基于物联网与人工智能的实时作物预测系统：精准农业中土壤与气象数据的融合应用

为解决传统农业中作物选择依赖经验、资源利用效率低下等问题，研究人员开展了基于IoT和AI的实时作物预测系统研究。通过集成机器学习（如Random Forest、Gradient Boosting）和深度学习（如TabNet）模型，结合Raspberry Pi 5边缘设备与7合1土壤传感器，系统实现了95.9%的预测准确率。该研究为孟加拉国等发展中国家提供了数据驱动的精准农业解决方案，显著提升作物产量与可持续性。

　　

在气候变化加剧和粮食安全挑战日益严峻的背景下，传统农业面临土壤资源退化、气象灾害频发等难题。孟加拉国作为农业主导型国家，其40.6%劳动力从事农业生产，但农业GDP占比持续下降，部分归因于缺乏科学的作物选择方法。过度依赖经验导致化肥滥用、土地生产力下降，而极端气候事件（如2020年气旋Amphan）更造成年均数十万吨作物损失。如何通过技术手段实现精准化、数据驱动的农业决策，成为亟待解决的关键问题。

针对这一挑战，北南大学（North South University）电气与计算机工程系的研究团队开发了一套创新型物联网人工智能系统。该系统整合实时土壤监测与气象数据分析，通过机器学习模型为农户提供最优作物种植建议，相关成果发表于《Smart Agricultural Technology》。研究团队首先从孟加拉国土壤资源发展研究所（SRDI）获取了涵盖22种作物、3300份样本的专有数据集，包含氮磷钾（NPK）、pH值等8项关键指标。通过对比Random Forest（95.8%准确率）、Gradient Boosting（95.5%）等算法，最终采用Stacking集成技术（SVC作为元分类器）实现95.9%的最高准确率。为适配田间场景，优选推理时间仅0.0608秒的Random Forest模型部署于Raspberry Pi 5终端，配合RS485接口的7合1土壤传感器实时采集数据，并通过ThingsBoard平台可视化分析结果。

关键技术方法包括：1）使用Min-Max标准化和标签编码预处理数据；2）采用Optuna框架优化TabNet等深度学习模型的超参数；3）通过LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）增强模型可解释性；4）构建包含气象API和Modbus-RTU协议的物联网硬件系统。

研究结果显示：

1. 模型性能对比：Stacking集成模型以95.9%准确率超越单一模型，其中Random Forest在边缘设备表现最优。TabNet在深度学习中以92%准确率领先，但需1.78MB存储空间。

2. 特征重要性分析：LIME解释表明降雨量（0.260.67）呈负相关。

3. 硬件部署验证：用户调研显示系统在界面清晰度（4.22/5分）和响应速度（4.22/5分）获好评，但预测准确性（3.78/5分）仍有提升空间。

结论与意义：

该研究首次在孟加拉国实现基于本地化数据的实时作物推荐系统，其创新性体现在三方面：一是通过Stacking集成提升多分类预测性能；二是采用边缘计算降低对云端依赖，适配农村低带宽环境；三是结合XAI技术增强农民对AI建议的信任。实际应用中，系统可帮助农户减少20-30%的化肥使用量，这对缓解土壤酸化、保护水体环境具有生态价值。未来扩展方向包括整合病虫害预警模块、开发多语言交互界面，以及通过联邦学习实现跨区域模型优化。

这项工作的核心价值在于将学术研究与实际农业需求紧密结合，为发展中国家的数字农业转型提供了可复制的技术范式。正如研究者所述："通过解释性AI与物联网的协同，我们不仅输出预测结果，更构建了农民与技术之间的信任桥梁。"这种"技术-社会"双轮驱动的创新模式，或将成为应对全球粮食安全挑战的重要突破口。