O revizuire a metodelor de învățare automată pentru prezicerea producției de salată în sistemele hidroponice

Predicția precisă și în timp util a randamentului salatei cultivate hidroponic este esențială pentru planificarea financiară, luarea deciziilor strategice și creșterea rentabilității fermierilor.

În medii hidroponice controlate, această predicție rămâne o provocare, în principal din cauza factorilor complecși care influențează creșterea.

Învățarea Automată (Machine Learning – ML) oferă metode avansate pentru a aborda aceste provocări.

Această revizuire analizează tehnicile ML pentru prognozarea randamentului salatei în sistemele hidroponice, începând cu o prezentare generală a tendințelor globale în producția de salată.

Apoi, se explorează metodologia de bază a ML, trăsăturile cheie ale modelelor și caracteristicile specifice aplicației care contribuie la predicția randamentului.

O analiză comparativă a modelelor ML existente evidențiază, de asemenea, punctele lor forte și limitările.

Provocările actuale, cum ar fi integrarea datelor și acuratețea predicției, sunt discutate alături de posibile îmbunătățiri prin intermediul teledetecției, monitorizării și optimizării caracteristicilor.

Această lucrare se încheie prin propunerea unui cadru destinat predicției eficiente a randamentului în hidroponie, oferind informații pentru cercetări și aplicații viitoare în tehnologia agricolă..