新兴的智能农业概念利用高精度算法显著提升农业效率。这一概念的核心驱动力是机器学习，这是一种允许机器在无需严格编程的情况下进行自主学习的技术。它与大数据技术和高性能计算相结合，为农业运营环境中复杂的数据密集型流程提供了新的解决方案。

在种植和收获的整个周期中，机器学习的应用无处不在。从土地平整、种子培育到水分供给测量，直至机器人采摘作物并借助计算机视觉判断成熟度，机器学习贯穿始终。

接下来，我们将探讨农业在各个阶段如何从机器学习中获益：

物种管理

物种繁衍

这一应用程序在物种选择过程中表现出高度的逻辑性和创新性。在大多数情况下，用户会获取关于播种预测或环境条件管理的信息。选择适合的物种是一项复杂的工作，需要考虑特定基因以确保水和营养的有效利用、对气候变化的适应性、抗病性和更高的营养价值或更好的口感。机器学习，特别是深度学习算法，需要多年现场数据的支持来分析农作物在不同气候条件下的表现及其特性的发展。基于这些数据，研究人员可以构建概率模型，预测哪些基因最有可能赋予植物有益的特性。

物种识别

传统的分类方法依赖于观察叶片的颜色和形状，而机器学习可以通过分析叶脉形状来提供更加精准和快速的结果，同时提供更多关于叶片特性的信息。

现场条件管理

土壤管理

对于农业专家来说，土壤是一种复杂的自然资源，包含多种过程和机制。仅土壤温度的变化就能反映出气候变化对区域产量的影响。机器学习算法研究蒸发过程、土壤湿度和温度，以了解生态系统动态及其对农业的影响。

水资源管理

农业用水管理影响水文、气候和农学的平衡。目前，最成熟的基于机器学习的应用程序与每日、每周或每月的蒸散量估算相关联，这有助于更有效地利用灌溉系统并预测每日露点温度，从而帮助识别预期的天气现象并估算蒸散量和蒸发量。

作物管理

产量预测

产量预测是精准农业中最关键和最受欢迎的话题之一，因为它涉及到产量映射、供需匹配和作物管理。最新的方法不仅依赖于历史数据，还结合了计算机视觉技术，提供实时数据并对作物、天气和经济状况进行多维度分析，以最大限度地提高产量。

作物质量

准确检测和分类作物质量特征可以提高产品价值，减少浪费。与人类专家相比，机器能够利用看似无关的数据和相互关联的信息揭示新的质量指标，这对整体作物质量至关重要。

疾病检测

在露天和温室环境下，最常用的病虫害控制方法是在作物区域内均匀喷洒农药。这种方法的有效实施需要大量农药，导致高昂的财务和环境成本。机器学习作为精准农业的一部分，可以有针对性地控制农药的使用时间和地点，减少对环境的影响。

杂草检测

杂草是作物生产的一大威胁。机器学习和计算机视觉技术可以低成本且无环境问题的方式提高对杂草的检测和识别。未来，这些技术将推动机器人杂草清除，最大限度减少对除草剂的需求。

家畜管理

家畜生产

类似于作物管理，机器学习可以提供精确的农业参数预测和估算，优化家畜生产系统的经济效益。例如，体重预测系统可以在屠宰前150天预测未来的体重，使农民能够调整饮食和条件。

动物福利

在现代养殖环境中，越来越多的家畜被视为不仅仅是食物来源，还需要关注它们的生活质量和健康状况。动物行为分类器可以将咀嚼信号与饮食变化的需求联系起来，并通过动物的运动方式（如站立、移动、进食和饮水）来判断其压力水平，预测其对疾病、体重增加和生产性能的敏感性。

农夫的小帮手

这是一个值得称道的应用程序：设想一位农民在深夜思考下一步的作物管理计划。他是否能卖出更多的产品或参加区域博览会？他需要有人讨论各种选择以作出最终决定。为此，一些公司正在开发专门的聊天机器人，这些机器人可以与农民交流并提供有价值的见解和分析。这些聊天机器人预计比面向消费者的Alexa等助手更加智能，因为它们不仅能提供数据，还能分析数据并就复杂的问题提供建议。

背后的模型

虽然对未来充满好奇，但最重要的部分是奠定未来基础的技术。农业中的机器学习并不是神秘的技巧或魔法，而是一系列明确界定的模型，这些模型收集特定数据并使用特定算法达到预期效果。

目前，农业中机器学习的应用并不均衡，通常集中在作物管理和家畜管理等领域。据现有文献，最流行的模型包括人工神经网络（包括深度学习）和支持向量机（SVM）。

人工神经网络受到人脑功能的启发，模拟复杂的认知和学习过程，适用于回归和分类任务。它们在作物管理和杂草、疾病或特定特征检测中的应用已经证明了其有效性。深度学习的最新进展进一步扩大了人工神经网络在农业等领域的应用范围。

支持向量机是一种二分类器，构造一个线性分割面来对数据实例进行分类。在农业领域，它们用于预测作物产量和质量以及家畜产量。

更复杂的任务，如动物福利评估，则需要采用不同的方法，例如集成学习中的多个分类系统或贝叶斯模型。尽管仍处于起步阶段，但机器学习驱动的农场正逐步发展成为人工智能系统。目前，机器学习解决方案可以解决各种具体问题，但随着自动数据记录、数据分析、机器学习和决策制定进一步集成到一个互联的系统中，农业实践将转变为基于知识的农业，以提高生产效率和产品质量。