A Prototype of Service Oriented Architecture for Precision Agriculture

Lanucara, Simone; Oggioni, Alessandro; Fazio, Salvatore Di; Modica, Giuseppe

doi:10.1007/978-3-030-39299-4_82

Cited by 5 publications

(5 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In recent years, great emphasis has been placed on precision and smart agriculture. Precision agriculture is a discipline characterized by the collection, storage, processing, and sharing of digital data from various sources with clearly defined objectives [9], while smart agriculture involves the implementation of software systems with integrated digital components, which support the conversion of raw data into useful information for agricultural activity and approaches to work [12]. The main technical requirements of precise and smart agriculture are data harmonization, friendly user interfaces, simple methods for executing algorithms, and simple methods for applying new methodologies, interoperability between systems, scalability, and support for metadata [9].…”

Section: Agriculture 40 and Precise Agriculturementioning

confidence: 99%

“…Tools for controlling activities in the entire value chain [23]. Interoperability of services and related data [9].…”

Section: Ict and Process Infrastructurementioning

confidence: 99%

“…Blockchain technology can play a significant role in reducing intermediaries and enable small farmers to connect directly with customers and end users, and the possibility of corruption is reduced [10]. The concept of service-oriented architecture (SOA) can be achieved by the interoperability of data and web services by adopting international standards, semantically enabling data description [9].…”

Section: Ensuring Sustainability Through Digital Technologiesmentioning

confidence: 99%

“…At the same time, food production is a major challenge that will be further exacerbated by climate change, reduced water supply and the environmental impacts of intensive plant and livestock production. The FAO recommends the adoption of digital technologies to increase productivity and address food safety risks (2017) [9].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

Sustainability Driven by Agriculture through Digital Transformation

Hrustek

2020

Sustainability

118

View full text Add to dashboard Cite

Economic, environmental and social sustainability is increasingly gaining the attention of academia and commitment in the policies of national economies. Global warming and climate change, weather disasters and disruptions are just some of the challenges that can drastically disrupt stable business models, and thus jeopardize sustainability. Agriculture, as an activity at the center of the value chain, is facing these problems, and, at the same time, contributes to feeding the growing world population and is responsible for conserving resources and ensuring sustainability. Process automation, data analysis and processing, control and management of agricultural operations have transformed the agricultural business and contributed to sustainability, survival and development within supply chains. This article analyzes the literature in the field of sustainability and agriculture led by digital technologies of Industry 4.0. The analysis of the research field showed the high importance of the topic in academic and national circles, given the number of published articles. Secondly, the concepts of sustainable agriculture and sustainability driven agriculture in the context of digital transformation were analyzed and it was shown that transformed agriculture can successfully cope with today’s challenges. Finally, guidelines for sustainable development driven by agriculture through the determinants of digital transformation are defined.

show abstract

Section: Agriculture 40 and Precise Agriculturementioning

confidence: 99%

“…Tools for controlling activities in the entire value chain [23]. Interoperability of services and related data [9].…”

Section: Ict and Process Infrastructurementioning

confidence: 99%

Section: Ensuring Sustainability Through Digital Technologiesmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Sustainability Driven by Agriculture through Digital Transformation

Hrustek

2020

Sustainability

118

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Современное сельское хозяйство ежедневно сталкивается с рядом проблем, в том числе с растущим спросом на продукты питания вследствие увеличения численности Земли, неизбежным изменением климатических условий, а также истощением полезных ископаемых и природных ресурсов [1,2]. Ожидается, что к концу 2050 г. население мира увеличится до 9 млрд чел.…”

unclassified

Development of Neural Network Models for Automatic Monitoring of Agricultural Land Degradation Based on Satellite Imagery

Tuganova¹,

Yulmetova²

2023

УСЕ (ACNR)

View full text Add to dashboard Cite

Современное сельское хозяйство сталкивается с рядом проблем, таких как повышенный спрос на продукты питания, изменение климата, а также истощение природных ресурсов. Для улучшения состояния сельского хозяйства активно используются методы точного земледелия, основным механизмом которого является машинное обучение, позволяющее обрабатывать большие объемы данных дистанционного зондирования Земли и определять оптимальные решения для продуктивности сельскохозяйственных полей. Поэтому для повышения урожайности сельскохозяйственных культур и снижения затрат на мелиорацию необходимо разрабатывать и внедрять автоматический мониторинг. В данном исследовании разрабатываются нейросетевые модели, которые позволяют своевременно осуществлять мониторинг состояния земель сельскохозяйственного назначения. Для этого используются алгоритмы машинного обучения и анализ спутниковых снимков Sentinel-2. Основной целью работы является создание нейронной сети для автоматизации картирования полей и определения типов сельскохозяйственных культур. Для разработки нейросетевых моделей были поставлены следующие задачи: сбор и анализ спутниковых снимков, идентификация полей путем инстанс-сегментации и идентификация культур путем классификации. Результаты обучения нейронной сети показали точность 0,974 и 0,898 при определении границ полей и идентификации культур соответственно. Данные показатели демонстрируют высокое качество и безошибочность работы моделей. Использование подобных методов автоматического мониторинга может значительно повысить производительность сельского хозяйства, а также помочь в сохранении ресурсов и борьбе с деградацией почв. Более того, применение нейросетевых моделей также сокращает затраты на мониторинг и обработку данных, делая этот подход более эффективным и экономически выгодным.

show abstract

Detection and Sharing of Anomalies in the Vegetative Vigor of Durum Wheat in Italy

Lanucara

Modica

2020

New Metropolitan Perspectives

View full text Add to dashboard Cite

A Prototype of Service Oriented Architecture for Precision Agriculture

Cited by 5 publications

References 11 publications

Sustainability Driven by Agriculture through Digital Transformation

Sustainability Driven by Agriculture through Digital Transformation

Development of Neural Network Models for Automatic Monitoring of Agricultural Land Degradation Based on Satellite Imagery

Detection and Sharing of Anomalies in the Vegetative Vigor of Durum Wheat in Italy

Contact Info

Product

Resources

About