基于机器学习与传感器融合的实时作物预测推荐系统：提升农业生产力的精准农业新策略

《NATIONAL ACADEMY SCIENCE LETTERS-INDIA》：Real-Time Crop Prediction and Recommendation Using Machine Learning for Enhanced Agricultural Productivity

本研究针对全球人口增长带来的粮食安全挑战，开发了一套创新农业决策系统。通过集成Arduino电路（含NPK和DHT11传感器）实时监测土壤氮磷钾和温湿度数据，结合Python平台的随机森林（Random Forest）机器学习算法，构建了作物适宜性预测模型。该系统通过Tkinter界面为农户提供直观的决策支持，显著提升农业生产的精准性和可持续性。

　　

随着全球人口持续增长，粮食安全需求对农业创新解决方案提出了迫切要求。本研究提出了一种整体性方法，通过实时洞察赋能农户进行科学决策。集成Arduino电路（配备NPK和DHT11传感器）可同步获取土壤氮（Nitrogen）、磷（Phosphorus）、钾（Potassium）含量以及温度（Temperature）和湿度（Humidity）的即时读数。采集数据经滤波处理后导入Python环境，利用随机森林（Random Forest）机器学习算法，基于当前土壤条件预测最适合作物。

该机器学习模型经过全面土壤特征数据库训练，在土壤条件分类方面表现卓越，能为作物优选提供精准预测。与支持向量机（SVM）和梯度提升（Gradient Boosting）等分类器的对比研究，证实了随机森林模型的优越性能。研究成果通过直观的Tkinter界面呈现，为农户提供显示关键指标（氮、磷、钾、温度、湿度、数据采集时间及预测作物）的用户友好平台。

这种实时预测系统为农户优化农业实践提供了宝贵洞察，有效推动精准农业（Precision Agriculture）发展。硬件与软件组件的成功整合，不仅解决了当下农业需求，更为农业技术的拓展应用奠定了坚实基础。