INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMANITIES AND LEARNING TECHNOLOGY INNOVATION (IJHLT)·9月15日 · 周二论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HIGHER EDUCATION: TRANSFORMING TEACHING, LEARNING, AND STUDENT ENGAGEMENT
M. Rathamani
INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMANITIES AND LEARNING TECHNOLOGY INNOVATION (IJHLT)DOI 10.65725/ijhlt/1/2/001
论文解读
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速览
提出融合物联网传感与随机森林的智能灌溉系统，实现数据驱动的自动灌溉控制。
方法
ESP32传感器节点采集土壤温湿度等数据，随机森林分类预测灌溉需求。
发现
相比传统定时或阈值方法，该系统响应更优、减少不必要灌溉，可扩展性强。
机会点
可探索多模态数据融合与边缘智能，提升灌溉决策的实时性与泛化能力。
影响力16
信息增量18
专业深度17
信源权威13
时效性8
论文提出IoT与随机森林融合的闭环智能灌溉系统，方法完整、数据驱动，对节水农业有参考价值，但标题与摘要主题不符需核实。
原文摘要
高效灌溉管理对可持续农业至关重要，尤其是在淡水日益稀缺、优化作物生产力需求不断增长的背景下。传统灌溉实践主要依赖固定时间表或人工田间评估，这常常导致过度灌溉、根区养分淋失、灌溉不足引起的水分胁迫以及严重的资源低效。本文提出了一种智能灌溉管理系统，该系统集成了物联网（IoT）感知架构、多参数环境遥测以及监督式机器学习（ML）算法，以实现动态、数据驱动和自动化的灌溉控制。所提出的系统通过由ESP32微控制器管道管理的部署传感器节点，持续采集实时田间数据——包括土壤湿度、环境温度、相对湿度、土壤温度和降雨量。遥测数据流通过低功耗通信信道传输至集中处理引擎，其中随机森林分类模型评估多维土壤-环境相互作用，以预测即时灌溉需求。预测状态输入自动执行层，直接调节电磁阀和水泵继电器，形成闭环反馈管道。与传统基于阈值和时间表驱动的方法相比，所提出的IoT-ML框架展现出更优的运行响应能力，最大限度地减少了不必要的灌溉用水，并为现代精准农业提供了一种稳健、可扩展的架构模板。