人工智能软件在智能农业领域进行农业产量预测。若要了解联系我们的专家，如何将此新技术应用于您的行业领域，通过下文了解此技术。
深入了解农业产量预测
农业作物产量预测指根据土壤状况、氮素水平、水分、季节天气和历史产量信息等感官和卫星图像信息的融合，估算收获前的季节产量。到目前为止，产量预测的季节管理计划在很大程度上依赖于降水数据。然而，降雨仍然是一个不可预测的因素，因此不能指望它作为整个季节作物产量的稳定预测因素。过去20年来，将感官数据纳入管理计划的趋势越来越多，无论是组合安装、固定传感器(如LiDAR)、无人机(如多光谱成像)还是卫星。这导致大量可用数据，为构建合理的预测框架开辟了肥沃的土壤。
对于大多数没有特权的地区，对这些信息的访问和分析能力仍然有限。为了减轻这种负担，给边远农民带来专家知识，算法工具提供相对便宜的解决方案，可作为智能手机应用程序适用于当今广泛使用的设备，并且对所有人来说都是相对容易获得的。尽管在收集和获取这些信息方面都很容易，但产量预测仍然存在。一项具有挑战性的任务，由于在构建一个包含动态和静态数据的多模式多模式获取模型中存在困难。
农业产量预测软件
在过去的25年里，准确农业增加了算法方法能够将大量数据集成到产量预测中。这些发展得到了投资者的很大关注，他们正为农业市场的增长做出贡献。到2025年100亿美元。主要行动者进入这一领域将导致进一步发展专用硬件(传感器、智能拖拉机、无人驾驶飞机和卫星)、软件和计算方法，例如作物健康和食草动物负担的估计器和预测因素。这些方法将远远超出经常使用的近红外(NIR)成像和用于估算植物生物量的全野外归一化差异植被指数(NDVI)的计算范围。反过来，将发展减少资源、差别灌溉和喷施的自动化方法，以提高农业产量和质量。
准确农业技术的发展
随着准确农业技术的发展，产量预测任务将发挥中心作用，虽然为这项任务开发了许多分析模型，深度学习是实现深度学习的完善平台。因为它使系统能够解释大数据中的复杂特征。深度学习平台的开发才刚刚开始，需要专家知识进行培训，才能提供可靠的产量预测。
20世纪60年代以来，农业产量数据库随处可见，它们为深度学习平台提供了大量的培训和验证数据集。
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