Agris on-line Papers in Economics and Informatics·9月28日 · 周一论文智慧农业 / 农业物联网阅读 2
Smart Agriculture with Machine Learning and Internet of Things Techniques: Literature Review and Bibliometric Analysis
Karima El Majdouby · Mohamed El Mohadab · Karim Abouelmehdi
论文解读
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速览
综述机器学习与物联网在智慧农业中的应用并做文献计量分析。
方法
文献综述与文献计量分析，梳理ML与IoT农业应用。
发现
ML与IoT可实现杂草识别、灌溉施肥等自动化，提升产量并降低环境与人力成本。
机会点
可针对具体作物构建ML+IoT闭环决策系统，并量化其经济与环境效益。
影响力12
信息增量16
专业深度15
信源权威13
时效性9
核心期刊发表的智慧农业文献综述与文献计量分析，方法规范、信息量足，但属综述性研究，产业影响有限，可作为主题页聚合素材。
原文摘要
由于农业的快速变革与转型，一个被称为“智慧农业”的蓬勃发展的领域应运而生。它利用物联网和机器学习（ML）算法等前沿农业技术，通过赋能农民快速高效地应对气候变化，来增强农场管理任务、提高农业生产力并减少环境影响。物联网（IoT）是向智慧农业转型的关键组成部分，它使传感器和设备之间的连接与数据共享变得更加便捷。它还为农民提供可操作的信息和知识，使他们能够利用机器学习算法做出明智决策，以改善作物管理并提高产量。这些技术所实现的自动化使许多任务成为可能，包括杂草识别、施肥需求分析、灌溉调整以及病虫害和土壤管理。它们使农民能够通过持续监测作物健康来进行有针对性的干预，从而降低劳动力成本和环境影响。本文深入探讨了机器学习与物联网等技术进步对农业产业的影响。它重点关注这些工具的实际应用，这些应用帮助农民更好、更自动、更精准地管理其资源和产出。