Bodenklassifizierung und Anbauempfehlungen durch maschinelles Lernen

Die Landwirtschaft ist einer der wichtigsten Einkommensbereiche Indiens und eine Quelle der Ausdauer. Verschiedene gelegentliche, monetäre und organische Faktoren wirken sich auf die Erzeugung von Nutzpflanzen aus, aber unvorhersehbare Änderungen dieser Faktoren führen zu einem unglaublichen Unglück für die Landwirte. Diese Gefahren können verringert werden, wenn vernünftige Methoden auf die Informationen angewendet werden, die mit Bodentyp, Temperatur, Umweltgewicht, Schwüle und Ertragstyp identifiziert werden. Mit Hilfe dieser Informationen können die Viehzüchter die Ernte auswählen, die sie im kommenden Jahr anbauen möchten, um so den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Diese Arbeit gibt einen Überblick über die verschiedenen Berechnungen, die für die Vorhersage von Klima und Ernteerträgen verwendet werden.

Autorentext

Prathibha Ganapuram è una professionista affermata che ha conseguito un master in tecnologia presso il JNTU di Hyderabad. Attualmente è professore assistente presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria del Malla Reddy Engineering College dal 2021, e ha costantemente dimostrato un impegno per l'eccellenza sia nell'insegnamento che nella ricerca.