数字农业与前沿技术

提出AI+IoT系统，用深度学习和激光机器人实现杂草与害虫识别及自动清除。

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。

提出五层情境模型管理水培IoT环境数据，结合AR应用减少数据过载。

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。

融合IoT传感器与多时相卫星数据，用时空Transformer实现作物胁迫实时监测。

研究将智慧农业技术融入农业高校专业课程教学的方法论。

利用物联网与机器学习构建水质预测监测系统，提前1-6小时预测rWQI。

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

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。

用IoT传感器数据与集成机器学习实现作物健康分类与资源优化。

设计基于土壤湿度传感、微控制器和继电器的自动灌溉系统，按需供水。

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。

用YOLOv8+EfficientNet-B0两阶段流水线识别长尾猕猴，提升玉米田驱猴系统检测精度。

探讨将智慧农业技术融入高等农业教育，作为学生解决实际农艺问题的教学工具。

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。

提出基于树莓派与Coral Edge TPU的边缘AI精准农业系统，实现作物状态分类与实时决策。

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。