Какие задачи решает ML в сельском хозяйстве (yield prediction)?

В сельском хозяйстве задачи прогнозирования урожайности (yield prediction) с помощью машинного обучения решают следующие задачи:

• Определение оптимальных сроков посева и сбора урожая на основе анализа погодных данных и состояния почвы.
• Прогнозирование объема урожая с учетом метеоусловий, типа почвы, сортов растений и агротехнических мероприятий.
• Выявление стрессовых факторов (засуха, болезни, вредители) с помощью анализа спутниковых снимков и датчиков.
• Оптимизация использования ресурсов (удобрений, воды) для повышения эффективности и снижения затрат.

Используются данные дистанционного зондирования (спутниковые снимки, дроны), метеоданные, данные с IoT-датчиков. ML-модели помогают принимать решения, повышающие урожайность и устойчивость сельхозпроизводства.