SOIL ANALYSIS SENSOR PROTOTYPE WITH EMBEDDED AI
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v22i1.2040Keywords:
Agribusiness, Precision Agriculture, Machine Learning, IoT, SensorsAbstract
The most recent revolution in Agriculture, classified as Agriculture 5.0, combines several technological aspects, including the Internet of Things (IoT), Big Data, and Artificial Intelligence. In the field of precision agriculture, soil nutrient reading is still performed in a laboratory setting, exposing the soil sample to chemical reagents to collect nutrient values. On the other hand, digital sensors extract soil nutrient readings in real time. Although much faster than laboratory analysis, they present variations in readings, which in relation to laboratory analysis, can present very divergent values. In this context, there is a potential for applications to be explored. Therefore, the present study aims to explore Machine Learning algorithms to perform Regression tasks that are embedded in prototypes that perform phosphorus and potassium readings in the soil, which improved the accuracy of measurements, indicating potential for future applications and developments.
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