Real-Time Soil Hydration Assessment and Monitoring Model for Smart Agriculture With IoT Integration
Notice bibliographique
Résumé
In modern agriculture, effective water management is a major concern, particularly in the areas where unpredictable climates and water scarcity. Conventional irrigation methods often depend on manual observation, which can result in excessive or insufficient irrigation, which has a detrimental effect on crop productivity, soil health, and resource utilization. Real-time, accurate, and scalable methods for tracking Soil Hydration (SH) levels in a variety of agricultural fields are lacking. This paper introduces an IoT-based Soil Hydration Estimation Model (ISHEM) for smart agriculture, utilizing Multiple Linear Regression (MLR) to estimate soil hydration (SH) content in agricultural fields. The performance of proposed model is compared with commonly used Machine Learning (ML) algorithms such as Adaptive Boost (AdaBoost), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boost (XGBoost) and Support Vector Machine (SVM) using various performance measure metrics such as the Coefficient of Determination (R2), Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Ratio between Prediction to Deviation (RPD) and Ratio of Performance to the Inter-Quartile distance (RPIQ). The ISHEM model demonstrate superior performance over existing ML algorithms by achieving lower values in key error metrics (MAE, MSE, and RMSE), as well as higher values in RPD and RPIQ. This developed model enables accurate estimation of Soil Hydration (SH) content, which can play a crucial role in enhancing the efficiency and effectiveness of smart agriculture practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».