Advances in artificial intelligence and geomatics technology for the transformation of global agri-food systems: A review
Paulo César Escandón Panchana · Aline Maria Meiguins de Lima · Andrés Velastegui-Montoya 等 6 人
综述AI与地理空间技术在全球农业食品系统转型中的应用，分析2004-2025年文献，识别可持续农业实
系统综述Scopus和WoS文献，结合326篇文献计量分析与83篇PRISMA综
AI和GT是智慧农业核心，机器学习、遥感和GEE应用增长；可持续实践以环境监测为主，亚洲和北美领先。
拉丁美洲和非洲等地区基础设施和数据获取受限，可研究低成本、可扩展的AI+遥感解决方案以促进全球农业可持续转型。
系统综述AI与地学技术融合应用，覆盖2004-2025年326篇文献，为智慧农业提供科学依据，但时效性较低。
全球人口的快速增长正在推动粮食需求上升，并对自然资源造成巨大压力，给农业可持续性带来重大挑战。确保粮食安全需要整合创新技术，在提高生产力的同时减少环境影响。在此背景下，人工智能（AI）与地理信息学技术（GT）的融合已成为农业系统智能化管理的关键途径，能够实现对生产及环境过程的改进监测、分析与建模。本研究旨在通过系统梳理从Scopus和Web of Science（WoS）检索到的2004年至2025年间科学文献，探索AI与GT在可持续农业中联合应用的最新趋势。综述重点在于识别可持续农业实践与环境策略，及其对行业可持续性的贡献。研究方法将326篇文献的文献计量分析与基于PRISMA的83项符合条件研究的系统综述相结合，并对归入“环境监测与气候变化”类别的40项研究进行了深入综合。文献计量图谱采用VOSviewer绘制，定量证据综合支持了区域比较分析。结果表明，机器学习（ML）算法、遥感技术和诸如Google Earth Engine（GEE）等地理空间平台的应用日益广泛，凸显出AI与GT作为智慧农业核心组成部分的地位。可持续实践主要分为智慧农业（25%）、环境监测与气候变化（48%）以及决策过程（27%）三类。亚洲和北美在技术采用方面处于领先地位，而拉丁美洲和大洋洲则面临基础设施与数据可获取性相关的限制。AI与GT的整合增强了气候韧性，支持了生态系统保护，并有助于实现可持续发展目标（SDGs）。这些发现为推进全球向更具可持续性和适应性的农食系统转型提供了坚实的科学与技术基础。