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Die frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten spielt eine wichtige Rolle für einen effizienten Ernteertrag. Pflanzenkrankheiten wie Röteln, Schwarzfäule, Bakterienflecken usw. beeinträchtigen das Wachstum und die Qualität der Pflanzen und haben wirtschaftliche Auswirkungen auf die Landwirtschaft. Um die Auswirkungen dieser Krankheiten zu vermeiden, greifen die Landwirte in der Regel auf teure Methoden und den Einsatz von Pestiziden zurück. Der Einsatz chemischer Mittel schadet den Pflanzen und der Umwelt. Darüber hinaus erhöht diese Art von Ansatz die Produktionskosten und führt zu großen…mehr

Produktbeschreibung
Die frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten spielt eine wichtige Rolle für einen effizienten Ernteertrag. Pflanzenkrankheiten wie Röteln, Schwarzfäule, Bakterienflecken usw. beeinträchtigen das Wachstum und die Qualität der Pflanzen und haben wirtschaftliche Auswirkungen auf die Landwirtschaft. Um die Auswirkungen dieser Krankheiten zu vermeiden, greifen die Landwirte in der Regel auf teure Methoden und den Einsatz von Pestiziden zurück. Der Einsatz chemischer Mittel schadet den Pflanzen und der Umwelt. Darüber hinaus erhöht diese Art von Ansatz die Produktionskosten und führt zu großen finanziellen Verlusten für die Landwirte. Die frühzeitige Entdeckung von Krankheiten ist der wichtigste Zeitraum für eine effiziente Krankheitsbekämpfung. Die manuelle Erkennung von Krankheiten durch menschliche Experten zur Identifizierung und Erkennung von Pflanzenkrankheiten ist eine gängige Praxis in der Landwirtschaft. Mit den Verbesserungen in der Technologie ist die automatische Erkennung von Pflanzenkrankheiten anhand von Rohbildern durch Computer Vision und künstliche Intelligenz möglich.
Autorenporträt
Il Dr. M. Aravind Kumar ha conseguito la laurea B. Tech in ECE, la laurea M.Tech in VLSI System Design presso la JNTUH e il dottorato di ricerca presso la GITAM University, Visakhapatnam. Ha 15 anni di esperienza di insegnamento. È membro a vita di FIE, ISTE, IETE, SCIEI, UACEE e IAENG. Ha pubblicato 35 articoli di ricerca in riviste e conferenze specializzate.