物联网传感与边缘计算

综述数字技术与AI在农业工效学评估中的应用，旨在减少肌肉骨骼损伤。

综述AI与IoT在精准农业中的应用，涵盖传感、灌溉、病害检测等，并给出原型架构。

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。

提出基于格密码的WSN认证框架，抵抗量子攻击，保障消息传输安全。

通过文献计量分析，梳理精准农业与林业的研究趋势、主题结构和热点方向。

提出物联网传感器融合框架，结合电子鼻与土壤传感器，自适应特征选择实现甜瓜根腐病高精度分类。

系统综述2015-2025年土壤传感器与IoT在智能灌溉中的应用，评估技术、成本与性能，指出研究空白

研究物联网智能灌溉系统优化农业用水，提升粮食安全与缓解水资源短缺。

提出结合IoT、机器学习和边缘计算的智能灌溉系统，优化用水并提高作物产量。

原文标题:Application of Precision Agriculture and IoT-Based Smart Irrigation in Greenhouse Vegetable Production。作者:Zeeshan Ahmed、Muhammad Taimur Maqbool Muhammad、Abbas Khan Muhammad、Zain Ul Abideen、Abdul Haq。DOI: 10.63163/jpehss.v4i1.1226。该综述综合分析了精准农业(PA)和基于物联网(IoT)的智能灌溉在温室蔬菜生产中的集成,涉及土壤湿度、EC、pH、微气候监测器等物联网传感器与数据分析(AI/ML模型)及自动执行器在番茄、黄瓜、辣椒等作物实时资源管理中的整合。关键组件包括使用ZigBee/LoRa协议的无线传感器网络、低延迟边缘/雾计算和预测算法(如LSTM、SVM),可减少20-50%用水量,同时提高10-30%产量和养分效率。来自中国、欧洲和印度的案例展示了变量灌溉(VRI)和施肥系统的实际应用,实现高达40%的能源节约和最小化淋失。

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。

新华社北京8月25日电：农业法修订草案二审稿25日提请十四届全国人大常委会第二十四次会议审议。草案二审稿完善了支持农业和农村经济发展的措施，增加统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业，维护种业安全，提升种业现代化水平，提高农业保险保障水平和服务质量，鼓励『物联网、人工智能』等新技术与农业生产、经营、管理相融合等规定。同时加强乡村建设和治理，推进平安乡村建设。草案落实整治形式主义为基层减负要求，并规定国家支持开展农业领域国际交流合作。全国政协委员、中国社会科学院农村发展研究所杜志雄研究员建议在总则部分增加农业安全协同保障制度的规定。

国务院《加快农业农村现代化"十五五"规划》明确构建多元化食物供给体系、深入实施设施农业现代化提升行动。设施农业突破时空与资源限制,加速物联网、大数据、人工智能技术集成,延伸产业链价值链。甘肃建成全球最大集中连片日光温室生产区,河北设施果蔬产业成为京津"菜篮子"压舱石。文章提出从政策、科技、产业维度协同发力、加强核心技术研发与运用。

研究构建了由资金约束农户、企业和银行组成的绿色农业供应链博弈模型,采用Stackelberg博弈框架分析信息对称和信息不对称两种情形下,传统采购订单融资(TPOF)与基于区块链物联网(BPOF)对供应链韧性的影响。研究发现,BoT通过三大机制提升韧性:扩大高融资需求农户的融资可及性、在特定条件下重新分配供应链利润、优化信息不对称下的成本信息传递。但BoT并非始终优于TPOF,在传统作物价格极低时TPOF下的韧性更高。案例研究基于上市公司宏辉果蔬的公开数据,样本覆盖山东寿光、福建漳州等22个县的218户合作农户。

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。