1、数据收集挑战
在精准农业用例中，大量数据来自不同来源。合并来自各种来源的数据引发了对信息质量和信息合并问题的担忧，而对收集到的海量信息的访问引发了对安全和保护的担忧。数据驱动技术要求使用未受污染且适用的信息。不完整的数据集会抹掉信息，而训练集中存在的异常或倾向会影响模型精度。
2、大数据分析技术的挑战
为了控制与精准农业或智能农业相关的数据集，分析技术需要在一定程度上采用对齐和分布式手段，计算复杂度高。人工智能和分布式计算执行程序的集成提供了处理海量数据的潜在方法。
3、管理不断增长的数据和实时可扩展性
在植物生长监测期间，通过多个设备逐步生成大量图像和视频，这给存储和处理所有这些数据带来了一些挑战。农业中产生的大部分数据都是无定形或半结构化的，无法稳定地存储在 MySQL、SQL Server 等常用数据库中。
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