印度环境可持续农业的数据挖掘框架与AI神经网络技术系统综述

International Journal of Drug Delivery Technology · 2026-10-19 · 综述

• 一句话结论：该综述认为，数据挖掘与AI/神经网络技术已被广泛用于印度环境可持续农业的多个环节，但现有研究多停留在方法演示层面，面向可扩展、可解释、资源高效系统的证据支持仍有限。
• 研究设计与做法：研究设计为系统综述，未开展原始实验；材料未报告纳入文献数量、检索数据库、检索时限及偏倚评估方法；综述覆盖数据采集、预处理、特征工程、分类、聚类、关联规则、回归与预测分析，以及ANN、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer与可解释AI等架构。
• 主要结果：主要结果为定性归纳：综述将应用领域归纳为作物产量预测、土壤健康监测、智能灌溉、病害检测、天气预报、精准养分管理、气候韧性农业与环境可持续性；具体效应量、置信区间与p值材料未报告。
• 机制或解释：作者解释为，上述技术可对大规模农业数据做智能分析并支撑循证决策；同时指出印度农业面临气候变异、土壤退化、水资源短缺、病虫害与土地细碎化等制约，需要适配多样农业气候区的智能系统。
• 局限与边界：局限包括：属综述性证据，未提供定量合并结果；材料未报告纳入研究的地区分布、样本规模、发表偏倚及利益冲突情况；对方法学局限与落地障碍仅作概括性讨论。
• 可否落地：落地含义：可为研究者、政策制定者与农业从业者提供知识框架，并提示混合AI框架、可解释AI、边缘智能、联邦学习与多模态数据整合等方向；就当前证据而言，属于「提示」档位，尚不足以下结论说这些技术已在印度农业中产生可推广的实效。

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T. Ramya, S. Sasikala

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-10-21》「生态学」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。