Monitoring rolnictwa, jako jedna z podstawowych technologii rolnictwa precyzyjnego, poczynił w ostatnich latach znaczny postęp, napędzany teledetekcją, Internetem rzeczy i sztuczną inteligencją. Tradycyjny monitoring rolnictwa opiera się przede wszystkim na ręcznych obserwacjach i pobieraniu próbek z gleby, co jest nieefektywne i ma ograniczony zasięg. Wraz z postępem technologicznym technologie teledetekcji oparte na satelitach i dronach stały się ważnym środkiem monitorowania- pól uprawnych na dużą skalę. Wielospektralne, hiperspektralne i termiczne czujniki podczerwieni mogą dostarczać-informacji w czasie rzeczywistym o wzroście roślin, rozmieszczeniu szkodników i chorób oraz stanie wilgotności gleby, zapewniając wsparcie danych w celu precyzyjnego-podejmowania decyzji.
Zastosowanie Internetu rzeczy (IoT) jeszcze bardziej podniosło poziom zaawansowania monitorowania rolnictwa. Wdrażając sprzęt, taki jak czujniki gleby, stacje pogodowe i kamery, rolnicy mogą uzyskiwać-informacje w czasie rzeczywistym o kluczowych parametrach, takich jak temperatura i wilgotność pola, zawartość składników odżywczych oraz stan wzrostu upraw. Dane te są przesyłane do platformy chmurowej za pośrednictwem sieci bezprzewodowych i w połączeniu z analizą dużych zbiorów danych umożliwiają inteligentne zarządzanie nawadnianiem, nawożeniem i zwalczaniem szkodników.
Wprowadzenie algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego umożliwiło monitorowanie rolnictwa przejście od gromadzenia danych do inteligentnej diagnozy. Modele głębokiego uczenia się mogą automatycznie identyfikować rodzaje upraw, rodzaje szkodników i chorób oraz przewidywać plony na podstawie ogromnych ilości zdjęć teledetekcyjnych, znacznie poprawiając dokładność i wydajność monitorowania. Na przykład technologia rozpoznawania obrazu oparta na splotowych sieciach neuronowych jest szeroko stosowana do wykrywania chwastów na polach i oceny dojrzałości owoców.
Pomimo szybkiego rozwoju technologia monitorowania rolnictwa nadal stoi przed wyzwaniami, takimi jak fuzja danych, niewystarczające uogólnienie modelu i wysokie koszty. W przyszłości, dzięki zintegrowanemu zastosowaniu komunikacji 5G, obliczeń brzegowych i technologii blockchain, monitorowanie rolnictwa rozwinie się w kierunku-zautomatyzowanego i zrównoważonego rozwoju w czasie rzeczywistym, zapewniając silniejsze wsparcie techniczne dla globalnego bezpieczeństwa żywnościowego i zrównoważonego rozwoju rolnictwa.
