Machine Learning–Based Predictive Farmland Optimization and Crop Monitoring System
المؤلفون المشاركون
Adebiyi, Marion Olubunmi
Ogundokun, Roseline Oluwaseun
Abokhai, Aneoghena Amarachi
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
E-agriculture is the integration of technology and digital mechanisms into agricultural processes for more efficient output.
This study provided a machine learning–aided mobile system for farmland optimization, using various inputs such as location, crop type, soil type, soil pH, and spacing.
Random forest algorithm and BigML were employed to analyze and classify datasets containing crop features that generated subclasses based on random crop feature parameters.
The subclasses were further grouped into three main classes to match the crops using data from the companion crops.
The study concluded that the approach aided decision making and also assisted in the design of a mobile application using Appery.io.
This Appery.io then took in some user input parameters, thereby offering various optimization sets.
It was also deduced that the system led to users’ optimization of information when implemented on their farmlands.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Adebiyi, Marion Olubunmi& Ogundokun, Roseline Oluwaseun& Abokhai, Aneoghena Amarachi. 2020. Machine Learning–Based Predictive Farmland Optimization and Crop Monitoring System. Scientifica،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208273
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Adebiyi, Marion Olubunmi…[et al.]. Machine Learning–Based Predictive Farmland Optimization and Crop Monitoring System. Scientifica No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208273
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Adebiyi, Marion Olubunmi& Ogundokun, Roseline Oluwaseun& Abokhai, Aneoghena Amarachi. Machine Learning–Based Predictive Farmland Optimization and Crop Monitoring System. Scientifica. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208273
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208273
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر