够理解哪些因素决定着奶牛们的情绪,并通过适当调整提高奶牛们的产奶量。对于以牛及其他家畜为主体的畜牧行业,新兴技术的介入为牧场们开辟新的利润空间带来了前所未有的新方向。
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