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World File Search System土壤条件
关于土壤线虫生物多样性的简短审查
线虫以四个主要的方式增强了土壤条件，它们消耗了引起疾病的生物，产生植物可以使用的矿物质，并以其他各种土壤生物为食。线虫表明，比许多其他物种对气候引起的困扰进行了更大的修改，这表明线虫的分布和种群增加并保持相对升高，因为人们朝向急性环境。由于许多其他物种的同化，土壤线虫，主要被认为是相对多学科的，因此在热带低地雨林中表现出少量和主要可忽略的丰度。可能会以令人恐惧的色调听到线虫的参与。一眼微小的微观蠕虫可能会使人的强大人类更加强大。遗憾的是，就像世界上无数的东西一样，整个蒲式耳都被几个“消极”所污染。尽管它们仅少于整个线虫人口密度的百分之一，但由于其对农作物的有害影响，其中只有一小部分吸引了大量关注。很大一部分人在生态系统，农业部门，尤其是土壤的福祉中都具有优势。
人工智能技术在土地监测中的应用
摘要。本研究探讨了神经网络处理和地理门户技术在分析秋明市附近农业用地变化中的应用。卫星图像和遥感技术的利用已成为土地监测过程不可或缺的一部分，尤其是在农业领域。通过将卫星数据与人工智能相结合，该研究确定了田地边界、跟踪土地使用情况并监测作物生长情况。主要发现强调了地理门户在实时监测作物状况、生长阶段和虫害方面的有效性。该研究强调了 NDVI 和 EVI 等先进植被指数在评估土地动态和土壤条件方面的作用。结果表明，这些技术有潜力支持可持续农业和土地管理实践。建议继续进行研究和技术进步，以充分利用遥感在促进可持续土地利用和农业发展方面的优势。
农业技术
农场每天在地面上产生数十万个数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析这些数据，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为决策提供信息。农业正在迅速数字化，农业中的人工智能正在出现三大类别，即 (i) 农业机器人、(ii) 土壤和作物监测，以及 (iii) 预测分析。农民越来越多地使用传感器和土壤样本来收集数据。这些数据存储在农场管理系统中，以便更好地处理和分析。这些数据和其他相关数据的可用性为在农业中部署人工智能铺平了道路。本模块涵盖人工智能 (AI) 的基础知识。该模块概述了人工智能及其哲学。它涵盖了人工智能的基本原理：逻辑推理、在不确定性情况下的推理和机器学习。它展示了如何使用搜索来解决人工智能中的各种问题。涵盖了人工智能中的代理和不确定性等概念。
家用自动太阳能植物浇水系统
摘要 本文介绍了一种自动太阳能植物浇水系统的开发，该系统将帮助那些难以找到足够时间灌溉植物的家庭园丁。该系统使用 DHT11 湿度温度传感器和土壤湿度传感器监测周围的种植园和植物下方的土壤状态。利用 Arduino IDE 程序，Arduino Uno R3 (Atmega 328p) 接收来自这些传感器的读数以确定植物的状态。为了确定植物是否获得足够的水并调节水泵进行灌溉，Arduino IDE 程序计算传感器值并确定土壤条件是高于还是低于阈值。要使自动植物浇水系统发挥作用，需要一个五伏太阳能电池板和一个 MPPT 充电控制器。DHT11 传感器和土壤湿度传感器的推荐范围在文章中有明确说明和记录。关键词：植物浇水、浇水系统、太阳能、家庭园艺、嵌入式系统
推荐的树木种植
橡树（Quercus sp。）40-75' +出色的野生动植物栖息地；几个物种不介意湿脚。亚种包括：沼泽白橡木（Q.双色），有宽阔的习惯和广阔的树枝，可容忍湿脚，需要充满阳光； Chinkapin Oak（Q. Muehlenbergii）在2009年被称为年度最佳市政树，具有开放的圆形冠，不耐受湿脚，在充满阳光下表现最好。 PIN橡树（Q. Palustris）具有强烈的金字塔习惯，相对快速生长，可容忍湿脚甚至偶尔洪水；红橡木（Q. rubra）有一个圆形的习惯，快速生长，叶子在秋天变成红色。柳树橡木（Q. phellos）直立的树冠，带有狭窄的柳树，例如叶子产生浅色，通风的顶篷。可容忍大多数土壤条件。43磅/立方英尺用于碳固存。
2016 年建筑规范
所有场地均应进行适当评估和调查。地基和下部结构设计应适合地面条件，必要时应根据环境署和总理的要求对场地进行修复并采取预防措施，并应根据要求提供适当的文件和验证。所有开发项目的地基均应由具有适当资格的人员设计 在非危险地面条件下用于住房的混凝土混合物在“总理标准”下的表格中指定。这些是通用指定混合物，并将条形和大体积混凝土基础（包括沟槽填充）中的非钢筋混凝土指定为“Gen 1 混合物”。 对于非侵蚀性土壤中的 Dorchester Living 规范目的，在这些应用中使用“Gen 3 混合物”来替换 Gen 1。工程师确认土壤条件和建议。 应根据 BRE 特别摘要 1 评估土壤状况，以确定土壤和地下水分类，包括硫酸盐、氯化物、酸度和化学含量等。 公司有几种首选方案，在做出最终决定时应考虑以下层次结构，并受地面条件和限制的影响。可以在标准详细信息包中找到基础类型的详细信息。
Daafrica'2024的会议记录 - 非洲农业数据科学
农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展，这使他们可以分析和做出决策。今天，诸如物联网（IoT）之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据（例如土壤数据和水数据）。这些农业数据可以与其他数据源（例如，遥感，气象站和社交媒体）结合使用，高度照亮了应对新挑战的需求，例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据，例如机器学习，深度学习，计算机视觉，文本挖掘和大语言模型（LLMS）。例如，数据科学可通过使用多种数据源（例如，传感器数据，文本，卫星图像和植物图像）来预测不同变体的作物产量，动植物和动物疾病，包括降雨，温度波动和土壤条件。因此，农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上，带来了约50名与会者，提交了九个摘要，并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，并且优化
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素，该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型，特别是随机森林和决策树，来分析历史农业数据，预测最佳作物，并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型，它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践，并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估，该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具，确保长期可持续性和生产力的提高。
实地研究与公民科学：土壤管理
城市化和气候变化带来了重大的环境挑战。尽管研究较少，但城市土壤对于通过提供生态系统服务（例如碳存储和水调节）来缓解这些挑战至关重要。这项研究探讨了瓦格宁根的城市土壤管理，这是一个更扩展的项目的早期阶段。采用跨学科方法结合了现场研究和公民科学，这项研究涉及城市土壤研究中的花园所有者，并在一项现场研究中进行了科学模仿花园土壤条件，以获得对城市花园土壤的实验研究。在获得花园和周围特征的信息后，结果显示，花园中的土地覆盖型百分比与邻里树木多样性或花园土壤质地之间没有显着相关性（Sandy vs. Clay）。在现场研究中，土壤的CO2排放通量显示土地覆盖或表土深度没有显着差异，这可能是由于植被和冬季条件的建立阶段。土壤水分对二氧化碳发射通量的负面影响略有显着影响。尽管如此，这些调查和测量结果为未来的城市土壤管理研究提供了基础数据。
通过合奏机器学习预测肥料...
印度的农业景观正在与先进技术的整合以提高生产力和可持续性的整合经历。认识到土壤健康在农业结果中的关键作用，该研究利用先进的算法来分析和解释土壤养分数据，从而为农民提供准确，及时的建议，以供最佳施肥。该方法涉及利用最先进的传感技术收集来自各个地区的综合土壤养分信息。通过应用ML模型建立了土壤养分水平与作物性能之间的关系，其中包括回归和分类方法。本研究的目的是创建一个能够基于特定土壤特征，农作物类型和区域变化的肥料预测模型。这项研究的预期好处包括改善资源利用率，提高农作物的产量以及通过靶向肥料的靶向施用来减少环境影响。通过为农民提供针对其特定土壤条件的精确建议，这种方法旨在为印度背景下的可持续农业实践，经济效率和整体粮食安全做出贡献。本文通过引入数据驱动的决策过程来强调机器学习应用程序在革新传统农业实践中的潜力。