农夫助手：基于机器学习的农业解决方案应用
机器学习
2022-04-26 v1 人工智能
摘要
农民在种植作物时面临若干挑战，如灌溉不确定、土壤质量差等。尤其在印度，大部分农民不具备选择适宜作物和肥料的知识。此外，因病害导致的作物失败给农民和消费者都造成了重大损失。尽管近期利用机器学习技术自动检测这些病害已有进展，但深度学习的利用尚未被充分探索。而且，此类模型由于训练所用数据质量高、计算能力缺乏以及模型泛化性差而不易使用。为此，我们创建了一个开源、易用的 Web 应用来解决其中部分问题，可能有助于提升作物产量。具体而言，我们支持作物推荐、肥料推荐、植物病害预测以及交互式新闻推送。此外，我们还使用可解释性技术试图解释病害检测模型所作的预测。
引用
@article{arxiv.2204.11340,
title = {Farmer's Assistant: A Machine Learning Based Application for Agricultural Solutions},
author = {Shloka Gupta and Akshay Chopade and Nishit Jain and Aparna Bhonde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11340},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 10 figures, 1 table