Love Life & Treasure

Analisis spasial dalam ilmu geografi tanah memiliki peran penting dalam mendukung keberlanjutan dan produktivitas pertanian. Beberapa penerapan analisis spasial dalam ilmu geografi tanah di bidang pertanian melibatkan penggunaan teknologi geospasial dan sistem informasi geografis (SIG) untuk memahami distribusi spasial sifat-sifat tanah dan merencanakan kegiatan pertanian. Berikut adalah beberapa penerapan analisis spasial dalam konteks geografi tanah di pertanian: 1) Pemetaan Kesesuaian Lahan:   Identifikasi dan pemetaan lahan yang paling cocok untuk berbagai jenis tanaman berdasarkan sifat-sifat tanah, iklim, dan faktor lainnya. Ini membantu dalam perencanaan tanaman yang optimal di berbagai area pertanian. 2) Zonasi Agroekologi:   Zonasi lahan berdasarkan faktor-faktor ekologis seperti jenis tanah, iklim, dan topografi untuk membantu petani mengelola sumber daya secara berkelanjutan dan meminimalkan dampak lingkungan. 3) Pemantauan Kesehatan Tanah Analisis spasial digunakan untuk p

    Berdasarkan jurnal yang berasal dari Kampus India, diketahui bahwa DEEP LEARNING berperan penting secara signifikan di berbagai bidang. Computer Vision merupakan bidang dimana DEEP LEARNING telah berkembang sangat banyak, dan masih menuai perhatian. CNN merupakan Deep Architecture yang secara spesifik menerapkan klasifikasi citra dan deteksi objek di Computer Vision. Klasifikais Citra telah sukses diterapkan di sektor Pertanian. Menggunakan DEEP LEARNING, berbagai permasalahan pertanian dapat ditunjukkan dan diselesaikan. Jurnal dalam sumber mengulas berbagai karya yang teliti dalam bidang DEEP LEARNING dan Pertanian. Berbagai masalah pertanian disorot, yang mana model DEEP LEARNING dipergunakan untuk pemecahan masalah. Setidaknya tulisan berguna sebagai gambaran umum dan mengetahui teknik-teknik DEEP LEARNING yang digunakan di bidang Pertanian.    Tabel 1. 10 Negara yang disebut menggunakan DEEP LEARNING dan Pertanian Negara Dokumen Sitasi