由于资源有限，人口不断增加，传统的耕作方式已无法支持可持续的粮食系统。
好在，当前机器学习的技术进步为实现更可持续的农业实践提供了一条充满希望的道路。通过利用计算机视觉和预测分析，农民可以减少用水量，用更少的资源控制害虫，并优化肥料的使用，以减少对环境的负面影响。本文将探讨在农业中使用机器学习的环境效益，以及其如何帮助实现更可持续的农业。
当今农业面临的挑战
当今农业面临的主要挑战之一是是不断增长的粮食需求，以养活不断增长的人口。根据国际货币基金组织的数据，到2050年人口将达到97亿。鉴于农业用地已经达到极限，迫切需要找到新的、更有效的方法来生产粮食，同时保护环境。气候变化也是一个主要威胁，洪水、干旱和风暴等极端天气条件对农作物和牲畜造成广泛破坏。还有，水和土壤肥力等自然资源日益减少，不可持续的耕作方式加剧了这一挑战。
机器学习如何帮助农业
- 减少用水量
传统农业经常消耗过多的水，这对环境造成了毁灭性的影响。例如，加利福尼亚州中央山谷数十年的过度灌溉导致土壤中的盐分积累达到危险水平，并使某些地区无法种植农作物。在世界其他地区，例如印度和中国，农民过度抽取地下水，而地下水得不到足够快的补充，导致水资源短缺和土壤退化。
除了导致水和土壤等自然资源枯竭外，过度用水还会对经济产生影响。农民经常被迫为灌溉系统支付高昂的费用，或者使用效率低下的方法，这些方法需要大量的水，但产量却很低。
借助支持机器学习的遥感技术，农民可以监测土壤水平，或设置自动传感器来检测作物何时需要额外的水。这些策略可以帮助提高用水效率，降低总体农业成本，并确保不浪费自然资源。此外，机器学习可用于检测抗旱作物，并根据土壤类型和气候条件找到最佳种植模式。从长远来看，所有这些措施都有助于提高农业生产的可持续性。
- 优化农药使用
害虫是大多数农民面临的主要问题，因为它们会对作物造成相当大的损害并显着降低产量。解决这一问题的传统办法涉及使用杀虫剂，这对环境有负面影响，且也被认为是不可持续的。
机器学习提供了另一种解决方案，使农民能够用更少的资源更好地监测和控制害虫。通过利用计算机视觉和预测分析，农民可以自动检测害虫并实时监控作物。这使之能够采取有效、有针对性的方法来控制害虫，并大大减少对农药的依赖。此外，机器学习算法可用于监测水位和土壤状况，使农民能够准确判断害虫最有可能出现的时间并采取预防措施。
- 优化肥料使用
虽然在农业中使用合成肥料对作物产量非常有益，但对环境有害。一般情况下，大多数农民对整块田均施肥料，即在土壤已经具有高营养含量的地区，施肥过量。这通常会导致营养物质溢出到最近的河流、湖泊和海洋中，从而导致藻类过度繁殖。这反过来又大大降低了水中的含氧量，并可能导致鱼类和其他水生生物死亡。
此外，肥料通常会导致土壤酸化，这会对生物多样性产生负面影响。更可怕的是，根据绿色和平研究实验室最近的一项研究，合成肥料的生产也造成了每年2.1%的二氧化碳排放量。
机器学习可以帮助减轻与这些做法相关的负面环境影响。通过使用自动化数据收集和分析等精准农业技术，农民可以实时监测土壤状况，并仅在需要的地方以最佳量施肥。这有助于减少营养物质溢出到河流和湖泊中，促进更健康的水生生态系统和保护生物多样性。
机器学习拯救农业
显然，机器学习有可能彻底改变农业，并使其更具可持续性。通过利用计算机视觉和预测分析等自动化技术，农民可以在提高作物产量的同时保护自然资源。这有助于减少传统耕作方式对环境造成的负面影响，包括用水、农药和化肥的使用。
随着机器学习技术变得更加先进和主流，毫无疑问，这些方法将成为农业行业的主要措施。最终，借助现代技术，我们可以确保更好地管理地球的自然资源，为子孙后代创造更可持续的未来。
