Produktbild: Multimodal Artificial Intelligence in Precision Agriculture

Multimodal Artificial Intelligence in Precision Agriculture Practices, Challenges, and Applications

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.05.2026

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Herausgeber

Abhilasha Sharma + weitere

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

326

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/2,1 cm

Gewicht

790 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-04-106827-3

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04.05.2026

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

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Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

326

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/2,1 cm

Gewicht

790 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-04-106827-3

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Multimodal Artificial Intelligence in Precision Agriculture
  • 1. Introduction. 2. Use of Data Fusion Techniques for Optimizing Agricultural Practices. 3. Use of Multimedia Technologies/ Multimodal Intelligence for Crop Monitoring and Management. 4. Implementation of Machine Learning and Deep Learning Techniques for Disease Detection and Classification. 5. Analysis of Soil Properties using Internet of Things Sensors and Multimodal Data Analytics. 6. Employing Integrated Data to Study the Impact of Climate Change on Agriculture. 7. Using Multimodal Data to Monitor Environmental Conditions and their Effects on Crop Production. 8. Use of Historical Data and Multimedia Inputs to Model and Forecast Crop Yields. 9. Utilization of Real-time Environmental Data for Crop Harvest Forecasting and Prediction. 10. Utilizing Sensor Data for Tracking and Tracing Agricultural Products from Farm to Market. 11. Using Multimedia and Audio Sensor Data for Livestock Health Monitoring. 12. Developing Mobile and Web Applications to Provide Farmers Recommendations for Efficient Farming Practices. 13. Future Trends in Multimedia and Multimodal Intelligence for Smart Farming. 14. The Importance of Integrating Federated Learning in Contemporary Farming Practices. 15. Precision Agriculture Utilizing Emerging Edge, Cloud and Network Computing. 16. Challenges and Future Trends w.r.t. Integration of Edge and Cloud Computing in Precision Agriculture. 17. Conclusion.