机构名称：
¥ 1.0
土壤健康和质量对可持续农业至关重要。因为它直接影响农业生产、环境质量和生态系统服务。健康的土壤有助于维持生物生产力、维持水和空气质量并促进动植物健康 [1]。随着农业的发展，土壤健康的重要性日益增加，特别是在全球粮食安全和环境可持续性方面 [2]。通过传统土壤测试方法进行的土壤健康评估由于其耗时、劳动密集和成本高昂而具有局限性。收集、运输和随后的化学分析需要大量的实地工作，可能需要几天或几周才能产生结果 [3,4]。这个漫长的过程可能会延迟优化土壤管理实践的关键决策。随着人工智能 (AI) 的融入，农业正处于一场革命的风口浪尖，它优化了大量流程，并提高了准确性、效率和可扩展性。人工智能可以快速精确地处理大量数据，以协助决策过程，从而有助于提高生产力和减少资源使用 [5]。这些发展增加了人工智能在农业中的使用，包括作物监测、疾病诊断、自动收获和精准灌溉 [6,7]。将人工智能融入土壤科学是评估和监测土壤健康和质量的一项重要进步。本综述综合了近期有关人工智能和机器学习 (ML) 在土壤科学中的应用的文献，特别是在土壤健康和质量评估方面。
推进土壤健康和质量评估
主要关键词
相关文件推荐
