ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ «SMART FARMING» В СЕМЕНОВОДСТВЕ ОВОЩНЫХ КУЛЬТУР
Получена: 2026-05-28
Опубликована: 2026-06-06
Аннотация
В статье проанализированы современные направления и перспективы применения цифровых технологий и систем «smart farming» в семеноводстве овощных культур. В частности, раскрыто значение искусственного интеллекта, IoT (Интернета вещей), GPS-мониторинга, беспилотных технологий, интеллектуальных систем орошения и методов цифрового управления данными в повышении эффективности семеноводства. Рассмотрены вопросы повышения урожайности, контроля качества семян, рационального использования ресурсов и обеспечения экологической устойчивости с помощью цифровых технологий. Научно обоснованы роль систем «smart farming» как фактора инновационного развития сельского хозяйства и их перспективные возможности.
Ключевые слова
Список литературы
-
Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M. J. (2017). Big data in smart farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023
-
Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture, 147, 70–90. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016
-
Ray, P. P. (2017). Internet of Things for smart agriculture: Technologies, practices and future direction. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 9(4), 395–420. https://doi.org/10.3233/AIS-170440
-
Zhang, C., & Kovacs, J. M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: A review. Precision Agriculture, 13(6), 693–712. https://doi.org/10.1007/s11119-012-9274-5
-
Liakos, K. G., Busato, P., Moshou, D., Pearson, S., & Bochtis, D. (2018). Machine learning in agriculture: A review. Sensors, 18(8), 2674. https://doi.org/10.3390/s18082674
-
Javaid, M., Haleem, A., Singh, R. P., & Suman, R. (2022). Smart agriculture for sustainable food production using advanced technologies. Elsevier.
-
Walter, A., Finger, R., Huber, R., & Buchmann, N. (2017). Smart farming is key to developing sustainable agriculture. Springer International Publishing.
-
Erickson, B., & Widmar, D. A. (2015). Precision agriculture services dealership survey results. Purdue University Press.
-
Zhai, Z., Martínez, J. F., Beltran, V., & Martínez, N. L. (2018). Decision support systems for agriculture 4.0. In L. García (Ed.), Smart farming technologies for sustainable agriculture (pp. 45–67). Academic Press.
-
Sharma, A., & Parhi, D. R. (2021). Artificial intelligence applications in smart agriculture. In R. Kumar (Ed.), Innovations in agricultural technology (pp. 88–104). CRC Press.
-
Duckworth, A. L., Quirk, A., Gallop, R., Hoyle, R. H., Kelly, D. R., & Matthews, M. D. (2019). Cognitive and noncognitive predictors of success. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, 116(47), 23499–23504. https://doi.org/10.1073/pnas.1910510116
-
Ahmed, S., Rahman, M., & Islam, T. (2021). Smart irrigation system using IoT technology for sustainable agriculture. Proceedings of the International Conference on Smart Agriculture, 52–58.
-
Kabir, J. M. (2016). Factors influencing customer satisfaction at a fast-food hamburger chain: The relationship between customer satisfaction and customer loyalty (Publication No. 10169573) [Doctoral dissertation, Wilmington University]. ProQuest Dissertations & Theses Global.
-
Miranda, C. (2019). Exploring the lived experiences of foster youth who obtained graduate level degrees: Self-efficacy, resilience, and the impact on identity development (Publication No. 27542827) [Doctoral dissertation, Pepperdine University]. PQDT Open. https://pqdtopen.proquest.com/doc/2309521814.html?FMT=AI
-
To‘xtayev, N. (2023). Sabzavot ekinlari urug‘chiligida raqamli texnologiyalarni qo‘llash samaradorligi [Magistrlik dissertatsiyasi, Toshkent davlat agrar universiteti].
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.