關鍵詞：機器學習；智慧農業(yè)；農業(yè)應用；農業(yè)信息化；人工智能

0 引言

目前我國尤其是西北地區(qū)農業(yè)呈現出作物多樣性和對水資源的依賴性[1]。由于水資源相對匱乏，加之氣候變化帶來的不確定性，農業(yè)生產面臨諸多挑戰(zhàn)[2-3]。土地資源的利用壓力也隨著人口增長和經濟發(fā)展而增大，這進一步要求農業(yè)實現可持續(xù)發(fā)展[4-5]。智慧農業(yè)的引入，尤其是機器學習技術的應用，為農業(yè)生產力和效率的提升提供了新的可能性。精準農業(yè)的實踐，可以優(yōu)化水資源和肥料的使用，同時預測分析技術能夠幫助農民更準確地應對氣候變化帶來的影響[6-8]。此外，自動化管理的實施能夠減少人力需求，提高作業(yè)效率，特別是在新疆維吾爾自治區(qū)大面積種植區(qū)域。智慧農業(yè)發(fā)展已取得了一定成效，但是在發(fā)展過程中也存在一些普遍性問題[9]。本研究聚焦于智慧農業(yè)中機器學習技術的應用，探討其在提高農業(yè)生產力和效率、優(yōu)化資源利用、應對氣候變化及實現可持續(xù)發(fā)展方面的潛力。基于農業(yè)現狀，分析不同機器學習的內在區(qū)別，以及其在智慧農業(yè)和精準農業(yè)中的應用情況，并總結其在實際應用中存在的問題和未來發(fā)展的方向。旨在總結機器學習技術在智慧農業(yè)方面的應用經驗，推動農業(yè)向更加智能化、精準化的方向發(fā)展，為實現農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展作出貢獻，為智慧農業(yè)發(fā)展提供理論指導和實踐參考。

1 機器學習概述

機器學習是人工智能的一個分支，使計算機系統(tǒng)能夠通過經驗自動改進性能[10]。機器學習依賴于算法和統(tǒng)計模型，通過分析和識別數據中的模式來進行預測或決策，而無須進行明確的編程[11]。機器學習可以被看作是一種使計算機能夠在沒有明確指令的情況下做出決策或預測的技術[12]。

機器學習包含多種技術和方法，根據數據標注情況，分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習；根據模型的結構和復雜性，分為淺層學習和深度學習；根據算法的集成方式，分為單個模型和集成模型；根據問題解決策略，分為直接學習和間接學習。機器學習主要技術和方法如圖1所示。

1.1 監(jiān)督學習

監(jiān)督學習（supervisedlearning）為最常見的機器學習類型，其主要特點是利用帶有標簽的訓練數據來訓練模型，使其能夠對未知數據進行預測或分類[13]。在監(jiān)督式學習中，每個訓練實例均由輸入值（屬性）和相應的目標值組成。該模型可以反映出輸入數據與輸出標簽之間的映射關系，以便在給定新的、未見過的數據時，能夠準確預測其輸出。監(jiān)督學習主要分為分類和回歸兩大類。涉及的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升機（GBM）及神經網絡等[14-15]。

1.2 無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習（unsupervisedlearning）為利用算法自行發(fā)現數據中的結構、模式或關系，不依賴于帶有標簽的訓練數據[16]。由于沒有明確的輸出標簽指導學習過程，無監(jiān)督學習通常更加注重數據本身的內在特性和分布。無監(jiān)督學習的主要類型包括聚類、降維和密度估計，其中算法包括k-均值聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）及t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）等[17-18]。

1.3 半監(jiān)督學習

半監(jiān)督學習（semi-supervisedlearning）融合了監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，通過結合豐富的未標記數據和少量的標記數據來增強模型的效能。該學習方式的訓練集由兩大部分構成：一部分是帶有標簽的樣本（類似于監(jiān)督學習），另一部分則是無標簽的樣本（類似于無監(jiān)督學習）。半監(jiān)督學習的關鍵技術包括自我訓練、多視角學習、生成對抗網絡、基于圖的半監(jiān)督學習及聯合訓練等[19-20]。

1.4 強化學習

強化學習（reinforcementlearning）是機器學習的一個重要分支，通過智能體與環(huán)境的互動來掌握達成目標的方法。智能體根據其行為的結果（通常是獎勵或懲罰）來調整其策略[21]。強化學習中主要涉及6種算法。①Q-Learning，一種無模型的強化學習算法。②Sarsa（state-action-reward-state-action），與Q-Learning類似，但是更新過程是基于當前行動的。③深度強化學習（DeepQ-Network，DQN）將強化學習與深度神經網絡相結合，以處理具有高維狀態(tài)空間的問題。④策略梯度方法，通過梯度上升直接優(yōu)化策略函數。⑤Actor-Critic方法，則融合了策略和價值函數，其中Actor代表選擇行動，而Critic代表評估這些行動。⑥模型預測控制（MPC），利用模型來預測未來狀態(tài)和獎勵，以確定最優(yōu)的行動方案[22-23]。

1.5 深度學習

深度學習（deeplearning）是機器學習的一個子領域，通過模擬人腦處理信息的方式，能夠從大量數據中自動學習復雜的特征表示[24]。首先，深度學習已在圖像識別、語音識別、自然語言處理和游戲等領域取得相關進展。與其他機器學習類型相比較，深度學習具有明顯的層級結構，包含多個處理層，每一層都能夠從原始輸入數據中提取并轉換特征，層與層之間的復雜性逐漸增加。其次，深度學習模型通常能夠直接從原始數據到最終任務（如分類、回歸）進行學習，無須人為地進行特征工程。但通常需要大量的標注數據，并需要強大的計算資源，為并行處理大量的數據提供保障[25-27]。

深度學習的核心技術如圖2所示。①卷積神經網絡（convolutionalneuralnetworks，CNNs），通過卷積層提取局部特征，并通過池化層降低特征的空間尺寸。專門用于處理具有網格結構的數據，常用于圖像分類、物體檢測和圖像分割等任務[28]。②循環(huán)神經網絡（recurrentneuralnetworks，RNNs），具有循環(huán)連接，能夠保持對先前信息的記憶。適合處理序列數據，常用于語言模型、機器翻譯和語音識別等任務[29]。③長短期記憶網絡（longshort-termmemory，LSTM），通過門控機制解決了傳統(tǒng)RNN的梯度消失問題，一種特殊的RNN，能夠學習長期依賴關系[30]。④生成對抗網絡（generativeadversarialnetworks，GANs），由生成器和判別器組成，生成器生成數據，判別器評估數據的真實性。常用于圖像生成、風格轉換和數據增強等任務[31]。

2 具體應用

機器學習技術在各個領域都有廣泛的應用，包括醫(yī)療診斷、金融風控、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等[32-35]。在農業(yè)這一傳統(tǒng)行業(yè)中，機器學習的應用同樣呈現出巨大的潛力和價值。通過利用回歸算法、支持向量機、集成學習和隨機森林等算法，機器學習在作物生長、病蟲害檢測和預測、水肥管理和精準農業(yè)平臺等關鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，為科學種植提供技術支持，在提高農業(yè)生產效率的同時進一步提升農業(yè)的智能化水平[36-38]。機器學習在智能農業(yè)中發(fā)揮重要作用，已被廣泛用于作物選擇和管理、農作物病蟲害識別與防治、產量預測及資源利用等方面。機器學習不僅提高了農業(yè)生產的效率和產出質量，還有助于實現農業(yè)可持續(xù)發(fā)展，為應對全球食品安全和環(huán)境挑戰(zhàn)提供了有力的技術支持。

2.1 農作物病蟲害識別與防治

農作物病蟲害識別與防治中機器學習主要是通過分類、排序不同的植物圖像，將農作物的葉子分類為健康或患病。被分類為受污染的葉子再進一步分類到可能遭受的精確疾病類別中[39-40]。在識別病蟲害的過程中識別輸入數據并將其分類為各種已知類別的過程稱為分類。在這一過程中，將輸入數據實際檢測和分割為多個類別，這是計算機視覺中最關鍵的任務。有研究結合傳感器設備與物聯網、機器學習和深度學習技術設計圖像處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可將作物的圖像作為傳感器輸入，學習模型識別樣本的時空特征，從而可以實時區(qū)分健康和患病的葉子，并檢測作物中的雜草。該系統(tǒng)的使用結果表明，模型可以準確地預測葉片的健康狀況，并以高精度識別雜草，從而在必要時精確地有針對性地噴灑農藥或除草劑[41]。在溫室農作物病蟲害防治中，可以通過部署在溫室內的無線視覺傳感器網絡來捕獲圖像，獲得的圖像可以使用機器學習方法進行處理，以檢測植物葉片上出現的害蟲或疾病[42]。識別雜草與病蟲害有異曲同工之妙，早期識別雜草通過使用無人機系統(tǒng)捕獲的土壤圖像來實現，研究人員利用安裝在無人機上的RGB相機、高光譜相機和多光譜傳感器來實現早期雜草識別[43]。

2.2 作物生長監(jiān)控

為了創(chuàng)建作物的三維模型以監(jiān)測植物發(fā)育，智能傳感器已被集成到無人機系統(tǒng)中。傳感器能夠捕獲與作物狀況、數量和質量相關的測量值，如溫度、濕度、風速、風向和植物高度等。將無線傳感器網絡集成到智能無人機平臺中，能夠及時監(jiān)控、檢測及解決各種情況[44-45]。

2.3 種植土壤和氣候分析

不同的土壤適合種植不同的作物，農民需要根據選擇的作物仔細選擇合適的土地。土地是否適合種植特定作物可以使用機器學習分類算法來完成。BALEZENTIENEL等[46]將各種監(jiān)督和無監(jiān)督機器學習算法用于作物選擇和管理。也有研究綜述了各種機器學習的方法，如支持向量機、集成學習、堆疊和決策樹[47-48]。作物種植的適應度可通過機器學習中的支持向量機[49]、決策樹[50]、k-近鄰（KNN）和隨機森林[51]等算法基于土壤性質、土壤類型和環(huán)境條件來判斷[52]。

農業(yè)生產受到氣候變化和自然災害的影響，采用機器學習中的模糊規(guī)則，結合溫度、天氣災害、水資源可用性和蟲害水平等影響種植的因素條件，進行模型構建，以產量等指標作為參考依據，幫助農民做出選擇合適作物的決策[53-54]。區(qū)塊鏈模型用于預測溫室內空氣溫度、相對濕度、壓力、風速和其他大氣參數的最大值、最小值及平均值。收集溫室內部小氣候數據和外部大氣候數據，并用于分析最適合降低能耗的模型[55]。氣候智能型農業(yè)包括一整套微觀層面的水土保持改進措施，如種植技術和農林復合經營，這有助于農民適應氣候變化。

2.4 水資源分析及優(yōu)化灌溉

灌溉時間和灌水量對于農作物種植至關重要，農民在灌溉過程中通常將天氣預報和種植經驗作為判斷依據，但由此難免產生偏差。智能自主灌溉系統(tǒng)便可很好地基于干旱狀況的預測，考慮到天氣預報及土壤溫濕度的實時測量而進行灌溉[43]。打開或關閉灌溉閥的控制參數由灌溉控制系統(tǒng)中利用模糊邏輯方法進行計算，最常用的為模糊Mamdani模型，其主要設計的參數包括土壤濕度、空氣溫度和大氣濕度[56]。除了決定在適當的時候啟動灌溉系統(tǒng)外，灌水量也很重要。灌溉控制系統(tǒng)利用傳感器和物聯網設備進行數據收集，通過機器學習和深度學習技術進行數據處理，產生有關灌溉操作的決策，從而實現精準灌溉[41]。

2.5 作物管理和產量優(yōu)化

作物產量預測是智能農業(yè)的另一項重要活動。由于產量增加的要求，已有研究應用機器學習來預測作物產量，在作物生長期間進行實時管理，以提高作物產量[57-58]。特征選擇是機器學習的重要步驟之一，ROSTAMIM等[59]評估了各種特征選擇方法。HANSENJW等[60]利用統(tǒng)計方法進行氣候預報和降雨頻率的預測從而提高作物產量。JAINS等[61]通過應用遞歸神經網絡和機器學習，利用各種土壤和氣候參數探索了作物選擇、種植管理和產量預測。

機器學習其他應用實例如表1所示。

3 不足與建議

在智慧農業(yè)領域，機器學習技術的應用已逐漸成為推動農業(yè)現代化的關鍵力量。其主要應用場景包括農作物病蟲害識別與防治、作物生長狀態(tài)監(jiān)測、種植土壤與氣候條件分析、水資源評估與灌溉系統(tǒng)優(yōu)化，以及作物管理與產量優(yōu)化等。盡管機器學習在智慧農業(yè)中的應用已取得了一系列研究成果，但在實施過程中仍存在一些亟待解決的問題。①機器學習算法的效能在很大程度上依賴于大規(guī)模數據集的支撐。這些數據集需要用于模型的訓練、驗證和測試。然而，由于研究對象的多樣性，不同作物和環(huán)境條件下的數據集可能導致機器學習算法預測精度的波動。因此，構建針對不同作物和環(huán)境條件的數據信息采集系統(tǒng)顯得尤為重要。②機器學習領域中算法種類繁多，選擇適合特定農業(yè)問題的有效算法是提高應用效果的關鍵。目前，盡管已有一些算法被應用于農業(yè)問題，但這些算法通常需要專業(yè)人員進行數據預處理，并且生成的數據集可能存在一定的局限性。

針對上述問題，未來的研究可以從4個方面進行拓展和深化。①多算法融合。探索多種機器學習算法在智慧農業(yè)中的有機結合，以提高模型的泛化能力和預測精度。②算法適用性研究。深入研究不同機器學習算法在特定農業(yè)場景和作物種類中的適用性，以實現算法與應用場景的最優(yōu)匹配。③數據采集與處理。加強數據采集系統(tǒng)的建設，確保數據的多樣性和質量，同時開發(fā)自動化的數據預處理技術，減少專業(yè)人員的參與，提高數據處理的效率和準確性。④模型優(yōu)化與評估。持續(xù)優(yōu)化機器學習模型，并通過嚴格的評估流程，確保模型在實際應用中的穩(wěn)定性和可靠性。上述研究方向的深入，有望進一步提升機器學習在智慧農業(yè)中的應用精準度和廣泛度，為實現農業(yè)的智能化、精準化和可持續(xù)發(fā)展提供強有力的技術支撐。

4 結束語

農業(yè)領域隨著技術的提高而不斷改進，機器學習的出現促進了各自領域的發(fā)展。本研究綜述了在作物栽培管理、產量預測、氣候條件適應性調控等方面中使用的各種機器學習方法。最常見的機器學習方法有支持向量機、k-近鄰、模糊網絡、ARIMA、決策樹和隨機森林等，這些方法各有優(yōu)缺點。隨著大數據技術的發(fā)展，其在推動農業(yè)信息化、精準農業(yè)和農業(yè)智能化方面發(fā)揮越來越重要的作用?？山Y合大數據技術和機器學習技術，進一步提升機器學習在智慧農業(yè)中的應用。未來的農業(yè)將更加智能化、精準化。機器學習技術在農業(yè)領域的應用前景廣闊，其與大數據技術的結合將為農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供強有力的技術支撐。通過不斷探索和創(chuàng)新，未來的農業(yè)將變得更加智能化、精準化，為人類社會的發(fā)展作出更大的貢獻。