机器学习在农业数据孪生建模中的应用研究

摘要

随着农业数字化转型的深入推进，数据孪生技术以其“物理实体—虚拟映射—实时交互”的核心机制，为
传统农业向精准化与智能化转型提供了关键支撑。然而，农业数据呈现多源异构、动态复杂等特征，使得数据孪生
建模面临精度不足、适配性弱与响应滞后等现实挑战。机器学习凭借其在数据融合、特征提取与动态建模方面的优
势，为应对上述挑战提供了有效的技术路径。本研究围绕农业数据孪生与机器学习的深度适配逻辑，系统设计了
“感知—融合—建模—应用—防护”五层建模架构，并提出了多源数据智能融合、跨尺度动态建模校正及轻量化安全
防护三项关键技术。通过在土壤墒情监测、作物长势模拟、病虫害防控与多灾种应急响应等典型场景中的实证分析，
验证了所提架构在提升灌溉节水率、优化施肥效率、降低农药使用及增强灾害应对能力方面的显著成效。研究表明，
融合机器学习的农业数据孪生系统可大幅提升建模精度与决策时效，为智慧农业的精准生产与可持续发展提供可靠
的技术支持。