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Ce livre présente une solution avancée d'apprentissage profond pour la classification des sols à l'aide de Faster R-CNN, atteignant une précision de 99,94 %. Il s'appuie sur l'analyse d'images pour classer avec précision plusieurs types de sols, notamment les sols noirs, les sols alluviaux, les sols limoneux et les sols rouges. L'approche intègre le prétraitement des images, les réseaux de proposition de régions et l'extraction de caractéristiques neuronales robustes afin de garantir des performances élevées en matière de détection et de classification. Les résultats visuels, notamment les diagrammes à barres, les diagrammes de dispersion et les graphiques linéaires, illustrent la précision prédictive et les indices de confiance, ce qui permet de mieux comprendre les performances du modèle. Conçu pour des applications dans les domaines de l'agriculture de précision et des sciences de l'environnement, ce travail réduit la dépendance à l'égard de l'analyse traditionnelle des sols en laboratoire et accélère la prise de décision en matière de gestion des sols. En fusionnant les techniques basées sur l'IA avec les besoins pratiques de l'agriculture, cette recherche établit une référence pour l'analyse des sols et souligne comment l'apprentissage profond peut transformer l'agriculture durable et l'optimisation des ressources.