Stručni rad

Primjena strojnog učenja u poljoprivredi

Ivan Brandić ; Sveučilište u Zagrebu Agronomski fakultet, Zagreb, Hrvatska *
Karlo Špelić ; Sveučilište u Zagrebu Agronomski fakultet, Zagreb, Hrvatska
Mateja Grubor ; Sveučilište u Zagrebu Agronomski fakultet, Zagreb, Hrvatska
Ante Galić ; Sveučilište u Zagrebu Agronomski fakultet, Zagreb, Hrvatska
Ana Matin ; Sveučilište u Zagrebu Agronomski fakultet, Zagreb, Hrvatska

* Dopisni autor.

Sažetak

Strojno učenje sve više se primjenjuje u poljoprivredi kao alat za obradu velikih količina podataka i potporu donošenja odluka u poljoprivrednoj proizvodnji. Razvoj precizne i digitalne poljoprivrede omogućio je prikupljanje različitih vrsta podataka putem senzora, meteoroloških stanica, satelitskih snimaka, bespilotnih letjelica, GPS sustava i drugih digitalnih tehnologija. Takvi podaci mogu se koristiti za praćenje stanja tla i usjeva, predviđanje prinosa, optimizaciju navodnjavanja i gnojidbe te učinkovitije upravljanje prirodnim resursima. Kroz stručni rad prikazana je važnost izvora i vrsta podataka u suvremenoj poljoprivredi, osnovna metodologija razvoja modela strojnog učenja te glavne prednosti, ograničenja i izazovi njihove primjene. Iako strojno učenje pruža značajne mogućnosti za povećanje učinkovitosti i održivosti poljoprivredne proizvodnje, njegova primjena zahtijeva pažljivo upravljanje podacima, odgovarajuću računalnu infrastrukturu i stručno razumijevanje proizvodnog sustava.

Ključne riječi

strojno učenje; poljoprivreda; veliki podaci; precizna poljoprivreda; digitalna poljoprivreda; upravljanje podacima

Hrčak ID:

353306

URI

https://hrcak.srce.hr/353306

Datum izdavanja:

26.10.2026.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 0 *