


Mendedahkan kemajuan terobosan Python dalam pertanian pintar
Mendedahkan kemajuan terobosan Python dalam pertanian pintar
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan dan teknologi data besar, pertanian pintar secara beransur-ansur menjadi trend baharu dalam bidang pertanian. Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, memainkan peranan penting. Artikel ini akan mendedahkan kemajuan terobosan Python dalam pertanian pintar dan menunjukkan aplikasinya melalui contoh kod.
1. Drone perlindungan tumbuhan pintar
Don perlindungan tumbuhan pintar adalah bahagian penting dalam pertanian pintar Ia boleh mengesan perosak dan penyakit dengan tepat di tanah ladang dan menyembur racun dengan tepat apabila diperlukan, yang meningkatkan kesan perlindungan tumbuhan dan hasil tanaman. Python memainkan peranan penting dalam pembangunan dron perlindungan tumbuhan pintar. Berikut ialah contoh mudah:
import cv2 import numpy as np def detect_pest(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行病虫害检测算法 # ... def spray_pest(image, location): # 进行精确喷药算法 # ... def main(): # 读取无人机传回的图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 检测病虫害 pest_location = detect_pest(image) # 喷洒药物 spray_pest(image, pest_location) if __name__ == "__main__": main()
Melalui perpustakaan pemprosesan imej OpenCV dan algoritma pembelajaran mesin, Python boleh mengesan perosak dan penyakit serta menyembur ubat pada imej yang diambil oleh dron. Ini menjadikan proses perlindungan tumbuhan lebih tepat, cekap dan melindungi tanaman pada tahap yang lebih besar.
2. Analisis dan ramalan data
Analisis dan ramalan data adalah bahagian penting dalam pertanian pintar Melalui analisis dan ramalan data pertanian, masalah boleh ditemui lebih awal dan langkah-langkah yang sepadan boleh diambil. Python mempunyai keupayaan hebat dalam analisis dan ramalan data. Berikut ialah contoh mudah:
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression def predict_yield(data): # 提取特征和目标变量 X = data[["temperature", "humidity", "rainfall"]] y = data["yield"] # 数据拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 线性回归模型训练与预测 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) return predictions def main(): # 读取农田数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 预测产量 predictions = predict_yield(data) print(predictions) if __name__ == "__main__": main()
Dengan mengimport perpustakaan seperti panda dan scikit-learn, Python boleh melakukan operasi seperti membaca data, pengekstrakan ciri, latihan model dan ramalan. Ini membolehkan petani atau pakar pertanian untuk lebih memahami keadaan di tanah ladang mereka dan membuat keputusan sewajarnya.
3. Sistem pengairan pintar
Sistem pengairan pintar secara automatik boleh melaraskan jumlah air pengairan berdasarkan kelembapan tanah, ramalan cuaca dan data lain untuk meningkatkan kecekapan penggunaan sumber air. Python juga memainkan peranan penting dalam sistem pengairan pintar. Berikut ialah contoh mudah:
import time import RPi.GPIO as GPIO def irrigate_soil(): GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(18, GPIO.OUT) while True: # 获取土壤湿度 soil_humidity = get_soil_humidity() if soil_humidity < 50: # 开启灌溉 GPIO.output(18, GPIO.HIGH) time.sleep(5) # 关闭灌溉 GPIO.output(18, GPIO.LOW) time.sleep(3600) def get_soil_humidity(): # 获取土壤湿度数据 # ... return soil_humidity def main(): irrigate_soil() if __name__ == "__main__": main()
Melalui Raspberry Pi dan penderia, Python dapat memperoleh data kelembapan tanah dan melakukan operasi pengairan automatik berdasarkan ambang pratetap. Ini menjadikan pengairan tanah ladang lebih saintifik dan tepat.
4. Ringkasan
Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dan fleksibel, Python telah menyediakan kemajuan terobosan untuk pembangunan pertanian pintar. Melalui aplikasi dalam pemprosesan imej, analisis data dan kawalan, Python boleh membawa kecekapan dan output yang lebih tinggi kepada bidang pertanian. Pada masa hadapan, dengan pembangunan berterusan kecerdasan buatan dan teknologi data besar, Python akan semakin banyak digunakan dalam pertanian pintar, memberikan lebih banyak kemungkinan untuk pemodenan pengeluaran pertanian.
Atas ialah kandungan terperinci Mendedahkan kemajuan terobosan Python dalam pertanian pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.
