Agronova

Installation (Frontend)

First, run the development server:

npm run dev
# or
yarn dev
# or
pnpm dev
# or
bun dev

Open http://localhost:3000 with your browser to see the result.

Installation (Backend)

python version: 3.10 Go to backend. create a virtual environment.\

python -m venv venv

Activate the environment (For Windows).

venv/Scripts/activate

Install fastapi:

pip install fastapi[standard]

Install all the python packages.

pip install -r requirements.txt

Run the backend:

fastapi dev main.py

Add the Model weights

Download the ZIP file and extract it to backend/weights folder.

API Routes

Here's a comprehensive API documentation for your agricultural service Agronova based on the provided Insomnia export:

---

Agronova API Documentation

Base URL: http://localhost:8000 (Backend) / http://localhost:3000 (Frontend)

---

1. Plant Disease Prediction

Predict Disease from Image

Endpoint: POST /predict-disease
Content-Type: multipart/form-data
Request:

{
  "file": "<leaf_image.jpg>"
}

Response:

{
  "disease": "Common Rust",
  "confidence": 0.92
}

---

2. Fertilizer Recommendation

Recommend Fertilizer

Endpoint: POST /recommend-fertilizer
Content-Type: application/json
Request:

{
  "crop": "watermelon",
  "N": 60,
  "P": 4.5,
  "K": 10,
  "moisture": 610,
  "temperature": 125,
  "humidity": 185,
  "soilType": "Loamy"
}

Response:

{
  "fertilizer": "10-10-10 NPK"
}

---

Get Fertilizer Details

Endpoint: POST /api/fertilizer-info (Frontend)
Content-Type: application/json
Request:

{
  "fertilizer": "Urea",
  "N": 45,
  "P": 29,
  "K": 38
}

Response:

{
  "fertilizer": "Urea",
  "response": "Apply during early growth stage."
}

---

3. Crop Suitability & Advice

Predict Optimal Crop

Endpoint: POST /predict-crop
Content-Type: application/json
Request:

{
  "soilDepth": "medium (50-150 cm)",
  "soilTexture": "light",
  "soilPH": 7.5,
  "temperature": 28,
  "rainfall": 91
}

Response:

{
  "crop": "Soybean",
  "suitability_score": 0.87
}

---

Check Location-Based Suitability

Endpoint: POST /predict-suitability
Content-Type: application/json
Request:

{
  "lon": 89.51464,
  "lat": 23.435397
}

Response:

{
  "suitable_crops": ["Rice", "Jute"],
  "unsuitable_crops": ["Wheat"]
}

---

4. Chatbot & Crop Details

Agricultural Chatbot (Bengali Supported)

Endpoint: POST /api/chatbot
Content-Type: application/json
Request:

{
  "question": "সুপারি ও নাড়কেলের ছোট ছোট ফল পড়ে যাচ্ছে। সমাধান জানতে চাই?"
}

Response:

{
	"question": "সুপারি ও নাড়কেলের ছোট ছোট ফল পড়ে যাচ্ছে। সমাধান জানতে চাই?",
	"response": "**উত্তর:**\n\n**সুপারির ক্ষেত্রে:**\n\n* **পুষ্টির অভাব:** নিয়মিত সার প্রয়োগ করুন, বিশেষ করে নাইট্রোজেন, ফসফরাস ও পটাশিয়াম।\n* **জল জমে যাওয়া:** জমিতে যথেষ্ট নিষ্কাশনের ব্যবস্থা করুন।\n* **রোগ ও পোকামাকড়:** রোগ ও পোকামাকড়ের আক্রমণ नियন্ত্রণ করুন।\n\n**নাড়িকেলের ক্ষেত্রে:**\n\n* **পানির ঘাটতি:** বিশেষ করে শুষ্ক মৌসুমে নিয়মিত পানি দিন।\n* **পুষ্টির ঘাটতি:** ভারসাম্যপূর্ণ সার প্রয়োগ করুন, বিশেষ করে বোরন, জিঙ্ক ও ম্যাগনেশিয়াম।\n* **ফলের দামা ঘাটতি:** ফলের দামা হওয়ার সময় পর্যাপ্ত পানি দিন।\n* **পোকামাকড় ও রোগ:** পোকামাকড় ও রোগের আক্রমণ नियন্ত্রণ করুন।"
}

---

Generate Crop Details

Endpoint: POST /api/crop-details-generate
Content-Type: application/json
Request:

{
  "crop": "Atriplex confertifolia"
}

Response:

{
	"crop": "Atriplex confertifolia",
	"result": {
		"name": "ডানা গাছ",
		"description": "হালকা কালচে সবুজ রঙের ডালপালা বিশিষ্ট আট্রিপ্লেক্স কনফারটিফোলিয়া একটি খাড়া বৃক্ষ যা প্রায় 9 ফুট পর্যন্ত লম্বা হয়।"
	}
}

Need Swagger/OpenAPI spec? I can generate a YAML file for you! Let me know 🚀.