Cultivo sustentável de algodão através de IoT acessível

Este livro explora a intersecção entre a Aprendizagem Automática (AM) a Inteligência Artificial (IA) e a agricultura centrando-se na melhoria das práticas agrícolas através de soluções baseadas em dados. Começa com uma avaliação de sistemas de fertilização e irrigação abordando desafios de integração e componentes essenciais como sensores interfaces de comunicação e mecanismos de fertilização. O livro destaca a dificuldade em selecionar modelos adequados devido à abundância de opções o que leva a atrasos e custos mais elevados. Para resolver este problema compara modelos de fertilização e de irrigação com base em métricas de desempenho como a precisão o custo a complexidade e a escalabilidade. Também propõe melhorias como a fusão de modelos para melhorar o desempenho do sistema e reduzir os esforços de validação. A tese introduz a estrutura MSMRBEF para a monitorização do solo utilizando o processamento de conjuntos bioinspirados e algoritmos genéticos para recomendar culturas com base nas condições ambientais. O modelo LEIFMCY uma solução de baixo custo baseada na IoT para a análise do rendimento do algodão é apresentado optimizando o rendimento das culturas através da monitorização do solo em tempo real e da análise preditiva.