Maskininlärning har vuxit fram med stordatateknik och högpresterande datorer för att skapa nya möjligheter för dataintensiv vetenskap inom det tvärvetenskapliga jordbruksteknikområdet. I detta dokument presenterar vi en omfattande översyn av forskning inriktad på tillämpningar av maskininlärning i jordbruksproduktionssystem. De arbeten som analyserades kategoriserades i (a) skötsel av grödor, inklusive tillämpningar för avkastningsprognoser, sjukdomsdetektering, kvalitet på ogräsdetekteringsgrödor och artigenkänning, (b) djurhållning, inklusive tillämpningar för djurskydd och animalieproduktion, (c) vattenförvaltning och (d) markförvaltning. Filtrering och klassificering av de presenterade artiklarna visar hur jordbruket kommer att dra nytta av maskininlärningsteknik. Genom att tillämpa maskininlärning till sensordata, jordbrukssystem utvecklas till realtid artificiell intelligens aktiverade program som ger rika rekommendationer och insikter för jordbrukare beslutsstöd och åtgärder.
Maskininlärning främjar därför hög prestanda som ett alternativ till en intensiv jordbruksdriftsprocess inom det jordbrukstekniska området REF.
Machine Learning in Agriculture: A Review
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}