Enhancing Crop Growth Efficiency through IoT-enabled Smart Farming System
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural sector is facing significant challenges in meeting the increasing demands for food production while ensuring sustainability and resource efficiency. To address these challenges, the integration of Internet of Things (IoT) technology into farming practices has gained attention as a promising solution. This research focuses on the development and implementation of an IoT-enabled smart farming system aimed at enhancing crop growth efficiency. The proposed system leverages IoT sensors and devices to monitor and collect real-time data on various parameters such as environmental conditions, soil moisture levels, and crop health. The collected data is then analyzed using advanced analytics techniques to gain valuable insights and make informed decisions regarding irrigation, fertilization, and pest control. By utilizing IoT technology, farmers can optimize their resource utilization, reduce waste, and maximize crop productivity. This research aims to investigate the potential benefits and challenges associated with implementing the IoT-enabled smart farming system. In this paper, a cutting-edge Internet of Things (IoT) technology is explored for monitoring weather and soil conditions for efficient crop development. The system was built to monitor temperature, humidity, and soil moisture using Node MCU and several linked sensors. Additionally, a Wi-Fi connection is used to send a notification through SMS to the farmer's phone about the field's environmental state. The results will help in developing strategies and guidelines for the widespread adoption of IoT-enabled smart farming practices, ultimately leading to sustainable and efficient crop production to meet the demands of a growing population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».