Nachhaltiger Baumwollanbau durch erschwingliches IoT

Dieses Buch untersucht die berschneidung von maschinellem Lernen (ML), k nstlicher Intelligenz (KI) und Landwirtschaft und konzentriert sich auf die Verbesserung der landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte L sungen. Es beginnt mit einer Bewertung von D nge- und Bew sserungssystemen und geht dabei auf die Herausforderungen der Integration und wesentliche Komponenten wie Sensoren, Kommunikationsschnittstellen und D ngemechanismen ein. Das Buch hebt die Schwierigkeiten bei der Auswahl geeigneter Modelle hervor, die sich aus der F lle der Optionen ergeben und zu Verz gerungen und h heren Kosten f hren. Daher werden D ngungs- und Bew sserungsmodelle anhand von Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Kosten, Komplexit t und Skalierbarkeit verglichen. Au erdem werden Erweiterungen wie die Modellfusion vorgeschlagen, um die Systemleistung zu verbessern und den Validierungsaufwand zu verringern. In der Dissertation wird das "MSMRBEF"-Rahmenwerk f r die Boden berwachung vorgestellt, das bioinspirierte Ensemble-Verarbeitung und genetische Algorithmen verwendet, um auf der Grundlage der Umweltbedingungen Anbauempfehlungen auszusprechen. Das "LEIFMCY"-Modell, eine kosteng nstige, IoT-basierte L sung f r die Analyse von Baumwollertr gen, wird vorgestellt, die die Ernteertr ge durch Echtzeit-Boden berwachung und pr diktive Analyse optimiert.