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使用机器学习的智能农业
1计算机科学与工程，1 Dayananda Sagar工程学院，印度班加罗尔摘要：本文在智能农业领域提出了机器学习（ML）技术的开创性应用。 利用ML方法论，我们的方法旨在优化农业实践的各个方面。 具体来说，我们探讨了这些技术的整合，以增强作物预测和建议，产量预测，降雨预测和肥料建议。 我们的模型可以利用来自不同数据集的大量数据，并通过分析这些数据，我们的方法最大化了生产力和利润。 通过案例研究，我们证明了ML在解决传统农业方法面临的挑战方面的有效性。 此外，我们讨论了克服诸如数据质量问题和计算复杂性等障碍的策略，并强调了广泛实施智能农业实践的潜力。 这项研究有助于提高可持续和有效的农业，有望提高的收益率，减少资源消耗以及提高全球农民的盈利能力。 索引 - 智能农业，机器学习，作物预测和建议，推荐，产量预测，降雨预测，精确农业，数据驱动的农业。1计算机科学与工程，1 Dayananda Sagar工程学院，印度班加罗尔摘要：本文在智能农业领域提出了机器学习（ML）技术的开创性应用。利用ML方法论，我们的方法旨在优化农业实践的各个方面。具体来说，我们探讨了这些技术的整合，以增强作物预测和建议，产量预测，降雨预测和肥料建议。我们的模型可以利用来自不同数据集的大量数据，并通过分析这些数据，我们的方法最大化了生产力和利润。通过案例研究，我们证明了ML在解决传统农业方法面临的挑战方面的有效性。此外，我们讨论了克服诸如数据质量问题和计算复杂性等障碍的策略，并强调了广泛实施智能农业实践的潜力。这项研究有助于提高可持续和有效的农业，有望提高的收益率，减少资源消耗以及提高全球农民的盈利能力。索引 - 智能农业，机器学习，作物预测和建议，推荐，产量预测，降雨预测，精确农业，数据驱动的农业。
从农业历史到人工智能驱动的智能农业
摘要 本文提出了环境媒体的新理论概念，该概念旨在提供关键见解，说明中介过程如何影响我们对环境的感知、管理和使用方式。基于环境一直处于持续缓慢的变化过程中，而这种变化现在由于人类的影响而不断升级的见解，本文勾勒出环境变化与中介如何交织在一起的历史。以农业史作为理论发展的案例，本文展示了当前农业数字化和精准农业中人工智能系统的实施是环境中介在建立人地关系中发挥关键作用的一系列事件中的最后一场。因此，本文展示了随着媒体技术产生新的认识论，进而产生新的干预措施，了解环境和改变环境之间复杂的相互作用。
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咸水水产养殖在该国的社会经济发展中起着关键作用，并且被公认为是有力的收入和就业生成者，因为它会导致子公司的增长，除了是重要的外汇收入。该国的咸水部门拥有巨大而多样化的自然资源，其中包括390万公顷的河口，120万公顷的潜在咸水区，254万公顷的盐影响盐的土壤和850万公顷内陆盐水土壤。这些自然资源为该国的咸水水产养殖提供了巨大的机会；自1984年以来，该行业以10％的平均年率增长可以证实这一事实。这种增长与单一物种的耕种，老虎虾对penaeus monodon以及最近的太平洋惠特勒·虾对Penaeus vannamei有关。爆发了各种病毒疾病，以及虾养殖中的几种环境和社会问题，需求多样化，这些物种具有良好的国内和国际市场。
尼泊尔的精确农业：机器学习观点
尽管农业是大多数人的主要职业，但尼泊尔的大多数食品仍在外国进口。虽然技术在尼泊尔的其他领域已经显着提高，但农业部门仍然依赖传统的农业方法，这些方法更耗时且富有成效。农民对可能对他们非常有益的各种现代农业实践没有教育。因此，我们开发了机器学习模型，以帮助尼泊尔农民将技术整合到他们的农业方法中。我们的重点仅仅是农业部门，包括专业农民和个人在家里种植农作物。通过本文，我们旨在证明我们的模型如何在最佳条件下识别合适的农作物，建议适当的肥料，并及时准确预测植物疾病，这将极大地帮助尼泊尔农民的精确耕作。
行业访问报告“有机农业和废物...
Contact Details : Name: Krishna Murthy H M Joint Director of Horticulture Bio Technology Centre, Bannerghata Main Rd, Hulimavu, Bengaluru, Karnataka 560076 Email-ID: sadh.co2014@gmail.com Details of the organizing team: Coordinator-1: Dr. Muralidhar Singh M, Assistant Professor, Dept of ME, RVITM协调员-2：Manish Kumar博士，我的助理教授，我的RVITM协调员3：Shruthi P教授，ISE部助理教授，ISE部，RVITM的行业详细信息：
农业中的碳信贷：可持续农业的途径
简介碳信用额是可交易的许可证，允许持有人发射一定量的二氧化碳或其他温室气体（GHG）。每个碳信用通常代表一吨二氧化碳等效的一吨（CO 2 E）。这个概念是从京都协议中诞生的，后来是由《巴黎协定》加强的，旨在通过基于市场的机制来限制和减少全球碳排放。单独燃烧作物的排放量从2011年的19,340 Gigagram（GG）飙升了75％，到2020年令人震惊的33,834 GG。地下水水平下降，土地退化和过度使用化学肥料正在加剧排放激增，而这些耗尽的资源在这些耗尽的资源中可持续地增加粮食生产对政府和研发组织构成了重大挑战。本质上，碳信用额可以使超过其排放限制的组织通过从减少或隔离排放的实体购买信贷来抵消其超额排放。该系统为包括农业在内的行业和部门创造了经济激励措施，以采用最小化或捕获温室气体排放的实践。了解碳足迹碳足迹是我们的作用产生的温室气体（包括二氧化碳和甲烷）的总量。美国一个人的平均碳足迹是16吨，是世界上最高的碳足迹之一。在全球范围内，平均碳足迹接近4吨。有最大的机会避免全球温度升高2℃，到2050年，全球平均碳足迹需要下降到2吨以下。
EYRE半岛农业系统摘要2023
摘要中记录的研究是研究人员和投资者共同努力的结果。I thank the contributions from the MAC staff, PIRSA-SARDI, the Grains Research and Development Corporation (GRDC), the South Australian Grains Industry Trust (SAGIT), Ag Innovation & Research Eyre Peninsula (AIR EP), Buckleboo Farm Improvement Group (BFIG), the Australian Government (National Landcare Program, Rural R&D for Profit, Soil CRC, Future Drought Fund and SA Drought Hub), NSW Department of Primary Industries（NSW DPI），初级产业与区域发展系（DPIRD），阿德莱德大学，南澳大利亚大学，景观委员会，CSIRO和植物育种者。感谢SAGIT的投资和对EP农业系统摘要的印刷的持续支持。
奶牛养殖中获取可再生能源的可能性
在建造生产牛奶、肉类或其他动物产品所必需的现代化畜牧设施时，应考虑到环境保护，同时确保高质量的生产和动物福利。现代奶牛场的高度机械化，包括自动化和机器人流程，允许获得高质量的原料（例如牛奶），并显著提高劳动和生产效率。此外，使用光伏（PV）板、从牛奶中回收热量以及从粪便发酵过程中获取沼气，有助于农场节省大量能源。作为动物副产品的过剩天然肥料可用作甲烷发酵的底物。所介绍的获取可再生能源的例子可以提高动物生产的经济效率。它们还通过创新地管理天然肥料来确保适当的环境条件。
农业系统设计 2009 - Hal Inrae
• Jon Hanson 联合主席 • Jerry L. Hatfield 联合主席 • John Antle，蒙大拿州立大学，明尼苏达州，博兹曼 • James Ascough，ARS 柯林斯堡，科罗拉多州 • Bill Belotti，阿德莱德大学，澳大利亚 • Olaf Christen，哈雷-维滕贝格大学，德国 • Marcello Donatelli，CRA-CIN，意大利 • Carlo Giupponi，米兰大学，意大利 • Hans Langeveld，瓦赫宁根大学，荷兰 • Jay Norton，怀俄明大学，怀俄明州，拉勒米 • James Jones，佛罗里达大学，佛罗里达州 • Andrea Rizzoli，IDSIA-USI/SUPSI，瑞士 • Daniel Rodriguez APSRU，昆士兰州，布里斯班，澳大利亚 • Claudio Stockle，华盛顿州立大学，华盛顿州 • Martin van Ittersum，瓦赫宁根大学，荷兰 • Jacques Wery，UMR 系统 (Agro.M-Cirad-Inra)，法国 • Jeffrey怀特，USDA-ARS，马里科帕，亚利桑那州