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World File Search System土壤肥力
印度比哈尔邦Muzaffarpur区土壤肥力的地理空间分析：整合GPS和GIS技术
使用全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）生成的土壤生育图是有效营养管理决策的关键工具。然而，发现印度比哈尔邦穆扎法尔布尔区的米纳普尔，坎蒂和马尔万街区的土壤肥力数据不足。因此，在这三个区块中进行了土壤肥库存研究，以创建主题土壤生育图。使用手持GPS设备从研究区域的各个位置收集了40个地理参考的复合土壤样品。使用标准方法分析了处理后的土壤样品的各种土壤生育参数。然后，使用具有反距离加权（IDW）插值技术的ArcGIS软件创建土壤养分状态和生育图。结果清楚地表明土壤反应是碱性，pH值超过7.5。发现土壤有机物，钾和硫的含量低至中等，而在这些区块中，可用的氮和磷水平非常低。最终得出的结论是，该研究生成了比哈尔邦Muzaffarpur区的Minapur，Kanti和Marwan Blocks的主题土壤生育图，从而揭示了具有低至中等有机物，钾，硫磺和硫磺以及非常低的氮气和氮气和磷的碱性土壤。关键字：GIS;全球定位系统; Muzaffarpur;土壤生育图。1。引言作为所有生命的源泉，土壤是最重要，最有价值的自然资源[1]。GI用于收集，存储，检索，转换和显示空间数据[14]。土地利用和土壤管理策略对土壤生育能力有影响，土壤生育能力在空间上因田地而异[2,3]。通过有效的营养管理，维持土壤的生育状况对于可持续作物生产是必要的[4,5]。生育能力管理已被证明是一种成功的方法，可以通过物理，化学和生物学过程的结合带来实质性地理变异性的农业土壤的生产力[6-9]。基于土壤测试的生育能力是具有高度空间变异性的农业土壤的有效工具[10]。土壤肥力的基本指标是土壤（质地，结构和颜色）的物理特征，pH，有机物，主要养分，二次营养和微量营养素（B，F，Fe，Fe，Zn，Cu和Mn）等[11]。了解土壤生育能力的状态对于制定支持作物种植设计的有效土壤管理计划至关重要[12,13]。遥感工具（例如全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS））是评估土壤空间变异性的新兴工具。与农业有关的主题地图（土壤生育能力，土地使用，土地覆盖，土壤侵蚀等）通过GPS工具生成的极大地有助于制定特定地点的营养管理策略[15]。 在技术中，出现了自然的研究极大地有助于制定特定地点的营养管理策略[15]。在技术中，出现了自然的研究
土壤易燃性：影响因素及其与Nawungan，Selopamioro，Bantul Regency
摘要。土壤易燃性用于确定土壤对干燥，倾斜土地上发生的侵蚀的敏感性。斜率是影响易燃指数并可能影响土地生产率的因素。因此，本研究旨在分析每个不同斜率的可侵蚀性指数，并评估研究地点的土壤肥力对农业土地潜在生产力的影响。数据分析是在定量和定性上进行的。进行现场测量和实验室测试以收集景观特征和土壤数据，使用干燥土壤测试套件（PUTK）进行定性测量，以测量潜在的土壤生育能力。使用逐步回归方法进行数据处理，以确定最大程度地影响研究地点可易折射率指数的因素，并对可侵蚀性和土壤肥力水平进行了串扰分析。的结果表明，研究位置的可侵蚀性水平大多是中等的，在非常柔和的斜率之间，在0.17-0.33之间的可侵蚀性指数在0.08-0.16之间，在0.21-0.24之间，在0.21-0.24之间，在0.08-0.16之间，在0.21-0.24之间，在陡峭的Slope Class Class Clope Class Clope Class Clope Class IT ranges ranges ranges ranges ranges ranges ranges ranges ranges中。最大程度地影响研究地点可侵蚀性指数的因素是粉尘，％粘土，有机材料和渗透性的因素。基于对土壤肥力的定性评估，研究领域的农业土地的生产力潜力属于低类别。
Sawah Technology“非洲稻田耕种”（2）背景...
邮件：wakatuki@life.shimane-u.ac.jp内容1。在过去的70、800和1400年的世界历史上，谷物生产率（产量）与人口增长之间的关系2。撒哈拉以南非洲（SSA）国家的谷物产量最近提高了3.Sawah System Platform和Sawah Technology的定义，创世纪和演变4。改进的遗传和生态技术对水稻种植的共同进化的影响5。绿色革命的科学，技术与创新（STI）（GR）6。实现SSA 7的绿色革命的核心技术。IITA Research（1987/88）8。在灌溉的锯木树，雨落锯和非萨瓦的平台中，平均23个水稻品种的平均产量在高输入和低输入培养下（Ofori等，2005）9。在1961 - 2012年期间，SSA灌溉的进展非常缓慢，但SSA的灌溉潜力很大。10。将西非水稻土壤的生育能力与热带亚洲的“绿前和绿后革命”水稻土壤的生育能力进行比较。10.1。西部和中非及其土壤肥力的综合调查途径及其土壤肥力10.2。大米土壤fwetilit 11。在1961-2020期间SSA中肥料使用的趋势12。参考
印度肥料供应链的分析
印度是一个在经济和政治上占据地位的国家。这是印度人口约58％的生计的主要来源。在印度总价上以目前价格的总值（GVA）中农业和盟军的份额为17.8％。 在21财年的农业和盟友总产品出口总额为412.5亿美元。 印度面临粮食短缺；要克服这需要增加国内粮食生产以向所有人提供粮食。 随着水位的跌落和土壤肥力的下降，需要提高田野的生产率。 此外，必须保护农作物免受气候变化和不同昆虫的各种攻击。肥料在这方面起着至关重要的作用。在印度总价上以目前价格的总值（GVA）中农业和盟军的份额为17.8％。在21财年的农业和盟友总产品出口总额为412.5亿美元。印度面临粮食短缺；要克服这需要增加国内粮食生产以向所有人提供粮食。随着水位的跌落和土壤肥力的下降，需要提高田野的生产率。此外，必须保护农作物免受气候变化和不同昆虫的各种攻击。肥料在这方面起着至关重要的作用。
雀巢咖啡计划-2030-进度报告-2023.pdf
雀巢咖啡计划田间项目将继续致力于降低每公斤咖啡的温室气体排放量，并支持优化施肥以提高产量。在巴西和越南等已经广泛使用合成肥料的产地，我们将继续与农民合作，推动更有效、及时和精确地施肥，并整合有机堆肥和覆盖作物。在科特迪瓦和墨西哥等土壤肥力投资较少的国家，我们将支持农民进行土壤评估并实施合理和优化的施肥方法。
使用机器学习的土壤分析
摘要：印度的农业部门雇用最多的人。这里是：农业占印度人口的60％，约占印度GDP的18％；然而，生产力低是由于该行业缺乏研究。水记录，土壤侵蚀，氮短缺和其他问题困扰着印度农业用地。这些是农业生产率低的主要原因。农民必须花费大量时间和金钱上的耕种，这比使用拖拉机更为广泛和时间。因此，农业成本增加了。至关重要的是将机器学习技术和计算研究用于农业行业，以使印度成为更好的数量和优质食品生产者。ml方法特别有益于建立不同的数据集之间的关系和抽象模式，并预测现实结果作为输出。它可以在印度农业部门成功实施，以提高效率。我们已经讨论了如何在印度农业行业使用机器学习技术来评估土壤生育能力。农业长期以来一直是最迷人的研究和分析主题之一。本研究旨在根据多种特征评估土壤数据，对其进行分类，并使用多种术语和分类提高每个模型的效率。这项研究和分析的主要目的是使用乡村水平的土壤肥力数据按区域对土壤肥力（行为）指数进行分类。关键字：人工神经网络（ANN），Leenabot，支持向量机（SVM），决策树，K-Nearest邻居（KNN），土壤。
