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摘要：农业生产力取决于土壤肥力，受氮、磷、钾、pH 值和土壤水分等关键因素的影响。然而，由于农民知识有限，难以确定精确的肥料用量，因此实现最佳作物生长具有挑战性。传统的土壤分析方法涉及人工取样和昂贵的实验室测试，这些方法具有主观性。为了解决这个问题，提出的解决方案将支持物联网的土壤养分监测与机器学习算法相结合，以提供作物推荐。传感器收集有关氮、磷和土壤温度等关键参数的数据，并将其传输到基于云的数据库。机器学习分析这些数据以建议理想的作物，最大限度地减少化肥使用，减少劳动力，提高整体生产力。这种创新方法简化了作物选择，最大限度地减少了不必要的投入，同时最大限度地提高了产量。通过利用物联网和机器学习，农民可以获得有关土壤健康的宝贵见解，从而实现精准施肥和作物选择。这不仅可以提高农业生产力，还可以通过促进可持续实践和提高产量来促进经济增长。关键词：农业产量、作物推荐、机器学习、土壤行为分析。
基于物联网的土壤 pH 值检测和作物推荐...
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