一些报告预测，到2027年，精准农业市场将达到129亿美元，因此越来越有必要开发能够实时指导管理决策的复杂数据分析解决方案。伊利诺伊大学跨学科研究小组的一项新研究为有效和准确地处理精确的ag数据提供了一种有前途的方法。

“我们正试图改变人们进行农业研究的方式。我们要做的，不是直接建一个小地块的地图，运行统计数据，发布方法，而是让农民更直接地参与进来。我们正在对农民进行实验。伊利诺伊州作物科学副教授尼古拉斯尼古拉斯马丁说：“我们可以检测特定地方对不同输入的反应。我们还可以检查这个字段的不同部分是否有响应。“研究的作者。

他补充道：“我们开发了一种方法，利用深度学习来生成产量预测。它结合了来自不同地形变量、土壤电导率以及在中西部地区9个玉米田应用的氮和种子处理的信息。”

马丁和他的团队处理了数据密集型农场管理项目2017年和2018年的数据，该项目以不同的速度向中西部、巴西、阿根廷和南非的226块田地施用种子和氮肥。将地面测量结果与PlanetLab的高分辨率卫星图像进行匹配，以预测产量。

将场地数字化分解成5米(约16英尺)的正方形。将每一方的土壤、海拔、氮肥施用量和种子播种量等数据输入计算机，以了解各因素如何相互作用来预测该方的产量。

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