Maschinelles Lernen und seine Anwendungen in der Landwirtschaft

Die Agrarplanung spielt eine wichtige Rolle f r das Wirtschaftswachstum und die Ern hrungssicherheit eines Landes. Die Auswahl der Feldfr chte ist ein wichtiger Faktor bei der Agrarplanung. Landwirte planen den Anbauprozess in der Regel auf der Grundlage ihrer bisherigen Erfahrungen. Da ihnen jedoch genaue Kenntnisse ber den Anbau fehlen, bauen sie am Ende unerw nschte Feldfr chte an, was zu niedrigen Ertr gen f hrt. Daher ben tigen Landwirte ein Entscheidungsunterst tzungssystem (DSS), um eine informelle Entscheidung zu treffen, die ihnen dabei helfen kann, die richtige Feldfrucht zur richtigen Zeit unter den gegebenen Bedingungen anzubauen. Viele Forscher versuchen, ein intelligentes Vorhersagesystem zu entwickeln, um die Vorhersage der Ertragsrate von Nutzpflanzen auf der Grundlage von Wetter und Boden mithilfe statistischer Methoden zu verbessern. Maschinelles Lernen ist ein aufstrebender Bereich und kann zur Verbesserung der Vorhersage des Ernteertrags unter verschiedenen klimatischen Bedingungen wie Jahreszeit, Temperatur, Niederschlag usw. eingesetzt werden. Viele Techniken des maschinellen Lernens k nnen im Vorhersageprozess angewendet werden. Klassifizierung ist eine berwachte Lerntechnik, die zur Durchf hrung von Vorhersagen im Agrarsektor eingesetzt werden kann. In diesem Buch geht es um maschinelles Lernen und seine Anwendungen im landwirtschaftlichen Bereich.