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第二十七讲:AI+农学导论

关键词:人工智能、农业、作物识别、遥感、机器学习、案例实战


目录

📌 一、为什么农业需要人工智能?

📈 二、AI在农学中的典型应用场景

🧪 三、实战案例:AI识别作物类型(以随机森林为例)

✅ 数据集:iris(模拟作物种类识别)

📦 所需包:

🚀 数据准备:

🧠 构建随机森林模型:

📊 模型预测与评估:

📍 可视化:

🔍 四、进一步扩展:如何迁移到遥感作物识别?

💬 五、小结

🎁 Bonus:思考题


📌 一、为什么农业需要人工智能?

农业是一门充满不确定性的科学:
气候变化、土壤异质性、病虫害、农艺措施都可能影响产量与品质。

AI的加入,可以:

  • 提高农业决策的智能化水平

  • 用机器学习分析遥感/土壤/气象等大数据

  • 实现精准农业:精准播种、施肥、灌溉;

  • 构建作物长势预测、病虫害识别、产量模拟等模型。


📈 二、AI在农学中的典型应用场景

应用方向技术方法实例
作物识别CNN、ResNet利用遥感影像识别玉米、小麦等
产量预测LSTM、XGBoost利用气象+土壤数据预测区域性单产
病虫害监测图像识别、YOLO识别叶面病斑或虫害类型
精准农业决策系统、图像分析自动播种路线规划、可变施肥
土壤分类与属性预测随机森林、SVM预测土壤pH、有机质分布

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