物联网与图像处理驱动的绿色智能农业

"这篇研究论文探讨了如何利用物联网（IoT）技术和图像处理技术实现绿色农业，以提高农业生产效率和可持续性。通过自动化种植和远程监控，该模型旨在解决传统农业面临的经济和环境问题。文章指出，人工智能（AI）深度学习模型在模拟森林生态中的应用，以及CPU在管理系统灌溉和整体运作中的核心作用。土壤湿度传感器用于监测土壤水分，以确定灌溉需求。此外，摄像头监控农作物，图像被上传至云端进行处理，以分析作物生长情况，预测最佳收获时间。这种方法不仅优化了食品生产，还体现了物联网与图像处理技术在农业领域的潜力。" 本文是2019年举行的第二届国际科学与技术工程系统新兴趋势会议（ICETSE-2019）的一部分，发表在SJC理工学院，位于印度卡纳塔克邦的奇卡巴拉普尔。作者包括Shruthi K教授、Chandana HS、Afraa Farheen S、Chinmayi P和Anusha N，他们都是Siddaganga理工学院计算机科学与工程系的教师和学生。 研究的核心是将物联网技术应用于绿色农业，其中图像处理起着关键作用。通过使用深度学习模型，系统能够理解和模拟农业环境，而CPU则作为控制灌溉和整个系统的中心。传感器如土壤湿度传感器提供实时数据，帮助决定何时需要灌溉。同时，通过摄像头捕获的图像，可以远程分析作物的生长状况，这有助于决策者根据作物的生长阶段和健康状况调整管理策略。这种基于图像的监测方法可以减少人为干预，提高农作物管理的精确度。 此外，图像处理技术的应用使得系统能够分析云中存储的图像，识别作物病害、虫害或其他潜在问题，从而提前采取预防措施。通过这种方式，物联网和图像处理技术结合，可以预测最佳收获时机，减少食物损失，同时确保大规模的食品生产，对环境影响小，实现农业的可持续发展。 这项研究强调了科技在农业现代化中的重要性，特别是在提升效率、降低成本和保护环境方面。通过将先进的物联网设备和智能图像处理算法集成到农业生产中，有望推动农业向更加智能化、环保的方向发展，对于解决当前农业面临的问题和挑战具有重要的实践意义。