haritha1313/AgriTech

Recommendation system for farmers based on soil type, location, season etc.

AgriTech 是一个面向印度农民的智能推荐系统，旨在通过数据驱动的方式帮助农户根据土壤类型、地理位置和种植季节等因素，选择最合适的农作物。该项目主要解决传统农业中信息不对称、决策盲目性大的问题，尤其针对小农户缺乏科学种植指导的痛点。系统基于印度政府公开的农业数据源（如 data.gov.in、dacnet.nic.in 等）构建，涵盖了 2000-2007 年间的历史数据，包括土壤特性、气候条件、种植成本与收益等关键指标。核心功能是根据用户输入的土壤类型、所在地区和当前季节，推荐预期收益较高的作物品种，从而辅助农民优化种植计划、降低亏损风险。技术实现上，项目主要采用 Python 进行数据处理和推荐算法开发，依赖 CSV 格式的数据集（如 standard.csv 和 cost-of-cultivation.csv）进行成本与收益的近似计算。由于各邦数据获取困难，部分缺失值采用了平均值或近似值处理，因此项目明确声明不适用于作为可靠决策依据，更适合作为农业科技教育、数据分析和推荐系统研究的参考案例。适用场景包括农业技术推广培训、农业数据可视化演示，以及作为开源学习材料帮助开发者理解如何将政府公开数据转化为实用的推荐工具。