无论是从农产品到田间耕作技术，还是从种植到提高采收质量，人工智能和机器学习都在农业领域得到了迅速的应用。
农业中的人工智能可以分为五类：
一. 农业机器人
许多公司开发自主机器人并对其进行编程，以处理重要的农业任务，比如用比人类更高的产能和更快的速度收割庄稼。自动化的出现有助于解决劳动力短缺的问题。
二．作物和土壤监测
许多公司利用计算机视觉和深度学习算法来处理无人机捕捉到的数据，以及采用软件技术来监测作物和土壤健康状况。由于砍伐森林使土壤变得贫瘠，并造成涝渍和盐碱化，土壤分析机器的发展在未来几年内可能变得至关重要。我们需要开发一种利用机器学习的系统，让客户了解土壤的优势和劣势。这种服务的重点应放在防止作物缺陷和优化健康作物生产的潜力上。
三．控制杂草的能力
如今，估计有250种杂草已经对除草剂产生了抗性。美国杂草科学学会对玉米和大豆作物的杂草失控影响的研究中，每年农民会因这一问题损失约430亿美元。使用自动化和机器人技术帮助农民找到更有效的方法来使庄稼不受杂草侵害尤为重要。
四．无人机的使用
到2027年，农业领域的无人机市场预计将达到4.8亿美元，而无人机的使用旨在帮助用户提高作物产量和降低成本。首先编程无人机的路线，一旦部署该设备将利用计算机视觉记录图像，并将捕获的数据上传到云，通过算法来整合和分析捕获的图像和数据，以提供详细的分析报告。
五．化肥的正确使用
与卫星相结合的机器学习算法可以用于预测天气、分析作物的可持续性以及评估农场是否存在病虫害。许多农民确实抱怨说不需要在田地里到处使用化肥，但农药已经成为必需品。所以，可以通过开发软件告诉用户哪里需要化肥，这样可以减少近40%的化肥使用量。
人工智能驱动的农业技术出现，不但可以帮助提高农业效率，还能解决行业面临的挑战，包括作物产量、土壤健康和除草剂抗性。农业机器人将成为人工智能在农业领域的重要应用，通过可行的机制来解决上述问题，减少农民的投诉，为他们提供更好的环境。重要的是让农民接受最新的培训，以确保这些技术得到使用并继续改进。从长远来看，这也有助于证明新技术的工具价值。预计农业将继续稳步采用人工智能，并将持续这一趋势。
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