AI-gesteuerte Bodenklassifizierung: Schnellerer R-CNN Deep Learning-Ansatz

Dieses Buch stellt eine fortschrittliche Deep-Learning-Lösung für die Bodenklassifizierung mit Faster R-CNN vor, die eine Genauigkeit von 99,94 % erreicht. Es nutzt die bildbasierte Analyse zur genauen Klassifizierung mehrerer Bodentypen, einschließlich schwarzer, alluvialer, lehmiger und roter Böden. Der Ansatz integriert Bildvorverarbeitung, Region Proposal Networks und robuste neuronale Merkmalsextraktion, um eine hohe Erkennungs- und Klassifizierungsleistung zu gewährleisten. Visuelle Ergebnisse, einschließlich Balkendiagrammen, Streudiagrammen und Liniendiagrammen, veranschaulichen die Vorhersagegenauigkeit und die Konfidenzwerte und ermöglichen so ein besseres Verständnis der Modellleistung. Diese Arbeit wurde für Anwendungen in der Präzisionslandwirtschaft und der Umweltwissenschaft entwickelt, um die Abhängigkeit von der herkömmlichen laborgestützten Bodenanalyse zu verringern und die Entscheidungsfindung beim Bodenmanagement zu beschleunigen. Durch die Verbindung von KI-gesteuerten Techniken mit praktischen landwirtschaftlichen Anforderungen setzt diese Forschungsarbeit einen Maßstab für die Bodenanalytik und zeigt auf, wie Deep Learning die nachhaltige Landwirtschaft und Ressourcenoptimierung verändern kann.

Autorentext

Saptarshi Mondal, studente del terzo anno di B.Tech CSE (AIML) presso l'Università di Adamas, ha pubblicato un articolo su Springer sull'intelligenza artificiale per l'assistenza ai disabili.Rupsha Roy, studentessa del terzo anno di B.Sc (Hons) Agriculture presso l'Università di Adamas, è specializzata in agricoltura resiliente al clima, concentrandosi su soluzioni di agricoltura sostenibile.