Name: Automated Black Rust Detection in Wheat Using CNNs (en Inglés)
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Author: Roy, Rupsha; Mondal, Saptarshi

portada Automated Black Rust Detection in Wheat Using CNNs (en Inglés)

Automated Black Rust Detection in Wheat Using CNNs (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

LAP Lambert Academic Publishing

Autor

Roy, Rupsha; Mondal, Saptarshi

Idioma

Inglés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.3 cm

ISBN13

9786207843930

Automated Black Rust Detection in Wheat Using CNNs (en Inglés)

Roy, Rupsha; Mondal, Saptarshi (Autor) · LAP Lambert Academic Publishing · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Automated Black Rust Detection in Wheat Using CNNs (en Inglés)"

This research introduces a highly accurate CNN-based model (99.9% accuracy) for early detection of black rust in wheat using image analysis. The model was trained on a diverse, region-specific dataset, ensuring robust performance across varying agro-climatic conditions. It enables early-stage disease detection, reducing yield loss, optimizing fungicide use, and promoting sustainable farming practices. The system is lightweight, deployable on smartphones, and integrates with digital farming ecosystems, empowering farmers with accessible AI tools. Its scalability and compatibility with IoT and cloud platforms position it as a vital step toward precision agriculture and national food security.