AI-Based Intelligent Crop Selection Using Market and Environmental Analysis

方法

用随机森林、XGBoost、SVM、ANN建模，输入土壤、气象与市场价格需求数据

发现

综合环境适宜性与经济潜力的模型可优化选种、降低风险并提升农户收益。

机会点

可结合IoT实时监测与云平台，构建动态市场-环境双驱动的作物推荐与风险预警系统。

农业在经济增长和粮食供应中至关重要，尤其是在印度，相当比例的人口依赖农业为生。然而，农业社区面临气候变异性、降雨不规律、土壤退化、水资源短缺以及市场价格波动等诸多困难。传统的作物选择方法往往依赖传统知识和传统耕作方式，可能未能充分考虑环境因素的变化和市场需求。为克服这些局限，本研究引入了一种基于人工智能（Artificial Intelligence, AI）的智能作物选择系统，将环境参数与经济和市场指标相结合，以改善农业决策。所开发的框架考察了重要的环境变量，包括土壤养分含量、温度、湿度、降雨量和土壤pH值，以及市场需求、市场价格和预期经济回报等财务指标。研究开发并评估了基于机器学习的预测技术，包括随机森林（Random Forest）、极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），用于作物预测和推荐。该系统旨在通过考虑环境兼容性和经济潜力来确定适宜的作物品种，为农民提供基于分析数据的建议，而非仅依赖传统作物选择技术。实验评估比较了所实现模型的预测性能，并确定了适用于作物推荐的合适模型。通过将环境适宜性与市场分析相结合，所提出的方法旨在改善作物选择、优化农业资源利用、降低种植风险并提高农民的经济回报。该系统还可通过物联网（Internet of Things, IoT）技术和云计算进行扩展，以实现实时环境监测和可扩展的农业应用。该方法通过将基于机器学习的预测与环境和经济分析相结合，促进了精准农业的发展，推动了可持续耕作实践和明智的农业决策。