Este livro apresenta uma solução avançada de aprendizagem profunda para a classificação de solos utilizando Faster R-CNN, alcançando uma precisão de 99,94%. Aproveita a análise baseada em imagens para classificar com precisão vários tipos de solo, incluindo solos negros, aluviais, argilosos e vermelhos. A abordagem integra o pré-processamento de imagens, redes de propostas de regiões e extração robusta de caraterísticas neurais para garantir um elevado desempenho de deteção e classificação. Os resultados visuais, incluindo gráficos de barras, gráficos de dispersão e gráficos de linhas, ilustram a precisão da previsão e as pontuações de confiança, permitindo uma melhor compreensão do desempenho do modelo. Concebido para aplicações em agricultura de precisão e ciências ambientais, este trabalho reduz a dependência da análise tradicional do solo em laboratório e acelera a tomada de decisões na gestão do solo. Ao fundir técnicas orientadas para a IA com necessidades agrícolas práticas, esta investigação estabelece uma referência para a análise do solo e destaca a forma como a aprendizagem profunda pode transformar a agricultura sustentável e a otimização de recursos.