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농업 생산성은 질소, 인, 칼륨, pH 수준, 토양 수분과 같은 주요 요인에 의해 영향을 받는 토양 비옥도에 달려 있습니다. 그러나 최적의 작물 성장을 달성하는 것은 제한된 농부의 지식과 정확한 비료 양을 결정하는 데 어려움이 있기 때문에 도전적입니다. 기존의 토양 분석 방법은 수동 샘플링과 비용이 많이 드는 실험실 테스트를 포함하며, 이는 주관적입니다. 이를 해결하기 위해 제안된 솔루션은 IoT 기반의 토양 영양소 모니터링과 기계 학습 알고리즘을 통합하여 작물 추천을 제공합니다. 센서는 질소, 인 및 토양 온도와 같은 중요한 매개변수에 대한 데이터를 수집하고 이를 클라우드 기반 데이터베이스로 전송합니다. 기계 학습은 이 데이터를 분석하여 이상적인 작물을 제안하여 비료 사용을 최소화하고 노동력을 줄이며 전반적인 생산성을 향상시킵니다. 이 혁신적인 접근 방식은 작물 선택을 간소화하여 불필요한 입력을 최소화하면서 수확량을 극대화합니다. IoT와 기계 학습을 활용함으로써 농부들은 토양 건강에 대한 귀중한 통찰력을 얻어 정밀한 비료 및 작물 선택이 가능해집니다. 이는 농업 생산성을 증가시킬 뿐만 아니라 지속 가능한 관행을 촉진하고 수확량을 증가시켜 경제 성장에 기여합니다.
Prabavathi et al. (Sat,)은 이 질문을 연구했습니다.