物联网传感与边缘计算

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。

开发基于ESP32与ESP32-CAM的物联网植物监测与自动灌溉系统，用Sugeno模糊逻辑决策浇水

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。

综述物联网土壤评估全信息链，提出土壤状况指数与决策支持框架。

综述数字技术用于乌克兰森林草原浆果滴灌土壤水分管理，提升灌溉水利用效率20–35%。

研发并评估太阳能供电的智能滴灌系统，利用土壤湿度传感器自动触发灌溉。

北大荒集团闫家岗农场拥有72台套物联网设备，24小时不间断采集农业生产数据上传平台，通过AI分析给出生产建议。农场用几个关键词概括：'数字大脑'——巡田无人机已全面替代传统人工作业；'全天候守护'——实现气象、墒情、光照全方位智能监测；'智能装备'——农田水利'双孪生'系统实现远程调水、智能控温、虫情监测等功能。北大荒集团已在20多个农场实施智慧农业示范项目，已在七星、友谊等重点农场落地见效。

提出NB-IoT边缘云架构，同步监测空气与水质并做跨域空间统计分析。

基于物联网与土壤湿度及天气数据，实现低成本自动灌溉决策系统。

An integrated IoT and machine learning framework for maize yield prediction and smart agriculture in Tanzania。Cogent Food & Agriculture

提出基于堆叠集成学习的灌溉泵ON/OFF预测框架，用物联网传感器数据实现智能灌溉控制。

提出AI驱动的无线供电三层架构，优化大规模IoT设备能量传输与分配。

基于ESP32和Blynk开发了带手动/自动模式的自动浇水原型系统。

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。

提出轻量级IoT-RiceMobileNet模型，实现水稻病害实时多类检测。

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。

系统综述2022-2025年IoT边缘计算数据处理与管理优化技术，涵盖存储、缓存、聚合与完整性四类。

构建化学STEM教学框架，以“化肥与智慧农业”案例融合AI与物联网，提升教师自我效能。

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。