水资源配置、节水灌溉与旱作农业
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。
综述气候智慧型花卉生产策略，评估气候变化风险与综合适应措施。
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。
基于内布拉斯加州调查，用泊松回归分析影响精准农业技术采纳的因素。
基于CropIntel数据集，用15+种机器学习算法实现作物分类、灌溉需求预测与产量潜力预测。
建立NDVI与METRIC模型应力调整作物系数Kc_adj的关系，实现半干旱区蒸散发快速估算。
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。
提出MLP-ANN预测温室微气候并驱动自适应模糊控制器，实现预测性智能灌溉。
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。
提出基于边缘嵌入式控制器的AI智能灌溉系统，实现实时自适应灌溉调度。
构建匈牙利全国六深度土壤水分-电磁代理数据库，支持根区水文地球物理监测。
评估土壤压实改变水力特性对精准灌溉管理的影响，并提出维护土壤结构的对策。
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。
系统综述AI在可持续农业中的应用，分析生产力与可持续性影响及推广障碍。
用蒙特卡洛实验模拟智慧农业平台中AI模块对农药化肥减量与节水减排的边际绿色贡献。
综述智慧农业网络安全风险，提出保障生产可靠性的架构原则。
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。
系统综述2004-2026年精准农业技术经济影响，发现其提升资源效率与盈利但受情境制约。
综述AI在气候智慧农业中的应用，涵盖产量预测、天气预报、灌溉管理和病虫害检测。
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。