Precision Agriculture Using Hybrid Deep Learning for Soil Classification and Crop Recommendation
Notice bibliographique
Résumé
Precision Agriculture has become an important strategy of improving crop productivity and managing the soil sustainably. The conventional soil classification and crop recommendation systems based on the use of statistical or single-model machine learning are usually accurate within a range of 70-85 percent. Integrating hybrid deep learning with IoT and remote sensing showed a higher performance, where ensemble and hybrid models were 9095 percent accurate at forecasting soil nutrients data, and 96 percent accurate at crop recommendation models. One of the hybrid deep learning architectures proposed in this research is the one that uses convolutional neural networks to analyze hyperspectral images, recurrent neural networks to model the temporal dynamics of soil-moisture, and feature selection mechanisms to eliminate redundancy in data. In preliminary comparisons of open datasets like CropDeep and hyperspectral imaging archives, the classification accuracy is 12-15 percent higher and false recommendations are 20 percent less in comparison to conventional SVM- and RF-based models. The benefit of this hybrid model is that it increases the reliability of predictions and also it is scalable to a variety of soils and climatic conditions. The suggested framework has high chances of filling the existing gaps in precision agriculture through the combination of multimodal data of sensors, UAV images, and spectroscopy with the state-of-the-art hybrid learning.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».