La coltivazione delle colture svolge un ruolo essenziale in campo agricolo. Attualmente, la perdita di cibo è dovuta principalmente alle colture infette, che riducono di riflesso la resa dell'azienda agricola. La sfida è stata quella di identificare la natura del suolo e la sua capacità fertile, di ridurre l'uso di pesticidi e di monitorare la quantità di prodotti agricoli. Questo libro discute la soluzione a questo problema utilizzando l'elaborazione di immagini. Questo libro ha manifestato un algoritmo di clustering migliorato per prevedere non solo l'area infetta delle foglie, ma anche la fertilità del suolo. Viene definito un modello di segmentazione basato sul colore per classificare la regione infetta e collocarla nelle relative classi. Le analisi sperimentali sono state effettuate su immagini campione in termini di complessità temporale e di area della regione infetta. Le malattie delle piante possono essere correlate alle immagini acquisite ed elaborate per il processo decisionale. La correlazione del valore del pH viene utilizzata per identificare la fertilità del suolo. Questo libro descrive in dettaglio le fasi coinvolte come l'acquisizione delle immagini, la preelaborazione delle immagini, la segmentazione delle immagini, l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione. Questo libro fornisce anche la codifica del campione sugli algoritmi sviluppati a beneficio del lettore.