Agricultura de precisión para la sostenibilidad: Uso de sensores inteligentes, actuadores y sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Título original:

Precision Agriculture for Sustainability: Use of Smart Sensors, Actuators, and Decision Support Systems

Contenido del libro:

Este libro ofrece una exploración exhaustiva de los aspectos de la actual intervención tecnológica digital de vanguardia en la agricultura de precisión para el desarrollo agrícola sostenible. Profundiza en cómo las tecnologías modernas -es decir, los sistemas de posicionamiento global (GPS), los vehículos aéreos no tripulados (drones), los métodos de procesamiento de imágenes, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo- se están utilizando en la agricultura para hacerla más respetuosa con el agricultor y más rentable económicamente.

El volumen analiza el uso de sensores inteligentes, actuadores y sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la agricultura de precisión que proporcionan datos inteligentes sobre la salud de los cultivos y para el seguimiento de la predicción del rendimiento, la calidad del suelo, y la predicción de las necesidades nutricionales, etc., utilizando el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial a través de un sistema conectado a nivel mundial a través de la Internet de las Cosas (IoT).

El libro comienza con una sección sobre IA en la agricultura en la que se analiza el uso de datos de satélite para estudios de vegetación, soluciones basadas en IA para aumentar los ingresos de los agricultores, imágenes de satélite para la predicción del rendimiento mediante algoritmos de aprendizaje automático, y mucho más. La segunda sección presenta las innovaciones basadas en la robótica en la agricultura, incluidos los robots agrícolas de campo, junto con los cobots (dispositivos robóticos controlados por ordenador y diseñados para las personas) utilizados dentro y fuera de granjas e invernaderos, métodos para la supervisión robótica continua de los cultivos, sistemas de identificación y control de malas hierbas basados en robots, y mucho más.

La sección sobre computación inteligente en la agricultura examina las metodologías y los marcos de computación blanda para la previsión del rendimiento de la producción de cultivos, las técnicas de aprendizaje automático para clasificar e identificar las enfermedades de las plantas, los algoritmos de aprendizaje automático para analizar todos los factores que afectan al rendimiento de los cultivos y el efecto climático en los productos, las redes neuronales convolucionales profundas (DCNN) para reconocer las deficiencias de nutrientes, etc. La última sección explora el IoT en la agricultura y ofrece una visión general de la investigación que se ha llevado a cabo para hacer realidad la agricultura de precisión inteligente, las aplicaciones del IoT para la supervisión inteligente del estado de las plantaciones de huerta, la agricultura inteligente que hace uso de la computación en la nube y el IoT, y mucho más.

El libro abarca la inteligencia artificial en la agricultura, las innovaciones basadas en la robótica en la agricultura, la informática inteligente en la agricultura y el Internet de las cosas en la agricultura, proporcionando un rico recurso en esta área apasionante y en desarrollo.