聯合國2020 年 11 月公布的總人口為 78 億。據估計，這個數字到 2030 年將達到 85 億，到2050 年將達到 99 億。隨著總人口的快速增長，全球食品消費也在快速增長。農業的產量已經比三年前的產量高出約 17%。然而，世界上約有 8.21 億人缺乏糧食保障。迅速增加農業或糧食產量以滿足不斷增長的糧食供應需求并非易事。
隨著全球人口的增長，糧食和農業組織計算出，到 2050 年，農業產量需要增加 70%才能養活世界不斷增長的人口。為了實現可持續農業生產，農業部門需要采用區塊鏈、物聯網和人工智能等智能技術輔助農業生產。如果我們可以從農場生成大量數據并使用這些數據來推動一些農業決策。它可以幫助解決全球范圍內的大部分食品問題。例如，如果我們可以使農場能夠為該地區的土壤濕度、溫度和濕度、水的可用性以及農場周圍的其他環境因素構建數據集或地圖，它將支持智能農業、精準農業、垂直農業等。
數據驅動的農業已被證明可以提高作物產量、降低成本并確?？沙掷m性。這些不僅限于農業，而且對于畜牧業面臨的若干挑戰也有潛在的解決方案。
智慧農業生態
智慧農場基于物聯網可穿戴設備的全面監控，由固件、人工智能、衛星圖像和區塊鏈技術提供支持，為農民提供有關健康、位置、喂養和他們的動物的繁殖條件。
大數據使農業從業者和相關行業能夠獲取有關影響農業生產的不同因素的信息，并在日常農業中做出有效的決策。大型工廠化農場采用了物聯網和區塊鏈等不同技術，旨在在農業實踐中提高產量。區塊鏈技術正在農業食品供應鏈的管理中實施，以提供所有操作的透明度、安全性、穩定性和可靠性等功能。
物聯網協助農業生產和供應鏈各個階段的數據收集，對農業、加工、物流和營銷過程中收集的數據進行大數據分析。例如，移動農業專家系統和農業預測分析都依賴大數據為種植者提供精準農業的智能建議，精準的風險評估可以幫助農業從業者更好地應對農業風險，包括生產風險、市場風險、制度風險以及伴隨的個人和貨幣風險。此外，大數據可用于解決食品安全、供應管理、食品安全以及食品損失和浪費等存在的挑戰。
與其他行業類似，農業行業通過采用融合技術來追求創新。大數據和人工智能已經在整個行業展示了它們的潛力和用途。
1. 人工智能
在農業食品行業中有許多使用 AI 和 ML 的實例，自動化框架可以在幾秒鐘內收集關于單個食品的大量數據并進行快速分析。人工智能在農業部門的一些主要領域得到了應用，例如供應鏈管理、土壤、作物、疾病和病蟲害管理。
2. 大數據分析
大數據分析被概括為一個系統，其中尖端分析方法對龐大的數據集進行操作。它是兩個技術實體的組合海量數據集，以及包括數據挖掘、統計、人工智能、預測分析、自然語言處理（NLP）等在內的分析工具類別的集合，構成了商業智能的重要組成部分。
大數據已成為學術研究和工業領域廣泛研究的對象，例如，大數據正被用于亞馬遜等大服務行業等眾多領域，以了解客戶行為和需求，從而更準確地相應地調整產品價格，提高運營效率并降低個人成本。甚至社交網站 Facebook、Twitter 和其他網站也利用大數據分析來研究用戶的社交行為、興趣和社交關系，然后制定個性化功能。在智能交通系統中，大數據技術可以處理期間產生的海量多樣復雜的數據，為交通系統中的駕駛員和乘客提供安全、優質的設施。在農業領域，大數據顯示了解決農業面臨的許多挑戰，從而提高農業生產質量和數量的巨大潛力。大數據分析可用于確定土壤質量、病蟲害干擾、需水量，并可預測作物的收獲時間。
海量數據在農業中的應用，不僅限于初級種植，而且在提升整個供應鏈的有效性方面也扮演著重要的角色，從而減少對糧食安全的擔憂。
農業中的機器學習
有許多關于不同的機器學習算法的文獻，這些算法已被用于農業的不同應用領域。與人工神經網絡相比，SVR 表現出對異常值和噪聲存在的穩健性，具有更好的估計精度。深度學習技術是農業圖像數據集分割應用最有潛力的模型。
機器學習在精準農業中遇到的最具體的挑戰是可變的時空分辨率和由于物聯網設備故障、通信故障、惡劣天氣阻止遙感圖像采集。機器學習可以根據數據填補缺失的信息。
隨著對來自無人駕駛飛行器和衛星的大量航拍圖像的訪問不斷擴大，卷積神經網絡（CNN）可以在這些信息的分析中發揮重要作用，以提取重要信息。例如數據的預處理和分析。由于無人機可以積累大量非結構化數據，基于大數據的工具（分析工具）和云計算具有提高數據處理效率、提供高數據安全性和可擴展性以及最小化成本的潛力?；谠朴嬎愕膽贸绦蜃鳛橐环N潛在的解決方案，具有較低的前期成本、計算資源的熟練利用和服務成本。
了解土壤的質地、結構和化學性質等不同特征有助于農業從業者選擇最優質的作物在他們的農場種植。研究土壤、物聯網和其他傳感器網絡的這些特征，以及基于 ML 的大數據技術，如聚類和分類方法來標記土壤數據。
農業環境中的大數據運行周期
在技術先進的大型工業農場中，田間管理看起來與傳統農場不同，管理系統通過獲取其內部可變性（包括時間和空間方面）的好處來處理實際田間數據，從而采用智能決策?，F場數據采集是通過部署物聯網設備、遙感和其他傳感器網絡來完成的。從物聯網傳感器網絡收集的有關土壤、作物、天氣或環境的數據存儲在本地或云存儲中。使用基于機器學習的大數據算法來提取重要信息。
除傳統傳感器外，不同的物聯網傳感器用于作物監測并從中收集所需的重要數據。這些傳感器設備可以直接部署在農田、農業機器人、自主平臺、機器或氣象站中。人造衛星遙感通過遠程訪問現場數據，在精準農業的發展中發揮了重要作用。
無人機（無人機和遙控飛機）在農業生產中的應用逐漸增加，作為衡量可持續農業管理的有效方法允許種植者、農業工程師和農藝師協助簡化他們的程序，利用強大的信息分析來獲得一些關鍵意見。無人機在確定合適的作物推薦、植物和種群的出現方面使對大面積農田進行仔細的作物監測變得更加容易，因為更精確的數據可以幫助做出關于重新種植、修剪和間伐活動以及產量估算的決策。
在近端傳感中，地面平臺如無人地面車輛（UGV）和靠近作物操作的機器人增加了獲取數據的準確性， UGV 應用需要實時數據，例如雜草檢測和清除、選擇性農藥噴灑、土壤分析、害蟲控制和作物偵察。
不同無線數據采集技術的應用在農業中創造了海量數據。由于農場管理涉及多個田間參數，人們實際上很難管理復雜的農業數據以做出更好的決策。在這種情況下，人工智能與深度學習、遺傳算法、機器學習或專家系統可以輔助推理，建模能力可以在精準農業中發揮重要作用，有助于理解所有可用數據。經濟型電子元件的普遍可用性將有利于包括小農場主在內的世界各地采用這些數字應用程序。
精準農業中的大數據挑戰
1、數據收集挑戰
在精準農業用例中，大量數據來自不同來源。合并來自各種來源的數據引發了對信息質量和信息合并問題的擔憂，而對收集到的海量信息的訪問引發了對安全和保護的擔憂。數據驅動技術要求使用未受污染且適用的信息。不完整的數據集會抹掉信息，而訓練集中存在的異?；騼A向會影響模型精度。
2、大數據分析技術的挑戰
為了控制與精準農業或智能農業相關的數據集，分析技術需要在一定程度上采用對齊和分布式手段，計算復雜度高。人工智能和分布式計算執行程序的集成提供了處理海量數據的潛在方法。
3、管理不斷增長的數據和實時可擴展性
在植物生長監測期間，通過多個設備逐步生成大量圖像和視頻，這給存儲和處理所有這些數據帶來了一些挑戰。農業中產生的大部分數據都是無定形 或半結構化的，無法穩定地存儲在 MySQL、SQL Server 等常用數據庫中。
總結
通過 ICT 的發展，信息的可訪問性不斷提高，這似乎有望通過提高模型的精確性和泛化能力來改進不可或缺的決策創新。此外，從精準農業實踐產生的大量數據中學習，預計將為精準農業創造大量機會和轉型視角。隨著大數據的進步，傳統的學習方法在處理海量異構、多維、時空數據時自然不具備足夠的能力或可擴展性。
除了精準農業外，人工智能、無人機、物聯網、機器人和大數據的自動化和應用預計將在各種農業領域發揮重要作用。采用高性能數據驅動的可擴展學習方法可提供更好的實時決策能力并使各種農業流程自動化，從而可以將傳統的農場管理轉變為人工智能系統。
隨著全球人口的增長，糧食和農業組織計算出，到 2050 年，農業產量需要增加 70%才能養活世界不斷增長的人口。為了實現可持續農業生產，農業部門需要采用區塊鏈、物聯網和人工智能等智能技術輔助農業生產。如果我們可以從農場生成大量數據并使用這些數據來推動一些農業決策。它可以幫助解決全球范圍內的大部分食品問題。例如，如果我們可以使農場能夠為該地區的土壤濕度、溫度和濕度、水的可用性以及農場周圍的其他環境因素構建數據集或地圖，它將支持智能農業、精準農業、垂直農業等。
數據驅動的農業已被證明可以提高作物產量、降低成本并確?？沙掷m性。這些不僅限于農業，而且對于畜牧業面臨的若干挑戰也有潛在的解決方案。
智慧農業生態
智慧農場基于物聯網可穿戴設備的全面監控，由固件、人工智能、衛星圖像和區塊鏈技術提供支持，為農民提供有關健康、位置、喂養和他們的動物的繁殖條件。
大數據使農業從業者和相關行業能夠獲取有關影響農業生產的不同因素的信息，并在日常農業中做出有效的決策。大型工廠化農場采用了物聯網和區塊鏈等不同技術，旨在在農業實踐中提高產量。區塊鏈技術正在農業食品供應鏈的管理中實施，以提供所有操作的透明度、安全性、穩定性和可靠性等功能。
物聯網協助農業生產和供應鏈各個階段的數據收集，對農業、加工、物流和營銷過程中收集的數據進行大數據分析。例如，移動農業專家系統和農業預測分析都依賴大數據為種植者提供精準農業的智能建議，精準的風險評估可以幫助農業從業者更好地應對農業風險，包括生產風險、市場風險、制度風險以及伴隨的個人和貨幣風險。此外，大數據可用于解決食品安全、供應管理、食品安全以及食品損失和浪費等存在的挑戰。
與其他行業類似，農業行業通過采用融合技術來追求創新。大數據和人工智能已經在整個行業展示了它們的潛力和用途。
1. 人工智能
在農業食品行業中有許多使用 AI 和 ML 的實例，自動化框架可以在幾秒鐘內收集關于單個食品的大量數據并進行快速分析。人工智能在農業部門的一些主要領域得到了應用，例如供應鏈管理、土壤、作物、疾病和病蟲害管理。
2. 大數據分析
大數據分析被概括為一個系統，其中尖端分析方法對龐大的數據集進行操作。它是兩個技術實體的組合海量數據集，以及包括數據挖掘、統計、人工智能、預測分析、自然語言處理（NLP）等在內的分析工具類別的集合，構成了商業智能的重要組成部分。
大數據已成為學術研究和工業領域廣泛研究的對象，例如，大數據正被用于亞馬遜等大服務行業等眾多領域，以了解客戶行為和需求，從而更準確地相應地調整產品價格，提高運營效率并降低個人成本。甚至社交網站 Facebook、Twitter 和其他網站也利用大數據分析來研究用戶的社交行為、興趣和社交關系，然后制定個性化功能。在智能交通系統中，大數據技術可以處理期間產生的海量多樣復雜的數據，為交通系統中的駕駛員和乘客提供安全、優質的設施。在農業領域，大數據顯示了解決農業面臨的許多挑戰，從而提高農業生產質量和數量的巨大潛力。大數據分析可用于確定土壤質量、病蟲害干擾、需水量，并可預測作物的收獲時間。
海量數據在農業中的應用，不僅限于初級種植，而且在提升整個供應鏈的有效性方面也扮演著重要的角色，從而減少對糧食安全的擔憂。
農業中的機器學習
有許多關于不同的機器學習算法的文獻，這些算法已被用于農業的不同應用領域。與人工神經網絡相比，SVR 表現出對異常值和噪聲存在的穩健性，具有更好的估計精度。深度學習技術是農業圖像數據集分割應用最有潛力的模型。
機器學習在精準農業中遇到的最具體的挑戰是可變的時空分辨率和由于物聯網設備故障、通信故障、惡劣天氣阻止遙感圖像采集。機器學習可以根據數據填補缺失的信息。
隨著對來自無人駕駛飛行器和衛星的大量航拍圖像的訪問不斷擴大，卷積神經網絡（CNN）可以在這些信息的分析中發揮重要作用，以提取重要信息。例如數據的預處理和分析。由于無人機可以積累大量非結構化數據，基于大數據的工具（分析工具）和云計算具有提高數據處理效率、提供高數據安全性和可擴展性以及最小化成本的潛力?；谠朴嬎愕膽贸绦蜃鳛橐环N潛在的解決方案，具有較低的前期成本、計算資源的熟練利用和服務成本。
了解土壤的質地、結構和化學性質等不同特征有助于農業從業者選擇最優質的作物在他們的農場種植。研究土壤、物聯網和其他傳感器網絡的這些特征，以及基于 ML 的大數據技術，如聚類和分類方法來標記土壤數據。
農業環境中的大數據運行周期
在技術先進的大型工業農場中，田間管理看起來與傳統農場不同，管理系統通過獲取其內部可變性（包括時間和空間方面）的好處來處理實際田間數據，從而采用智能決策?，F場數據采集是通過部署物聯網設備、遙感和其他傳感器網絡來完成的。從物聯網傳感器網絡收集的有關土壤、作物、天氣或環境的數據存儲在本地或云存儲中。使用基于機器學習的大數據算法來提取重要信息。
除傳統傳感器外，不同的物聯網傳感器用于作物監測并從中收集所需的重要數據。這些傳感器設備可以直接部署在農田、農業機器人、自主平臺、機器或氣象站中。人造衛星遙感通過遠程訪問現場數據，在精準農業的發展中發揮了重要作用。
無人機（無人機和遙控飛機）在農業生產中的應用逐漸增加，作為衡量可持續農業管理的有效方法允許種植者、農業工程師和農藝師協助簡化他們的程序，利用強大的信息分析來獲得一些關鍵意見。無人機在確定合適的作物推薦、植物和種群的出現方面使對大面積農田進行仔細的作物監測變得更加容易，因為更精確的數據可以幫助做出關于重新種植、修剪和間伐活動以及產量估算的決策。
在近端傳感中，地面平臺如無人地面車輛（UGV）和靠近作物操作的機器人增加了獲取數據的準確性， UGV 應用需要實時數據，例如雜草檢測和清除、選擇性農藥噴灑、土壤分析、害蟲控制和作物偵察。
不同無線數據采集技術的應用在農業中創造了海量數據。由于農場管理涉及多個田間參數，人們實際上很難管理復雜的農業數據以做出更好的決策。在這種情況下，人工智能與深度學習、遺傳算法、機器學習或專家系統可以輔助推理，建模能力可以在精準農業中發揮重要作用，有助于理解所有可用數據。經濟型電子元件的普遍可用性將有利于包括小農場主在內的世界各地采用這些數字應用程序。
精準農業中的大數據挑戰
1、數據收集挑戰
在精準農業用例中，大量數據來自不同來源。合并來自各種來源的數據引發了對信息質量和信息合并問題的擔憂，而對收集到的海量信息的訪問引發了對安全和保護的擔憂。數據驅動技術要求使用未受污染且適用的信息。不完整的數據集會抹掉信息，而訓練集中存在的異?；騼A向會影響模型精度。
2、大數據分析技術的挑戰
為了控制與精準農業或智能農業相關的數據集，分析技術需要在一定程度上采用對齊和分布式手段，計算復雜度高。人工智能和分布式計算執行程序的集成提供了處理海量數據的潛在方法。
3、管理不斷增長的數據和實時可擴展性
在植物生長監測期間，通過多個設備逐步生成大量圖像和視頻，這給存儲和處理所有這些數據帶來了一些挑戰。農業中產生的大部分數據都是無定形 或半結構化的，無法穩定地存儲在 MySQL、SQL Server 等常用數據庫中。
總結
通過 ICT 的發展，信息的可訪問性不斷提高，這似乎有望通過提高模型的精確性和泛化能力來改進不可或缺的決策創新。此外，從精準農業實踐產生的大量數據中學習，預計將為精準農業創造大量機會和轉型視角。隨著大數據的進步，傳統的學習方法在處理海量異構、多維、時空數據時自然不具備足夠的能力或可擴展性。
除了精準農業外，人工智能、無人機、物聯網、機器人和大數據的自動化和應用預計將在各種農業領域發揮重要作用。采用高性能數據驅動的可擴展學習方法可提供更好的實時決策能力并使各種農業流程自動化，從而可以將傳統的農場管理轉變為人工智能系統。
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