精准农业用于改善作物产量预测：文献综述

精准农业（PA）是一种数据驱动、技术赋能的农业管理策略，旨在监测、量化和考察特定作物及农田的需求。精准农业技术的核心目标是优化作物产量和品质，同时致力于降低运营成本并将环境影响降至最低。这种方法不仅能提高生产力，还能促进可持续农业实践。在PA中，至关重要的是利用传感技术进行有效监测，实施稳健的管理信息系统，并积极应对种植系统间及系统内的变异性。利用深度学习和机器学习（ML）技术进行作物产量模拟，有助于理解生长季期间病虫害、养分和水分短缺以及其他田间变量的综合影响。另一方面，激光雷达图像、雷达以及多光谱和高光谱数据等遥感技术，通过增进对影响作物的土壤、气候及其他生物物理因素的理解，为提高产量预测精度提供了宝贵机遇。本文旨在重点阐述未来的关键研究空白和机遇，聚焦于用于提升作物产量预测的遥感与机器学习技术的发展格局。未来，PA可能会更具针对性地应用传感器平台，而ML技术可增强农业实践的有效性。此外，结合多种ML方法与信号处理技术的混合系统的开发，将为该领域更多创新和高效的解决方案铺平道路。