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精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
通过繁殖改善了受控环境农业中的作物生产
受控环境农业（CEA）代表了园艺发展最快的部门之一。在受控环境中的生产范围从具有100％人工照明（垂直农场或植物工厂）到具有或没有补充照明的高科技温室，再到简单的温室和高隧道范围。尽管粮食生产发生在高隧道内的土壤中，但大多数CEA操作都使用各种水培系统来满足作物灌溉和生育需求。CEA的扩展提供了有望作为增加城市及其附近粮食生产的工具，因为这些系统不依赖可耕地的农业土地。此外，CEA通过在保护性结构内部生长提供了对气候不稳定的韧性。从CEA系统收获的产品往往具有高质量的内部和外部，并且受到消费者的追捧。目前，CEA生产商依靠在开放式农业中生产的品种。由于CEA的高能量和其他生产成本，只有有限数量的食品作物证明自己是生产的预曲。导致这种情况的一个因素可能缺乏优化的品种。室内生长的操作为这些系统理想的繁殖品种提供了机会。为了促进这些专业品种的繁殖，可以为植物育种者提供多种工具，以帮助加快这一过程并提高其效率。它还回顾了许多可用于基因组知识育种，标记辅助选择的工具，本评论旨在满足繁殖机会和需求，以便在CEA系统中已经生产过多种园艺作物，或者具有CEA生产潜力。
营养敏感农业的影响评估
由美国国家农业推广管理研究所（Manage）出版（农业和农民福利部自治组织，政府。印度）Rajendranagar，海得拉巴-500 030，Telangana State，India，India©Manage，2024年有关该出版物的研究报告基于Ruchi Singh女士在2023年9月12日，2023年9月12日的扩展研究生的管理实习计划下进行的管理实习生。作者Ruchi Singh Manage and PhD研究学者Visva-Bharati，印度西孟加拉邦的中央大学Santiniketan，印度电子邮件：Iruchi596@gmail.com Veenita Kumari博士veenita Kumari博士副局长（性别研究） veenita.k@manage.gov.in/ veen_chand@yahoo.co.in免责声明中，文档中表达的观点不一定是管理的，而是作者拥有的。管理仅在正确地承认作为来源和版权持有人的情况下，鼓励该出版物的使用，复制和传播本出版物的个人研究和非商业目的。引用：Singh，R。和Kumari，V。（2024）。基层营养敏感农业培训计划的影响评估。印度海得拉巴国家农业推广管理学院（管理）国家农业扩展管理（MANAGE）的农业，营养安全和城市农业中心。
学位课程农业与生物技术学院
SCHOOL OF ENVIRONMENTAL SCIENCES AND NATURAL RESOURCE MANAGEMENT PROGRAMME CODE PROGRAMME NAME 1 1114141 BACHELOR OF SCIENCE ( WOOD SCIENCE AND INDUSTRIAL PROCESSES) 2 1114143 BACHELOR OF SCIENCE (WILDLIFE MANAGEMENT) 3 1114175 BACHELOR OF SCIENCE (AGROFORESTRY & RURAL DEVELOPMENT) 4 1114213 BACHELOR OF ENVIRONMENTAL STUDIES (SCIENCE) 5 1114229 BACHELOR OF ENVIRONMENTAL STUDIES (ARTS) 6 1114330理学学士学位（林业）7 1114348科学学士学位（自然资源管理）8 1114488学士学位（水资源管理）9 1114517科学学士学位（渔业与水生科学）
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
通过人工智能对农产品进行分级，提高农民收入
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级，即对食品图像进行自动质量分析，这是一种准确可靠的方法，可根据颜色、大小和形状对新鲜产品（水果、谷物、蔬菜、棉花等）进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化，从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
1将数字技术整合到农业中的数字技术...
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.compag.2024.109412。请参考任何适用的发布者使用条款。
农业预算2024-2025 -TNAU Agritech Portal
TH，2024年2月20日，Masi 08，Sobhakiruthu，Thiruvalluvar aandu -2055
植物激素在植物生物技术中的应用用于可持续农业
联合国成员国在2015年采用的可持续发展目标（SDG）认识到需要可持续农业，这将使人类的生计和保护环境有益。随着对食品，饲料，饲料和生物燃料生产的需求继续加剧，气候变化的影响（SDG 17）和相关的环境因素仍然是农业的关注。在全球范围内，现代技术在农业中的应用，例如精确耕作技术（例如，GPS引导的拖拉机，无人机和传感器），生物技术（包括遗传工程和分子育种），人工智能（AI）和Robotics和Robots在高度的研究中遇到了重要的研究，并且是多元化的研究，并且是多样化的研究，并且是多元化的研究。营养丰富的作物品种（Abiri等，2023； Ivezic ́等，2023）。例如，生物技术系统（例如使用植物激素在维持植物生产力中）在农业生产力中表现出巨大的潜力。植物激素，通常被视为植物生长调节剂（PGR），是关键信号分子，在有利且不利的条件下调节植物生理和生化过程（El Sabagh等，2022）。这些多样化的植物激素[ 2016）。
低碳和弹性咖啡农场的再生农业实用指南
采用可持续使用自然资源而不是降解自然资源的实践对于实现和维持高咖啡的产量至关重要，同时改善了咖啡农场的生态和社会经济表现。作为一种耐灰色的多年生作物，咖啡在土地恢复和生物多样性保护以及通过碳储存中减少温室气体排放具有很大的潜力。