研究人员推出人工智能工具帮助橄榄农预测收获时间

结语

Predic 1 运营小组利用数据挖掘方法和机器学习算法，成功开发了一个平台，可以提前预测整个季节的橄榄收成，准确率高达 90%。该项目由欧洲农业基金资助，旨在提供一个免费的基于网络的应用程序，以改善橄榄行业的农场管理和资源优化，并有可能提高该行业的决策能力和可持续性。

经过三年多的开发，Predic 1 运营小组的工作成果于上个月在哈恩省孟吉巴尔的一次会议上公布。

该小组的职责是提供一个能够 预测橄榄收成 提前一个赛季完成了这个目标，他们表示准确率高达 90%。

这项工作由哈恩大学、Cetemet、Citoliva、安达卢西亚农业食品合作社（农民联盟）和 Nutesca 组成的联盟开展，使用哈恩、科尔多瓦和格拉纳达的传统皮夸尔橄榄园作为测试案例。

哈恩大学制图、大地测量和摄影测量工程系教授、2022 年一项研究的通讯作者玛丽亚·伊莎贝尔·拉莫斯 (María Isabel Ramos) 表示 根据一项研究， 关于技术，预测系统对于橄榄行业的未来至关重要。

“从科学层面来看，作物收成预测是精准农业中最复杂的问题之一，”她说。 “有几项研究根据花粉排放和果实生产之间的密切关系做出了这些预测，其他研究则根据空气生物学、物候学和气象变量做出了预测，从 7 月开始，所有研究都具有高效且可接受的准确度。”

“我们打算推进这一预测，并能够在开花前的时期做出最佳预测......远早于农民对农场进行战略规划和经济投资之前，”拉莫斯补充道。

该小组利用以前在预测医疗保健项目中使用的数据挖掘方法，根据最初目标区域的气象数据和历史收获数据创建回归模型。

这与配备热成像传感器和多光谱摄像机的无人机的当前数据、卫星图像、物候评估、叶面和土壤分析以及从示范农场收集的数据相结合。

该模型利用机器学习（人工智能领域最成熟且在农业领域有着良好记录的技术）来尽可能准确地预测作物产量。

使用支持向量机算法可以使用多个核，即线性核和高斯核。这使算法更容易适应数据的性质，从而可以进行无限的转换。

该平台将以类似于以下的基于网络的应用程序的形式免费提供 SIGPAC，西班牙政府的农业地块地理信息系统。

用户可以查看所请求信息的交互式图形表示并导出数据。

哈恩大学计算机图形学与测绘学系主任兼项目技术协调员 Francisco Ramón Feito Higueruela 解释说，随着用户数量的增加以及未来收成的结果反馈到系统中，预测的准确性将会提高。针对每个地区量身定制的更高效的模型将成为可能。

安达卢西亚农业食品合作社的 José Menar Pacheco 强调了该组织在向利益相关者传播项目成果和知识方面发挥的重要作用。

他希望确保该项目的研究成果得到广泛宣传和采纳，以改善其成员的农场管理和资源优化。这些成员的年营业额超过 11 万欧元，占安达卢西亚橄榄油总产量的 70% 以上。

该项目由欧洲农村发展农业基金和安达卢西亚地区政府资助，是欧洲创新伙伴关系在橄榄行业农业生产力和可持续性方面呼吁区域运营小组的一部分。

“内 共同农业政策一系列新改革正在实施，包括打击 气候变化 “这些环境目标，以及通过支持农民实现可持续和有竞争力的农业部门，所有这些都与对橄榄部门数字化的坚定承诺一起实现这些目标，”拉莫斯说。

她补充说， “这些目标的实现取决于该领域每个参与者的适当决策。因此，预测系统是管理和决策的关键工具。”

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