机器学习驱动下的农业智能化与数字乡村建设研究综述OA

[目的]研究机器学习技术在农业智能化与数字化转型中的应用现状及优化路径,为智慧农业与数字乡村建设提供理论支撑与实践指导.[方法]采用文献研究法与对比分析法,从机器学习在农业预测、病虫害检测及资源管理等核心环节的技术效能入手,系统梳理国内外相关研究成果与实践案例,重点分析技术应用差异与发展瓶颈.[结果]研究发现:第一,国外研究侧重于作物物候预测、精准施肥及遥感监测的高精度应用,并形成跨国农企与资源环境的协同发展模式;第二,国内应用受限于基础设施薄弱、专业人才短缺及数字鸿沟等问题,技术本土化适配不足;第三,机器学习在农业领域的系统性研究仍显不足,技术适用性与生态保护协同机制有待完善.[结论]未来,需加强跨学科合作,优化技术框架,并结合国情探索可持续的智慧农业与数字乡村发展模式,为实现乡村振兴战略与农业转型升级提供理论参考与实践启示.