农业人工智能 农业物联网

综述物联网、遥感与人工智能融合的智能灌溉系统架构、方法与挑战。

综述六大农业数字技术集群对农场决策的变革及实际效益与采纳差异。

提出软硬件协同的混合物联网系统，统一传感器接口并用大模型提供交互式决策支持。

提出物联网集成LSTM与Bi-LSTM加权集成框架，实时预测温室微气候。

用文献计量分析2016-2026年枣椰树智慧农业研究，发现领域增长但碎片化、田间验证不足。

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。

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。

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。