Classification des sols et suggestions de cultures par apprentissage automatique

L'agriculture est l'une des principales sources de revenus en Inde et une source d'endurance. Divers facteurs occasionnels, monétaires et organiques influencent la création de cultures, mais les changements capricieux de ces facteurs entraînent d'incroyables malheurs pour les éleveurs. Ces dangers peuvent être réduits lorsque des méthodologies raisonnables sont utilisées sur les informations identifiées avec le type de sol, la température, le poids de l'environnement, la chaleur et le type de rendement. Cependant, il est possible d'anticiper le rendement et le climat en tirant des expériences utiles de ces informations horticoles qui guident les éleveurs dans le choix de la récolte qu'ils souhaitent planter pour l'année à venir afin d'en tirer le plus grand bénéfice. Ce travail présente une revue des différents calculs utilisés pour la prévision du climat et du rendement des cultures.

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.