17、智能农业中的物联网技术与数字转型

智能农业中的物联网技术与数字转型

相关工作概述

在为智能农业提供可持续解决方案方面，物联网领域已经开展了大量工作。以下是一些相关研究的介绍：
1. Navarro等人的研究 ：对智能农业的物联网解决方案进行了系统回顾，描述了物联网支持的智能农业解决方案，确定了物联网设备在农业中的主要应用，讨论了多种传感器在不同适用环境下的使用，还提及了不同农业场景中使用的通信技术（如WiFi、蓝牙、ZigBee、LoRaWAN）以及多种可用的云平台（如Agro - cloud、AT&T m2x、AWS、Blynk、rural IoT等），并对智能农业环境中机器学习和人工智能技术的相关工作进行了有效综述。
2. Odoi - Lartey和Ansong的研究 ：致力于利用物联网和开源技术提高农业产量。他们讨论了智能农业的通用物联网架构，包括感知层、传输层和应用层，用于收集数据并将其传输到云平台。通过树莓派（Raspberry Pi）基站传感器网络连接Arduino Uno进行数据采集和后续分析，其原型集成了土壤传感器、湿度传感器、温度传感器、被动红外（PIR）传感器和树莓派摄像头模块等多种传感器，将传感器模块、Arduino Uno和树莓派3模型集成在一起，形成了一个有效的物联网系统，可将数据传输到云端。基于该原型，他们认为一些低成本的物联网设备和开源技术可有效用于智能农业，但该原型主要用于实验室测试，实际环境中的读数可能与实验室环境有所不同。
3. Kale和Sonavane的研究 ：提出了一种基于改进遗传算法的极限学习机（ELM）特征子集选择方法，用于优化高维数据。针对植物疾病和营养