تنبؤ بأنواع المحاصيل الزراعية

قمت بتطبيق تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) للتنبؤ بأنواع المحاصيل الزراعية بناءً على مجموعة من المتغيرات والبيانات الخاصة بالأراضي الزراعية، مثل:

التربة (Soil type)

الطقس (Weather conditions)

المناخ (Climate factors)

الموقع الجغرافي (Geographical location)

تم تحليل مجموعة بيانات كبيرة تحتوي على معلومات عن المحاصيل الزراعية المختلفة باستخدام تقنيات التصنيف (Classification) لتحديد نوع المحصول الأنسب بناءً على الخصائص المتاحة.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

Python: لتنفيذ الحلول البرمجية.

Matplotlib و Seaborn: لتصور البيانات وتقديم رؤى بصرية حول العوامل المؤثرة في المحاصيل.

Pandas و NumPy: لتحليل وتنظيف البيانات.

Scikit-learn: لاختيار وتطبيق تقنيات التصنيف مثل Random Forest و Support Vector Machine (SVM).

النتائج:

تم إنشاء نموذج دقيق للتنبؤ بأنواع المحاصيل الزراعية، مع تحليل كامل لكل العوامل المؤثرة.

تم تقديم تقارير تحليلية مع رسوم بيانية توضح العلاقة بين المتغيرات وأداء النماذج المختلفة.

فائدة المشروع:

يمكن استخدام هذا النموذج لتحسين الزراعة من خلال تحديد المحاصيل الأنسب لكل نوع من أنواع الأراضي.