Sensing Technologies for Field and In-House Crop Production (eBook)
VII, 136 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-99-7927-1 (ISBN)
This book focuses on state-of-the-art sensing and automation technologies for field crops and in-house product production and provides a lot of innovative knowledge on image processing, AI algorithms and applications in agriculture, and robotics. This book provides undergraduate or graduate students with take-away knowledge for unmanned agricultural production, including but not limited to corn disease detection, wheat head detection and counting, and soil nutrient condition monitoring. The first three chapters focus on reviewing plant phenotyping sensing technology and robotics and soil nutrient monitoring, followed by in-house crop sensing robotics. Then two case studies on corn and the other two case studies on wheat are presented.
Dr. Man Zhang is the dean of College of Information and Electric Engineering, China Agricultural University. Her main research areas are plant phenotyping and agricultural machinery navigation.
Dr. Han Li is an associate professor at the College of Information and Electric Engineering, China Agricultural University. Her studies mainly focus on plant phenotyping and robotics.
Dr. Ruicheng Qiu is an associate professor at the College of Information and Electric Engineering, China Agricultural University. He mainly works on crop phenotyping.
This book focuses on state-of-the-art sensing and automation technologies for field crops and in-house product production and provides a lot of innovative knowledge on image processing, AI algorithms and applications in agriculture, and robotics. This book provides undergraduate or graduate students with take-away knowledge for unmanned agricultural production, including but not limited to corn disease detection, wheat head detection and counting, and soil nutrient condition monitoring. The first three chapters focus on reviewing plant phenotyping sensing technology and robotics and soil nutrient monitoring, followed by in-house crop sensing robotics. Then two case studies on corn and the other two case studies on wheat are presented.
| Erscheint lt. Verlag | 27.11.2023 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Smart Agriculture |
| Zusatzinfo | VII, 136 p. 79 illus., 66 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Weitere Fachgebiete ► Land- / Forstwirtschaft / Fischerei | |
| Schlagworte | Agricultural Robotics • AI agriculture • Field crops • Image Processing • In-house crops • Phenotyping technology • Unmanned agriculture |
| ISBN-10 | 981-99-7927-7 / 9819979277 |
| ISBN-13 | 978-981-99-7927-1 / 9789819979271 |
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