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摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
使用机器学习方法估算参考蒸散量
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