Машинное обучение — это современная технология, которая может быть применена в любой области в наши дни с современными достижениями и современными потребностями. машинное обучение в сельском хозяйстве — одна из самых быстрорастущих областей. Алгоритмы машинного обучения используются в сельском хозяйстве для поиска наиболее оптимальных решений проблем, связанных с сельским хозяйством, и повышения точности и, следовательно, эффективности существующих сельскохозяйственных методологий.
Некоторые области сельского хозяйства, где явно заметно доминирование машинного обучения:
Управление видами:
Разведение видов:
Оценка генетического разнообразия, классификация генотипов растений, анализ компонентов урожая, прогнозирование родительских комбинаций в программах гибридной селекции и анализ биотехнологических экспериментов in vitro выполняются в основном классическими статистическими методами. Но эти классические статистические методы малоэффективны при анализе данных, полученных при изучении растений. Для достижения наилучших результатов необходимо анализировать крупномасштабные потоки данных, включая феномику, геномику и большие данные. Алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, случайный лес и SVM, широко применяются для анализа нелинейных и сложных данных в классической селекции растений. Высокая интерпретационная способность алгоритмов машинного обучения сделала их популярными при анализе характеристик объектов. Классификация различных генотипов растений с помощью морфологических и молекулярных маркеров, моделирование и прогнозирование важных количественных характеристик растений, а также прогнозирование и оптимизация методов селекции in vitro — вот некоторые из приложений машинного обучения в традиционной селекции растений и биотехнологических исследованиях на основе in-vitro.
Распознавание видов:
Машинное обучение используется при автоматической идентификации и классификации видов растений, чтобы избежать использования экспертов-людей, а также сократить время классификации. С помощью глубокой сверточной нейронной сети (CNN) был разработан метод идентификации и классификации трех видов бобовых, а именно белой фасоли, красной фасоли и сои, с помощью рисунков жилок листьев. Морфология жилок несет точную информацию о свойствах листа. Многие классификаторы видов растений были разработаны на основе извлечения морфологических признаков с использованием многослойного перцептрона с методами машинного обучения AdaBoosting. Различные алгоритмы, такие как KNN, дерево решений и многослойный персептрон, также используются для распознавания видов.
Управление полевыми условиями:
Управление почвой:
Почва представляет собой гетерогенный природный ресурс со сложными процессами и неясными механизмами. Такие факторы, как температура, текстура, тип, определяют различные условия выращивания сельскохозяйственных культур и дают представление о географических деталях региона, таких как близость к реке или место с избыточным количеством осадков. Алгоритмы машинного обучения при надлежащем обучении изучают процессы испарения, содержание влаги в почве, способность почвы удерживать воду и температуру, чтобы понять динамику экосистемы и воздействие на сельское хозяйство. Машинное обучение особенно полезно при прогнозировании благоприятных условий для роста нового гибридного сорта сельскохозяйственных культур или почв смешанного характера.
Управление водными ресурсами:
Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве играет ключевую роль не только в обеспечении качества урожая, но и в поддержании гидрологического, климатологического и агрономического баланса. Приложения на основе машинного обучения связаны с оценкой ежедневной, еженедельной и ежемесячной эвапотранспирации для более эффективного использования ирригационных систем и обеспечения нужного количества воды для нужной культуры в нужное время. Можно прогнозировать дневную температуру точки росы, что помогает определять ожидаемые погодные явления и оценивать эвапотранспирацию и испарение на ежедневной основе. Такие прогностические системы можно легко интегрировать с существующими методами капельного орошения или орошения дождеванием. И последнее, но не менее важное: эффективное управление водными ресурсами помогает контролировать потери воды.
Управление культурами:
Несколько алгоритмов машинного обучения были применены для поддержки исследований по прогнозированию урожайности. В этом исследовании был проведен систематический обзор литературы (SLR) для извлечения и синтеза алгоритмов и функций, которые использовались в исследованиях по прогнозированию урожайности. В управлении растениеводством машинное обучение в основном используется для прогнозирования урожайности, проверки качества урожая и выявления болезней.
Прогноз доходности:
Прогнозирование урожайности является одной из самых важных и популярных тем в точном земледелии, поскольку оно определяет картирование и оценку урожайности, соответствие спроса и предложения сельскохозяйственных культур и управление растениеводством. Современные подходы выходят далеко за рамки простого прогнозирования, основанного на исторических данных, и включают в себя технологию компьютерного зрения, которая предоставляет данные на ходу, а также всесторонний многомерный анализ урожая, погоды и экономических условий, которые помогают повысить урожайность.
Качество обрезки:
Точная идентификация и классификация характеристик качества растений может повысить цены на продукцию и сократить количество отходов. По сравнению с людьми-экспертами, машины могут использовать кажущиеся бессмысленными данные и взаимосвязи, чтобы обнаруживать и распознавать новые качества, влияющие на общее качество растений. Таким образом, машинное обучение стало неотъемлемой частью повышения качества урожая. Машинное обучение используется как часть общего управления точным земледелием, а использование пестицидов нацелено на время, место и воздействие на урожай, что приводит к повышению урожайности и более экономичному подходу.
Таким образом, использование машинного обучения в управлении растениеводством улучшает экономику Индии за счет максимизации урожайности растениеводства при минимальных затратах.
Управление животноводством:
Управление большим количеством животных в животноводстве или молочном производстве становится критически важным и трудоемким, когда все делается вручную. Однако при интеграции в нее автоматизированной системы на основе ML система управления животноводством также становится проще и продуктивнее. В машинном обучении он предоставляет данные обучения управлению домашним скотом для отслеживания животных и управления домашним скотом с помощью машин и автоматизированных систем на основе машинного обучения. Сенсорная технология на основе машинного обучения, мобильные приложения, которые используются для картографирования ветеринарных служб, и дроны, оснащенные термодатчиками, используются для защиты животноводов и их животных.
При крупномасштабном питании фермеры не могут легко контролировать здоровье отдельной коровы, поэтому с помощью дронов, оснащенных камерами высокого разрешения и технологией машинного обучения, они могут легко контролировать каждую отдельную корову. Таким образом, в основном эти дроны подключаются к телефонам фермеров через облачную систему, отслеживают температуру тела животного и предупреждают фермеров в случае болезни. Использование дронов занимает меньше времени по сравнению с ручным управлением. Он включает в себя распознавание лиц для идентификации отдельных животных в режиме реального времени. Камеры, установленные на дронах, следят за животными, присутствующими на ферме, и передают информацию в режиме реального времени на мобильные телефоны и компьютеры фермеров. Использование машинного обучения упрощает управление домашним скотом.
Вывод:
С появлением цифрового сельского хозяйства данные, которые генерируются в современном сельском хозяйстве, основаны на различных датчиках, которые позволяют лучше понять факторы урожая, такие как почва и погода, а также используемая техника. Управление животноводством, которое обычно является утомительной задачей, можно эффективно выполнять с помощью машинного обучения. Таким образом, применение машинного обучения к сельскохозяйственным данным вполне возможно, чтобы производить больше и лучше продукции.
Авторы:
