Machıne-Based Monıtorıng of Crops: A Revıew

Daulat Sihag, Armaan Preet Singh, Nivesh Garg, Juhi Sharma, Chahat Sharma, Sraja Singh

Аннотация


Машинный мониторинг урожая: обзор

Даулат Сихаг, Арман Прит Сингх, Нивеш Гарг, Джухи Шарма, Чахат Шарма, Сраджа Сингх

В настоящем исследовании представлена автоматизированная система орошения на основе интернета вещей в качестве стратегии управления водными ресурсами для фермеров. Данные о состоянии почвы в режиме реального времени можно собирать с помощью датчика влажности почвы, который подключен к микроконтроллеру Arduino Uno. При посадке сельскохозяйственных культур ИИ с машинным обучением определяет объем и график орошения на основе потребностей сельскохозяйственных культур в воде и влаге. С помощью веб-приложения система становится удобной для пользователя и позволяет фермерам легко вводить тип посаженной ими сельскохозяйственной культуры. Это автоматически управляет процессами орошения в соответствии с потребностями сельскохозяйственных культур, тем самым экономя воду. Улучшается точность орошения и упрощается управление сельскохозяйственными культурами, а также это становится дешевле с точки зрения ресурсов. Этот продукт является шагом к улучшению методов ведения сельского хозяйства для фермеров, поскольку он вносит устойчивость в сельскохозяйственное производство и помогает получать более высокую урожайность при меньшем количестве воды.


Ключевые слова


автоматизированное орошение, искусственный интеллект, управление урожаем, интернет вещей, веб-приложение.

Полный текст:

PDF (English)

Литература


[Cha24] Chauhan N., "IoT-based intelligent crop monitoring system," 2024 IEEE International Conference on Computing, Power and Communication Technologies (IC2PCT), vol. 5, pp. 700-704, Feb. 2024. DOI 10.1109/ic2pct60090.2024.10486615.

[Che24] Chetan V. M., Dhanush P., Lokesh N., Sagar P., Poornima H. N., "Monitoring diverse crop activities using Machine Learning Approach," Int. Advanced Research J. in Science, Engineering and Technology, Apr. 2024, DOI 10.17148/iarjset.2024.11521.

[Dek24] Deka N., Neogi D., Islam A., and Borkakoty S., "An automated crop monitoring and irrigation system with predictive analysis," Periódico Tchê Química, vol. 21, no. 47, pp. 24-41, Jul. 2024. EDN LVJYPD. DOI 10.52571/ptq.v21.n47.2024_03_atowar_pg_24_41.pdf.

[Isl23] Islam Md. R., Oliullah K., Kabir Md. M., Alom M., and Mridha M. F., "Machine learning enabled IoT system for soil nutrients monitoring and crop recommendation," J. of Agriculture and Food Research, Nov. 2023. DOI 10.1016/j.jafr.2023.100880. EDN TNXJXI.

[Kaw24] Kawre A., Bulbule V., Kherde H., Chavan S., Barapatre A., Budhe and P., "IoT based crop monitoring system," Int. Research Journal on Advanced Engineering Hub (IRJAEH), 2(05), 1435-1440. May 2024. DOI 10.47392/irjaeh.2024.0197.

[Kri23] Krijin Poppe, Hans Vrolijk, Ivor Bosloper, "Integration of Farm Financial Accounting and farm management information system for better sustainability reporting," Electronics, 2023, 12(6), 1485. DOI 10.3390/electronics12061485.

[Kum24] Kumar G., Choudhary V. K., Kumar S., et al., "A review on role of IoT and machine learning in agriculture," 2024 Int. Conf. on Inventive Computation Technologies (ICICT). DOI 10.1109/icict60155.2024.10544801.

[Man24] Manzoor M. F., "A review of machine learning techniques for precision agriculture and crop yield prediction," Premier Journal of Plant Biology, 2024;1:100005. DOI 10.70389/pjpb.100005.

[Nan14] Nandurkar S. R., Thool V. R. and Thool R. C., "Design and development of precision agriculture system using wireless sensor network," 2014 First International Conference on Automation, Control, Energy and Systems (ACES), Adisaptagram, India, 2014, pp. 1 6, DOI 10.1109/ACES.2014.6808017.

[Nar23] Naranbaatar E., "Development of a crop monitoring system using computer vision and machine learning techniques," Mongolian Journal of Agricultural Sciences, Nov. 2023. DOI 10.5564/mjas.v16i38.3130. EDN LIRNDY.

[Raj24] Raj G. B., Mohan C. R., Karthik A., Nagpal A., Laxmi M., & Asha V., "Remote monitoring and control of agricultural systems using IoT and Machine Learning," 2024 Int. Conf. on Advances in Computing, Communication and Applied Informatics (ACCAI) May 2024. DOI 10.1109/accai61061.2024.10602186.

[Red24] Reddy P. S., Sudharshan G., and Mohith V., "Agricultural field monitoring robot using IoT," Int. J. For Science Technology and Engineering, vol. 12, no. 8, pp. 391-397, Aug. 2024. DOI 10.22214/ijraset.2024.63911. EDN LOLATF.

[Sar23] Saranya T., Deisy C., Sridevi S., "A comparative study of deep learning and Internet of Things for precision agriculture," Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 122(5):106034. DOI 10.1016/j.engappai.2023.106034.

[Vee20] Veeramakali T., Ramkumar D., Selvakumar S., et al., “Smart agricultural management using IoT based automation sensors,” Int. J. of Recent Technology and Engineering (IJRTE), Vol. 8, Issue 6, March 2020. DOI 10.35940/ijrte.F9073.038620.

[Yad23] Yadav R., Saroj R., Verma A., and Mishra A. K., "A survey of IoT and machine learning based monitoring of the growth of crops using blockchain technology," 2023 International Conference on IoT, Communication and Automation Technology (ICICAT), Jun. 2023. DOI 10.1109/icicat57735.2023.10263755.




DOI: https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no3-p11

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2025 Daulat Sihag, Armaan Preet Singh, Nivesh Garg, Juhi Sharma, Chahat Sharma, Sraja Singh