使用机器学习技术预测小麦和大麦作物的土地适宜性

快速阅读: 据《Nature.com》称，研究利用机器学习预测埃塞俄比亚小麦和大麦的土地适宜性，采用多种算法并优化参数，GB+SFS模型表现最佳。成果可助提升作物产量，构建决策支持系统，展现机器学习在农业中的潜力，推动农业现代化。

确保粮食安全以满足不断增长的人口需求依然是一个关键挑战，尤其是对于像埃塞俄比亚这样的发展中国家。政府及相关各方设计了多种政策与策略来应对这一挑战。其中一项策略是利用技术解决方案提升作物产量。采用先进技术的精准农业已经被用于提高作物产量。

确定适合种植某种作物的土地是影响作物产量的重要因素之一。然而，当前识别作物适宜土地的方法耗时、成本高昂且不够精准。本研究利用机器学习技术，预测了埃塞俄比亚广泛种植的小麦和大麦两种谷物的土地适宜性。

数据集来源于奥罗米亚工程公司（ECO）。为了使数据集适于建模，我们进行了预处理。通过单变量特征选择（UFS）、递归特征消除结合交叉验证（RFECV）以及顺序前向选择（SFS）方法筛选了特征。随后，采用随机森林（RF）、梯度提升（GB）和K近邻（KNN）算法预测了两种选定作物的土地适宜性。通过交叉验证的随机搜索优化了模型的超参数，并采用分层十折交叉验证评估模型性能，使用的评价指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。

结合顺序前向选择的梯度提升模型（GB+SFS）表现最优，其准确率为99.41%，精确率为99.37%，召回率为99.34%，F1分数为99.35%。我们相信，利用机器学习技术准确预测埃塞俄比亚两种主要栽培谷物的土地适宜性，将有助于提升这些作物的产量。开发出的模型非常精准，可以用来构建决策支持系统，帮助识别适合种植这两种作物的土地。

这项研究不仅展示了机器学习在农业领域的巨大潜力，也为未来类似问题提供了有效的解决思路。我们坚信，随着技术的进步，更多创新方法将会被引入，进一步推动农业现代化进程。

(以上内容均由Ai生成)