Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Titel Smart Big Data in Digital Agriculture Applications : Acquisition, Advanced Analytics, and Plant Physiology-informed Artificial Intelligence / by Haoyu Niu, YangQuan Chen
Person(en) Niu, Haoyu (Verfasser)
Chen, Yangquan (Verfasser)
Organisation(en) SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Ausgabe 1st ed. 2024
Verlag Cham : Springer Nature Switzerland, Imprint: Springer
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2024
Umfang/Format Online-Ressource, XVIII, 239 p. 1 illus. : online resource.
Andere Ausgabe(n) Printed edition:: ISBN: 978-3-031-52644-2
Printed edition:: ISBN: 978-3-031-52646-6
Printed edition:: ISBN: 978-3-031-52647-3
Inhalt 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
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2024022903091791045505
DOI: 10.1007/978-3-031-52645-9
URL https://doi.org/10.1007/978-3-031-52645-9
ISBN/Einband/Preis 978-3-031-52645-9
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen Agriculture Automation and Control
DDC-Notation 630.2 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin

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