Integrating artificial intelligence, Internet of Things, and remote sensing for smart irrigation management of field crops: A review。Biosystems Engineering
提出一个由RLCC引擎驱动的智慧农业网络安全框架，从感知到反应，保护农业生态系统。
提出IGWO-AS优化LoRa温室中继部署，提升覆盖率并降低丢包率。
系统综述2015-2025年土壤传感器与IoT在智能灌溉中的应用，评估技术、成本与性能，指出研究空白
原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。
提出并验证一种模块化的农业物联网(IoF)传感架构,用于精准葡萄栽培参考蒸散发(ET₀)估算的高保真微气候监测。系统部署于土耳其安塔利亚的地中海葡萄园,年数据完整率 98.6%。对比 IoF 田间实测与区域气象站数据,发现区域网络对 ET₀ 系统性高估(MBE = −0.695 mm/天,MAPE = 10.56%),风速、净辐射与相对湿度差异为主要驱动(分别贡献 36.6%、31% 与 30%);依赖区域数据将导致生长季灌溉盈余约 97.5 mm(11.4%)。研究凸显本地化传感层在捕捉区域网格无法反映的微气候异质性中的关键作用。
针对中国西南油菜水氮利用效率低、智能水肥装备落地难的问题,基于两季田间试验(2 个灌溉水平 ×3 个施氮水平 + 雨养对照)耦合 EWM-TOPSIS 多准则评价模型。结果显示 W2F2 处理(100% ETc 灌溉 + 300 kg N/ha)在两季分别提升叶片光合速率 51.2% 和 50.8%,在 EWM-TOPSIS 综合评价中两季均居首(S1 季贴近度 0.742,S2 季 0.650),在产量、品质、资源利用与经济效益间达到最优平衡。研究为西南丘陵油菜智能水肥装备应用提供了基于作物生理响应的决策优化框架。
河北省正式公布2026年高质量数据集先行先试重点项目名单，中国联通定点帮扶打造的康保县农业安全生产监测预警智慧农业综合服务平台成功入选，总投资2500万元，成为张家口市唯一农业类省级数据要素应用示范。平台汇聚211万亩耕地、143万亩草地的多模态农业高质量数据集，布设1522台物联网感知终端，覆盖168余家种植大棚、肉羊养殖场和地窖，隐患处置周期缩短50%、每年节省约80%基层人工巡检成本，因环境异常造成的减产损耗年均减少约18万元，并探索涉农数据合规授权运营新模式。
