农业物联网 智慧农业

提出GODL算法，融合地理空间信息与深度学习，结合AI和IoT提升作物产量预测精度。

系统梳理农业机器人助力粮食系统可持续转型的路径与全球案例。

综述智慧农业从传统到数字化的演进，梳理关键技术、效益与采纳障碍。

综述基于NPK传感器、物联网与太阳能的智能水肥一体化控制器，实现精准施肥与远程监控。

综述AI自适应发射功率控制提升IoT通信能效，面向智慧农业等场景。

综述基于物联网与边缘AI的精准农业系统，实现实时灌溉优化与节水。

综述智能施肥系统的技术、控制与通信方法，并指出研究空白与未来方向。

综述智慧农业传感器数据传输挑战，归纳十大开放问题并提出分层架构设计蓝图。

系统评估六种语义分割模型在农业IoT上的压缩精度-效率权衡，重点分析剪枝策略。

系统综述AI与自动化技术在现代农机中的应用现状、效益与障碍。

研发一款集成播种、喷药、土壤监测与病害识别的智能农业机器人，并通过云平台远程管理。

集成物联网与计算机视觉的智能温室系统，实现非破坏性植物生长监测与远程管控。

提出IrrigaDL-FL低成本物联网智能灌溉框架，融合深度学习与模糊逻辑优化路由和灌溉决策。

提出边缘AI、物联网与联邦学习集成的智慧农业环境监测架构与评估协议，未开展实地试验。

综述2017-2025年441篇文献，梳理AI与IoT在智慧农业中的数据基础设施与可持续性。

提出基于智慧农业的实践课教学模式，用真实或模拟农业数据训练学生决策能力。

提出巴特沃斯低通滤波与自编码器混合方法，检测农业物联网传感器时序异常。

开发KRISHI AI平台，集成AI与IoT提供作物推荐、病害识别、天气信息和农机租赁服务。

GreenAI: An Explainable AI and IoT-Enabled Offline Framework for Precision Agriculture。Research Square

提出物联网结合机器学习的智慧农业系统，实现环境监测与智能灌溉决策。