Andere Kunden interessierten sich auch für
![Previsione della resa delle colture utilizzando il Deep Learning]( "Previsione della resa delle colture utilizzando il Deep Learning")
Previsione della resa delle colture utilizzando il Deep Learning29,99 €![Previsione della resa delle colture in vari distretti del Karnataka mediante ML.]( "Previsione della resa delle colture in vari distretti del Karnataka mediante ML.")
Previsione della resa delle colture in vari distretti del Karnataka mediante ML.32,99 €![Gestione integrata dei parassiti per il controllo delle infestanti negli alberi da frutto]( "Gestione integrata dei parassiti per il controllo delle infestanti negli alberi da frutto")
Gestione integrata dei parassiti per il controllo delle infestanti negli alberi da frutto29,99 €![Previsione delle precipitazioni con l'algoritmo di apprendimento automatico]( "Previsione delle precipitazioni con l'algoritmo di apprendimento automatico")
Previsione delle precipitazioni con l'algoritmo di apprendimento automatico29,99 €![Concetti sulla modellazione delle colture]( "Concetti sulla modellazione delle colture")
Concetti sulla modellazione delle colture26,99 €![Concetti applicati di modellazione delle colture]( "Concetti applicati di modellazione delle colture")
Concetti applicati di modellazione delle colture29,99 €![Previsione della germinazione dei semi di pomodoro dalle immagini con il deep learning]( "Previsione della germinazione dei semi di pomodoro dalle immagini con il deep learning")
Previsione della germinazione dei semi di pomodoro dalle immagini con il deep learning29,99 €
Le colture di piantagione sono colture commerciali di alto valore, orientate all'esportazione. Oltre all'importanza commerciale, generano anche enormi opportunità di lavoro. Nel presente studio è stato fatto un tentativo prudente, utilizzando i dati di trentacinque anni, di comprendere l'andamento della superficie, della produzione e della produttività delle principali colture di piantagione, come l'arecanut, il cashewnut e il cocco di Dakshina Kannada. Inoltre, si è cercato di prevedere la superficie e la produzione di queste colture. I modelli di regressione polinomiale sono stati applicati per valutare l'andamento della superficie e della produzione.