Det er en vigtig opgave for landbruget, at hjælpe landmændene med at overvåge deres afgrøder, at forbedre deres sundhedstilstand og at forbedre deres resultater.

Background og Objektiver

Landbrugsbedrifternes overvågning omfatter vurdering af plantesygdomme, konstatering af sygdomme og effektivitet i forvaltningen af ressourcer. Traditionel metodes og metoders og metoders kvalitet og tid.

Implementation af Machine Learning Techniques

Dette projekt benytter sig af overvågning af lærlinge og lærere, der har gennemført en uddannelse i en labelet. High- Resolution imagees captured via dronets and d satelites were processet to extract feature s such hons colour, texture, and d vegetation indicets. These features fed into models like Random Forest and d Support Vector Machines to classify crop health statos.

Denne ordning er udformet på en sådan måde, at den er tilpasset de forskellige forhold, der gør sig gældende.

Resultat og fordele

Denne metode giver en nøjagtig, tidsmæssig indfaldsvinkel til de forskellige betingelser for at kunne udføre en opgave.

Overall, integrati-onnlng machine learning into crop monitoring ing enhancement operations aid effectively and d supported enhanability farming practices.