农业作物分析：物联网与机器学习的应用

农业作物分析：物联网与机器学习的应用 农业作物分析：物联网与机器学习的应用

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简介:这份报告深入探讨了物联网 (IoT) 和机器学习 (ML) 在农业作物分析中的应用，并提出了一个结合 IoT 和 ML 进行作物预测的六阶段框架。 该报告强调了在气候变化和全球粮食需求增长的背景下，精确农业对于优化作物产量的必要性。它阐述了物联网传感器如何收集环境和生长数据，而 ML 算法分析这些数据以提供可操作的见解。

报告重点

物联网传感器能够实时收集大量关于作物生长和环境条件的数据，如温度、湿度、土壤水分、降雨量和太阳辐射。
机器学习算法可以分析物联网传感器收集的复杂数据集，以识别模式并构建预测模型，从而预测作物产量、检测疾病和害虫爆发以及优化灌溉和施肥计划。
该报告提出了一个整合物联网和机器学习的六阶段作物预测框架，包括数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和预测。
随机森林算法在预测作物产量方面表现最佳，准确率达 93.72%，精度为 92.63%，召回率为 94.73%，F1 分数为 93.67%，AUC 为 0.97，MAE 为 0.04。
特征选择技术可以显著提高预测准确性，例如，使用 ReliefF 和 18 个特征实现了最高的准确率 (93.72%)、精度 (92.63%) 和 AUC (0.97)。

参考图示

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