物联网、机器学习与区块链的安全三元组用于农业作物预测

为了改进作物预测并为农民提供可操作的数据驱动洞察，我们提出了一种集成物联网、机器学习和区块链技术的新颖方法。利用物联网，来自传感器网络的实时数据持续监测环境条件和土壤养分水平，显著提高了我们对作物生长动态的理解。我们的研究表明，随机森林模型具有卓越的准确性，在预测最佳作物类型和产量方面达到了99.45%的准确率，从而提供了精确的作物预测和定制化建议。为了确保用于这些预测的传感器数据的安全性和完整性，我们集成了以太坊区块链，它提供了一个强大且安全的平台。这确保了预测数据保持防篡改和可靠。利益相关者可以通过一个直观的在线界面访问实时和历史的作物预测，从而增强透明度并促进知情决策。通过呈现多种预测的作物情景，我们的系统使农民能够有效地优化生产策略。这种集成方法有望在精准农业领域取得重大进展，使作物预测更准确、更安全且更易于使用。