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Explorando modelos de aprendizaje automático para la predicción de propiedades de nutrientes del suelo: una revisión sistemática

Autores: Folorunso, Olusegun; Ojo, Oluwafolake; Busari, Mutiu; Adebayo, Muftau; Joshua, Adejumobi; Folorunso, Daniel; Ugwunna, Charles Okechukwu; Olabanjo, Olufemi; Olabanjo, Olusola

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Explorando modelos de aprendizaje automático para la predicción de propiedades de nutrientes del suelo: una revisión sistemática


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Agricultura
Suelo
Nutrientes
Predicción
Aprendizaje automático
Cultivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La agricultura es esencial para una economía próspera. Aunque el suelo es fundamental para la producción sostenible de alimentos, su calidad puede disminuir a medida que la cultivación se vuelve más intensiva y aumenta la demanda. La importancia de un suelo sano no puede ser subestimada, ya que la falta de nutrientes puede reducir significativamente el rendimiento de los cultivos. La predicción inteligente del suelo y la cartografía digital del suelo ofrecen datos precisos sobre la distribución de nutrientes en el suelo necesarios para la agricultura de precisión. Las técnicas de aprendizaje automático están impulsando ahora sistemas inteligentes de predicción del suelo. Este artículo proporciona un análisis exhaustivo del uso del aprendizaje automático en la predicción de las cualidades del suelo. Los componentes y cualidades del suelo, la predicción de parámetros del suelo, el conjunto de datos de suelo existente, el mapa de suelo, el efecto de los nutrientes del suelo en el crecimiento de los cultivos, así como el sistema de información del suelo, son los temas clave bajo investigación. La agricultura inteligente, como se ejemplifica en este estudio, puede mejorar la calidad y productividad de los alimentos.

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