L'apprentissage automatique et ses applications dans l'agriculture

La planification de l'agriculture joue un rôle important dans la croissance économique et la sécurité alimentaire d'un pays. La sélection des cultures est un facteur important de la planification agricole. Les agriculteurs planifient généralement le processus de culture sur la base de leurs expériences précédentes. Mais, en raison du manque de connaissances précises en matière de culture, ils finissent par cultiver des plantes indésirables, ce qui se traduit par une production à faible rendement. Les agriculteurs ont donc besoin d'un système d'aide à la décision (DSS) pour prendre une décision informelle qui peut les aider à cultiver la bonne culture au bon moment dans les conditions données. De nombreux chercheurs tentent d'établir un système prédictif intelligent pour améliorer la prédiction du taux de rendement des cultures en fonction des conditions météorologiques et du sol à l'aide de méthodes statistiques. L'apprentissage automatique est un domaine émergent qui peut être utilisé pour améliorer la prédiction du rendement des cultures dans différentes conditions climatiques telles que la saison, la température, les précipitations, etc. De nombreuses techniques d'apprentissage automatique peuvent être appliquées au processus de prédiction.

Autorentext

Dr. V. Sathiyamoorthi arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Sona Technische Hochschule in Salem, Tamil Nadu, Indien. Er promovierte an der Anna Universitat in Chennai, Tamil Nadu, Indien. Frau C. Sangeetha, Stipendiatin im Aufbaustudium, 2016-18, bestand den Abschluss des CSE-Departments am Sona Technische Hochschule in Salem, Tamil Nadu.

Klappentext

La planification de l'agriculture joue un rôle important dans la croissance économique et la sécurité alimentaire d'un pays. La sélection des cultures est un facteur important de la planification agricole. Les agriculteurs planifient généralement le processus de culture sur la base de leurs expériences précédentes. Mais, en raison du manque de connaissances précises en matière de culture, ils finissent par cultiver des plantes indésirables, ce qui se traduit par une production à faible rendement. Les agriculteurs ont donc besoin d'un système d'aide à la décision (DSS) pour prendre une décision informelle qui peut les aider à cultiver la bonne culture au bon moment dans les conditions données. De nombreux chercheurs tentent d'établir un système prédictif intelligent pour améliorer la prédiction du taux de rendement des cultures en fonction des conditions météorologiques et du sol à l'aide de méthodes statistiques. L'apprentissage automatique est un domaine émergent qui peut être utilisé pour améliorer la prédiction du rendement des cultures dans différentes conditions climatiques telles que la saison, la température, les précipitations, etc. De nombreuses techniques d'apprentissage automatique peuvent être appliquées au processus de prédiction.