文件名称：辅助技术应对室内农业挑战的影响：回顾-研究论文
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更新时间：2024-06-09 08:20:25
Smart Farming Machine Learning IoT.
世界人口正以惊人的速度增长，达到77亿，对粮食的需求成倍增加。 传统的农业产量无法满足全球粮食需求，并导致与环境，健康和质量相关的问题。 为了满足供求比例，所采用的农业做法提出了必须解决的严重问题。 这些挑战包括肥沃的土壤和水的短缺，影响产量质量的人工肥料和农药的使用，要求熟练农民的耕作方法的复杂性以及对农业对社会和经济的影响的不了解。 为了克服这些挑战，室内农业近年来引起了广泛的关注以寻求研究。 在本文中，从自然，社会，科学和社会经济的角度进行了研究，以调查和回顾农业方法的挑战。 虽然，室内耕作已发展为对传统耕作的扩展耕作解决方案，但对传统耕作者而言，维护和管理室内农场已变得乏味。 因此，技术干预被认为是在处理室内耕作问题时易于使用的附加支持。 本文探讨了各种常规和先进技术的使用，以确定其在生态室内农业系统中应用的可行性。 详细介绍了在不同国家/地区的众多平台上试验过的各种解决方案，以验证该解决方案的可行性。 此外，还提供了有关革命性的室内农业的辅助技术（如物联网，机器学习，人工智能等）的综述。 本文的作用是评估适用于实时的可行辅助技术。 该研究总结了量化辅助技术对室内农业的影响的总结。 本文总结了挑战的主要发现，这些挑战可以通过使用最可行的辅助技术来解决。 该发现可以帮助典型的农民发展自己的室内耕作系统并有效维护。