GeoAI 精准农业 系统综述

系统综述2020-2026年精准农业在玉米生产中的应用，纳入129项研究，评估技术、应用及产量优化效

2026年8月26日发表于Elsevier期刊《Artificial Intelligence in Agriculture》的系统综述(PRISMA 2020框架),纳入2021—2025年95项同行评议研究:机器学习模型诊断植物病害准确率>99%,灌溉控制器提取88%水分利用效率,机器人能看、数、收作物。51.58%论文发表于Q1期刊,36.84%为Q2期刊,JCR影响因子2.2-14.0。主题分布:环境监测23.15%、温室控制与保护栽培21.05%、病虫害检测21.05%、水培16.84%、产量预测13.68%。方法学:经典机器学习25.26%、IoT/AIoT 22.11%、深度学习与计算机视觉13.68%。审稿人指出多数研究仅通过单地点单季节的train-test或k-fold交叉验证,缺乏独立外部验证,发布准确率可能高估实际适用性。[预印本边界说明:已发表于同行评审期刊]

原文标题: AI-driven approaches in precision agriculture for strawberry production: A systematic literature review。作者: Effrosyni Bitakou、Svetlana Vujić et al.本文系统综述了人工智能在精准农业中应用于草莓生产的研究进展，覆盖机器学习、深度学习、计算机视觉与机器人等技术在草莓产量预测、果实品质分级、病虫害早期诊断、灌溉施肥精准调控、采收机器人等核心场景的应用。研究发现AI方法可显著提升草莓生产效率与资源利用率，但田间多站点外部验证仍不足，未来研究应进一步关注数据异质性、模型可解释性、田间部署成本与农户接受度。本文为草莓产业从传统经验种植向数据驱动智能生产转型提供路线图与未来研究方向。