农业与深度学习：改善土壤和农作物产量
农业与深度学习：改善土壤和农作物产量
在印度，农业不仅是谋生手段，更是生活方式。土壤类型对农作物产量有着重要影响，而深度学习技术为土壤分类提供了新的解决方案。本文将介绍土壤在农业中的重要作用，并探讨如何使用机器学习和深度学习模型对土壤类型进行分类。
介绍
对于许多印度人来说，农业不仅仅是一份工作；这是一种生活方式。这是他们维持生计并为印度经济做出巨大贡献的手段。确定粘土、沙子和淤泥颗粒各自比例的土壤类型对于选择合适的作物和识别杂草的生长非常重要。发现深度学习在农业中的潜力。了解土壤类型和杂草检测对印度的重要性。
深度学习是一项新兴技术，在各个领域都有帮助。深度学习已广泛应用于智能农业领域，包括田间监测、田间操作、机器人技术、预测土壤、水、气候条件以及景观级土地和作物类型监测。我们可以将土壤照片输入深度学习架构，引导其学习检测特征，然后使用深度学习架构对土壤进行分类。
在本博客中，我们将讨论土壤在农业中的重要性。我们将使用机器学习和深度学习模型对土壤进行分类。
学习目标
你将了解土壤在农业中的重要性。
你将了解机器学习算法如何对土壤类型进行分类。
你将在农业中实施深度学习模型来对土壤类型进行分类。
探索 Multi-Stacking 集成学习的概念，以提高我们预测的准确性。
目录
- 土壤在农业中的作用
- 数据集
- 特征提取
- 土壤分类中的机器学习算法
- 深度神经网络
- 提出的 Multi-Stacking 集成学习模型架构
- 常见问题
土壤在农业中的作用
植物和动物排出的有机物、矿物质、气体、液体和其他物质形成了重要的土壤，是农业的基础。农业的基础在于来自植物和动物的气体、矿物质、有机物和其他物质，形成土壤系统。
印度经济纯粹依赖农业；土壤对农作物很重要，由于其肥力，土壤会导致杂草的生长。
水分和温度是影响土壤中孔隙和颗粒形成的物理变量，影响根系生长、水渗透和植物出苗速度。
但土壤主要含有沙子和粘土颗粒。在勘探现场普遍存在的土壤颗粒中，粘土含量丰富。粘土颗粒在表面的可用性是由于提供了丰富的营养。泥炭和壤土几乎不存在。粘土型土壤之间宽敞，水分被保留在其中。
数据集
链接：https://www.kaggle.com/datasets/mansijain14/soil-classification-dataset?rvi=1
特征提取
原文此处未完成