Crop Recommendation System Using Soil Content and Weather

Dieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial maschineller Lernmodelle in der Landwirtschaft und konzentriert sich auf Pflanzenempfehlungssysteme, die den Bodengehalt und die Wetterdaten nutzen. Die Studie untersucht den Einsatz von Random Forest, Decision Trees und Support Vector Machines, die jeweils beeindruckende Genauigkeitsraten von 99%, 96,7% bzw. 92% erreichen. Die Integration der Wettervorhersage durch die PyOWM-Bibliothek fügt dem System eine dynamische Ebene hinzu, die Echtzeit- und Fünf-Tage-Wettervorhersagen bietet. Im Kapitel wird auch die Entwicklung einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche mittels Streamlit hervorgehoben, die das System für Landwirte zugänglich und praktisch macht. Die Ergebnisse unterstreichen die Zuverlässigkeit und Genauigkeit dieser Modelle, wenn es darum geht, Landwirten zu helfen, informierte Entscheidungen zu treffen, was letztlich zu nachhaltigen und effizienten landwirtschaftlichen Praktiken beiträgt.