機器學習如何使農業(yè)更具可持續(xù)性

　　在氣候迅速變化的時代，實現農業(yè)可持續(xù)性對于確保地球的健康和福祉至關重要。

　　由于資源有限，人口不斷增加，傳統(tǒng)的耕作方式已無法支持可持續(xù)的糧食系統(tǒng)。

　　好在，當前機器學習的技術進步為實現更可持續(xù)的農業(yè)實踐提供了一條充滿希望的道路。通過利用計算機視覺和預測分析，農民可以減少用水量，用更少的資源控制害蟲，并優(yōu)化肥料的使用，以減少對環(huán)境的負面影響。本文將探討在農業(yè)中使用機器學習的環(huán)境效益，以及其如何幫助實現更可持續(xù)的農業(yè)。

　　當今農業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

　　當今農業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一是是不斷增長的糧食需求，以養(yǎng)活不斷增長的人口。根據國際貨幣基金組織的數據，到2050年人口將達到97億。鑒于農業(yè)用地已經達到極限，迫切需要找到新的、更有效的方法來生產糧食，同時保護環(huán)境。氣候變化也是一個主要威脅，洪水、干旱和風暴等極端天氣條件對農作物和牲畜造成廣泛破壞。還有，水和土壤肥力等自然資源日益減少，不可持續(xù)的耕作方式加劇了這一挑戰(zhàn)。

　　機器學習如何幫助農業(yè)

　　減少用水量

　　傳統(tǒng)農業(yè)經常消耗過多的水，這對環(huán)境造成了毀滅性的影響。例如，加利福尼亞州中央山谷數十年的過度灌溉導致土壤中的鹽分積累達到危險水平，并使某些地區(qū)無法種植農作物。在世界其他地區(qū)，例如印度和中國，農民過度抽取地下水，而地下水得不到足夠快的補充，導致水資源短缺和土壤退化。

　　除了導致水和土壤等自然資源枯竭外，過度用水還會對經濟產生影響。農民經常被迫為灌溉系統(tǒng)支付高昂的費用，或者使用效率低下的方法，這些方法需要大量的水，但產量卻很低。

　　借助支持機器學習的遙感技術，農民可以監(jiān)測土壤水平，或設置自動傳感器來檢測作物何時需要額外的水。這些策略可以幫助提高用水效率，降低總體農業(yè)成本，并確保不浪費自然資源。此外，機器學習可用于檢測抗旱作物，并根據土壤類型和氣候條件找到最佳種植模式。從長遠來看，所有這些措施都有助于提高農業(yè)生產的可持續(xù)性。

　　優(yōu)化農藥使用

　　害蟲是大多數農民面臨的主要問題，因為它們會對作物造成相當大的損害并顯著降低產量。解決這一問題的傳統(tǒng)辦法涉及使用殺蟲劑，這對環(huán)境有負面影響，且也被認為是不可持續(xù)的。

　　機器學習提供了另一種解決方案，使農民能夠用更少的資源更好地監(jiān)測和控制害蟲。通過利用計算機視覺和預測分析，農民可以自動檢測害蟲并實時監(jiān)控作物。這使之能夠采取有效、有針對性的方法來控制害蟲，并大大減少對農藥的依賴。此外，機器學習算法可用于監(jiān)測水位和土壤狀況，使農民能夠準確判斷害蟲最有可能出現的時間并采取預防措施。

　　優(yōu)化肥料使用

　　雖然在農業(yè)中使用合成肥料對作物產量非常有益，但對環(huán)境有害。一般情況下，大多數農民對整塊田均施肥料，即在土壤已經具有高營養(yǎng)含量的地區(qū)，施肥過量。這通常會導致營養(yǎng)物質溢出到最近的河流、湖泊和海洋中，從而導致藻類過度繁殖。這反過來又大大降低了水中的含氧量，并可能導致魚類和其他水生生物死亡。

　　此外，肥料通常會導致土壤酸化，這會對生物多樣性產生負面影響。更可怕的是，根據綠色和平研究實驗室最近的一項研究，合成肥料的生產也造成了每年2.1%的二氧化碳排放量。

　　機器學習可以幫助減輕與這些做法相關的負面環(huán)境影響。通過使用自動化數據收集和分析等精準農業(yè)技術，農民可以實時監(jiān)測土壤狀況，并僅在需要的地方以最佳量施肥。這有助于減少營養(yǎng)物質溢出到河流和湖泊中，促進更健康的水生生態(tài)系統(tǒng)和保護生物多樣性。

　　機器學習拯救農業(yè)

　　顯然，機器學習有可能徹底改變農業(yè)，并使其更具可持續(xù)性。通過利用計算機視覺和預測分析等自動化技術，農民可以在提高作物產量的同時保護自然資源。這有助于減少傳統(tǒng)耕作方式對環(huán)境造成的負面影響，包括用水、農藥和化肥的使用。

　　隨著機器學習技術變得更加先進和主流，毫無疑問，這些方法將成為農業(yè)行業(yè)的主要措施。最終，借助現代技術，我們可以確保更好地管理地球的自然資源，為子孫后代創(chuàng)造更可持續(xù)的未來。

    來源：千家網