联合国2020 年 11 月公布的总人口为 78 亿。据估计，这个数字到 2030 年将达到 85 亿，到 2050 年将达到 99 亿。随着总人口的快速增长，全球食品消费也在快速增长。农业的产量已经比三年前的产量高出约 17%。然而，世界上约有 8.21 亿人缺乏粮食保障。迅速增加农业或粮食产量以满足不断增长的粮食供应需求并非易事。

随着全球人口的增长，粮食和农业组织计算出，到 2050 年，农业产量需要增加 70%才能养活世界不断增长的人口。为了实现可持续农业生产，农业部门需要采用区块链、物联网和人工智能等智能技术辅助农业生产。如果我们可以从农场生成大量数据并使用这些数据来推动一些农业决策。它可以帮助解决全球范围内的大部分食品问题。例如，如果我们可以使农场能够为该地区的土壤湿度、温度和湿度、水的可用性以及农场周围的其他环境因素构建数据集或地图，它将支持智能农业、精准农业、垂直农业等。

数据驱动的农业已被证明可以提高作物产量、降低成本并确保可持续性。这些不仅限于农业，而且对于畜牧业面临的若干挑战也有潜在的解决方案。

智慧农业生态

智慧农场基于物联网可穿戴设备的全面监控，由固件、人工智能、卫星图像和区块链技术提供支持，为农民提供有关健康、位置、喂养和他们的动物的繁殖条件。

大数据使农业从业者和相关行业能够获取有关影响农业生产的不同因素的信息，并在日常农业中做出有效的决策。大型工厂化农场采用了物联网和区块链等不同技术，旨在在农业实践中提高产量。区块链技术正在农业食品供应链的管理中实施，以提供所有操作的透明度、安全性、稳定性和可靠性等功能。

物联网协助农业生产和供应链各个阶段的数据收集，对农业、加工、物流和营销过程中收集的数据进行大数据分析。例如，移动农业专家系统和农业预测分析都依赖大数据为种植者提供精准农业的智能建议，精准的风险评估可以帮助农业从业者更好地应对农业风险，包括生产风险、市场风险、制度风险以及伴随的个人和货币风险。此外，大数据可用于解决食品安全、供应管理、食品安全以及食品损失和浪费等存在的挑战。

与其他行业类似，农业行业通过采用融合技术来追求创新。大数据和人工智能已经在整个行业展示了它们的潜力和用途。

农业中的机器学习

有许多关于不同的机器学习算法的文献，这些算法已被用于农业的不同应用领域。与人工神经网络相比，SVR 表现出对异常值和噪声存在的稳健性，具有更好的估计精度。深度学习技术是农业图像数据集分割应用最有潜力的模型。

机器学习在精准农业中遇到的最具体的挑战是可变的时空分辨率和由于物联网设备故障、通信故障、恶劣天气阻止遥感图像采集。机器学习可以根据数据填补缺失的信息。

随着对来自无人驾驶飞行器和卫星的大量航拍图像的访问不断扩大，卷积神经网络（CNN）可以在这些信息的分析中发挥重要作用，以提取重要信息。例如数据的预处理和分析。由于无人机可以积累大量非结构化数据，基于大数据的工具（分析工具）和云计算具有提高数据处理效率、提供高数据安全性和可扩展性以及最小化成本的潜力。基于云计算的应用程序作为一种潜在的解决方案，具有较低的前期成本、计算资源的熟练利用和服务成本。

了解土壤的质地、结构和化学性质等不同特征有助于农业从业者选择最优质的作物在他们的农场种植。研究土壤、物联网和其他传感器网络的这些特征，以及基于 ML 的大数据技术，如聚类和分类方法来标记土壤数据。