1、數據收集挑戰
在精準農業用例中，大量數據來自不同來源。合并來自各種來源的數據引發了對信息質量和信息合并問題的擔憂，而對收集到的海量信息的訪問引發了對安全和保護的擔憂。數據驅動技術要求使用未受污染且適用的信息。不完整的數據集會抹掉信息，而訓練集中存在的異?；騼A向會影響模型精度。
2、大數據分析技術的挑戰
為了控制與精準農業或智能農業相關的數據集，分析技術需要在一定程度上采用對齊和分布式手段，計算復雜度高。人工智能和分布式計算執行程序的集成提供了處理海量數據的潛在方法。
3、管理不斷增長的數據和實時可擴展性
在植物生長監測期間，通過多個設備逐步生成大量圖像和視頻，這給存儲和處理所有這些數據帶來了一些挑戰。農業中產生的大部分數據都是無定形或半結構化的，無法穩定地存儲在 MySQL、SQL Server 等常用數據庫中。
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