Precision Agriculture for Sustainability: Use of Smart Sensors, Actuators, and Decision Support Systems
Ez a könyv a fenntartható mezőgazdasági fejlődés érdekében a precíziós mezőgazdaság jelenlegi legmodernebb digitális technológiai beavatkozásának szempontjait tárja fel átfogóan. Elmélyül abban, hogy a modern technológiákat - azaz a globális helymeghatározó rendszereket (GPS), a pilóta nélküli légi járműveket (drónok), a képfeldolgozási módszereket, a mesterséges intelligenciát, a gépi tanulást és a mélytanulást - hogyan használják a mezőgazdaságban annak érdekében, hogy az gazdabarátabbá és gazdaságilag jövedelmezőbbé váljon.
A kötet tárgyalja az intelligens érzékelők, működtetők és döntéstámogató rendszerek használatát a precíziós mezőgazdaságban, amelyek intelligens adatokat szolgáltatnak a termények egészségéről, valamint a terméshozam-előrejelzéshez, a talajminőség és a tápanyagszükséglet előrejelzéséhez stb. szükséges monitoringhoz, a gépi tanulás, a mélytanulás és a mesterséges intelligencia segítségével, a tárgyak internetén (IoT) keresztül egy globálisan összekapcsolt rendszeren keresztül.
A könyv a mesterséges intelligenciáról a mezőgazdaságban szóló résszel kezdődik, amely foglalkozik a műholdas adatok felhasználásával a vegetáció tanulmányozására, a mezőgazdasági termelők jövedelmének növelését célzó mesterséges intelligencia-alapú megoldásokkal, a műholdas felvételekkel a hozam előrejelzésére gépi tanulási algoritmusok segítségével, és így tovább. A második rész a mezőgazdaságban alkalmazott robotalapú innovációkat mutatja be, többek között a mezőgazdasági szántóföldi robotokat, valamint a gazdaságokban és üvegházakban, illetve azokon kívül használt cobotokat (emberekre tervezett, számítógép-vezérelt roboteszközök), a termények folyamatos robotalapú megfigyelésének módszereit, a robotalapú gyomfelismerő és -ellenőrző rendszereket és még sok mást.
Az intelligens számítástechnika a mezőgazdaságban című rész a lágy számítástechnikai módszereket és keretrendszereket vizsgálja a terméshozam-előrejelzéshez a növénytermesztésben, a gépi tanulási technikákat a növényi betegségek osztályozására és azonosítására, a gépi tanulási algoritmusokat a terméshozamot befolyásoló összes tényező és a termésre gyakorolt éghajlati hatás elemzésére, a mély konvolúciós neurális hálózatokat (DCNN) a tápanyaghiányok felismerésére stb. Az utolsó rész a IoT-t vizsgálja a mezőgazdaságban, és áttekintést nyújt az intelligens precíziós mezőgazdaság megvalósítását célzó kutatásokról, az IoT-alkalmazásokról az intelligens kerti ültetvények állapotfigyeléséhez, a felhőalapú számítástechnikát és a IoT-t felhasználó intelligens mezőgazdaságról és még sok másról.
A könyv foglalkozik a mesterséges intelligenciával a mezőgazdaságban, a robotalapú innovációkkal a mezőgazdaságban, az intelligens számítástechnikával a mezőgazdaságban és a tárgyak internetével a mezőgazdaságban, gazdag forrásanyagot nyújtva erről az izgalmas és fejlődő területről.