基于二进制的人工智能农业用地风险识别试验

农业活动面临各种可能影响植物生长和生产结果的风险。天气变化、不适当的土壤湿度、极端温度、环境条件和植物干扰是栽培过程中需要考虑的一些因素。

农民通常根据经验和直接观察进行监测。这种方法具有重要作用，但可以使用技术来帮助以更加结构化的方式进行监控。

基于二进制的人工智能可能是正在测试的方法之一。该系统可用于对某种情况是否表明存在风险进行分类。

风险检测概念

在二元系统中，风险可以分为两类。

值 0 可用于指示“未检测到的风险”，而值 1 则用于指示“检测到的风险指示”。

这两个标签必须根据系统目标来确定。如果系统旨在检测需要检查的工厂状况，则必须根据相关观察结果对数据进行标记。

然后模型从数据中学习模式。

农业数据源

系统可以使用各种数据源。土壤湿度传感器可以提供有关土壤水分状况的信息。温度传感器可以指示温度状况。降雨数据可用于确定环境变化。

此外，还可以利用历史记录。这些注释可以包含种植时间、植物状况、施肥、浇水以及已发生的干扰。

可以组合来自多个来源的数据以形成更完整的数据集。

但是，每个使用的变量都必须有明确的理由。使用太多不相关的数据实际上会使模型开发过程变得复杂。

数据收集和标签阶段

系统开发的初始阶段是收集数据。在不同条件下收集数据，以便模型能够识别环境变化。

数据可用后，进行标记。未显示任何风险迹象的数据的值为 0，而显示风险状况的数据的值为 1。

标注必须谨慎，因为标注的质量会影响模型的学习结果。

如果可能，标签可以通过农民或了解植物状况的人的直接观察来验证。

模型训练过程

然后将准备好的数据集分为训练数据和测试数据。训练数据用于构建模型，测试数据用于确定模型进行分类的能力。

学习模型寻找输入特征和标签之间的关系。

训练完成后，该模型可以用于新数据。然后系统会生成一个值 0 或 1。

结果可以通过仪表板或通知系统显示。

预警系统

二进制人工智能的一个用途是作为预警系统。当模型产生的值为 1 时，系统可以向农民提供通知。

通知不必直接说明工厂确实受损。系统可以使用“检测到风险迹象，进行现场检查”等信息。

这种方法很重要，因为人工智能有可能出现预测错误。实际情况仍需人工检查确认。

绩效评估

可以使用混淆矩阵进行评估。混淆矩阵显示每个类别中正确和错误预测的数量。

根据这些数据可以计算准确度、精确度、召回率和 F1 分数。

但是，仅评估数字是不够的。该模型还需要在不同的现场条件下进行测试。在特定数据集上表现良好的模型在不同位置使用时不一定会给出相同的结果。

因此，需要不断进行现场测试。

二元模型的局限性

二元模型将农业条件简化为两类。事实上，农业风险可以有不同程度。

例如，植物可能处于正常条件下、经历轻度胁迫、经历中度胁迫或经历需要立即治疗的状况。

如果系统需要更详细的分类，可以考虑多类方法。但是，二元分类仍然处于初始阶段，因为它更易于测试和评估。

结论

基于二进制的人工智能可用作识别农田风险迹象的方法。该系统可以利用传感器数据和历史数据进行简单的分类。

该应用程序有潜力帮助农民进行更有针对性的监测。当系统检测到风险迹象时，农民可以进行进一步检查。

试验仍需分阶段进行，关注数据质量、土地特征和工厂状况。通过这个过程，可以继续开发人工智能模型，以更好地满足农业需求。