Agricultural Informatics: Automation Using the IoT and Machine Learning

با وجود افزایش جمعیت (سازمان خواربار و کشاورزی ملل متحد تخمین می زند که در سال 2050 70 درصد غذای بیشتری نسبت به تولید سال 2006 مورد نیاز خواهد بود)، مسائل مربوط به تولید مواد غذایی هنوز به طور کامل مورد توجه قرار نگرفته است. در سال‌های اخیر، فناوری اینترنت اشیا برای رفع چالش‌های مختلف صنعتی و فنی برای رفع این نیاز رو به رشد استفاده شده است. این ابزارهای Agro-IoT بهره وری را افزایش داده و مشکلات کشاورزی سنتی را که ستون فقرات اقتصاد جهان است به حداقل می رساند. با کمک اینترنت اشیا، نظارت مستمر مزارع اطلاعات مفید و حیاتی را در اختیار کشاورزان قرار می دهد و عصر جدیدی را در کشاورزی آغاز می کند. اینترنت اشیا می تواند به عنوان ابزاری برای مبارزه با تغییرات آب و هوایی از طریق اتوماسیون گلخانه ای استفاده شود. نظارت و مدیریت آب، خاک و محصولات زراعی؛ افزایش بهره وری؛ کنترل حشره کش ها / آفت کش ها؛ تشخیص بیماری های گیاهی؛ افزایش نرخ فروش محصولات کشاورزی؛ نظارت بر گاو و غیره.

انفورماتیک کشاورزی: ​​اتوماسیون با استفاده از اینترنت اشیا و یادگیری ماشینی بر همه این موضوعات، از جمله چند مطالعه موردی تمرکز دارد، و آنها نشانه روشنی در مورد علت این اکنون باید تکنیک ها به طور گسترده توسط صنایع کشاورزی و کشاورزی مورد استفاده قرار گیرند.

Despite the increasing population (the Food and Agriculture Organization of the United Nations estimates 70% more food will be needed in 2050 than was produced in 2006), issues related to food production have yet to be completely addressed. In recent years, Internet of Things technology has begun to be used to address different industrial and technical challenges to meet this growing need. These Agro-IoT tools boost productivity and minimize the pitfalls of traditional farming, which is the backbone of the world's economy. Aided by the IoT, continuous monitoring of fields provides useful and critical information to farmers, ushering in a new era in farming. The IoT can be used as a tool to combat climate change through greenhouse automation; monitor and manage water, soil and crops; increase productivity; control insecticides/pesticides; detect plant diseases; increase the rate of crop sales; cattle monitoring etc.

Agricultural Informatics: Automation Using the IoT and Machine Learning focuses on all these topics, including a few case studies, and they give a clear indication as to why these techniques should now be widely adopted by the agriculture and farming industries.