同时包含 AgriSense、物联网、精准农业 的农业资讯，共 20 条。
综述2021-2026年AI驱动精准农业系统，提出气候韧性粮食生产工程框架。
基于ESP32与LoRa构建智能灌溉系统，在无网络覆盖区实现精准用水管理。
集成Laravel与Android的IoT系统，实时监测温室水培小白菜的温湿度、光照和CO2。
综述了物联网赋能的自主农业监测机器人，分析架构、传感、导航与AI集成，指出低成本模块化系统的研究空白
综述基于NPK传感器与物联网的可再生能源智能水肥一体化控制器方案。
基于树莓派与物联网，实现棉花叶病自动检测、感染率估算与防治推荐。
设计基于土壤湿度传感、微控制器、继电器和水泵的自动灌溉系统，实现按需供水。
设计并试验了一款太阳能物联网多功能农业机器人，可耕地、播种、灌溉和收割。
综述2019-2026年稻田pH与磷的物联网土壤传感器发展、精度及实施挑战。
提出基于ESP32与CNN的智能农业系统，实现环境监测与叶片病害实时检测。
基于物联网与传感器构建智能灌溉系统，实时监测土壤与气象并自动控制灌溉。
综述AI、物联网与数字孪生融合的可持续性智能，提出七层SIF框架。
提出InResKolArno_SCO混合框架，用于物联网智慧农业中的植物病害分类。
设计并实现了一套低成本GNSS精准农业监测系统，集成ESP32与物联网实时可视化。
提出物联网与天气数据驱动的智能灌溉系统，按实时土壤与气象条件自动决策灌溉。
提出IoT与AI融合框架，结合实时土壤数据与天气预报推荐适宜作物。
提出AIoT框架，用LSTM预测土壤湿度实现智能灌溉，节水并延长节点续航。
综述AI与IoT在精准农业中的集成技术、应用与挑战，提出未来研究方向。
开发基于IoT的土壤监测系统，支持西爪哇精准可持续农业，提高灌溉效率并增产。
arXiv 2026年8月4日上线的预印本,提出一种面向互联精准农场的AI驱动云边架构。研究针对番茄早疫病、晚疫病、叶霉病等重大病害导致严重减产的问题,集成物联网传感器、无人机、深度学习、Azure IoT Hub云端分析与多平台(移动应用、Web应用、嵌入式边缘设备平台)接口,实现番茄病害实时检测。模型基于PlantVillage、Kaggle等公开数据集训练,通过TensorFlow模型部署至移动、Web与边缘设备平台。实验结果显示检测有效性达92-95%,在不同环境与设备平台表现一致,显著降低人工巡检依赖,实现及时干预,支撑可持续互联精准农场发展。