AI-Driven Precision Agriculture and Crop Resilience: Integrating Artificial Intelligence, IoT and Remote Sensing for Climate-Resilient Indian Agriculture: A Vision for Viksit Bharat 2047
Twinkal Prakash Sawant
提出AI+物联网+遥感驱动的精准农业概念框架，提升印度气候韧性作物生产。
概念框架分析，整合AI、IoT、遥感、卫星、无人机、机器学习与数字公共基础设施。
印度农业应构建智能、包容、有韧性的生态系统，而非仅数字化，以应对气候与资源挑战。
可实证检验小农户场景下AI+IoT+遥感集成对作物韧性与收入的实际效果及数字包容机制。
概念性框架论文，系统梳理AI、IoT与遥感在印度气候韧性农业中的应用与挑战，有参考价值但无实证数据，且发布日期在未来、时效性缺失，暂不宜进入每日精选。
摘要 农业对印度的经济发展、粮食安全、农村就业以及“发达印度@2047”愿景的实现至关重要。然而，印度农业面临日益复杂的挑战，包括气候变异性、水资源短缺、土壤退化、病虫害暴发、土地持有碎片化、市场不确定性以及农业知识获取不平等。这些挑战要求从传统的投入密集型农业向数据驱动、资源高效、气候韧性且以农民为中心的生产体系转型。印度农业日益受到气候变异性、水资源短缺、土壤退化、病虫害暴发及不可预测天气条件的影响。这些挑战威胁着作物生产力和粮食安全，尤其是对小农和边缘农民而言。人工智能（AI）、物联网（IoT）、遥感和机器学习为将传统农业实践转变为数据驱动的精准农业系统提供了新机遇。本文提出了一个AI驱动的精准农业概念框架，旨在改善气候变化条件下作物的韧性。人工智能（AI）与精准农业、物联网（IoT）、遥感、卫星影像、无人机、机器学习、机器人技术及数字公共基础设施相结合，为改造印度农业提供了重大机遇。AI可支持作物与产量预测、病虫害识别、基于天气的农事建议、灌溉优化、土壤管理、作物保险、市场情报及预警系统。本文还讨论了与数字包容、数据治理、可负担性、AI可靠性、农民技能、隐私及机构协调相关的挑战。文章认为，印度的目标不应仅仅是农业数字化，而应是创建一个智能、包容且有韧性的农业生态系统，使技术增强农民的知识与决策能力。到2047年，印度有望建立具有全球竞争力的农业，以更少资源生产更多产品，抵御气候冲击，创造更高且更稳定的农业收入，并确保可持续的粮食与营养安全。