精准农业的进步：关于机器学习在作物监测和产量预测中应用的文献综述

《Environmental Claims Journal》：Advancements in Precision Agriculture: A Literature Review of Machine Learning Applications for Crop Monitoring and Yield Prediction

本文综述了2020-2024年精准农业中机器学习（ML）与深度学习（DL）的应用，涵盖作物健康监测、产量预测、病虫害识别及氮素估算等，探讨ML/DL与物联网结合优化畜牧生产，智能灌溉和收割提升资源利用，指出需跨学科合作和伦理考量。

　　

摘要

农业是全球主要的经济产业之一。为了提高生产力、确保粮食安全并减少浪费，现代农业中应用了诸多现代技术。通过使用创新技术、环保方法和高效系统来革新农业，其目标是提升生产力、减轻对环境的影响以及改善人们的生活。近年来，机器学习（ML）和深度学习（DL）在精准农业领域展现出了巨大潜力。本文综述了精准农业领域的进展，重点探讨了机器学习在作物监测和产量预测中的应用。在精准农业系统中，预测作物健康状况、产量以及进行土壤参数（如有机碳和水分含量）分析、病害和杂草检测、物种识别和氮素状况评估等方面都离不开机器学习技术。此外，该综述还探讨了将机器学习/深度学习模型与物联网（IoT）支持的农业机械相结合的方法，通过预测土壤肥力模式、诊断牲畜疾病以及利用项圈传感器监测牛的行为来提升畜牧业生产效率。同时，文中还讨论了智能灌溉和收割技术的应用，这些技术减少了人力投入并优化了资源利用。通过对相关文献的分析，本文展示了基于知识的农业技术在提升可持续生产力和产品质量方面的潜力，并指出了未来研究面临的挑战与机遇，强调了在农业环境中部署基于机器学习的解决方案时需要跨学科合作及遵循伦理规范的重要性。总体而言，本文有助于人们理解机器学习和深度学习技术如何推动精准农业的发展，为基于数据的决策制定、资源优化以及食品生产系统的可持续发展奠定了基础。本文全面总结了现有关于机器学习在农业领域应用的学术研究成果。为了展示机器学习的多种应用方式，作者回顾了2020至2024年间发表的100篇文献，其中53篇文献介绍了基于机器学习/深度学习的算法在精准农业中的应用，这些应用为提升食品生产系统的决策质量、优化资源利用和增强可持续性提供了有力支持。