論文の概要: AgroTIC: Bridging the gap between farmers, agronomists, and merchants
through smartphones and machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12418v1
- Date: Sun, 21 May 2023 10:07:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 20:32:21.957787
- Title: AgroTIC: Bridging the gap between farmers, agronomists, and merchants
through smartphones and machine learning
- Title(参考訳): agrotic: スマートフォンと機械学習で農家と農業者、そして商人のギャップを埋める
- Authors: Carlos Hinojosa, Karen Sanchez, Ariolfo Camacho, Henry Arguello
- Abstract要約: アグロティック(Agrotic)は、農夫、農夫、商人のギャップを埋めるスマートフォンベースの農業用アプリケーションである。
コロンビアのサンタンデール県のキツネソウ栽培農家を対象に,アグロティック・アプリ(Agrotic app)の事例研究を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.079127761987667
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, fast technological advancements have led to the development
of high-quality software and hardware, revolutionizing various industries such
as the economy, health, industry, and agriculture. Specifically, applying
information and communication technology (ICT) tools and the Internet of Things
(IoT) in agriculture has improved productivity through sustainable food
cultivation and environment preservation via efficient use of land and
knowledge. However, limited access, high costs, and lack of training have
created a considerable gap between farmers and ICT tools in some countries,
e.g., Colombia. To address these challenges, we present AgroTIC, a
smartphone-based application for agriculture that bridges the gap between
farmers, agronomists, and merchants via ubiquitous technology and low-cost
smartphones. AgroTIC enables farmers to monitor their crop health with the
assistance of agronomists, image processing, and deep learning. Furthermore,
when farmers are ready to market their agricultural products, AgroTIC provides
a platform to connect them with merchants. We present a case study of the
AgroTIC app among citrus fruit farmers from the Santander department in
Colombia. Our study included over 200 farmers from more than 130 farms, and
AgroTIC positively impacted their crop quality and production. The AgroTIC app
was downloaded over 120 times during the study, and more than 170 farmers,
agronomists, and merchants actively used the application.
- Abstract(参考訳): 近年、技術の急速な進歩により高品質なソフトウェアとハードウェアが開発され、経済、健康、産業、農業といった様々な産業に革命をもたらした。
特に、農業における情報通信技術(ict)ツールとモノのインターネット(iot)の適用は、土地や知識の効率的な利用による持続可能な食料栽培と環境保全を通じて生産性を向上させる。
しかし、限られたアクセス、高いコスト、訓練の欠如は、コロンビアなど一部の国で農家とICTツールの間にかなりのギャップを生じさせている。
この課題に対処するために,我々は,ユビキタス技術と低価格スマートフォンを通じて,農業者,農業者,商人間のギャップを埋めるスマートフォンベースの農業アプリケーションであるagroticを提案する。
agroticは農業従事者、画像処理、深層学習の助けを借りて、農家が作物の健康状態を監視することを可能にする。
さらに、農家が農産物を売り出す準備が整うと、アグロティックはそれらを商人とつなぐためのプラットフォームを提供する。
本研究は,コロンビアのサンタンデール県におけるカンキツ類栽培農家のアグロティック・アプリに関する事例研究である。
私たちの研究では、130以上の農場から200人以上の農家が参加し、農業は作物の品質と生産にプラスの影響を与えた。
agroticアプリは調査中に120回以上ダウンロードされ、170人以上の農家、農学者、商人がこのアプリケーションを使っていた。
関連論文リスト
- The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.652015514785546]
機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。
既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。
しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T10:02:32Z) - Mobile Technology: A Panacea to Food Insecurity In Nigeria -- A Case Study of SELL HARVEST Application [0.0]
本論文は,異なる農業技術についてレビューし,農業をより持続的かつ安全な食品にするための移動型ソリューションであるコード・セル・ハーベストを提案する。
テクノロジーはナイジェリアが世界の貧困を克服し、農村部と都市部の両方で飢餓を早めるのに役立てることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T16:21:52Z) - Understanding the Landscape of Leveraging IoT for Sustainable Growth in Saudi Arabia [1.534667887016089]
農業におけるモノのインターネット(IoT)技術の統合は、特にサウジアラビア王国(KSA)における農業実践の変革を約束する。
本研究は,KSA農家におけるスマート農業の実践について考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-05T05:59:26Z) - SMARD: A Cost Effective Smart Agro Development Technology for Crops Disease Classification [0.0]
SMARD」プロジェクトは、国内の農業部門を強化することを目的としている。
農夫に作物管理、種選別、疾病管理のベストプラクティスに関する情報を提供する。
農家は、テキストメッセージ、音声通話、ビデオ通話を通じて専門家パネルに連絡して、肥料、種子、農薬を低価格で購入することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T05:14:39Z) - Generating Diverse Agricultural Data for Vision-Based Farming Applications [74.79409721178489]
このモデルは, 植物の成長段階, 土壌条件の多様性, 照明条件の異なるランダム化フィールド配置をシミュレートすることができる。
我々のデータセットにはセマンティックラベル付き12,000の画像が含まれており、精密農業におけるコンピュータビジョンタスクの包括的なリソースを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T08:42:47Z) - Smart Connected Farms and Networked Farmers to Tackle Climate Challenges
Impacting Agricultural Production [5.455648887547882]
情報通信技術、精密農業、データ分析が急速に進歩し、スマート・コネクテッド・ファーム(SCF)の創出のための肥大化の原動力となっている。
ネットワークと調整された農夫ネットワークは、悪天候に対処しながら、農業生産と収益性を高めるために、農家にユニークな利点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T17:08:43Z) - Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。
本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T15:15:28Z) - Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities [86.89427012495457]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T05:16:54Z) - Affordable Artificial Intelligence -- Augmenting Farmer Knowledge with
AI [1.9992810351494297]
本稿では,農地の微小気候を予測するためのAI技術について述べる。
この出版物は2016年に開始され、FAOとITUが共同で制作したE-agriculture in Actionシリーズの第5弾である。
農業における既存のAIアプリケーションに対する認識を高め、ステークホルダーに新しいものの開発と複製を促すことを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-04T02:29:52Z) - Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming [77.34726150561087]
特集は、統計的推論、機械学習、精密農業のための最適制御における最新の発展を示す。
衛星の位置決めとナビゲーションとそれに続くInternet-of-Thingsは、リアルタイムで農業プロセスの最適化に使用できる膨大な情報を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T12:44:17Z) - Agriculture-Vision: A Large Aerial Image Database for Agricultural
Pattern Analysis [110.30849704592592]
本稿では,農業パターンのセマンティックセグメンテーションのための大規模空中農地画像データセットであるGarmry-Visionを提案する。
各画像はRGBと近赤外線(NIR)チャンネルで構成され、解像度は1ピクセルあたり10cmである。
農家にとって最も重要な9種類のフィールド異常パターンに注釈を付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-05T20:19:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。