Big Data Analytics in Agriculture
Algorithms and Applications
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 175.00
-
74 235 Ft (70 700 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 7 424 Ft off)
- Discounted price 66 812 Ft (63 630 Ft + 5% áfa)
74 235 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Academic Press
- Megjelenés dátuma 2025. június 1.
- ISBN 9780323999328
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem350 oldal
- Méret 9x7 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk 126 illustrations (36 in full color) 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
Big Data Analytics in Agriculture: Algorithms and Applications focuses on quantitative and qualitative assessment using state-of-the-art technology to provide practical improvements to agricultural production. The book provides a complete mapping-from data generation to storage to curation, processing and implementation/application-to produce high-quality reliable information for decision-making. It follows a logical pathway to demonstrate how data contributes to a converging flow of information towards a decision support system and how it can be transformed into actionable steps.
The book develops ideas surrounding a strong integration of ICT and IoT to manage rural assets to deliver improved economic and environmental performance in a spatially and temporarily variable environment.
- Examines core research issues from different perspectives, such as storage, handling, management, processing and applications within an agricultural framework
- Offers novel research and applications along with computational tools and techniques in development
- Develops a strong integration of ICT and IoT for managing rural assets to deliver improved economic and environmental performance
Tartalomjegyzék:
Section 1: Introduction to Big Data Analytics in Agriculture
1. Introduction to Traditional Data Analytics
2. Introduction to Big Data and Big Data Analytics
Section II: Big Data Management and Processing
3. The efficient management of Big Data from Scalability and Cost Evaluation Perspective
4. The Approaches for the Big Data Processing: Applications and Challenges
Section III: Big Data Analytics Algorithms
5. Big Data Mining in real-time scenarios with limited resources and computational power
6. Big Data Analytics techniques comprising descriptive, predictive, prescriptive and preventive analytics with an emphasis on feature engineering and model fitting
Section IV: Big Data Applications
7. IoT foundations in Precision Agriculture and its Application.
8. Practical applications of Big Data-driven Smart farming
9. Practical applications of Smart & Precise irrigation
10. Weed or Disease Detection using AI/ML/Deep Learning techniques
11. Nutrient Stress Detection using AI/ML/Deep Learning techniques
12. Leaf Disease Detection using AI/ML/Deep Learning techniques
13. Efficient soil water management using AI/ML
14. Microclimatic Forecasting using AI/ML/Deep Learning techniques
15. AI/ML/Deep Learning techniques in precipitation forecast
16. Yield Prediction using AI/ML/Deep Learning techniques
17. Practical applications of Supply Chain Analytics in Agriculture
18. Efficient Farm Analytics using AI/ML/Deep Learning techniques
Section V: Challenges and prospects
19. Challenges and future pathway for big data analytics algorithms and applications in Agriculture
