Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Mendedahkan kemajuan terobosan Python dalam pertanian pintar

Mendedahkan kemajuan terobosan Python dalam pertanian pintar

Sep 09, 2023 am 11:57 AM
python Kemajuan terobosan Pertanian pintar

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()
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Tag artikel panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Apakah kelebihan dan kekurangan templat? Apakah kelebihan dan kekurangan templat? May 08, 2024 pm 03:51 PM

Apakah kelebihan dan kekurangan templat?

Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi Feb 19, 2025 pm 05:27 PM

Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi

Google AI mengumumkan Gemini 1.5 Pro dan Gemma 2 untuk pembangun Google AI mengumumkan Gemini 1.5 Pro dan Gemma 2 untuk pembangun Jul 01, 2024 am 07:22 AM

Google AI mengumumkan Gemini 1.5 Pro dan Gemma 2 untuk pembangun

Dengan hanya $250, pengarah teknikal Hugging Face mengajar anda cara memperhalusi Llama 3 Dengan hanya $250, pengarah teknikal Hugging Face mengajar anda cara memperhalusi Llama 3 May 06, 2024 pm 03:52 PM

Dengan hanya $250, pengarah teknikal Hugging Face mengajar anda cara memperhalusi Llama 3

Kongsi beberapa rangka kerja projek berkaitan AI dan LLM sumber terbuka .NET Kongsi beberapa rangka kerja projek berkaitan AI dan LLM sumber terbuka .NET May 06, 2024 pm 04:43 PM

Kongsi beberapa rangka kerja projek berkaitan AI dan LLM sumber terbuka .NET

Panduan lengkap untuk penyahpepijatan dan analisis fungsi golang Panduan lengkap untuk penyahpepijatan dan analisis fungsi golang May 06, 2024 pm 02:00 PM

Panduan lengkap untuk penyahpepijatan dan analisis fungsi golang

Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek Feb 19, 2025 pm 04:42 PM

Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek

Bagaimana untuk menyimpan fungsi menilai Bagaimana untuk menyimpan fungsi menilai May 07, 2024 am 01:09 AM

Bagaimana untuk menyimpan fungsi menilai

See all articles