利用机器学习对植物在受到外部刺激时产生的电信号进行分类，以提高农业的可持续性

《NJAS: Impact in Agricultural and Life Sciences》：Classifying plant electrical signals in response to external stimuli using machine learning for enhanced agricultural sustainability

植物通过电信号响应环境变化，本研究采用AD8232传感器结合Arduino采集五种刺激（光照、干旱、灌溉、剪叶、夜间）下的电信号，经15秒分段预处理后，对比随机森林（RF）、额外树分类器（ETC）、KNN等机器学习及CNN、LSTM等深度学习模型。实验表明RF精度达99.19%，优于LSTM的97.44%，验证了树模型在小数据集中的优势，为精准农业中的实时监测与智能调控提供技术支撑。

　　植物的电生理信号是其生命活动的重要表现，能够反映植物对环境变化的生理反应。这些信号不仅为理解植物的内部状态提供了实时信息，还可能成为农业管理中的关键工具。通过监测植物的电信号，农民和农业专家可以更准确地判断作物的生长状况，从而采取相应的管理措施，提高农业生产效率和可持续性。

植物电信号的产生源于其对环境刺激的生理反应，例如土壤湿度、肥料供应、光照条件、空气温度和湿度等。这些刺激会导致植物细胞内部的电位变化，从而形成可检测的电信号。植物的电信号可以分为几种主要类型，如动作电位（AP）、变异电位（VP）和系统电位（SP）。动作电位通常由非侵入性的外部刺激引发，具有全或无的特性，而变异电位则与有害刺激有关，如叶片切割或烧伤。系统电位则涉及整个植物体的电位变化，表现出一种系统性的传播特性。

在实际应用中，植物电信号的采集和分析具有重要意义。例如，利用电生理信号可以实时监测植物的水分状况，提前发现营养缺乏或病虫害侵袭的迹象，从而采取预防措施。这种技术的引入为现代农业提供了新的可能性，使得作物管理更加精准和高效。相比于传统的间接测量方法，如土壤湿度传感器，植物电信号监测能够直接反映植物的生理状态，避免因数据滞后或误差而影响决策质量。

本研究提出了一种利用AD8232心电传感器和Arduino平台采集植物电信号的方法。AD8232是一种常用于生物信号采集的设备，具有高灵敏度和良好的噪声抑制能力。通过将该传感器连接到Arduino，可以实现对植物电信号的实时采集和传输。采集的数据被分为15秒的片段，并进行分类和标记，以便训练和评估多种机器学习和深度学习模型。

在模型选择方面，本研究采用了包括随机森林（Random Forest, RF）、极端树分类器（Extra Tree Classifier, ETC）和K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）在内的传统机器学习模型，以及卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）等深度学习模型。这些模型被用于识别植物在不同外部刺激下的电信号变化，从而实现对植物状态的分类和预测。

实验结果表明，随机森林模型在所有测试中表现最佳，达到了99.19%的准确率。与其他树模型相比，随机森林在精确度和召回率方面也具有显著优势。K近邻模型虽然准确率略低，但仍表现出良好的性能，其准确率为98.67%。相比之下，深度学习模型的准确率相对较低，其中LSTM表现最好，准确率达到97.44%。尽管LSTM在精度和召回率方面优于其他深度学习模型，但其表现仍不如随机森林和极端树分类器。CNN、RNN和MLP等模型在测试数据上的表现较差，准确率明显下降。

这种结果的差异可能与数据集的规模有关。随机森林作为一种集成学习方法，能够在数据量较小的情况下依然保持较高的分类准确率。它通过构建多个决策树并综合其预测结果，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。而深度学习模型，如LSTM，通常需要大量的数据来训练和优化其参数，以便在复杂的数据模式中做出准确的预测。因此，在当前的数据集条件下，随机森林模型更适合用于植物电信号的分类任务。

此外，研究还采用了交叉验证的方法来评估模型的性能。10折交叉验证的结果显示，随机森林和极端树分类器在多个测试中保持了较高的准确率和一致性。K近邻模型虽然在某些测试中表现良好，但在数据量较小的情况下，其分类能力可能受到限制。相比之下，随机森林和极端树分类器在处理数据时表现出更强的稳定性，能够更好地适应不同环境条件下的信号变化。

在实际应用中，植物电信号监测技术可以用于智能温室环境控制、营养诊断、合理施肥、生长调控和精准灌溉等多个方面。例如，通过实时监测植物的电信号，可以判断其是否需要额外的水分或营养，从而优化资源使用，减少浪费。同时，该技术还可以帮助农民及时发现植物的早期胁迫迹象，如病虫害侵袭或环境不适，从而采取相应的措施，提高作物的存活率和产量。

未来的研究可以进一步探索如何提高深度学习模型在植物电信号分类中的性能。随着数据集的扩大和技术的进步，深度学习方法可能会在更复杂的植物信号分析中发挥更大作用。此外，结合其他传感器技术，如光谱分析、温度传感器和湿度传感器，可以实现对植物状态的多维度监测，提高农业管理的智能化水平。

本研究的成果为植物电信号监测技术在农业领域的应用提供了坚实的基础。通过使用AD8232传感器和Arduino平台，研究团队成功地构建了一套实用的信号采集和传输系统。结合机器学习和深度学习算法，他们实现了对植物电信号的高效分类和预测。这一技术的推广和应用将有助于提高农业生产的智能化水平，实现更加精准和可持续的作物管理。同时，该研究也为未来的植物生理学研究提供了新的思路和方法，推动了植物电信号在农业中的应用前景。