A Multifunctional UAV System for Precision Agriculture and Environmental Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Today, precision agriculture as a modern approach to farming has been aided by advanced technology for optimizing crop management and resource utilization. A multifunctional UAV system for real-time environmental monitoring in agriculture landscapes is presented here. This drone has a Pixhawk flight controller and a variety of environmental sensors from which air quality using the MQ-135, soil moisture, temperature using DHT22, water pollution, and LIDAR-based distance sensors (VL53L0X) would be applied. Moreover, it has an SD card-associated black box for safe data storage, allows solar charging so it can have a much longer mission time, and permits autonomous water landing when necessary for better survivability in emergency situations. The UAV can provide accurate environmental data which could help farmers or environmental agencies in decision making with regards to irrigation, fertilization, or pollution control. The efficiency of capturing accurate sensors data is verified through test results that also show the solar charging-enabled extended mission endurance and miss emergency landings without damage to critical components. The cashless data integrity is ensured with the black box mechanism. The system is also far superior to conventional systems based on ground monitoring in terms of scalability, flexibility, and reduced cost. In the future, research initiatives will focus on developing machine learning algorithms that enable improved navigation and decision-making in a more autonomous fashion, with the real-time capability for dynamic field management. This UAV-based precision agriculture platform thus assures sustainable agriculture by reducing wastages, improving productivity, and preventing environmental degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».