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Produktbild: Smart Big Data in Digital Agriculture Applications
- 10%

Smart Big Data in Digital Agriculture Applications Acquisition, Advanced Analytics, and Plant Physiology-informed Artificial Intelligence

Aus der Reihe Agriculture Automation and Control
10% sparen

142,99 € UVP 160,49 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.03.2025

Abbildungen

XVIII, 239 p. 1 illus.

Verlag

Springer

Seitenzahl

239

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,5 cm

Gewicht

400 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-52647-3

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Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.03.2025

Abbildungen

XVIII, 239 p. 1 illus.

Verlag

Springer

Seitenzahl

239

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,5 cm

Gewicht

400 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-52647-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

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  • Produktbild: Smart Big Data in Digital Agriculture Applications
  • Part I Why Big Data Is Not Smart Yet?.- 1. Introduction.- 2. Why Do Big Data and Machine Learning Entail the Fractional Dynamics?.- Part II Smart Big Data Acquisition Platforms.- 3. Small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Remote Sensing Payloads.- 4. The Edge-AI Sensors and Internet of Living Things (IoLT).- 5. The Unmanned Ground Vehicles (UGVs) for Digital Agriculture.- Part III Advanced Big Data Analytics, Plant Physiology-informed Machine Learning, and Fractional-order Thinking.- 6. Fundamentals of Big Data, Machine Learning, and Computer VisionWorkflow.- 7. A Low-cost Proximate Sensing Method for Early Detection of Nematodes inWalnut Using Machine Learning Algorithms.- 8. Tree-level Evapotranspiration Estimation of Pomegranate Trees Using Lysimeter and UAV Multispectral Imagery.- 9. Individual Tree-level Water Status Inference Using High-resolution UAV Thermal Imagery and Complexity-informed Machine Learning.- 10. Scale-aware Pomegranate Yield Prediction Using UAV Imagery and Machine Learning.- Part IV Towards Smart Big Data in Digital Agriculture.- 11. Intelligent Bugs Mapping and Wiping (iBMW): An Affordable Robot-Driven Robot for Farmers.- 12. A Non-invasive Stem Water Potential Monitoring Method Using Proximate Sensor and Machine Learning Classification Algorithms.- 13. A Low-cost Soil Moisture Monitoring Method by Using Walabot and Machine Learning Algorithms.- 14. Conclusions and Future Research.