Опубликован 29.11.2025
Ключевые слова
- интеллектуальные системы управления, растениеводство, аграрный искусственный интеллект, датчики, цифровой мониторинг, большие данные, машинное обучение, точное земледелие, роботизация, агротехнологии.
Как цитировать
Аннотация
Современное растениеводство переживает масштабную технологическую трансформацию, обусловленную внедрением интеллектуальных систем управления, совмещающих сенсорные сети, цифровой мониторинг, методы анализа больших данных и инструменты аграрного искусственного интеллекта. Эти системы формируют новую архитектуру управления производственными процессами, позволяя отслеживать состояние растений, почвы и микроклимата в режиме реального времени, прогнозировать развитие стрессовых факторов и оптимизировать агротехнологические решения. Интеграция датчиков влажности, температуры, содержания питательных веществ, спектральных характеристик листвы и параметров освещённости с платформами машинного обучения обеспечивает высокоточную оценку физиологического состояния растений и моделирование их продуктивности. Развитие аграрного ИИ позволяет формировать адаптивные системы управления, способные автоматически регулировать режимы полива, питание, защиту растений и распределение ресурсов с учётом изменяющихся агроэкологических условий. В аннотации анализируется эволюция интеллектуальных систем растениеводства от простых сенсорных решений к комплексным цифровым экосистемам, рассматриваются функциональные возможности алгоритмов искусственного интеллекта, способы интеграции беспилотных платформ, спутникового мониторинга и роботизированных агротехнологий. Особое внимание уделяется вопросам точности прогнозирования, кибербезопасности, стандартизации данных и экономической эффективности внедрения интеллектуальных технологий. Показано, что аграрный ИИ становится ключевым элементом устойчивого, энергоэффективного и ресурсосберегающего растениеводства, обеспечивая повышение урожайности, снижение производственных рисков и формирование абсолютно новой логики управления аграрными системами.
Библиографические ссылки
- Zhang, C., Kovacs, J. M. The Application of Small Unmanned Aerial Systems for Precision Agriculture: A Review. Precision Agriculture, 2012, 13(6): 693–712.
- Liakos, K. G., Busato, P., Moshou, D., Pearson, S., Bochtis, D. Machine Learning in Agriculture: A Review. Sensors, 2018, 18(8): 2674.
- Gebbers, R., Adamchuk, V. I. Precision Agriculture and Food Security. Science, 2010, 327(5967): 828–831.
- Pantazi, X. E., Moshou, D., Tamouridou, A. Automated Leaf Disease Detection in Wheat Using Deep Learning. Computers and Electronics in Agriculture, 2017, 142: 463–474.
- Kamilaris, A., Prenafeta-Boldú, F. X. Deep Learning in Agriculture: A Survey. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 147: 70–90.
- Pierpaoli, E., Carli, G., Pignatti, E., Canavari, M. Drivers of Precision Agriculture Technologies Adoption: A Literature Review. Procedia Technology, 2013, 8: 61–69.