机构名称：
¥ 4.0
蝗虫群可以消耗大量植被，包括农作物，牧场和树木。这导致农业土地严重损害，导致农作物衰竭，粮食生产减少以及牲畜放牧地区的丧失。销毁农作物可能会对当地社区产生毁灭性的后果，尤其是在农业是生计主要来源的地区。许多小型农民和牧民在很大程度上依靠他们的农业活动和牲畜来获得收入和生计。当蝗虫摧毁其农作物或耗尽牧草时，这些社区遭受收入损失，减少就业机会和整体经济不稳定。人工智能（AI）可以通过提供实时监控，早期检测和决策支持来在管理蝗虫入侵的传播方面发挥关键作用。现有的蝗虫管理策略是无效，不可持续且昂贵的。因此，基于AI的非洲蝗虫入侵的预警系统在检测和管理这些侵扰方面起着至关重要的作用。因此，由于蝗虫侵扰的迟到，申请杀虫剂的申请要比必要的时间迟到。基于AI的预警系统，用于非洲蝗虫入侵，可以及时，准确地提供信息，有助于积极措施，减少蝗虫侵扰对农业的影响，并实现更有效的Locust Management策略。这项研究旨在探讨如何使用IoT，地理空间，云计算和机器学习技术来检测非洲迁徙蝗虫（AML）入侵。
非洲人工智能和机器学习的研究和应用
主要关键词
相关文件推荐
