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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 |