Monitoreo de diversas actividades agrícolas utilizando un enfoque de aprendizaje automático

La agricultura es una ocupación significativa para una gran parte de la población india. La producción de cultivos juega un papel crucial en nuestra economía. La calidad de la producción de cultivos puede verse afectada por la selección inadecuada de cultivos para tipos de suelo específicos o por la falta de conocimiento sobre los requisitos de crecimiento de diferentes cultivos. El sistema propuesto utiliza aprendizaje automático para recomendar cultivos basándose en datos históricos de parámetros del suelo, reduciendo el riesgo de degradación del suelo y promoviendo la salud de los cultivos. Se analizan factores como el azufre, el potasio, el calcio, la temperatura, la humedad, las precipitaciones y los niveles de pH del suelo utilizando redes neuronales para sugerir cultivos adecuados para el cultivo. Una de las principales razones del bajo rendimiento de los cultivos es la presencia de infecciones causadas por microorganismos, virus y hongos. El análisis de enfermedades de las plantas es una tarea clave en la agricultura y puede ser prevenido utilizando técnicas de detección de enfermedades de las plantas. El monitoreo y manejo manual de las enfermedades de las plantas son intensivos en mano de obra y requieren mucho tiempo, de ahí el uso del procesamiento de imágenes para la identificación de enfermedades. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo que pueda detectar hojas de cultivos enfermas y predecir enfermedades de las plantas. Este trabajo se basa en la red neuronal convolucional (CNN). La detección de plagas en el campo agrícola ha atraído mucha atención, lo que es útil para lograr una agricultura inteligente. En particular, el monitoreo de plagas de cultivos es una de las maneras clave de gestionar y optimizar los recursos agrícolas. Los enfoques basados en You Only Look Once (YOLO) han proporcionado buenos resultados. Además, no hay un gran conjunto de datos para la detección de plagas. En esencia, este estudio presenta un enfoque completo que aborda la capacidad del aprendizaje automático para revolucionar la recomendación de cultivos, la detección de enfermedades y la detección de plagas en el sector agrícola. El objetivo principal es optimizar el rendimiento de los cultivos y fomentar prácticas sostenibles. A través de la integración de redes neuronales para la recomendación de cultivos, CNN para la detección de enfermedades y los desafíos asociados con la detección de plagas, esta investigación desempeña un papel crucial en el desarrollo de prácticas agrícolas modernas en India.