成功的企业蓬勃发展，是因为比起竞争对手，成功企业更擅于进行决策，这个道理在农业行业也十分适用。

种植者通过运用人工智能和机器学习，能获取复杂的数据，进行有效分析，这有助于种植者更好地进行决策，提高效率，减少食物和生物燃料生产中的浪费，同时最大限度地减少对环境的负面影响。

以下是部分创新模式。现在，农业领域的专业人士可以通过人工智能科技获取有效解决方案，并运用于实践。

“农业的未来无比光明。现在有大量可拓展的科技，这些科技可以减少风险，提高稳定性，种植者可获得大量信息，提前预测进行决策…一种全新的智慧农业正在崛起。”

数字农业通过数据，对关键性农场管理决定提供建议，提高作物生产的精准性。在全球食品和生物燃料领域中，作物生产发挥着巨大的作用，在这两个领域，机器学习从根本上提高了农民的劳动力。

Object Computing是一家机器学习解决方案公司，副总杰森·布尔（Jason Bull） 认为“每年，农民会做成百上千个复杂的决定，这些决定相互关联，影响农业稳定性和商业回报率。”

现在，农民可以在田地里使用传感器和支持机器学习功能的电子设备，如此一来，他们就可以通过这些方法预测产量，评估作物质量，确定植物品种，检测作物疾病和杂草滋生情况，这些方法在从前是不可能实现的。

应用机器学习技术，农民可以从电脑或平板上登录特定界面，获取某天可收获与不可收获的田地对比的精确评估数据。对可收获的作物重量和成熟度也可以测量和预估。

此外，通过包括图像分析在内的多种技术，可在收获前后对作物进行评估，评估作物状态、灾害、营养及其他可能影响最终可收获的产量及产品价格的因素。

机器学习也为种植者提供一些行为建议，这可能会改变农民如何看待农业。使用数据解决无法回答的问题，让种植者在进行关键决策时，优化行为。”

许多植物的颜色和形状都很相似，用肉眼很难区分。农民现在可以通过机器学习分辨复杂叶面情况，同时精确区分相关作物和野草品种。植物品种数字识别节约了农民的时间，使他们能在其他关键领域提高产量。

机器驱动图像处理使农民利用数据工具分辨杂草种类检测作物的健康情况，是否有被真菌、细菌或其他病毒感染的情况。

利用数字工具识别杂草，训练机器工具（机器人）从土地中拔出杂草，减少虫害，保护环境，同时节省农民的时间、精力和金钱。此外，检测作物疾病的数字应用程序也可以提供精准的疾病诊断，推荐最佳治疗方案。

机器学习技术帮助农民避免一刀切的解决方案，这种方案不仅无法治疗具体疾病，还可能会无意中造成副作用，例如污染或者蜜蜂数量减少。利用机器学习， 作物疾病治疗公司可以设计更好的作物治疗方案，为客户提供更好的服务。这项技术帮助农民避免了一刀切的解决方案，因为一刀切的方案不仅无法解决具体疾病，而且可能在无意中造成不良的副作用，如环境污染或蜜蜂数量减少。 

原文链接：https://objectcomputing.com/industries/agriculture/machine-learning-in-agriculture