Proceedings of the National Academy of Sciences·10月19日 · 周一论文智慧农业 / 农业物联网精选阅读 4
Modeling the global potential of smart farming innovations
Shahrear Roman · Hadi Hadi · Wyclife Agumba Oluoch 等 6 人
论文解读
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全球5公里尺度评估五类智慧农业创新在农田的盈利性与扩散潜力。
方法
整合4422个采用点调查与元分析数据，用五种地理空间机器学习集成建模。
发现
智慧农业盈利性空间差异显著，中等收入国家未来潜力将随社会经济路径增长。
机会点
可结合区域政策与农户异质性，细化盈利性预测并评估环境协同效益。
影响力26
信息增量24
专业深度19
信源权威15
时效性9
PNAS 全球尺度智慧农业盈利性评估，数据规模与方法新颖，结论对智慧农业推广具政策参考价值，值得进入每日精选。
原文摘要
智慧农业创新能够提升农业生产力、韧性和环境可持续性，然而其现实影响取决于扩散动态，而扩散动态又取决于其经济可行性。本文从农民和社会两个视角，以约5公里的空间分辨率对全球农田范围内智慧农业创新的盈利能力进行了评估。研究涵盖精准农业的应用测绘、投入品的自动化施用、自主除草机械、GPS转向辅助系统以及自主灌溉系统。为此，我们基于一项调查（N = 2,677）和一项元分析（N = 1,745）相结合，编制了全球范围内较为全面的智慧农业创新采用地点数据集（N = 4,422），并将其与遥感和统计数据相结合，用于训练由五种地理空间机器学习模型（广义线性模型、随机森林、支持向量机、最大熵和提升回归树）组成的集成模型，这些模型揭示了不同创新盈利能力的全球分布及其与这些创新有助于缓解的主要环境问题的重叠情况。对未来社会经济路径的模拟结合对未来农业环境政策的假设表明，智慧农业的潜力将随时间推移而增长，尤其是在中等收入国家。