AI-Driven Soil Classification: Faster R-CNN Deep Learning Approach : Achieving 99.94% accuracy in soil type detection using Faster R-CNN deep learning architecture

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2025

6208454182 / 9786208454180

Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents an advanced deep learning solution for soil classification using Faster R-CNN, achieving 99.94% accuracy. It leverages image-based analysis to accurately classify multiple soil types, including Black, Alluvial, Loamy, and Red soils. The approach integrates image preprocessing, region proposal networks, and robust neural feature extraction to ensure high detection and classification performance. Visual outputs, including bar charts, scatter plots, and line graphs, illustrate predictive accuracy and confidence scores, enabling a better understanding of model performance. Designed for applications in precision agriculture and environmental science, this work reduces dependency on traditional lab-based soil analysis and speeds up decision-making in soil management. By merging AI-driven techniques with practical agricultural needs, this research sets a benchmark for soil analytics and highlights how deep learning can transform sustainable farming and resource optimization.…

Codice articolo 9786208454180

Titolo
AI-Driven Soil Classification: Faster R-CNN Deep Learning Approach : Achieving 99.94% accuracy in soil type detection using Faster R-CNN deep learning architecture
Autore
Rupsha Roy
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
6208454182
ISBN 13
9786208454180
Peso dell'articolo
102 grammi
Dimensioni
220x150x4 mm

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