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轮作规划是决定农业地区植物种类和时间演替的过程，以提高土壤质量、作物产量和抗虫/抗杂草能力。轮作规划可用的数据来源和模式非常多样化，该领域缺乏纯数据驱动的方法。在本文中，我们使用基于文献和 NDVI 测量的后继作物适用性矩阵和作物特定属性（如贡献边际和氮需求）作为输入，训练基于 DQN 的强化学习代理来生成轮作序列。从业者和轮作专家验证了生成的轮作序列，并得出结论，大多数序列都是现实的，符合现有的轮作规则集，并且可以应用于实践。
人工智能和数据驱动的作物轮作规划
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