Wireless Sensor Network and Monitoring of Crop Field

Joshi, P P; S, Dr.Kanade S

doi:10.9790/2834-1201022328

Cited by 8 publications

(3 citation statements)

References 18 publications

(48 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…En los intervalos de confianza de las líneas horizontales se evidencia que la gran mayoría de estudios poseen una diferencia de intervalos corta lo cual indica la pertinencia de la información para apoyar el estudio de estas temáticas. Los estudios más fuertes son aquellos donde estos rangos poseen una distancia corta en el intervalo estos son: (Bellon Hernandez, 2016;Cama-Pinto et al, 2013;Gajjar et al, 2017;Gresl et al, 2021;Hamouda & Elhabil, 2017;P P & S S, 2017;Taffernaberry et al, 2015;Thakur et al, 2019), particularmente todos estos artículos poseen un alto número de referencias y están muy cerca de llegar al mismo número de citaciones. Indicando que el metaanálisis permite identificar de manera concreta la pertinencia de la información recolectada frente a una pregunta de investigación a resolver siendo la herramienta por excelencia de una revisión sistémica.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

WSN Redes De Sensores Inalámbricos Y Su Aplicación a La Agricultura De Precisión: Un Caso De Metaanálisis

Castro¹,

Perdomo²,

Zambrano³

2022

ACTAS DEL VII CONGRESO INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN DE LA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA IDI-UNICy

View full text Add to dashboard Cite

En la actualidad la agricultura colombiana en términos generales y especialmente aquella desarrollada por las personas de menores recursos económicos, adolece del uso de tecnología; que permita optimizar los diversos procesos que son necesarios para el progreso adecuado de los cultivos. Por tanto, es bastante común que se presenten problemas en el control de las condiciones ambientales del cultivo, debido a la inexactitud en la cantidad o proporción de recursos suministrados a las plantaciones, ya que en muchos casos la intervención se realiza de forma manual. Las redes de sensores inalámbricas WSN son una tecnología agrícola que permite obtener un mayor rendimiento de los cultivos, debido a que por medio de estas se puede realizar el monitoreo y control de las variables ambientales que afectan al cultivo, de esta forma se logra generar unos ambientes ideales de crecimiento para las plantas. En este sentido se han desarrollado una serie de proyectos y estudios, por parte de las instituciones de educación superior tanto a nivel internacional como nacional; con el propósito de hacer uso de las WSN como herramienta de optimización de las diversas labores agrícolas. Por tanto, el presente trabajo tiene el objetivo de recopilar información usando la metodología PRISMA acerca de las redes de sensores inalámbricas WSN y de cómo estas han sido utilizadas en diversos países como apoyo a la agricultura; encontrando resultados a partir de metaanálisis usando el lenguaje de programación R, y así, determinar el tamaño del efecto y pertinencia de estas intervenciones tecnológicas para futuros proyectos.

show abstract

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

WSN Redes De Sensores Inalámbricos Y Su Aplicación a La Agricultura De Precisión: Un Caso De Metaanálisis

Castro¹,

Perdomo²,

Zambrano³

2022

ACTAS DEL VII CONGRESO INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN DE LA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA IDI-UNICy

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The advent of wireless sensor networks has greatly impacted the agriculture sector, providing efficient and real-time monitoring of crop fields. Joshi (2017) presented an overview of the wireless sensor network's application in agriculture, emphasizing the importance of monitoring environmental parameters such as temperature, humidity, and soil moisture to optimize crop growth and yield. The author also discussed the challenges and future research directions for wireless sensor networks in agriculture, including energy management, data aggregation, and security issues [1].…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

“…Joshi (2017) presented an overview of the wireless sensor network's application in agriculture, emphasizing the importance of monitoring environmental parameters such as temperature, humidity, and soil moisture to optimize crop growth and yield. The author also discussed the challenges and future research directions for wireless sensor networks in agriculture, including energy management, data aggregation, and security issues [1]. In the context of sensor data, Suchithra (2018) investigated the validation of sensor data in various applications, including agriculture.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

AI Based Precision and Intelligent Farming System

Rana¹

2019

ITII

View full text Add to dashboard Cite

The growing global population and the increasing demand for food have led to a pressing need for sustainable agricultural practices. To address this challenge, we present an AI-Based Precision and Intelligent Farming System that leverages state-of-the-art machine learning techniques to optimize resource utilization and crop yields. This study demonstrates the integration of various data sources such as satellite imagery, IoT sensors, and historical data to develop a comprehensive and adaptive system for precision agriculture. Our approach employs deep learning models, including Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, to analyze and predict crop health, growth, and potential yield. Furthermore, we propose a reinforcement learning-based decision-making module for effective irrigation, fertilization, and pest control management. The proposed system is extensively evaluated on real-world datasets, showing significant improvements in crop yield, water efficiency, and overall sustainability compared to traditional farming methods. Our findings suggest that the AI-Based Precision and Intelligent Farming System has the potential to revolutionize agriculture and contribute to global food security while minimizing environmental impacts.

show abstract