Santosh Singh / Shrikant Chavate / Swapnil Ambade
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Dieses Buch untersucht die Überschneidung von maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI) und Landwirtschaft und konzentriert sich auf die Verbesserung der landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Lösungen. Es beginnt mit einer Bewertung von Dünge- und Bewässerungssystemen und geht dabei auf die Herausforderungen der Integration und wesentliche Komponenten wie Sensoren, Kommunikationsschnittstellen und Düngemechanismen ein. Das Buch hebt die Schwierigkeiten bei der Auswahl geeigneter Modelle hervor, die sich aus der Fülle der Optionen ergeben und zu Verzögerungen und höheren Kosten führen. Daher werden Düngungs- und Bewässerungsmodelle anhand von Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Kosten, Komplexität und Skalierbarkeit verglichen. Außerdem werden Erweiterungen wie die Modellfusion vorgeschlagen, um die Systemleistung zu verbessern und den Validierungsaufwand zu verringern. In der Dissertation wird das 'MSMRBEF'-Rahmenwerk für die Bodenüberwachung vorgestellt, das bioinspirierte Ensemble-Verarbeitung und genetische Algorithmen verwendet, um auf der Grundlage der Umweltbedingungen Anbauempfehlungen auszusprechen. Das 'LEIFMCY'-Modell, eine kostengünstige, IoT-basierte Lösung für die Analyse von Baumwollerträgen, wird vorgestellt, die die Ernteerträge durch Echtzeit-Bodenüberwachung und prädiktive Analyse optimiert.
