人工智能技术在农业领域的应用推广

人工智能技术在农业领域的应用推广TOC\o"1-2"\h\u18111第1章人工智能在农业领域的发展概况 4151341.1人工智能技术的发展趋势 413571.2农业领域的人工智能应用现状 4174791.3人工智能在农业领域的机遇与挑战 513431第2章人工智能在作物种植中的应用 529392.1基于人工智能的作物生长监测 5171272.1.1影像识别技术 535022.1.2生长模型构建 599582.1.3生长态势评估 6185642.2人工智能辅助作物病虫害诊断 6199732.2.1病虫害图像识别 6102082.2.2病虫害预警系统 679122.2.3防治方案推荐 684392.3人工智能在作物育种中的应用 6180532.3.1高通量筛选技术 6284402.3.2遗传算法优化 652142.3.3育种模型构建 618301第3章人工智能在畜牧业中的应用 714033.1人工智能在养殖环境监测中的应用 7176383.1.1温湿度监测 7235903.1.2饲料摄入监测 743033.1.3粪便检测 7211923.2人工智能辅助畜牧疾病诊断 7162473.2.1基于图像识别的疾病诊断 7108273.2.2基于声音识别的疾病诊断 7156443.2.3疾病预测与预警 763823.3人工智能在畜牧生产管理中的应用 7240863.3.1生产计划优化 711443.3.2自动化养殖设备 8288473.3.3畜禽生长监测与评估 828503.3.4畜产品品质监测 826355第4章人工智能在农业机械化的应用 8145154.1智能化农业机械发展概述 881414.2人工智能在农业机械导航与控制中的应用 8290914.2.1自动导航技术 8210274.2.2路径规划与优化 8113354.2.3自适应控制技术 8291484.3人工智能在农业机械故障诊断中的应用 941714.3.1故障诊断方法 9260894.3.2故障预测与健康管理 958904.3.3数据驱动的故障诊断 924523第5章人工智能在农产品质量检测中的应用 9233955.1人工智能在农产品品质检测中的应用 9266765.1.1图像识别技术在农产品品质检测中的应用 9324175.1.2机器学习技术在农产品品质预测中的应用 945255.1.3深度学习技术在农产品品质分级中的应用 9283485.2人工智能在农产品安全检测中的应用 924085.2.1人工智能在农产品中有害物质检测中的应用 916735.2.2机器学习在农产品病原微生物检测中的应用 9162955.2.3智能传感器在农产品安全监测中的应用 9314835.3基于人工智能的农产品溯源系统 9277455.3.1区块链与人工智能在农产品溯源中的应用 10265525.3.2基于物联网和人工智能的农产品溯源系统构建 1066695.3.3人工智能在农产品溯源数据分析中的应用 107477第6章人工智能在农业水资源管理中的应用 10285986.1人工智能在农业水资源监测中的应用 1094666.1.1水资源数据采集与分析 10319446.1.2水质监测与预测 10216926.2人工智能在灌溉系统优化中的应用 1072266.2.1灌溉需求预测 10203206.2.2灌溉制度优化 10291796.2.3智能灌溉控制系统 1028726.3人工智能在农业排水管理中的应用 10237536.3.1排水系统设计优化 10283986.3.2农田排水监测与调控 11184066.3.3水体污染预警与防治 1125337第7章人工智能在农业气象服务中的应用 11254097.1人工智能在农业气象预报中的应用 11254927.1.1机器学习在农业气象预报中的应用 11158827.1.2深度学习在农业气象预报中的应用 11162677.2人工智能在农业气象灾害预警中的应用 11242707.2.1基于人工智能的农业气象灾害预测模型 11210887.2.2人工智能在农业气象灾害风险评估中的应用 1234697.3人工智能在气候变化对农业影响评估中的应用 12154997.3.1人工智能在气候变化趋势预测中的应用 12264757.3.2人工智能在气候变化对农作物生长影响评估中的应用 12294257.3.3人工智能在适应气候变化的农业生产技术中的应用 1220705第8章人工智能在农业市场分析与决策中的应用 1217228.1人工智能在农业市场信息收集与分析中的应用 12170618.1.1数据收集 12207838.1.2数据分析 1337458.2人工智能在农产品价格预测中的应用 13192808.2.1预测模型构建 13260188.2.2预测结果分析 13223298.3人工智能在农业政策制定与评估中的应用 13275798.3.1政策制定 13126918.3.2政策评估 1422627第9章人工智能在农业遥感中的应用 14132159.1人工智能在农业遥感图像处理中的应用 14186449.1.1图像分类 1447759.1.2目标检测 14241349.1.3图像分割 14286269.2人工智能在农田土壤质量监测中的应用 14202009.2.1土壤属性预测 14255129.2.2土壤湿度监测 1519999.2.3土壤侵蚀评估 15191609.3人工智能在农业资源调查与规划中的应用 15120819.3.1农业资源调查 1515269.3.2农业规划 1545199.3.3农业灾害监测与评估 1511332第10章人工智能在农业领域的发展前景与政策建议 15673110.1农业人工智能技术的发展趋势 152913610.1.1机器学习与数据挖掘技术的融合 151354110.1.2智能化农业机械的广泛应用 151725410.1.3农业生产过程的智能化管理 151294910.1.4农业产业链的智能化升级 152845310.2农业人工智能应用的挑战与对策 151959710.2.1技术挑战与对策 16991910.2.1.1提高算法模型的准确性和鲁棒性 163221810.2.1.2解决农业数据不足和质量差的问题 162064610.2.2管理挑战与对策 162978210.2.2.1加强农业人工智能技术的监管和评估 16197510.2.2.2提高农业从业人员的智能化素质 16670510.2.3经济挑战与对策 162588810.2.3.1降低农业人工智能技术的应用成本 16120110.2.3.2创新商业模式，提高投资回报 162011510.3促进农业人工智能发展的政策建议 161488110.3.1加强顶层设计和政策支持 16487310.3.1.1制定农业人工智能发展战略和规划 16410210.3.1.2出台农业人工智能技术研发和产业政策 161296110.3.2建立健全农业人工智能标准体系 161127310.3.2.1制定农业人工智能技术标准 162108110.3.2.2推动农业人工智能产品检测和认证 161772910.3.3推动农业人工智能试点示范和推广 16888510.3.3.1开展农业人工智能试点项目 162886310.3.3.2推广农业人工智能成功案例 163087510.3.4培育农业人工智能产业链 162343710.3.4.1支持农业人工智能核心技术研发 16456910.3.4.2鼓励农业人工智能企业创新发展 16959210.3.5加大农业人工智能人才培养和培训力度 16288310.3.5.1建立农业人工智能人才培养体系 162748710.3.5.2加强农业从业人员智能化培训与普及 16第1章人工智能在农业领域的发展概况1.1人工智能技术的发展趋势人工智能（ArtificialIntelligence，）技术作为当今科技发展的一个重要方向，正逐步改变着人们的生活。在众多行业中，农业作为我国的基础产业，也正面临着人工智能技术的深度渗透。人工智能技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：（1）算力提升：计算机硬件技术的不断发展，计算能力得到了显著提升，为复杂的人工智能算法提供了有力支持。（2）算法优化：深度学习、强化学习等算法的提出和发展，使得人工智能在图像识别、自然语言处理等领域的功能得到显著提高。（3）跨学科融合：人工智能技术与大数据、云计算、物联网等技术的结合，为农业领域的发展提供了更多可能性。（4）应用拓展：人工智能技术逐渐从理论研究走向实际应用，农业领域也成为其重要的应用场景之一。1.2农业领域的人工智能应用现状我国农业领域的人工智能应用取得了显著成果，主要体现在以下几个方面：（1）智能种植：通过人工智能技术，实现对作物生长环境的监测和调控，提高作物产量和品质。（2）智能养殖：利用图像识别、传感器等技术，对养殖动物的生长状况进行实时监控，提高养殖效益。（3）农产品质量检测：采用人工智能技术对农产品进行无损检测，保证农产品质量。（4）农业：农业可应用于播种、施肥、采摘等环节，提高农业生产效率。（5）农业大数据分析：通过对农业大数据的分析，为农业生产提供决策支持，提高农业管理水平。1.3人工智能在农业领域的机遇与挑战人工智能技术在农业领域的应用，为农业发展带来了以下机遇：（1）提高农业生产效率：人工智能技术有助于提高农业生产效率，降低生产成本，促进农业现代化。（2）减少农业资源浪费：通过精确监测和调控，人工智能技术有助于减少农业资源的浪费，实现可持续发展。（3）增加农业附加值：人工智能技术可提高农产品品质，拓展农业产业链，增加农业附加值。但是人工智能在农业领域的应用也面临着以下挑战：（1）技术难题：农业环境复杂多样，人工智能技术在农业领域的应用尚需克服诸多技术难题。（2）成本投入：人工智能技术在农业领域的应用初期投入较高，农民承受能力有限。（3）人才短缺：农业领域的人工智能技术人才短缺，制约了人工智能在农业领域的推广。（4）政策支持：需要加大对人工智能技术在农业领域应用的政策支持，推动农业产业升级。第2章人工智能在作物种植中的应用2.1基于人工智能的作物生长监测作物生长监测是农业管理的关键环节，对于保证作物健康和提高产量具有重要意义。人工智能技术的应用为作物生长监测提供了新的方法和手段。本节将介绍基于人工智能的作物生长监测技术，主要包括以下几个方面：2.1.1影像识别技术利用无人机、卫星遥感等手段获取作物生长过程中的影像数据，通过人工智能算法对影像进行解析，实现对作物生长状况的实时监测。这有助于农民及时了解作物长势，制定合理的农业管理措施。2.1.2生长模型构建基于历史数据和实时监测数据，运用人工智能方法构建作物生长模型，对作物的生长发育过程进行模拟和预测。这有助于提前发觉潜在问题，为农业生产提供科学依据。2.1.3生长态势评估结合生长模型和监测数据，对作物的生长态势进行评估，为农民提供个性化的管理建议。这有助于优化农业生产资源配置，提高作物产量和品质。2.2人工智能辅助作物病虫害诊断作物病虫害是影响农业生产的重要因素。传统病虫害诊断方法依赖于人工经验，准确性较低。人工智能技术的应用为病虫害诊断提供了新途径，主要包括以下几个方面：2.2.1病虫害图像识别通过收集病虫害样本图像，利用深度学习等人工智能算法进行特征提取和分类识别，实现对作物病虫害的快速诊断。2.2.2病虫害预警系统基于历史数据和实时监测数据，运用人工智能方法构建病虫害预警模型，实现对病虫害发生趋势的预测，提前采取防治措施。2.2.3防治方案推荐结合病虫害诊断结果和作物生长状况，为农民提供个性化的防治方案，提高防治效果，减少农药使用。2.3人工智能在作物育种中的应用作物育种是提高农业生产水平的关键环节。人工智能技术的应用为作物育种提供了新的研究方向，主要包括以下几个方面：2.3.1高通量筛选技术利用人工智能算法对大量育种材料进行快速筛选，提高育种效率。2.3.2遗传算法优化运用遗传算法对育种方案进行优化，提高育种过程的智能化水平。2.3.3育种模型构建结合基因组学、代谢组学等多组学数据，构建人工智能育种模型，实现对育种过程的精细化管理。通过以上三个方面的介绍，可以看出人工智能技术在作物种植中具有广泛的应用前景，为农业生产提供了新的技术支持。第3章人工智能在畜牧业中的应用3.1人工智能在养殖环境监测中的应用人工智能技术的发展，其在养殖环境监测方面的应用日益广泛。本节将重点探讨人工智能在畜牧业养殖环境监测中的应用。3.1.1温湿度监测人工智能技术可通过传感器实时采集养殖场内的温度和湿度数据，并通过数据分析，为养殖户提供合理的温湿度调控建议，以保证畜禽生长环境的舒适度。3.1.2饲料摄入监测利用图像识别技术，人工智能可以实时监测畜禽的饲料摄入情况，分析饲料的消耗速度和摄入量，为养殖户提供科学的饲养管理建议。3.1.3粪便检测人工智能技术可以对畜禽粪便进行实时监测和分析，及时发觉粪便中可能存在的病原微生物，为养殖户提供粪便处理和防疫措施。3.2人工智能辅助畜牧疾病诊断人工智能在畜牧疾病诊断方面的应用，有助于提高诊断准确率和效率，降低养殖风险。3.2.1基于图像识别的疾病诊断通过采集畜禽的图像数据，人工智能可自动识别疾病特征，如皮肤病变、体态异常等，为兽医提供辅助诊断依据。3.2.2基于声音识别的疾病诊断利用声音识别技术，人工智能可分析畜禽的叫声，判断其是否患有呼吸道等疾病，提高疾病诊断的准确性。3.2.3疾病预测与预警通过分析养殖环境、饲料摄入、生长速度等数据，人工智能可预测畜禽可能发生的疾病，并及时发出预警，指导养殖户采取预防措施。3.3人工智能在畜牧生产管理中的应用人工智能在畜牧生产管理方面的应用，有助于提高生产效率，降低生产成本。3.3.1生产计划优化根据畜禽的生长速度、饲料摄入量等数据，人工智能可以为养殖户制定合理的生产计划，提高生产效益。3.3.2自动化养殖设备人工智能技术可应用于养殖设备的自动化控制，如自动喂料、自动清粪等，减轻养殖户的劳动强度，提高养殖效率。3.3.3畜禽生长监测与评估通过分析畜禽的生长数据，人工智能可以实时监测和评估畜禽的生长状况，为养殖户提供个性化的饲养管理建议。3.3.4畜产品品质监测利用人工智能技术，可以对畜产品进行实时品质监测，如肉质、蛋白质含量等，保证畜产品质量安全。（至此结束，未添加总结性话语。）第4章人工智能在农业机械化的应用4.1智能化农业机械发展概述人工智能技术的飞速发展，农业机械化领域正面临着深刻的变革。智能化农业机械将人工智能、大数据、云计算等先进技术应用于传统农业机械，极大地提高了农业生产效率，降低了劳动强度。本章将从智能化农业机械的发展现状、发展趋势及主要技术特点等方面进行概述。4.2人工智能在农业机械导航与控制中的应用4.2.1自动导航技术人工智能技术在农业机械导航中的应用主要体现在自动导航技术上。通过集成全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和机器视觉等技术，实现对农业机械的精确导航，提高作业质量和效率。4.2.2路径规划与优化人工智能技术在农业机械路径规划与优化方面取得了显著成果。利用遗传算法、蚁群算法等优化方法，结合农业生产实际需求，实现农业机械作业路径的最优化，降低能耗和作业成本。4.2.3自适应控制技术自适应控制技术根据农业机械作业过程中的实时数据，通过人工智能算法自动调整机械作业参数，实现对作业环境的自适应，提高作业质量和效率。4.3人工智能在农业机械故障诊断中的应用4.3.1故障诊断方法人工智能技术在农业机械故障诊断中取得了广泛应用。基于专家系统、神经网络、支持向量机等算法，实现对农业机械故障的快速、准确诊断。4.3.2故障预测与健康管理通过采集农业机械运行过程中的数据，利用人工智能技术进行故障预测和健康管理，提前发觉潜在的故障隐患，指导农业生产过程中的维修和保养。4.3.3数据驱动的故障诊断数据驱动的故障诊断方法以大量历史故障数据为基础，运用机器学习算法挖掘故障特征，实现对农业机械故障的智能诊断，提高故障诊断的准确性和实时性。（本章完）第5章人工智能在农产品质量检测中的应用5.1人工智能在农产品品质检测中的应用农产品的品质直接影响消费者健康和市场竞争力。人工智能技术在农产品品质检测方面的应用，为提高农产品品质提供了新的技术支持。本节主要介绍以下几方面内容：5.1.1图像识别技术在农产品品质检测中的应用5.1.2机器学习技术在农产品品质预测中的应用5.1.3深度学习技术在农产品品质分级中的应用5.2人工智能在农产品安全检测中的应用农产品安全是我国食品安全的重要组成部分。利用人工智能技术提高农产品安全检测的效率和准确性，对于保障消费者健康具有重要意义。本节主要包括以下内容：5.2.1人工智能在农产品中有害物质检测中的应用5.2.2机器学习在农产品病原微生物检测中的应用5.2.3智能传感器在农产品安全监测中的应用5.3基于人工智能的农产品溯源系统农产品溯源系统是保障农产品质量与安全的关键环节。人工智能技术在农产品溯源系统中的应用，有助于提高溯源数据的真实性和可靠性。本节主要涵盖以下方面：5.3.1区块链与人工智能在农产品溯源中的应用5.3.2基于物联网和人工智能的农产品溯源系统构建5.3.3人工智能在农产品溯源数据分析中的应用第6章人工智能在农业水资源管理中的应用6.1人工智能在农业水资源监测中的应用6.1.1水资源数据采集与分析人工智能技术在农业水资源监测领域的应用，首先体现在对水资源数据的采集与分析。通过部署传感器、无人机等设备，实时收集降雨量、河流径流量、土壤湿度等数据，利用人工智能算法对数据进行分析，为农业水资源管理提供科学依据。6.1.2水质监测与预测人工智能技术在水质监测方面也具有重要意义。通过采集水体中的各种指标数据，结合人工智能算法，实现对水质状况的实时监测和预测，为农业水资源保护提供技术支持。6.2人工智能在灌溉系统优化中的应用6.2.1灌溉需求预测利用人工智能技术，根据历史气象数据、土壤特性、作物需水量等因素，对灌溉需求进行预测，为农业灌溉提供科学指导。6.2.2灌溉制度优化通过人工智能算法，分析不同灌溉制度对作物生长和水资源利用的影响，为农民提供最优灌溉方案，提高灌溉水利用效率。6.2.3智能灌溉控制系统结合物联网和人工智能技术，实现对灌溉系统的远程控制和自动化管理，根据作物生长需求自动调整灌溉水量和灌溉时间，降低农业用水成本，提高水资源利用效率。6.3人工智能在农业排水管理中的应用6.3.1排水系统设计优化利用人工智能技术，对农业排水系统的布局和设计进行优化，降低排水过程中的水资源损失，提高排水效率。6.3.2农田排水监测与调控通过部署传感器和无人机等设备，实时监测农田排水状况，结合人工智能算法，对排水系统进行自动调控，保证农田排水畅通，减轻农业面源污染。6.3.3水体污染预警与防治利用人工智能技术，对农业排水中的污染物进行监测和分析，提前发觉潜在的水体污染风险，为农业排水污染防治提供科学依据。通过以上三个方面的应用，人工智能技术在农业水资源管理中发挥着重要作用，有助于提高水资源利用效率，保障农业可持续发展。第7章人工智能在农业气象服务中的应用7.1人工智能在农业气象预报中的应用农业气象预报是农业生产中的环节，其准确性直接影响到农作物的生长和产量。人工智能技术的发展为农业气象预报提供了新的手段和方法。本节将探讨人工智能在农业气象预报领域的应用。7.1.1机器学习在农业气象预报中的应用机器学习作为人工智能的一个重要分支，在农业气象预报中具有广泛的应用前景。通过对大量历史气象数据和农作物生长数据的分析，机器学习算法能够发觉气象条件与农作物生长之间的关系，从而提高气象预报的准确性。7.1.2深度学习在农业气象预报中的应用深度学习是机器学习的一个子领域，具有强大的特征提取和模式识别能力。在农业气象预报中，深度学习技术可以对复杂气象数据进行处理，捕捉到气象变化的深层特征，进而提高预报的精确性。7.2人工智能在农业气象灾害预警中的应用农业气象灾害对农业生产具有严重的影响，提前预警有助于降低灾害带来的损失。人工智能技术在农业气象灾害预警方面具有显著优势。7.2.1基于人工智能的农业气象灾害预测模型利用人工智能技术，结合历史气象灾害数据和实时气象观测数据，可以构建农业气象灾害预测模型。这些模型能够对灾害发生的可能性进行实时评估，为部门和农民提供及时、准确的预警信息。7.2.2人工智能在农业气象灾害风险评估中的应用通过分析历史灾害数据、地形地貌、植被覆盖等因素，人工智能技术可以实现对农业气象灾害风险的评估。这有助于部门制定针对性的防灾减灾措施，降低灾害对农业生产的影响。7.3人工智能在气候变化对农业影响评估中的应用气候变化对农业生产产生了一定的影响，评估气候变化对农业的影响有助于制定合理的农业生产策略。人工智能技术在气候变化对农业影响评估方面具有重要作用。7.3.1人工智能在气候变化趋势预测中的应用利用人工智能技术，可以对气候变化趋势进行预测，为农业生产提供科学依据。通过对历史气候数据和全球气候变化模型的挖掘，人工智能能够预测未来气候变化趋势，为农业产业结构调整提供参考。7.3.2人工智能在气候变化对农作物生长影响评估中的应用人工智能技术可以分析气候变化对农作物生长的影响，进而为农民和部门提供决策支持。通过构建气候变化与农作物生长关系的模型，人工智能有助于评估不同气候条件下农作物的生长状况，为调整农业生产布局提供科学依据。7.3.3人工智能在适应气候变化的农业生产技术中的应用人工智能技术可以帮助研发适应气候变化的农业生产技术。通过对气候变化对农作物生长的影响进行深入研究，人工智能可以指导农业生产者采取有效的适应措施，提高农作物的适应性和产量。第8章人工智能在农业市场分析与决策中的应用8.1人工智能在农业市场信息收集与分析中的应用人工智能技术的不断发展，其在农业市场信息收集与分析领域发挥着日益重要的作用。人工智能技术可以高效地处理大量农业市场数据，为决策者提供准确、及时的信息支持。8.1.1数据收集人工智能技术在农业市场数据收集方面的应用主要体现在以下几个方面：（1）利用无人机、卫星遥感等技术进行作物生长监测和农业资源调查，为市场分析提供基础数据。（2）通过物联网技术，实时收集农业生产、销售等环节的数据，为市场分析提供动态数据。（3）利用网络爬虫等技术，抓取农业相关政策、新闻、市场动态等信息，为市场分析提供外部数据。8.1.2数据分析人工智能技术在农业市场数据分析方面的应用主要包括：（1）采用数据挖掘、机器学习等方法，对农业市场数据进行深度分析，挖掘潜在的市场规律和趋势。（2）利用自然语言处理技术，对农业市场相关文本信息进行情感分析，为市场预测提供参考。（3）基于深度学习技术，构建农业市场预测模型，为政策制定和农业生产提供依据。8.2人工智能在农产品价格预测中的应用农产品价格预测对农业生产、流通和消费具有重要指导意义。人工智能技术在农产品价格预测方面的应用主要包括以下几个方面：8.2.1预测模型构建（1）采用时间序列分析、支持向量机等算法，构建农产品价格预测模型。（2）结合农业气象、市场供需、政策影响等多方面因素，提高价格预测的准确性。8.2.2预测结果分析（1）对预测结果进行统计分析，评估预测模型的准确性。（2）分析预测结果与实际价格之间的差异，为政策制定和农业生产提供参考。8.3人工智能在农业政策制定与评估中的应用人工智能技术在农业政策制定与评估领域具有广泛的应用前景，可以为政策制定者提供科学、有效的决策依据。8.3.1政策制定（1）基于人工智能技术，分析农业市场数据，为政策制定提供实证依据。（2）利用机器学习等方法，构建农业政策影响评估模型，预测政策实施效果。8.3.2政策评估（1）通过对农业政策实施前后的数据进行分析，评估政策效果。（2）结合人工智能技术，对政策调整和优化提供决策支持。人工智能技术在农业市场分析与决策领域具有广泛的应用前景，有助于提高农业市场分析的准确性、农产品价格预测的可靠性以及农业政策制定与评估的科学性。第9章人工智能在农业遥感中的应用9.1人工智能在农业遥感图像处理中的应用农业遥感图像处理是农业遥感领域的重要研究方向，人工智能技术的应用为农业遥感图像处理带来了新的机遇。本节将从以下几个方面阐述人工智能在农业遥感图像处理中的应用。9.1.1图像分类人工智能技术中的支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）等算法在农业遥感图像分类中取得了显著成果。这些算法能够有效地对作物类型、生长状态、土壤类型等进行精确分类，从而为农业生产提供有力支持。9.1.2目标检测目标检测是农业遥感图像处理中的另一个重要任务。基于深度学习的方法，如FasterRCNN、YOLO、SSD等，在农业遥感图像中能够快速、准确地检测出作物病斑、虫害等目标，有助于及时发觉并处理农业生产中的问题。9.1.3图像分割图像分割是农业遥感图像处理中的关键技术之一。通过人工智能技术，如基于区域的生长、水平集、全卷积神经网络（FCN）等方法，可以对农业遥感图像进行精细的像素级分类，实现农田地块、作物类型等的高精度识别。9.2人工智能在农田土壤质量监测中的应用农田土壤质量监测对于农业生产具有重要意义。人工智能技术在农田土壤质量监测中的应用主要体现在以下几个方面。9.2.1土壤属性预测通过人工智能技术，如支持向量回归（SVR）、随机森林回归