Coltivazione sostenibile del cotone grazie all'IoT accessibile [Italian]

By Shrikant Chavate, Swapnil Ambade, Santosh Singh

Questo libro esplora l'intersezione tra Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale (AI) e agricoltura, concentrandosi sul miglioramento delle pratiche agricole attraverso soluzioni guidate dai dati. Inizia con una valutazione dei sistemi di fertilizzazione e irrigazione, affrontando le sfide dell'integrazione e i componenti essenziali come i sensori, le interfacce di comunicazione e i meccanismi di fertilizzazione. Il libro evidenzia la difficolt di selezionare modelli appropriati a causa dell'abbondanza di opzioni, con conseguenti ritardi e costi pi elevati. Per risolvere questo problema, confronta i modelli di fertilizzazione e di irrigazione in base a parametri di prestazione come l'accuratezza, il costo, la complessit e la scalabilit . Propone inoltre miglioramenti come la fusione dei modelli per migliorare le prestazioni del sistema e ridurre gli sforzi di validazione. La tesi introduce il framework "MSMRBEF" per il monitoraggio del suolo, che utilizza l'elaborazione di ensemble bioispirati e algoritmi genetici per raccomandare le colture in base alle condizioni ambientali. Viene presentato il modello "LEIFMCY", una soluzione a basso costo basata sull'IoT per l'analisi della resa del cotone, che ottimizza la resa delle colture attraverso il monitoraggio del suolo in tempo reale e l'analisi predittiva.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6208734924
• ISBN13: 9786208734923
• Release Date: March 2025
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 232 Pages
• Weight: 0.70 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 6.0" x 9.0"