Abderahman Rejeb a , Alireza Abdollahi b , Karim Rejeb c , Horst Treiblmaier d,
- a Departamento sa Pagdumala ug Balaod, Faculty of Economics, Unibersidad sa Roma Tor Vergata, Via Columbia, 2, Roma 00133, Italy
- b Departamento sa Business Administration, Faculty of Management, Kharazmi University, 1599964511 Tehran, Iran
- c Faculty of Sciences sa Bizerte, Unibersidad sa Carthage, Zarzouna, 7021 Bizerte, Tunisia
- d School of International Management, Modul University Vienna, Am Kahlenberg 1, 1190 Vienna, Austria
IMPORMASYON SA ARTIKULO | abstract |
keywords: Mga drone UAV Precision agrikultura Internet sa mga Butang Bibliometrics | Ang mga drone, nga gitawag usab nga Unmanned Aerial Vehicles (UAV), nakasaksi sa usa ka talagsaong kalamboan sa bag-ohay nga mga dekada. Sa agrikultura, gibag-o nila ang mga gawi sa pagpanguma pinaagi sa pagtanyag sa mga mag-uuma nga dako nga pagtipig sa gasto, nadugangan operational efficiency, ug mas maayo nga ganansya. Sa miaging mga dekada, ang hilisgutan sa mga drone sa agrikultura adunay nakadani ug talagsaong atensyon sa akademya. Busa nagpahigayon kami og komprehensibo nga pagrepaso base sa bibliometrics sa pag-summarize ug pagtukod sa kasamtangan nga akademikong literatura ug pagpadayag sa kasamtangan nga mga uso sa panukiduki ug mga hotspot. Kami paggamit sa bibliometric nga mga teknik ug pag-analisa sa literatura nga naglibot sa mga drone sa agrikultura aron i-summarize ug pagsusi sa miaging panukiduki. Gipakita sa among pag-analisar nga ang remote sensing, katukma nga agrikultura, lawom nga pagkat-on, pagkat-on sa makina, ug ang Internet of Things mga kritikal nga hilisgutan nga may kalabotan sa mga drone sa agrikultura. Ang co-citation pagtuki nagpadayag sa unom ka halapad nga research clusters sa literatura. Kini nga pagtuon mao ang usa sa unang pagsulay sa pag-summarize sa drone research sa agrikultura ug pagsugyot sa umaabot nga mga direksyon sa panukiduki. |
Pasiuna
Ang agrikultura nagrepresentar sa nag-unang tinubdan sa pagkaon sa kalibutan (Friha et al., 2021), ug nag-atubang kini og grabe nga mga hagit tungod sa
pagdugang sa panginahanglan alang sa mga produkto sa pagkaon, kaluwasan sa pagkaon, ug mga kabalaka sa seguridad ingon man mga panawagan alang sa pagpanalipod sa kalikopan, pagpreserbar sa tubig, ug
pagpadayon (Inoue, 2020). Kini nga pag-uswag gitagna nga magpadayon tungod kay ang populasyon sa kalibutan gibanabana nga moabot sa 9.7 bilyon sa 2050
(2019). Tungod kay ang agrikultura naglangkob sa labing inila nga panig-ingnan sa pagkonsumo sa tubig sa tibuuk kalibutan, gilauman nga ang panginahanglan sa pagkaon ug tubig
ang konsumo modako pag-ayo sa umaabot nga umaabot. Dugang pa, ang pagtaas sa konsumo sa mga abono ug pestisidyo
inubanan sa pagpakusog sa mga kalihokan sa pagpanguma mahimong mosangpot sa umaabot nga mga hagit sa kinaiyahan. Sa susama, ang yuta nga maarahan limitado, ug ang
ang gidaghanon sa mga mag-uuma nagkunhod sa tibuok kalibutan. Kini nga mga hagit nagpasiugda sa panginahanglan alang sa bag-o ug malungtarong mga solusyon sa pagpanguma (Elijah
et al., 2018; Friha et al., 2021; Inoue, 2020; Tzounis et al., 2017).
Ang paglakip sa mga bag-ong teknolohiya giila nga usa ka maayong solusyon aron matubag kini nga mga hagit. Smart farming (Brewster et al.,
2017; Tang et al., 2021) ug tukma nga agrikultura (Feng et al., 2019; Khanna & Kaur, 2019) mitumaw isip resulta sa maong mga debate. Ang
Ang una usa ka kinatibuk-ang ideya alang sa pagsagop sa mga teknolohiya sa komunikasyon sa impormasyon (ICT) ug uban pang mga bag-ong mga inobasyon sa mga kalihokan sa pagpanguma aron madugangan ang kahusayan ug kaepektibo (Haque et al., 2021). Ang ulahi nagpunting sa pagdumala nga piho sa site diin gibahin ang yuta
homogenous nga mga bahin, ug ang matag bahin makakuha sa eksaktong kantidad sa input sa agrikultura alang sa pag-optimize sa ani sa ani pinaagi sa mga nobela nga teknolohiya (Feng et al., 2019; Khanna & Kaur, 2019). Ang mga prominenteng teknolohiya nga nakadani sa pagtagad sa mga eskolar niini nga natad naglakip sa Wireless Sensor Networks (WSNs) (J. Zheng & Yang, 2018; Y. Zhou et al., 2016), ang Internet of Things (IoT) (Gill et al., 2017; Siya et al., 2021;
mga teknik sa artificial intelligence (AI), lakip ang pagkat-on sa makina ug lawom nga pagkat-on (Liakos et al., 2018; Parsaeian et al., 2020; Shadrin et al.,
2019), mga teknolohiya sa pag-compute (Hsu et al., 2020; Jinbo et al., 2019; Zamora-Izquierdo et al., 2019), dagkong datos (Gill et al., 2017; Tantalaki
et al., 2019), ug blockchain (PW Khan et al., 2020; Pincheira et al., 2021).
Dugang pa sa nahisgotan nga mga teknolohiya, ang remote sensing giisip nga usa ka teknolohikal nga himan nga adunay taas nga potensyal sa pagpauswag.
maalamon ug tukma nga agrikultura. Ang mga satellite, human-crewed nga eroplano, ug mga drone kay sikat nga remote-sensing nga teknolohiya (Tsouros et al., 2019).
Ang mga drone, naila nga Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), Unmanned Aircraft Systems (UAS), ug remotely piloted aircraft, kay
dako nga importansya tungod kay sila adunay daghang mga bentaha kon itandi sa ubang mga remote-sensing nga teknolohiya. Pananglitan, ang mga drone makahatag
taas nga kalidad ug taas nga resolusyon nga mga hulagway sa madag-umon nga mga adlaw (Manfreda et al., 2018). Usab, ang ilang pagkaanaa ug katulin sa pagbalhin naglangkob sa uban pa
benepisyo (Radoglou-Grammatikis et al., 2020). Kung itandi sa ayroplano, ang mga drone labi ka epektibo sa gasto ug dali nga i-set up ug mamentinar (Tsouros et al., 2019). Bisan pa nga sa sinugdan gigamit alang sa mga katuyoan sa militar, ang mga drone makabenepisyo sa daghang mga aplikasyon sa sibilyan, pananglitan sa pagdumala sa kadena sa suplay (A. Rejeb, Rejeb, et al., 2021a), alang sa mga katuyoan sa humanitarian (A. Rejeb, Rejeb, et al., 2021c), intelihenteng agrikultura, pagsurbi ug pagmapa, dokumentasyon sa kabilin sa kultura, pagdumala sa katalagman, ug konserbasyon sa kalasangan ug wildlife (Panday, Pratihast, et al., 2020). Sa agrikultura, daghang mga lugar sa aplikasyon sa mga drone ang naglungtad tungod kay mahimo silang i-integrate sa mga bag-ong teknolohiya, kapabilidad sa pag-compute, ug mga sensor sa onboard aron suportahan ang pagdumala sa tanum (pananglitan, pagmapa, pag-monitor, irigasyon, diagnosis sa tanum) (H. Huang et al., 2021) , pagkunhod sa katalagman, mga sistema sa sayo nga pasidaan, ihalas nga mga mananap ug konserbasyon sa kalasangan sa paghingalan sa pipila (Negash et al., 2019). Sa susama, ang mga drone mahimong magamit sa daghang mga kalihokan sa agrikultura, lakip ang pag-monitor sa tanum ug pagtubo, pagtantiya sa ani, pagtimbang-timbang sa stress sa tubig, ug mga sagbot, peste, ug pagtuki sa sakit (Inoue, 2020; Panday, Pratihast, et al., 2020). Dili lamang magamit ang mga drone alang sa pag-monitor, pagtantiya, ug pagtuki base sa ilang sensory data, apan alang usab sa tukma nga irigasyon ug tukma nga sagbot, peste, ug pagdumala sa sakit. Sa laing pagkasulti, ang mga drone makahimo sa pag-spray sa tubig ug mga pestisidyo sa tukma nga kantidad base sa datos sa kinaiyahan. Ang mga benepisyo sa mga drone sa agrikultura gi-summarize sa Table 1.
Panguna nga mga benepisyo sa mga drone sa agrikultura.
kaayohan | (mga) reperensiya |
Pagpauswag sa temporal ug spatial sensing mga resolusyon | (Gago et al., 2015; Niu et al., 2020; Srivastava et al., 2020) |
Pagdali sa tukma nga agrikultura | (L. Deng et al., 2018; Kalischuk et al., 2019; Maimaitijiang et al., 2017) |
Klasipikasyon ug scouting sa mga tanom | (Inoue, 2020; Kalischuk et al., 2019; Lopez-´ Granados et al., 2016; Maimaitijiang et al., 2017; Melville et al., 2019; Moharana & Dutta, 2016) |
Paggamit sa abono | (L. Deng et al., 2018; Guan et al., 2019) |
Pag-monitor sa hulaw | (Fawcett et al., 2020; Panday, Pratihast, et al., 2020; Su ug uban pa, 2018) |
Pagbanabana sa biomass | (Bendig et al., 2014) |
Pagbanabana sa abot | (Inoue, 2020; Panday, Shrestha, et al., 2020; Tao et al., 2020) |
Pagkunhod sa katalagman | (Negash et al., 2019) |
Pagkonserba sa wildlife ug kalasangan | (Negash et al., 2019; Panday, Pratihast, et al., 2020) |
Pagtimbang-timbang sa stress sa tubig | (Inoue, 2020; J. Su, Coombes, et al., 2018; L. Zhang et al., 2019) |
Peste, sagbot, ug sakit Pagkakita | (Gaˇ sparovi'c et al., 2020; Inoue, 2020; J. Su, Liu, et al., 2018; X. Zhang et al., 2019) |
Sa laing bahin, ang mga drone nag-atubang usab sa mga limitasyon. Pag-apil sa piloto, gahum sa makina, kalig-on ug kasaligan, kalidad sa mga sensor tungod sa payload
mga limitasyon sa gibug-aton, gasto sa pagpatuman, ug regulasyon sa aviation, usa kanila (C. Zhang & Kovacs, 2012). Atong itandi ang mga kakulangan
sa tulo ka mobile remote sensing technologies sa Table 2. Ang ubang mga remote sensing technologies, sama sa soil sensors, wala sa focus niini nga pagtuon.
Mga kakulangan sa lainlaing mga teknolohiya sa mobile remote sensing.
Layo nga pamati teknolohiya | Mga kakulangan | mga pakisayran |
Drone (UAV) | Pag-apil sa piloto; mga larawan' kalidad (kasagaran); gasto sa pagpatuman (kasagaran); kalig-on, pagkamaniobrahon, ug kasaligan; estandardisasyon; gahum sa makina; limitado nga gahum tinubdan (baterya taas nga kinabuhi); limitado nga gidugayon sa paglupad, pagbangga ug cyberattacks; limitado gibug-aton sa payload; dagkong mga dataset ug limitado nga pagproseso sa datos mga kapabilidad; kakulang sa regulasyon; kakulang sa kahanas, taas nga pagsulod mga babag sa pag-access sa mga drone sa agrikultura; | (Bacco et al., 2018; Dawaliby ug uban pa, 2020; Hardin & Hardin, 2010; Hardin & Jensen, 2011; Lagkas et al., 2018; Laliberte et al., 2007; Laliberte & Rango, 2011; Manfreda et al., 2018, 2018; Nebiker et al., 2008; Puri et al., 2017; Velusamy et al., 2022; C. Zhang & Kovacs, 2012) |
satellite | Panagsa nga pagsakup sa satellite, limitado nga resolusyon sa spectral; pagkahuyang sa mga isyu sa visibility (pananglitan, mga panganod); Dili magamit ug ubos nga gikusgon sa pagbalhin; orientation ug vignetting epekto sa mahal nga spatial data pagkolekta; hinay nga pagpadala sa datos panahon sa pagtapos sa mga tiggamit | (Aboutalebi et al., 2019; Cen et al., 2019; Chen ug uban pa. 2019; Nansen ug Elliott, 2016; Panday, Pratihast, ug uban pa, 2020; Sai Vineeth et al., 2019) |
eroplano | Taas nga gasto sa pagsagop; komplikado nga set-up; gasto sa pagmentinar; unavailability sa kasaligan eroplano, geometry sa mga larawan; dili regular nga datos pag-angkon; kakulang sa pagka-flexible; makamatay nga mga aksidente; data sa sensor mga kalainan tungod sa mga vibrations; mga isyu sa georeferencing | (Armstrong et al., 2011; Atkinson et al., 2018; Barbedo & Koenigkan, 2018; Kovalev ug Voroshilova, 2020; Suomalainen et al., 2013; Thamm et al., 2013) |
Ingon usa ka multidisciplinary ug multipurpose nga teknolohiya sa agrikultura, ang mga drone gisusi gikan sa lainlaing mga panan-aw. Pananglitan, gisusi sa mga eskolar ang mga aplikasyon sa drone sa agrikultura (Kulbacki et al., 2018; Mogili & Deepak, 2018), ang ilang kontribusyon sa tukma nga agrikultura (Puri et al., 2017; Tsouros et al., 2019), ang ilang pagkakomplementar sa uban cutting-edge nga mga teknolohiya (Al-Thani et al., 2020; Dutta & Mitra, 2021; Nayyar et al., 2020; Saha et al., 2018), ug ang mga posibilidad sa pag-uswag sa ilang navigational ug sensing nga kapabilidad (Bareth et al. , 2015; Suomalainen et al., 2014). Tungod kay ang panukiduki bahin sa mga aplikasyon sa drone sa agrikultura nahimong kaylap (Khan et al., 2021)), kinahanglan nga i-summarize ang naglungtad nga literatura ug ipadayag ang istruktura sa intelektwal sa domain. Dugang pa, isip usa ka high-tech nga natad nga adunay padayon nga pag-uswag, ang mga structured nga pagrepaso kinahanglan nga ipahigayon aron matag karon ug unya i-summarize ang naglungtad nga literatura ug mahibal-an ang importante nga mga gaps sa panukiduki. Sa
petsa, adunay pipila ka mga pagsusi nga naghisgot sa mga aplikasyon sa drone sa sektor sa agrikultura. Pananglitan, ang Mogili ug Deepak (2018) mubo nga pagrepaso sa mga implikasyon sa mga drone alang sa pag-monitor sa tanum ug pag-spray sa pestisidyo. Ang Inoue (2020) nagpahigayon og pagrepaso sa paggamit sa satellite ug drone sa remote sensing sa agrikultura. Gisusi sa tagsulat ang mga hagit sa teknolohiya sa pagsagop sa maalamon nga pagpanguma ug ang mga kontribusyon sa mga satelayt ug drone base sa mga case study ug labing maayo nga mga gawi. Tsouros ug uban pa. (2019) nag-summarize sa lain-laing mga matang sa mga drone ug sa ilang mga nag-unang aplikasyon sa agrikultura, nga nagpasiugda sa nagkalain-laing mga data acquisition ug mga pamaagi sa pagproseso. Bag-ohay lang, si Aslan et al. (2022) nagpahigayon og usa ka komprehensibo nga pagrepaso sa mga aplikasyon sa UAV sa mga kalihokan sa agrikultura ug gipasiugda ang kalabutan sa dungan nga lokalisasyon ug pagmapa alang sa usa ka UAV sa greenhouse. Diaz-Gonzalez ug uban pa. (2022) gisusi ang bag-ong mga pagtuon sa produksiyon sa ani base sa lainlaing mga teknik sa pagkat-on sa makina ug layo
mga sistema sa pagbati. Ang ilang mga nahibal-an nagpakita nga ang mga UAV mapuslanon sa pagbanabana sa mga indikasyon sa yuta ug labaw sa mga sistema sa satellite sa termino sa resolusyon sa spatial, temporalidad sa impormasyon, ug pagka-flexible. Basiri ug uban pa. (2022) naghimo sa usa ka kompleto nga pagrepaso sa lainlaing mga pamaagi ug pamaagi aron mabuntog ang mga hagit sa pagplano sa agianan alang sa mga multi-rotor UAV sa konteksto sa tukma nga agrikultura. Dugang pa, Awais et al. (2022) nagsumaryo sa aplikasyon sa UAV remote sensing data sa mga tanom aron mabanabana ang kahimtang sa tubig ug naghatag ug lawom nga synthesis sa umaabot nga kapasidad sa UAV remote sensing para sa waster stress application. Sa katapusan, si Aquilani et al. (2022) nagrepaso sa prevision farming technologies nga gigamit sa pasturebased livestock systems ug nakahinapos nga ang remote sensing nga gipalihok sa UAVs mapuslanon alang sa biomass assessment ug pagdumala sa panon.
Usab, ang mga paningkamot sa paggamit sa mga UAV sa pagmonitor, pagsubay, ug pagtipon sa mga kahayupan gitaho bag-o lang.
Bisan pa nga kini nga mga pagrepaso naghatag og bag-o ug importante nga mga panabut, walay komprehensibo ug pinakabag-o nga pagrepaso base sa bibliometrics nga makita sa literatura, nga nagpakita sa usa ka tin-aw nga kal-ang sa kahibalo. Dugang pa, giingon nga kung ang produksiyon sa eskolar motubo sa usa ka domain sa siyensya, hinungdanon alang sa mga tigdukiduki nga mogamit mga pamaagi sa pagrepaso sa quantitative aron masabtan ang istruktura sa kahibalo sa domain (Rivera & Pizam, 2015). Sa susama, si Ferreira et al. (2014) nangatarungan nga samtang ang mga natad sa panukiduki mohamtong ug mahimong makuti, ang mga eskolar kinahanglan nga magtinguha nga usahay masabtan ang kahibalo nga namugna ug gitigum aron ipadayag ang mga bag-ong kontribusyon, pagkuha sa mga tradisyon ug uso sa panukiduki, pag-ila kung unsang mga hilisgutan ang gitun-an, ug susihon ang istruktura sa kahibalo sa ang natad ug ang potensyal nga direksyon sa panukiduki. Samtang ang Raparelli ug Bajocco (2019) nagpahigayon usa ka pag-analisa sa bibliometric aron susihon ang natad sa kahibalo sa mga aplikasyon sa drone sa agrikultura ug kalasangan, gikonsiderar lamang sa ilang pagtuon ang panukiduki sa eskolar nga gipatik tali sa 1995 ug 2017, nga wala magpakita sa dinamika sa kini nga paspas nga paglihok nga lugar. Dugang pa, ang mga tagsulat wala mosulay sa pag-ila sa labing impluwensyal nga mga kontribusyon sa natad, paghugpong sa literatura, ug pagtimbang-timbang sa intelektwal nga istruktura gamit ang co-citation analysis. Ingon usa ka sangputanan, kinahanglan nga i-summarize ang literatura aron mapadayag ang karon nga foci sa panukiduki, uso, ug mga hotspot.
Aron mapun-an kini nga kal-ang sa kahibalo, among gigamit ang quantitative methodology ug higpit nga bibliometric nga mga pamaagi aron masusi ang kasamtangan nga kahimtang sa panukiduki sa intersection sa mga drone ug agrikultura. Kami nangatarungan nga ang kasamtangan nga pagtuon naghimo og daghang mga kontribusyon sa kasamtangan nga literatura pinaagi sa pagsusi sa usa ka mitumaw nga teknolohiya nga gikinahanglan kaayo sa agrikultura tungod kay kini naghatag og dako nga potensyal sa pag-usab sa pipila ka mga aspeto niini nga sektor. Ang panginahanglan alang sa usa ka bibliometric nga pag-analisa sa mga drone sa agrikultura labi pa nga namatikdan tungod sa nagkatibulaag ug nagkabulag nga kahibalo sa mga drone sulod sa konteksto sa agrikultura. Sa susama, ang mga literatura nga may kalabotan sa mga drone sa agrikultura kinahanglan nga sistematikong pag-cluster, nga gikonsiderar ang labing impluwensyal nga mga pagtuon nga nagtukod sa pundasyon sa kini nga natad sa panukiduki. Ang merito sa pagtuki naglakip usab sa pagpatin-aw sa mga nag-unang tema sa panukiduki nga girepresentar sa literatura. Gikonsiderar ang pagbag-o nga potensyal sa teknolohiya, kami nag-positibo nga ang usa ka lawom nga pag-analisar sa network naghatag mga bag-ong panan-aw pinaagi sa pagtino sa maimpluwensyang mga buhat ug pagpadayag sa mga tema bahin sa potensyal sa mga drone alang sa agrikultura.
Busa naningkamot kami nga makab-ot ang mosunod nga mga tumong sa panukiduki:
- Pag-ila sa mga impluwensyal nga publikasyon nga adunay talagsaong kontribusyon sa mga aplikasyon sa drone sa natad sa agrikultura.
- Clustering sa literatura, pag-ila sa research foci, ug pagmapa sa mga nag-unang 'intelektwal nga estraktura' nga mga pagtuon base sa semantikong pagkaparehas pinaagi sa paggamit sa co-citation analysis.
- Pagsabot sa ebolusyon sa mga linkage ug citation network sa paglabay sa panahon taliwala sa lainlaing mga publikasyon sa natad ug pag-ila sa umaabot nga mga direksyon sa panukiduki ug mainit nga mga hilisgutan.
Ang nahabilin nga papel gi-istruktura sama sa mosunod: ang seksyon 2 naglatid sa pamaagi ug mga lakang sa pagkolekta sa datos; seksyon 3 naghatag sa mga resulta sa mga pagtuki; ug ang seksyon 4 naghisgot sa mga nahibal-an ug nagtapos sa mga kontribusyon sa panukiduki, mga implikasyon, ug mga direksyon sa umaabot.
Pamaagi
Niining bag-ong pagtuon sa panukiduki, nagpahigayon kami usa ka pagtuki sa bibliometric aron masusi ang mga aplikasyon sa drone sa agrikultura. Kini nga quantitative nga pamaagi nagpadayag sa intelektwal nga istruktura sa domain sa kahibalo (Arora & Chakraborty, 2021) ug ang karon nga kahimtang, mainit nga mga hilisgutan, ug mga direksyon sa panukiduki sa umaabot nga mahimong imbestigahan pinaagi sa paggamit niini nga pamaagi (Kapoor et al., 2018; Mishra et al. , 2017; A. Rejeb, Rejeb, ug uban pa., 2021b; Sa kinatibuk-an, ang usa ka bibliometric analysis nagsusi sa naglungtad nga literatura aron sa pag-summarize ug pagbutyag sa mga tinago nga mga sumbanan sa sinulat nga komunikasyon ug ang ebolusyon sa disiplina base sa mga estadistika ug mga pamaagi sa matematika, ug kini magamit sa dagkong mga set sa datos (Pritchard, 2021; Small, 2020; Tahai & Rigsby). , 1969). Pinaagi sa paggamit sa bibliometrics, nangandoy kami nga mas masabtan ang kasamtangan nga paradigms ug research foci nga nakatampo sa domain base sa pagkaparehas (Thelwall, 1999). Ang Bibliometrics naghatag ug bag-ong mga panabut nga gipaluyohan sa tumong nga quantitative nga kusog sa metodolohiya (Casillas & Acedo, 1998). Daghang mga eskolar ang kaniadto nagdumala sa mga pagtuon sa bibliometric sa may kalabutan nga mga dominyo, lakip ang agrikultura, remote sensing, ug digital nga pagbag-o (Armenta-Medina et al., 2008; Bouzembrak et al., 2007; A. Rejeb, Treiblmaier, et al., 2020; Wamba & Queiroz, 2019; Wang et al., 2021).
Pagtuki sa citation
Ang pagtuki sa citation nagpadayag sa lainlaing mga panabut sa usa ka gihatag nga natad sa panukiduki. Una sa tanan, kini makatabang sa pagpadayag sa labing impluwensyal nga mga tagsulat ug mga publikasyon nga nakatampo sa usa ka natad sa panukiduki ug naghimo sa usa ka mahinungdanon nga epekto (Gundolf & Filser, 2013). Ikaduha, ang dagan sa kahibalo ug ang mga sumpay sa komunikasyon tali sa mga tagsulat mahimong madiskobrehan. Sa katapusan, pinaagi sa pagsubay sa mga sumpay tali sa gikutlo ug pagkutlo nga mga buhat, ang usa makasusi sa mga kausaban ug ebolusyon sa usa ka natad sa kahibalo sa paglabay sa panahon (Pournader
ug uban pa, 2020). Ang taas nga mga numero sa citation sa usa ka publikasyon nagpakita sa kalabutan niini ug daghang kontribusyon sa domain sa panukiduki (Baldi, 1998; Gundolf & Filser, 2013; Marinko, 1998). Ang pagtuki sa citation sa mga publikasyon makatabang usab sa pag-ila sa may kalabotan nga mga buhat ug pagsubay sa ilang pagkapopular ug pag-uswag sa paglabay sa panahon.
Pag-analisar sa co-citation sa dokumento
Ang pag-analisa sa co-citation usa ka hinungdanon nga pamaagi aron masusi ang mga relasyon tali sa mga publikasyon ug gihulagway ang intelektwal nga istruktura sa usa ka uma (Nerur et al., 2008). Sa laing pagkasulti, pinaagi sa pag-ila sa labing gisitar nga mga publikasyon ug sa ilang mga koneksyon, ang pamaagi naggrupo sa mga publikasyon ngadto sa lahi nga mga grupo sa panukiduki diin ang mga publikasyon sa usa ka cluster kanunay nga nagpaambit sa susama nga mga ideya (McCain, 1990; Small, 1973). Importante nga hisgutan nga ang pagkaparehas wala magpasabut nga ang mga nahibal-an sa mga publikasyon
nagkahiusa ug nagkauyon sa usag usa; Ang mga publikasyon nahisakop sa parehas nga cluster tungod sa pagkaparehas sa hilisgutan, apan mahimo silang adunay magkasumpaki nga mga panan-aw.
Pagkolekta ug pagtuki sa datos
Pagkahuman sa pamaagi nga gisugyot ni White ug Griffith (1981), naghimo kami usa ka komprehensibo nga pagpangita sa mga artikulo sa journal aron matabonan ang tibuuk nga domain sa panukiduki sa mga aplikasyon sa drone sa agrikultura, nga nagsunod sa mosunod nga lima ka mga lakang:
- Ang unang lakang mao ang pagkolekta sa datos. Ang Scopus gipili isip usa sa labing komprehensibo ug kasaligan nga mga database nga adunay standardized nga mga resulta. Ang meta-data sa mga publikasyon nga may kalabutan sa tanan nga mga aplikasyon sa drone sa agrikultura nakuha. Dayon among gisusi ang pinili nga mga artikulo, nga nagtangtang sa mga artikulo nga wala sa topiko gikan sa pagtuki.
- Among gisusi ang literatura ug giila ang labing importante nga mga keyword nga gigamit sa lugar sa panukiduki.
- Gamit ang pagtuki sa citation, among gisuhid ang koneksyon tali sa mga tagsulat ug mga dokumento aron mapadayag ang nagpahiping mga sumbanan sa citation. Giila usab namo ang labing impluwensyal nga mga tagsulat ug mga publikasyon nga adunay mahinungdanong kontribusyon sa natad sa mga drone sa agrikultura.
- Naghimo kami usa ka pagtuki sa co-citation aron igrupo ang parehas nga mga publikasyon sa mga cluster.
- Sa katapusan, among gisusi ang mga koneksyon ug mga sumpay tali sa mga nasud, institusyon, ug mga journal aron ihulagway ang network sa kolaborasyon.
Pag-ila sa angay nga mga termino sa pagpangita
Among gi-apply ang mosunod nga search strings para sa data aggregation: (drone* O “unmanned aerial vehicle” O uav* O “unmanned aircraf system” O uas O “ang layo nga piloto nga ayroplano”) UG (agrikultura O agrikultura O pagpanguma O mag-uuma). Ang pagpangita gihimo niadtong Septembre 2021. Ang mga drone adunay daghang mga ngalan, lakip ang UAV, UAS, ug remotely piloted aircraft (Sah et al., 2021). Ang piho nga mga termino sa pagpangita nga may kalabutan sa agrikultura giila base sa pagtuon sa Abdollahi et al. (2021). Alang sa katin-aw ug transparency, ang eksaktong pangutana nga among gigamit gihatag sa Appendix 1. Pagkahuman sa proseso sa paglimpyo sa datos, naghimo kami usa ka text file nga pagkahuman gikarga sa BibExcel, usa ka sagad nga himan alang sa pagtuki sa citation ug co-citation. Nagtanyag usab kini nga himan og yano nga interaksyon sa ubang software ug nagtanyag usa ka hinungdanon nga lebel sa kagawasan sa pagdumala ug pagtuki sa datos. Ang VOSviewer nga bersyon 1.6.16 gigamit sa paghanduraw sa mga kaplag ug pagmugna sa bibliometric networks (Eck & Waltman, 2009). Nagtanyag ang VOSviewer og lainlain nga intuitive visualization, labi na sa pag-analisar sa mga mapa sa bibliometric (Geng et al., 2020). Dugang pa, nagtabang kini sa paghatag ug yano nga biswal nga mga resulta nga makatabang sa mas maayong pagsabot sa mga resulta (Abdollahi et al., 2021). Ang pagpadapat sa mga string sa pagpangita sama sa gipahayag sa ibabaw, among gitigom ug gitipigan ang tanang may kalabotan nga publikasyon. Ang unang resulta sa pagpangita nakahatag ug total nga 5,085 ka dokumento. Aron masiguro ang kalidad sa gipili nga sample, ang mga artikulo sa journal nga gisusi sa mga kaubanan lamang ang gikonsiderar sa panukiduki, nga miresulta sa pagtangtang sa ubang mga tipo sa dokumento, sama sa mga libro, mga kapitulo, mga proseso sa komperensya, ug mga nota sa editoryal. Atol sa usa ka proseso sa screening, wala'y kalabutan (pananglitan, lapas sa sakup niini nga trabaho), sobra (ie, mga duplicate nga naggikan sa doble nga pag-indeks), ug mga publikasyon nga dili nagsultig English gisala. Kini nga proseso miresulta sa paglakip sa 4,700 ka mga dokumento sa kataposang pagtuki.
Mga kaplag ug panaghisgot
Sa pagsugod, among gisusi ang mga kalamboan sa publikasyon nga output sa kasamtangan nga literatura sa mga drone sa agrikultura. Ang temporal nga pag-apod-apod sa eskolar nga panukiduki gipakita sa Fig. 1. Atong makita ang kusog nga pag-uswag sa mga publikasyon gikan sa tuig 2011 (30 ka publikasyon) padayon; busa, nakahukom kami nga bahinon ang panahon sa pagtuki sa duha ka lainlaing yugto. Gitawag namo ang panahon tali sa 1990 ug 2010 isip yugto sa pagtukod, nga adunay halos pito ka mga papel nga gipatik kada tuig. Ang post-2010 nga panahon gitawag nga yugto sa pagtubo tungod kay ang panukiduki sa mga aplikasyon sa drone sa agrikultura nakasaksi sa usa ka exponential nga pagdagsang niining panahona. Pagkahuman sa 2010, ang pagtaas sa gidaghanon sa mga publikasyon nagpamatuod sa nagkadako nga interes sa mga tigdukiduki, nga nagpakita usab nga ang mga drone gipadapat sa hilit nga sensing ug gigamit sa katukma nga agrikultura (Deng et al., 2018; Maes & Steppe, 2019; Messina & Modica, 2020 ). Sa espesipiko, ang gidaghanon sa mga publikasyon misaka gikan sa 108 sa 2013 ngadto sa 498 sa 2018 ug mitaas sa 1,275 sa 2020. Usa ka kinatibuk-an nga 935 nga mga artikulo ang gipatik tali sa Enero ug tunga-tunga sa Septyembre 2021. Human niana, gipili namo nga mas ipunting ang among pagtuki sa yugto sa pagtubo tungod kay kini nga panahon nagpakita sa labing bag-o ug hinungdanon nga mga subtleties sa mga drone sa agrikultura.
Pagtuki sa mga keyword
Ang mga keyword nga gipili sa mga tagsulat alang sa usa ka publikasyon adunay hinungdanon nga epekto kung giunsa ang pagrepresentar sa papel ug kung giunsa kini gipahibalo sa sulod sa mga komunidad sa siyensya. Gipaila nila ang mahinungdanong mga hilisgutan sa panukiduki ug gitino ang potensyal niini nga molambo o mapakyas (Day & Gastel, 1998.; Kim et al., 2016; Uddin et al., 2015). Ang pag-analisa sa mga keyword, usa ka himan aron mapadayag ang mas lapad nga mga uso ug direksyon sa panukiduki, nagtumong sa pagtipon sa mga keyword sa tanan nga may kalabotan nga publikasyon sa usa ka domain (Dixit & Jakhar, 2021). Sa kasamtangan nga pagtuon, among gibahin ang mga aggregated keywords ngadto sa duha ka set (ie, hangtod sa 2010 ug 2011–2021) aron masusi ang pinakasikat nga mga topiko. Pinaagi sa pagbuhat niini, masubay namo ang mahinungdanong mga keyword sa duha ka set ug masiguro nga nakuha namo ang tanang gikinahanglang datos. Para sa matag set, ang top ten keywords gipresentar sa Table 3. Among giwagtang ang inconsistencies pinaagi sa paghiusa sa semantically identical keywords, sama sa "drone" ug "drones" o, susama, "Internet of Things" ug "IoT.".
Gipakita sa talaan 3 nga ang "unmanned aerial vehicle" usa ka mas kanunay nga gigamit nga keyword kung itandi sa "drone" ug "unmanned aerial system" sa duha nga mga yugto sa panahon. Usab, ang “remote sensing,” “precision agriculture,” ug “agriculture” kay taas ang ranggo sa duha ka yugto. Sa una nga panahon, ang "katumpakan nga agrikultura" naa sa ikalima nga ranggo, ug kini ang ikaduha nga ranggo sa ikaduhang yugto, nga naghulagway kung giunsa ang mga drone nahimong labi ka hinungdanon sa pagkab-ot sa katukma nga agrikultura tungod kay mahimo nila ang pag-monitor,
detection, ug estimation practices nga mas paspas, mas barato, ug mas sayon nga buhaton kon itandi sa ubang remote-sensing ug ground-based system. Usab, mahimo nilang i-spray ang tukma nga gidaghanon sa input (pananglitan, tubig o pestisidyo) kung gikinahanglan (Guo et al., 2020; Inoue, 2020; Panday, Pratihast, et al., 2020).
Listahan sa labing kanunay nga gigamit nga mga keyword.
ranggo | 1990-2010 | Dili mga panghitabo | 2011-2021 | Dili mga panghitabo |
1 | walay tawo nga aerial sakyanan | 28 | dili tawo aerial nga sakyanan | 1628 |
2 | hilit nga pagpaminaw | 7 | katukma agrikultura | 489 |
3 | agrikultura | 4 | hilit nga pagpaminaw | 399 |
4 | gipaandar sa hangin | 4 | drone | 374 |
5 | katukma agrikultura | 4 | dili tawo aerial nga sistema | 271 |
6 | walay tawo nga aerial | 4 | agrikultura | 177 |
7 | hyperspectral sensor | 3 | lawom nga pagkat-on | 151 |
8 | artipisyal nga neural Mga network | 2 | Machine sa pagkat-on | 149 |
9 | awtonomous nga paglupad | 2 | tanum index | 142 |
10 | kape | 2 | Internet sa Butang | 124 |
Ang laing makapaikag nga bahin mao ang presensya sa mga komplementaryong teknolohiya. Sa una nga yugto, ang "Hyperspectral Sensor" ug "artificial neural networks" (ANN) usa sa mga top ten keywords. Gibag-o sa hyperspectral imaging ang tradisyonal nga imaging pinaagi sa pagkolekta sa daghang mga imahe sa lainlaing mga wavelength. Sa pagbuhat niini, ang mga sensor dungan nga makakolekta og mas maayo nga spatial ug spectral nga impormasyon kon itandi sa multispectral imaging, spectroscopy, ug RGB imagery (Adao ˜ et al.,
2017). Ang panghitabo sa "ANN" sa unang yugto ug "lawom nga pagkat-on" (DL) ug "pagkat-on sa makina" (ML) sa ikaduha nagpasabot nga kadaghanan sa gipatik nga mga buhat naka-focus sa pagsusi sa potensyal sa AI nga mga teknik alang sa drone- nakabase sa agrikultura. Bisan kung ang mga drone makahimo sa paglupad nga awtonomiya, kinahanglan gihapon nila ang pag-apil sa usa ka piloto, nga nagpasabut nga usa ka ubos nga lebel sa paniktik sa aparato. Bisan pa, kini nga problema mahimong masulbad tungod sa pag-uswag sa mga teknik sa AI, nga makahatag mas maayo nga kahibalo sa sitwasyon ug suporta sa awtonomiya nga desisyon. Gisangkapan sa AI, ang mga drone makalikay sa mga bangga sa panahon sa pag-navigate, mapaayo ang pagdumala sa yuta ug tanum (Inoue, 2020), ug makunhuran ang trabaho ug stress alang sa mga tawo (BK Sharma et al., 2019).
Tungod sa ilang pagka-flexible ug abilidad sa pagdumala sa daghang mga nonlinear nga datos, ang mga teknik sa AI mao ang angay nga mga pamaagi sa pag-analisar sa datos nga gipasa sa mga drone ug uban pang mga remote-sensing ug ground-based nga mga sistema alang sa panagna ug paghimog desisyon (Ali et al., 2015; Inoue, 2020). Dugang pa, ang presensya sa "IoT" sa ikaduhang yugto nagpakita sa iyang pag-uswag nga papel sa agrikultura. Gibag-o sa IoT ang agrikultura pinaagi sa pagdugtong sa ubang mga teknolohiya, lakip ang mga drone, ML, DL, WSN, ug dagkong datos. Usa sa mga mahinungdanong benepisyo sa pagpatuman sa IoT mao ang abilidad niini sa episyente ug epektibo nga paghiusa sa nagkalain-laing mga buluhaton (pagkuha sa datos, pagtuki ug pagproseso sa datos, paghimog desisyon, ug pagpatuman) sa duol nga tinuod nga panahon (Elijah et al., 2018; Feng et al. , 2019; Muangprathub et al., 2019). Dugang pa, ang mga drone gikonsiderar nga episyente nga mga himan alang sa pagkuha sa datos nga gikinahanglan alang sa pagkalkula sa kusog sa tanum ug mga kabtangan sa tanum (Candiago et al., 2015). Ang Fig. 2a ug 2b nag-ilustrar sa keyword co-occurrence networks alang sa duha ka yugto sa panahon.
Impluwensya nga mga awtor
Niini nga seksyon, among gitino ang impluwensyal nga mga tagsulat ug gisusi kung giunsa ang mga network sa mga citation sa tagsulat makahanduraw ug maorganisar ang karon nga literatura. Ang Fig. 3 nagpakita sa kronolohikal nga overlay sa tanang tigdukiduki nga adunay pinakataas nga gidaghanon sa mga citation. Ang sukdanan sa kolor nagpakita sa tuig-maalamon nga kausaban sa mga citation sa mga tagsulat. Gisusi namon ang istruktura sa citation sa mga tigdukiduki nga nagpatik sa mga pagtuon sa mga drone sa agrikultura pinaagi sa paggamit sa threshold nga labing gamay nga 50 nga mga citation ug napulo nga mga publikasyon. Gawas sa
12,891 ka awtor, 115 lang ang nakab-ot niini nga kondisyon. Ang talaan 4 naglista sa nag-una nga napulo ka impluwensyal nga mga tagsulat, gisunod sa labing kadaghan nga mga citation. Si Lopez- Granados F. nanguna sa listahan nga adunay 1,963 ka citation, gisundan ni Zarco-Tejada PJ nga adunay 1,909 ka citation.
Listahan sa labing gisitar nga mga awtor.
ranking | Author | citations |
1 | Lopez-Granados ´ F. | 1,963 |
2 | Zarco-Tejada PJ | 1,909 |
3 | Pena ˜ JM | 1,644 |
4 | Torres-S' anchez J. | 1,576 |
5 | Fereres E | 1,339 |
6 | Remondino F | 1,235 |
7 | Bolten A | 1,160 |
8 | Bareth G | 1,155 |
9 | Berni JA | 1,132 |
10 | de Castro AI | 1,036 |
Kung bahin sa indibidwal nga mga publikasyon, ang artikulo ni Zhang ug Kovacs (2012) mao ang labing gikutlo nga pagtuon nga gipatik sa Precision Agriculture. Dinhi, gisusi sa mga tagsulat ang aplikasyon sa UAS sa tukma nga agrikultura. Ang mga nahibal-an sa ilang panukiduki nagsugyot nga adunay panginahanglan sa pagpauswag sa disenyo sa plataporma, paghimo, pag-standardize sa georeferencing sa imahe, ug pag-agay sa trabaho sa pagkuha sa impormasyon aron mahatagan ang mga mag-uuma sa kasaligan nga mga produkto sa katapusan. Dugang pa, girekomenda nila ang pag-apil sa mag-uuma nga mas kusgan, labi na sa pagplano sa uma, pagkuha sa imahe, ingon man ang paghubad sa datos ug pagtuki. Importante, kini nga pagtuon maoy usa sa mga unang nagpakita sa importansya sa UAV sa field mapping, vigor mapping, chemical content measurement, vegetation stress monitoring, ug evaluation sa mga epekto sa abono sa pagtubo sa tanom. Ang mga hagit nga may kalabutan sa teknolohiya naglakip usab sa nagdili nga gasto, kapabilidad sa sensor, kalig-on ug kasaligan sa plataporma, kakulang sa standardisasyon, ug makanunayon nga pamaagi sa pag-analisar sa daghang mga datos.
Pagtuki sa citation
Ang pagtuki sa citation nagrepresentar sa pagtuon sa impluwensya sa mga artikulo, bisan pa nga daling madala (pananglitan, citation bias, self-citation) gikonsiderar nga usa sa mga standard nga instrumento alang sa impact evaluation (Osareh, 1996; A. Rejeb et al., 2022; Sarli et al., 2010). Gipakita usab sa mga citation ang kamahinungdanon ug kalagsik sa mga kontribusyon sa mga papel sa literatura sa usa ka piho nga hilisgutan (R. Sharma et al., 2022). Naghimo kami usa ka pagtuki sa citation aron mahibal-an ang labing impluwensyal nga mga pagtuon sa mga drone sa agrikultura ug gi-summarize ang mga sulud. Gipresentar sa Talaan 5 ang lista sa napulog lima nga labing impluwensyal nga mga papel alang sa mga yugto sa 1990–2010 ug 2011–2021. Ang mga artikulo ni Berni et al. Ang (2009)b ug Austin (2010) mao ang labing gisitar sa panahon sa 1990 ug 2010, nga adunay 831 ug 498 nga mga citation, matag usa. Berni ug uban pa. (2009) b nag-ilustrar sa potensyal sa pagpalambo sa quantitative remotesensing nga mga produkto pinaagi sa helicopter-based UAV nga gisangkapan sa barato nga thermal ug narrowband nga multispectral imaging sensors. Kung itandi sa tradisyonal nga mga airborne sensor nga adunay tawo, ang usa ka barato nga sistema sa UAV alang sa agrikultura makahimo sa pagkab-ot sa parehas nga pagbanabana sa biophysical parameter sa mga tanum, kung dili labi ka maayo. Ang barato nga gasto ug pagka-flexible sa operasyon, kauban ang taas nga spectral, spatial, ug temporal nga mga resolusyon nga magamit sa usa ka dali nga oras sa pag-turn, naghimo sa mga UAV nga angay alang sa lainlaing mga aplikasyon nga nanginahanglan kritikal nga pagdumala sa oras, lakip ang pag-iskedyul sa irigasyon, ug tukma nga pagpanguma. Ang papel gikan sa Berni et al. (2009)b kaayo nga gikutlo tungod kay kini epektibo nga naghiusa sa usa ka unmanned rotary-wing nga plataporma ug digital ug thermal sensor nga adunay gikinahanglan nga mga mekanismo sa pagkakalibrate alang sa mga aplikasyon sa agrikultura. Ang ikaduha nga labing gikutlo nga publikasyon mao ang usa ka libro nga gisulat ni Austin (2010), nga naghisgot sa mga UAV gikan sa laraw, pag-uswag, ug mga panan-aw sa pag-deploy. Sa agrikultura, gisuportahan sa mga UAV ang pag-monitor sa tanum pinaagi sa pag-ila sa mga sakit sa sayo pinaagi sa pagbag-o sa kolor sa tanum, pagpadali sa pagpugas ug pag-spray sa tanum, ug pagmonitor ug pagmaneho sa mga panon.
Ang mga pagtuon sa Sullivan et al. (2007), Lumme et al. (2008), ug Gokto ¨ ǧan et al. (2010) tapuson ang listahan sa kinatas-ang kinse ka labing gisitar nga mga artikulo. Kini nga mga artikulo naghulagway sa pagpalambo sa UAV-based nga mga sistema sa pagsuporta sa agrikultura. Nagtanyag sila og mga solusyon sa lainlaing mga problema, sama sa pag-monitor ug pag-scan sa tanum, pag-monitor ug pagdumala sa sagbot, ug suporta sa desisyon. Gisugyot usab nila ug gihisgutan ang katakus sa UAV aron madugangan ang kahusayan sa sampling ug tabangan ang mga mag-uuma sa paghimo og tukma ug epektibo.
mga estratehiya sa pagpananom. Duha ka mga papel ang gisulat ni Berni (Berni et al., 2009b; Berni et al., 2009a), nga nagpasiugda sa iyang mahinungdanong epekto sa panukiduki nga may kalabutan sa drone sa agrikultura. Ang papel gikan sa Zarco-Tejada et al. (2014) usa sa mga pagtuon sa pagpayunir aron ihulagway ang panginahanglan sa paggamit sa mubu nga gasto nga UAV imagery sa pag-ihap sa gitas-on sa kahoy.
Listahan sa kadaghanang gisitar nga mga publikasyon.
ranggo | Gikan sa 1990 hangtod 2010 | Gikan sa 2011 hangtod 2021 | ||
Document | Citation | Document | Citation | |
1 | (Berni et al., 2009b) | 831 | (C. Zhang & Kovacs, 2012) | 967 |
2 | (Austin, 2010) | 498 | (Nex & Remondino, 2014) | 893 |
3 | (Hunt et al., 2010) | 331 | (Floreano ug Wood, 2015) | 552 |
4 | (SR Herwitz et al., 2004) | 285 | (Hossein Motlagh et al., 2016) | 391 |
5 | (CCD Lelong et al., 2008) | 272 | (Shakhatreh et al., 2019) | 383 |
6 | (Berni et al., 2009b) | 250 | (Ma et al., 2017) | 373 |
7 | (Grenzdorfer ¨ et al., 2008) | 198 | (Bendig et al., 2014) | 360 |
8 | (Hrabar et al., 2005) | 175 | (Zarco-Tejada et al., 2014) | 347 |
9 | (Y. Huang et al., 2009) | 129 | (Ad˜ ao et al., 2017) | 335 |
10 | (Schmale III et al., 2008) | 119 | (Honkavaara et al., 2013a) | 331 |
11 | (Abd-Elrahman et al., 2005) | 79 | (Candiago et al., 2015) | 327 |
12 | (Techy et al., 2010) | 69 | (Xiang & Tian, 2011) | 307 |
13 | (Sullivan et al., 2007) | 51 | (Matese et al., 2015) | 303 |
14 | (Lumme et al., 2008) | 42 | (Gago et al., 2015) | 275 |
15 | (Gokto ¨ ǧan et al., 2010) | 40 | (Aasen et al., 2015a) | 269 |
Sa ikaduhang yugto (2011–2021), ang panukiduki ni Zhang and Kovacs (2012) ug Nex and Remondino (2014) miresulta sa labing kanunay nga gikutlo nga mga publikasyon. Si Zhang ug Kovacs (2012) nangatarungan nga ang tukma nga agrikultura mahimong makabenepisyo gikan sa pagpatuman sa geospatial nga mga teknik ug sensor, sama sa geographic nga mga sistema sa impormasyon, GPS, ug remote sensing, aron makuha ang mga kalainan sa uma ug pagdumala niini pinaagi sa paggamit sa alternatibong mga estratehiya. Isip usa ka game-changer sa tukma nga agrikultura, ang pagsagop sa mga drone nagpahibalo sa usa ka bag-ong edad sa remote sensing, pagpasimple sa aerial observation, pagkuha sa datos sa pagtubo sa tanum, kondisyon sa yuta, ug pag-spray sa mga lugar. Ang pagrepaso sa Zhang ug Kovacs (2012) mao ang mahinungdanon tungod kay kini nagtanyag og mga panabut sa mga UAV pinaagi sa pagpadayag sa kasamtangan nga mga gamit ug mga hagit niini nga mga himan sa pag-monitor sa kinaiyahan ug tukma nga agrikultura, sama sa mga limitasyon sa plataporma ug camera, mga hagit sa pagproseso sa datos, pakiglambigit sa mga mag-uuma, ug mga regulasyon sa aviation. . Ang ikaduha
kadaghanan sa gikutlo nga pagtuon gikan sa Nex ug Remondino (2014) nagrepaso sa kahimtang sa arte sa mga UAV alang sa pagkuha, pagproseso, ug pag-analisar sa mga hulagway sa yuta.
Gipresentar usab sa ilang trabaho ang usa ka kinatibuk-ang panan-aw sa daghang mga platform sa UAV, aplikasyon, ug mga kaso sa paggamit, nga nagpakita sa labing bag-ong mga pag-uswag sa pagproseso sa imahe sa UAV. Sa agrikultura, ang mga mag-uuma mahimong mogamit sa mga UAV aron makahimo ug epektibo nga mga desisyon aron makab-ot ang gasto ug oras nga pagtipig, makadawat usa ka paspas ug tukma nga rekord sa mga kadaot, ug magpaabut sa mga posible nga problema. Sukwahi sa naandan nga aerial nga mga plataporma, ang mga UAV makapakunhod sa mga galastuhan sa operasyon ug makapamenos sa kapeligrohan sa pag-access sa mapintas nga mga dapit samtang gipreserbar ang taas nga potensyal sa katukma. Ang ilang papel nagsumaryo sa lainlaing mga bentaha sa mga UAV, labi na sa mga termino sa katukma ug resolusyon.
Lakip sa nahabilin nga napulog tulo nga labing gikutlo nga mga publikasyon tali sa 2011 ug 2021, namatikdan namon ang usa ka labi nga konsentrasyon sa panukiduki nga konektado sa mga aplikasyon sa drone sa mga misyon sa imaging (Bendig et al., 2014; Ma et al., 2017; Zarco-Tejada et al., 2014) , precision agriculture (Candiago et al., 2015; Honkavaara et al., 2013a), precision viticulture (Matese et al., 2015), water stress assessment (Gago et al., 2015), ug vegetation monitoring (Aasen et al. , 2015a). Sa unang mga tuig, ang mga tigdukiduki nagpunting
labaw pa sa pagpalambo sa barato, gaan, ug tukma nga UAV-based nga mga sistema alang sa agrikultura; mas bag-o nga panukiduki mas nakatutok sa mga pagrepaso sa mga aplikasyon sa UAV alang sa agrikultura ug pagsurbi sa uma. Sa katingbanan, kini nga pag-analisa nagpadayag nga ang maimpluwensyang mga publikasyon kasagaran naghatag mga pagrepaso sa naunang mga pagtuon aron sa pagtimbang-timbang sa kahimtang sa siyensya ug teknolohiya karon sa mga UAV ug nagpalambo sa mga sistema sa UAV aron suportahan ang tukma nga agrikultura. Makapainteres, wala kami nakit-an nga mga pagtuon nga gigamit ang empirical
metodolohiya o deskriptibo nga mga pagtuon sa kaso, nga naglangkob sa usa ka mahinungdanon nga kal-ang sa kahibalo ug nagtawag alang sa dugang nga panukiduki bahin niini nga hilisgutan.
Pagtuki sa co-citation
Sumala sa Gmür (2006), ang co-citation analysis nagpaila sa susama nga mga publikasyon ug nag-cluster niini. Ang maampingong pagsusi sa usa ka pungpong mahimong magpadayag sa usa ka sagad nga natad sa panukiduki taliwala sa mga publikasyon. Gisusi namo ang co-citation sa literatura nga may kalabotan sa mga drone sa agrikultura aron ihulagway ang mga may kalabutan nga hilisgutan nga mga lugar ug mahibal-an ang mga intelektwal nga sumbanan sa mga publikasyon. Niining bahina, girekomenda sa Small (1973) ang paggamit sa pagtuki sa cocitation aron tun-an ang labing impluwensyal ug seminal nga panukiduki
sulod sa usa ka disiplina. Aron limitahan ang set sa pinakadaghang mga artikulo (Goyal & Kumar, 2021), nagtakda kami og co-citation threshold nga 25, nga nagpasabot nga duha ka artikulo ang gisitar nga magkauban sa mga lista sa pakisayran sa 25 o labaw pa nga lainlaing publikasyon. Gipahigayon usab ang clustering nga adunay minimum nga cluster size 1 ug walay bisan unsa nga pamaagi sa paghiusa sa gagmay nga clusters sa dagko. Ingon nga resulta, unom ka mga cluster ang namugna base sa pagkaparehas sa mga pagtuon ug sa ilang intelektwal nga istruktura. Ang talaan 6 nagpakita sa pag-apod-apod sa mga publikasyon sa matag cluster.
Cluster 1: Kini nga cluster adunay napulo'g walo ka mga dokumento nga gipatik human Ang mga publikasyon niini nga cluster naghisgot sa papel sa mga drone sa pagsuporta sa environmental monitoring, crop management, ug weed management. Pananglitan, Manfreda et al. (2018) naghatag og usa ka kinatibuk-ang ideya sa kasamtangan nga panukiduki ug pagpatuman sa UAV sa natural nga agrikultura nga pag-monitor sa ekosistema ug nangatarungan nga ang teknolohiya nagtanyag og dako nga potensyal aron mapalambo ang pag-monitor sa kinaiyahan ug makunhuran.
ang kasamtangang gintang tali sa field observation ug conventional air ug spaceborne remote sensing. Mahimo kini pinaagi sa pagtanyag og bag-ong kapasidad alang sa gipaayo nga temporal retrieval ug spatial insights sa dagkong mga lugar sa barato nga paagi. Ang mga UAV kanunay nga makamatikod sa kalikopan ug ipadala ang resulta nga datos ngadto sa intelihente, sentralisado/desentralisado nga mga entidad nga nagkontrol sa mga sensor aron mahibal-an ang mga problema sa ulahi, sama sa kakulang sa sakit o pagkakita sa tubig (Padua ´ et al., 2017). Adao ˜ et al. (2017) nag-positibo nga ang mga UAV maayo alang sa pagtimbang-timbang sa mga kondisyon sa mga tanum pinaagi sa pagkuha sa daghang gidaghanon sa hilaw nga datos nga may kalabutan sa kahimtang sa tubig, pagtantiya sa biomass, ug pagtimbang-timbang sa kusog. Ang UAV-mounted sensors mahimo usab nga ma-deploy dayon sa hustong kahimtang sa kalikopan aron tugotan ang tukma sa panahon nga pagkuha sa remote-sensing data (Von Bueren et al., 2015). Pinaagi sa mga UAV, ang mga mag-uuma makahimo sa pagpahigayon sa sulod nga mga kalihokan sa pagpanguma pinaagi sa pagkuha sa mga sukod gikan sa halos bisan asa nga dapit sa tulo-ka-dimensional nga luna sa mga indoor farming environment (pananglitan, greenhouses), sa ingon masiguro ang lokal nga pagkontrol sa klima ug pag-monitor sa tanum (Roldan ´ et al. ., 2015). Sa konteksto sa katukma
agrikultura, mga desisyon sa pagdumala sa tanum nanginahanglan tukma, kasaligan nga datos sa tanum nga adunay angay nga temporal ug spatial nga resolusyon (Gebbers & Adamchuk, 2010; Gevaert et al., 2015; Maes & Steppe, 2019). Tungod niini, Agüera Vega et al. (2015) migamit ug UAV-mounted multispectral sensor system aron makakuha og mga hulagway sa usa ka sunflower crop sa panahon sa pagtubo. Sa susama, si Huang et al. (2009) timan-i nga ang remote sensing base sa UAVs makapadali sa pagsukod sa mga tanom ug yuta gikan sa nakolekta nga spectral data. Verger ug uban pa. (2014) nagpalambo ug nagsulay sa usa ka teknik sa pagbanabana sa usa ka green area index (GAI) gikan sa UAV reflectance measurements sa tukma nga mga aplikasyon sa agrikultura, nga nagtutok sa trigo ug rapeseed crops. Busa, ang mga drone naghatag og bag-ong mga posibilidad alang sa pagkuha sa impormasyon sa estado sa tanom nga adunay kanunay nga pagduaw pag-usab ug taas nga resolusyon sa spatial (Dong et al., 2019; Garzonio et al., 2017; H. Zheng et al., 2016).
Paghugpong sa mga impluwensyal nga publikasyon sa mga drone sa agrikultura.
Cluster | Lapad nga tema | mga pakisayran |
1 | Pag-monitor sa kinaiyahan, tanum pagdumala, pagdumala sa sagbot | (Ad˜ ao et al., 2017; Agüera Vega et al., 2015; de Castro et al., 2018; Gomez-Cand ´ on ´ et al., 2014; Si YB Huang et al., 2013; Khanal et al., 2017; Lopez-Granados, ´ 2011; Manfreda et al., 2018; P' adua et al., 2017; Pena ˜ et al., 2013; Perez-Ortiz et al., 2015; Rasmussen et al., 2013, 2016; Torres-S' anchez et al., 2014; Torres-Sanchez, ´ Lopez-Granados, ´ & Pena, ˜ 2015; Verger et al., 2014; Si Von Bueren et al., 2015; C. Zhang & Kovacs, 2012) |
2 | Remote phenotyping, abot pagtantiya, modelo sa ibabaw sa tanom, pag-ihap sa mga tanom | (Bendig et al., 2013, 2014; Geipel et al., 2014; Gnadinger ¨ & Schmidhalter, 2017; Haghighattalab et al., 2016; Holman et al., 2016; Jin et al., 2017; W. Li et al., 2016; Maimaitijiang et al., 2017; Sankaran et al., 2015; Schirrmann et al., 2016; Shi et al., 2016; Yue et al., 2017; X. Zhou et al., 2017) |
3 | Thermal imaging alang sa tubig, multispectral imaging | (Baluja et al., 2012; Berni et al., 2009b; Berni et al., 2009a; Candiago et al., 2015; Gago et al., 2015; Gonzalez-Dugo et al., 2013, 2014; Grenzdorfer ¨ et al., 2008; Si Khaliq et al., 2019; Matese et al., 2015; Ribeiro-Gomes et al., 2017; Santesteban et al., 2017; Uto et al., 2013) |
4 | Hypersectral imaging, spectral imaging | (Aasen et al., 2015a; Bareth et al., 2015; Hakala et al., 2013; Honkavaara et al., 2013a; Lucieer et al., 2014; Saari et al., 2011; Suomalainen et al., 2014) |
5 | Mga Aplikasyon sa 3D-Mapping | (Jim´enez-Brenes et al., 2017; Nex & Remondino, 2014; Salamí et al., 2014; Torres-S' anchez, Lopez- ´ Granados, Serrano, et al., 2015; Zahawi et al., 2015; Zarco-Tejada et al., 2014) |
6 | Pagbantay sa agrikultura | (SR Herwitz et al., 2004; Hunt et al., 2010; CCD Lelong et al., 2008; Primicerio et al., 2012; Xiang & Tian, 2011) |
Dugang pa, ang mga drone mapuslanon alang sa mahagiton nga mga buluhaton sa agrikultura, lakip ang pagmamapa sa sagbot. Ang mga hulagway nga nakuha sa mga himan nagpamatuod sa ilang kapuslanan alang sa sayo nga pag-ila sa sagbot sa mga umahan (de Castro et al., 2018; Jim'enez-Brenes et al., 2017; Lam et al., 2021; Lopez-Granados ´ et al., 2016; Rozenberg et al., 2021). Niini nga bahin, si de Castro et al. (2018) nag-positibo nga ang paghiusa sa UAV imagery ug Object-Based Image Analysis (OBIA) nakapahimo sa mga practitioner sa pagbuntog sa isyu sa pag-automate sa sayo nga pag-detect sa sayo nga season nga mga tanom sa kasagbotan, nga usa ka dakong lakang sa unahan sa panukiduki sa sagbot. Ingon usab, Pena ˜ et al. (2013) nagpunting nga ang paggamit sa ultra-high spatial resolution nga mga hulagway gikan sa UAV inubanan sa usa ka OBIA nga pamaagi nagpaposible sa pagmugna og mga mapa sa sagbot sa sayo nga mga tanum nga mais nga mahimong magamit sa pagplano sa pagpatuman sa in-season nga mga lakang sa pagkontrol sa sagbot, usa ka buluhaton nga lapas sa kapabilidad sa satellite ug tradisyonal nga mga hulagway sa kahanginan. Kung itandi sa klasipikasyon sa imahe o mga algorithm sa pag-detect sa butang, ang mga teknik sa semantic segmentation mas epektibo sa mga buluhaton sa pagmamapa sa sagbot (J. Deng et al., 2020), sa ingon makapahimo sa mga mag-uuma nga makit-an ang mga kondisyon sa uma, makunhuran ang mga pagkawala, ug mapaayo ang mga abot sa tibuuk nga panahon sa pagtubo (Ramesh. ug uban pa, 2020). Ang lawom nga pagkat-on nga nakabase sa semantic nga pagbahin mahimo usab nga maghatag usa ka tukma nga pagsukod sa tabon sa tanum gikan sa taas nga resolusyon nga mga imahe sa kahanginan (Ramesh et al., 2020; A. Zheng et al., 2022). Bisan pa sa ilang potensyal alang sa hilit
sensing pixel classification, semantic segmentation techniques nanginahanglan og mahinungdanong computation ug usa ka prohibitively high GPU memory (J. Deng et al., 2020).
Base sa pagkat-on sa makina ug UAV, P'erez-Ortiz et al. (2015) misugyot og pamaagi sa pagmapa sa sagbot aron mahatagan ug estratihiya sa pagkontrol sa sagbot nga espesipiko sa site kung ang mga mag-uuma mosagop sa sayo nga pag-abot sa pagpugong sa sagbot. Sa katapusan, Rasmussen et al. (2013) nagpasiugda nga ang mga drone naghatag og barato nga sensing nga adunay dako nga spatial resolution flexibility. Sa kinatibuk-an, ang mga publikasyon niini nga cluster nagpunting sa pagsuhid sa mga potensyal sa mga UAV aron suportahan ang remote sensing, crop monitoring, ug weed mapping. Kinahanglan ang dugang nga lawom nga panukiduki aron masusi pa kung giunsa ang mga aplikasyon sa drone sa pag-monitor sa kalikopan, pagdumala sa tanum, ug pagmamapa sa sagbot nga makab-ot ang labi ka malungtaron nga agrikultura (Chamuah & Singh, 2019; Islam et al., 2021; Popescu et al., 2020; J . Ang mga tigdukiduki kinahanglan nga magkonsentrar sa pag-validate sa UAVcollected measurements nga adunay episyente nga mga pamaagi sa pagproseso aron mapalambo ang katapusang kalidad sa naproseso nga datos (Manfreda et al., 2018). Dugang pa, ang pag-uswag sa angay nga mga algorithm nga nag-ila sa mga pixel nga nagpakita sa mga sagbot sa digital nga mga imahe ug nagwagtang sa wala'y kalabutan nga background sa panahon sa UAV weed mapping gikinahanglan (Gaˇ sparovi'c et al., 2018; Hamylton et al., 2019; H. Huang et al. , 2022, 2021; Lopez- ´ Granados et al., 2018). Ang dugang nga panukiduki bahin sa pagsagop sa mga teknik sa pagbahinbahin sa semantiko sa pag-ila sa tanum, klasipikasyon sa dahon, ug pagmapa sa sakit giabiabi (Fuentes-Pacheco et al., 2020; Kerkech et al., 2020).
Cluster 2. Ang mga publikasyon niini nga cluster nakatutok sa pipila ka aspeto sa mga drone sa agrikultura. May kalabotan sa hilit nga phenotyping, Sankaran et al. (2015) nagrepaso sa potensyal sa paggamit sa ubos nga altitude, taas nga resolusyon nga aerial imaging uban sa mga UAV alang sa dali nga phenotyping sa mga tanum sa uma, ug sila nangatarungan nga, kon itandi sa ground-based sensing platforms, ang gagmay nga mga UAV nga adunay igo nga mga sensor nagtanyag og daghang mga bentaha. , sama sa dali nga pag-access sa uma, taas nga resolusyon nga datos, hapsay nga pagkolekta sa datos,
paspas nga pagsusi sa kahimtang sa pagtubo sa uma, ug mubu nga gasto sa operasyon. Bisan pa, namatikdan usab sa mga tagsulat nga ang epektibo nga aplikasyon sa UAV alang sa field phenotyping nagsalig sa duha ka sukaranan nga mga elemento, nga mao, ang mga bahin sa UAV (pananglitan, kaluwasan, kalig-on, pagpoposisyon, awtonomiya) ug mga kinaiya sa sensor (pananglitan, resolusyon, gibug-aton, spectral wavelength, field. sa panglantaw). Haghighattalab et al. (2016) misugyot og semi-automated imageprocessing pipeline aron makuha ang plot-level data gikan sa UAV imagery ug mapadali ang proseso sa pagpasanay. Holman ug uban pa. (2016) naugmad ang usa ka taas
throughput field phenotyping system ug gipasiugda nga ang UAV makahimo sa pagkolekta sa kalidad, dako, base sa field nga phenotypic data, ug nga ang himan epektibo alang sa dagkong mga lugar ug sa lain-laing mga lokasyon sa uma.
Ingon nga ang pagbanabana sa ani usa ka labi ka hinungdanon nga piraso sa kasayuran, labi na kung magamit sa oras, adunay potensyal alang sa mga UAV nga mahatagan ang tanan nga mga pagsukod sa uma ug epektibo nga makakuha og taas nga kalidad nga datos (Daakir et al., 2017; Demir et al., 2018 ; Enciso et al., 2019; Niini nga bahin, si Jin et al. (2018) gipahimuslan ang taas nga resolusyon nga paghanduraw nga nakuha sa mga UAV sa ubos kaayo nga mga kahitas-an aron sa pagpalambo ug pagtimbang-timbang sa usa ka pamaagi sa pagbanabana sa densidad sa tanom nga trigo sa yugto sa pagtungha. Sumala sa mga tagsulat, ang mga UAV nakabuntog sa mga limitasyon sa mga sistema sa rover nga adunay mga camera ug nagrepresentar sa usa ka non-invasive nga pamaagi aron mabanabana ang density sa tanum sa mga tanum, nga gitugotan ang mga mag-uuma nga makab-ot ang taas nga throughput nga gikinahanglan alang sa field phenotyping nga independente sa trafficability sa yuta. Li ug uban pa. (2012) nagkolekta og gatusan ka mga stereo nga mga hulagway nga adunay hilabihan ka taas nga resolusyon gamit ang usa ka UAV-based nga sistema sa pagbanabana sa mga parameter sa mais, lakip na ang canopy height ug above-ground biomass. Sa katapusan, si Yue et al. (2017) nakit-an nga ang gitas-on sa tanum nga gitino gikan sa mga UAV mahimong makapauswag sa pagtantiya sa aboveground biomass (AGB).
Ang usa ka pamaagi sa pagmonitor sa pagtubo sa tanum mao ang ideya sa pagpalambo sa mga modelo sa ibabaw sa tanom (Bendig et al., 2014, 2015; Holman et al., 2016; Panday, Shrestha, et al., 2020; Sumesh et al., 2021). Daghang mga pagtuon ang nagpasiugda sa posibilidad sa mga imahe nga gikuha gikan sa UAV aron makuha ang gitas-on sa mga tanum ug mabantayan ang ilang pagtubo. Pananglitan, Bendig et al. (2013) naghulagway sa pagpalambo sa multi-temporal crop surface nga mga modelo nga adunay taas kaayo nga resolusyon nga ubos sa 0.05 m gamit ang UAV. Gituyo nila nga makit-an ang tanum
kabag-ohan sa pagtubo ug ang pagsalig niini sa pagtambal sa tanum, cultivar, ug stress. Bendig ug uban pa. (2014) migamit sa UAVs sa pagbanabana sa presko ug uga nga biomass base sa gitas-on sa tanom nga gikuha gikan sa crop surface models ug nakit-an nga, dili sama sa airborne platforms ug terrestrial laser scanning, ang high resolution nga mga hulagway gikan sa UAVs makadugang pag-ayo sa katukma sa plant height modeling para sa lain-laing pagtubo. mga yugto. Sa parehas nga ugat, si Geipel et al. (2014) migamit sa mga UAV sa ilang panukiduki aron makakuha og mga hulagway
mga datasets alang sa prediksyon sa abot sa lugas sa mais sa tulo ka lain-laing mga hugna sa pagtubo gikan sa sayo ngadto sa tunga-tunga sa panahon ug nakahinapos nga ang kombinasyon sa spectral ug spatial modeling base sa aerial images ug crop surface models maoy haom nga paagi sa pagtagna sa tunga-tunga sa panahon nga abot sa mais. Sa kataposan, gisusi ni Gnadinger ¨ ug Schmidhalter (2017) ang gamit sa UAV sa precision phenotyping ug gipasiugda nga ang paggamit niini nga teknolohiya makapauswag sa pagdumala sa umahan ug makapahimo sa field experimentation alang sa breeding ug agronomic nga katuyoan. Sa kinatibuk-an, among naobserbahan nga ang mga publikasyon sa cluster 2 nagpunting sa mga nag-unang bentaha sa mga UAV sa hilit.
phenotyping, pagtantiya sa abot, pagmodelo sa ibabaw sa tanom, ug pag-ihap sa tanom. Ang umaabot nga mga pagtuon mahimong mas lawom pinaagi sa pagpalambo sa bag-ong mga pamaagi alang sa hilit nga phenotyping nga maka-automate ug ma-optimize ang pagproseso sa remotely sensed data (Barabaschi et al., 2016; Liebisch et al., 2015; Mochida et al., 2015; S. Zhou et al. ., 2021). Dugang pa, ang pasundayag sa IoT sensors nga naka-mount sa mga UAV ug ang trade-off tali sa ilang mga gasto, trabaho, ug katukma sa pagtantiya sa ani kinahanglan nga tun-an sa
umaabot (Ju & Son, 2018a, 2018b; Xie & Yang, 2020; Yue et al., 2018). Sa katapusan, adunay panginahanglan sa pagpalambo sa episyente nga mga pamaagi sa pagproseso sa imahe nga makamugna og kasaligan nga impormasyon, mapadako ang kahusayan sa produksyon sa agrikultura, ug mamenosan ang manwal nga pag-ihap nga trabaho sa mga mag-uuma (RU Khan et al., 2021; Koh et al., 2021; Lin & Guo, 2020; C. Zhang et al., 2020).
Cluster 3. Ang mga publikasyon niini nga cluster naghisgot sa lain-laing matang sa imaging system para sa remote sensing sa mga kapanguhaan sa agrikultura nga gigamit sa UAV platforms. Niining bahina, ang thermal imaging nagtugot sa pag-monitor sa mga temperatura sa ibabaw aron mapugngan ang kadaot sa tanum ug makamatikod sa tensiyon sa hulaw sayo (Awais et al., 2022; García-Tejero et al., 2018; Sankaran et al., 2015; Santesteban et al., 2017; Yeom, 2021). Baluja et al. (2012) mipahayag nga ang paggamit sa multispectral ug thermal camera onboard sa
Ang UAV nakapahimo sa mga tigdukiduki nga makakuha og taas nga resolusyon nga mga hulagway ug masusi ang kahimtang sa tubig sa ubas. Kini mahimong mapuslanon sa pagpalambo sa bag-ong mga modelo sa water scheduling gamit ang remote-sensing data (Baluja et al., 2012). Tungod sa
limitado nga kapasidad sa pagkarga sa mga UAV, Ribeiro-Gomes et al. (2017) gikonsiderar ang integration sa uncooled thermal cameras ngadto sa UAVS aron sa pagtino sa water stress sa mga tanom, nga naghimo niini nga matang sa UAVs nga mas episyente ug mabuhi kay sa tradisyonal nga satellite-based remote sensing ug UAVs nga adunay mga cooled thermal camera. Sumala sa mga tagsulat, ang mga uncooled thermal camera mas gaan kaysa mga cooled camera, nga nanginahanglan ug angay nga pagkakalibrate. Gonzalez-Dugo ug uban pa. (2014) nagpakita nga ang thermal imagery epektibong makamugna og spatial nga mapa sa crop water stress indices para sa pag-assess sa water status ug quantifying water stress sa taliwala ug sulod sa citrus orchards. Gonzalez-Dugo ug uban pa. (2013) ug Santesteban et al. (2017) nag-imbestiga sa paggamit sa taas nga resolusyon nga UAV thermal imagery aron mabanabana ang pagkausab sa kahimtang sa tubig sa usa ka komersyal nga prutasan ug usa ka ubasan.
Ang multispectral imaging makahatag ug daghang datos kon itandi sa tradisyonal nga RGB (Red, Green, and Blue) nga mga hulagway (Ad˜ ao et al., 2017; Navia et al., 2016). Kini nga spectral data, uban sa spatial data, makatabang sa klasipikasyon, mapping, forecasting, prediksyon, ug detection nga mga katuyoan (Berni et al., 2009b). Sumala sa Candiago et al. (2015), ang UAV based multispectral imaging mahimong makatampo og dako sa crop assessment ug tukma nga agrikultura isip kasaligan ug episyente nga kapanguhaan. Usab,
Khaliq ug uban pa. (2019) naghimo usa ka pagtandi tali sa satellite ug UAV nga nakabase sa multispectral imaging. Ang UAV-based nga mga hulagway miresulta nga mas tukma sa paghubit sa kabag-ohan sa ubasan ingon man sa mga mapa sa kusog alang sa pagrepresentar sa mga canopy sa tanum. Sa laktod nga pagkasulti, ang mga artikulo niini nga cluster naghisgot sa pag-apil sa thermal ug multispectral imaging sensors ngadto sa mga UAV sa agrikultura. Tungod niini, gikinahanglan ang dugang panukiduki aron masabtan kon sa unsang paagi ang thermal ug multispectral imaging mahimong i-integrate sa AI
mga teknik (pananglitan, lawom nga pagkat-on) aron mahibal-an ang stress sa tanum (Ampatzidis et al., 2020; Ampatzidis & Partel, 2019; Jung et al., 2021; Santesteban et al., 2017; Syeda et al., 2021). Ang ingon nga mga panabut makatabang sa pagsiguro nga mas episyente ug tukma nga pag-ila ingon man ang pag-monitor sa pagtubo sa tanum, stress, ug phenology (Buters et al., 2019; Cao et al., 2020; Neupane & BaysalGurel, 2021; L. Zhou et al., 2020).
Cluster 4. Kini nga cluster naglangkob sa pito ka mga papeles nga naglibot sa mahinungdanong papel sa spectral imaging ug hyperspectral imaging sa pagsuporta sa mga gawi sa agrikultura. Ang hyperspectral imaging nag-establisar sa kaugalingon isip usa ka remote-sensing nga pamaagi nga makahimo sa quantitative assessment sa sistema sa yuta (Schaepman et al., 2009). ang pag-assign sa mga proporsyon sa ibabaw nga bahin
sulod sa nagkasagol nga mga pixel (Kirsch et al., 2018; Zhao et al., 2022). Sa laing pagkasulti, ang mas taas nga resolusyon sa spectral nga gihatag sa mga hyperspectral nga sistema makahimo sa mas tukma nga mga pagbanabana sa nagkalain-laing mga parameter, sama sa vegetarian properties o leaf water content (Suomalainen et al., 2014). Ang mga tigdukiduki sa kini nga cluster nagsusi sa lainlaing mga aspeto sa ingon nga mga sistema. Lakip sa uban, Aasen et al. (2015b) nagtanyag usa ka talagsaon nga pamaagi alang sa pagkuha sa three-dimensional nga hyperspectral nga kasayuran gikan sa gaan
snapshot camera nga gigamit sa mga UAV alang sa pag-monitor sa mga tanom. Lucieer ug uban pa. (2014) naghisgot sa disenyo, pag-uswag, ug aerial nga mga operasyon sa usa ka nobela nga hyperspectral UAS ingon man ang pag-calibrate, pagtuki, ug paghubad sa datos sa imahe nga natipon niini. Sa katapusan, Honkavaara et al. (2013b) nagpalambo sa usa ka komprehensibo nga pamaagi sa pagproseso alang sa FabryPerot interferometer nga nakabase sa spectral nga mga imahe ug gipakita ang paggamit niini sa usa ka pamaagi sa pagtantiya sa biomass alang sa katukma nga agrikultura. Ang potensyal nga umaabot nga mga agianan alang niining kasamtangan nga cluster naglakip sa paghatag og gibug-aton sa panginahanglan alang sa teknikal nga pag-uswag sa mga teknolohiya sa sensor (Aasen et al., 2015b) ingon man ang panginahanglan alang sa paglakip ug pagpaayo sa mga complementary nga teknolohiya, ilabi na sa dagkong datos ug analytics (Ang & Seng, 2021; Radoglou -Grammatikis et al., 2020; Shakoor et al., 2019). Ang ulahi nag-una gikan sa kanunay nga nagtubo nga datos nga namugna sa lainlaing mga sensor nga gipatuman sa intelihenteng agrikultura (C. Li & Niu, 2020; A. Rejeb et al., 2022; Y. Su & Wang, 2021).
Cluster 5. Ang mga publikasyon niini nga cluster nagsusi sa drone-based 3Dmapping nga mga aplikasyon. Ang paggamit sa mga drone alang sa 3D mapping makapahuyang sa komplikado nga fieldwork ug makadugang sa kahusayan (Torres-Sanchez ´ et al., 2015). Ang lima ka mga artikulo sa cluster nag-una nga nakapunting sa mga aplikasyon sa pag-monitor sa tanum. Pananglitan, aron makakuha og three-dimensional nga datos bahin sa canopy area, gitas-on sa kahoy, ug gidaghanon sa korona, Torres-Sanchez ´ et al. (2015) migamit sa teknolohiya sa UAV aron makamugna og digital surface models ug dayon object-based image analysis (OBIA) approaches. Dugang pa, Zarco-Tejada et al. (2014) gikuwenta ang gitas-on sa kahoy pinaagi sa pag-integrate sa teknolohiya sa UAV ug three-dimensional nga photo-reconstruction nga mga pamaagi. Jim'enez-Brenes Lopez-Granados, ´ De Castro, et al. (2017) nagpakita sa usa ka bag-ong proseso alang sa multi-temporal, 3D nga pag-monitor sa daghang mga punoan sa oliba pinaagi sa pag-integrate sa teknolohiya sa UAV sa advanced nga pamaagi sa OBIA. Ang makapaikag nga mga agianan alang sa umaabot nga mga buhat sa kini nga cluster naglakip sa pagpaayo sa kasamtangan
mga pamaagi (Zarco-Tejada et al., 2014) para sa digital surface modeling purposes (Ajayi et al., 2017; Jaud et al., 2016), sama sa OBIA (de Castro et al., 2018, 2020; Ventura et al. , 2018), ug pagtukod pag-usab sa litrato o pagpalambo sa mga pamaagi sa nobela (Díaz-Varela et al., 2015; Torres-S' anchez et al., 2015).
Cluster 6. Kini nga cluster naghisgot sa papel sa mga drone sa pagpaniid sa agrikultura. Ang mga UAV mahimong makadugang ug makabuntog sa mga kakulangan sa satellite ug aircraft imaging. Pananglitan, makahatag sila og taas nga resolusyon duol sa real-time nga imaging nga adunay gamay nga sugnod o piloting nga mga hagit, nga moresulta sa makanunayon ug tinuod nga panahon nga pagbantay ug pag-uswag sa paghimog desisyon (S. Herwitz et al., 2004). Ang laing mahinungdanong kontribusyon sa mga UAV mao ang ilang abilidad sa paghatag ug site-specific data alang sa tukma nga agrikultura o site-specific nga pagpanguma ingon nga ilang taas nga resolusyon, ang detalyado nga datos mahitungod sa nagkalain-laing mga parameter makahimo sa mga mag-uuma sa pagbahin sa yuta ngadto sa homogenous nga mga bahin ug pagtratar kanila sumala niini (Hunt et al. , 2010; CC Lelong et al., 2008; Ang maong UAV-based agricultural surveillance makasuporta sa food security monitoring ug decision making (SR Herwitz et al., 2012). Aron mapauswag ang panukiduki sa pagpaniid sa agrikultura, dili lamang ang mga pag-uswag sa mga sensor, UAV, ug uban pang mga may kalabutan nga teknolohiya ug ang ilang komunikasyon ug mga pamaagi sa pagbalhin sa datos ang gikinahanglan (Ewing et al., 2004; Shuai et al., 2020), apan gihiusa usab ang mga drone sa lainlaing Ang mga teknolohiya alang sa pag-optimize sa lain-laing mga buluhaton kalabot sa maalamon nga agrikultura, sama sa pag-monitor, pag-monitor sa agrikultura, ug paghimog desisyon, usa ka taas nga potensyal nga lugar sa panukiduki (Alsamhi et al., 2019; Popescu et al., 2021; Vuran et al., 2020). Niining bahina, ang IoT, WSN, ug dagkong datos nagtanyag makapaikag nga komplementaryong kapabilidad (van der Merwe et al., 2018). Ang mga gasto sa pagpatuman, pagtipig sa gasto, kahusayan sa enerhiya, ug kasiguruhan sa datos usa sa mga wala’y panukiduki nga mga lugar alang sa ingon nga panagsama (Masroor et al., 2020).
Mga nasud ug mga institusyong pang-akademiko
Ang kataposang lakang naglakip sa imbestigasyon sa nasod nga gigikanan ug sa akademikong mga kalambigitan sa mga tagsulat. Pinaagi sa kini nga pag-analisar, gitumong namon nga mas masabtan ang geographic nga pag-apod-apod sa mga iskolar nga nakatampo sa mga aplikasyon sa mga drone sa agrikultura. Mamatikdan nga mamatikdan ang pagkalainlain sa mga nasud ug mga institusyong pang-akademiko. Gikan sa usa ka panglantaw sa nasud, ang USA, China, India, ug Italy nagranggo sa ibabaw sa listahan sa mga termino sa gidaghanon sa mga publikasyon (Table 7). Ang kasamtangan
Ang panukiduki bahin sa mga drone sa agrikultura kadaghanan nakasentro sa mga nasud sa North American ug Asia, labi na tungod sa ilang taas nga pakiglambigit sa mga aplikasyon sa agrikultura nga tukma. Pananglitan, sa USA, ang merkado sa mga drone sa agrikultura gibanabana nga 841.9 milyon nga USD sa tuig 2020, nga nagkantidad sa gibana-bana nga 30% sa bahin sa merkado sa kalibutan (ReportLinker, 2021). Ang ranggo ingon ang pinakadako nga ekonomiya sa kalibutan, ang China gitagna nga makaabut sa gibanabana nga gidak-on sa merkado nga 2.6 bilyon USD sa tuig 2027. Kini nga nasud naghangyo alang sa mga drone sa agrikultura aron mabuntog ang mga isyu sa produktibo ug makab-ot ang labi ka maayo nga ani, pagpagaan sa labor, ug gamay nga mga input sa produksiyon. Bisan pa, ang pagsagop sa teknolohiya sa China gimaneho usab sa mga hinungdan sama sa gidak-on sa populasyon ug ang panginahanglan nga magbag-o ug mapaayo ang naglungtad nga mga pamaagi sa pagdumala sa tanum.
Nanguna sa labing produktibo nga mga nasud ug unibersidad/organisasyon nga nakatampo sa
panukiduki nga may kalabotan sa drone sa agrikultura.
ranggo | nasud |
1 | USA |
2 | China |
3 | India |
4 | Italy |
5 | Spain |
6 | Germany |
7 | Brazil |
8 | Australia |
9 | Japan |
10 | United Kingdom |
ranggo | Unibersidad/ Organisasyon |
1 | Intsik Academy of Science |
2 | Ministri sa Agrikultura sa People's Republic of China |
3 | Labaw nga Konseho sa Mga Pagsusi sa Siyensya |
4 | Texas A&M University |
5 | China Agricultural University |
6 | Pag-alagad sa Panukiduki sa USDA |
7 | CSIC – Instituto de Agricultura Sostenible IAS |
8 | Purdue University |
9 | Nasod sa Konseho sa Nasod nga Nasod |
10 | Ang unibersidad sa South China nga panguma |
Gikan sa usa ka unibersidad ug organisasyonal nga panglantaw, ang Chinese Academy of Sciences nag-una sa listahan sa mga termino sa gidaghanon sa mga publikasyon, gisundan sa Ministry of Agriculture sa People's Republic of China ug Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Ang Chinese Academy of Sciences girepresentahan sa mga tagsulat nga sila Liao Xiaohan ug Li Jun; Han Wenting nagrepresentar sa Ministry of Agriculture sa People's Republic of China; ug Consejo Superior de Investigaciones Científicas girepresentahan ni Lopez-Granados, ´ F. ug Pena, ˜ Jos´e María S. Gikan sa USA, ang mga unibersidad sama sa Texas A&M University ug Purdue University nakakaplag sa ilang
naghisgot. Ang mga unibersidad nga adunay pinakataas nga gidaghanon sa mga publikasyon ug ang ilang mga koneksyon gipakita sa Fig. 4. Dugang pa, kini nga listahan naglakip sa mga institusyon sama sa Consiglio Nazionale delle Ricerche ug sa Consejo Superior de Investigaciones Científicas nga aktibo sa siyentipikong panukiduki, apan dili mga institusyong pang-akademiko. .
Ang among pagpili naglakip sa daghang lainlain nga mga journal, nga naglangkob sa halos tanan nga magamit nga datos. Sama sa gipakita sa Talaan 8, ang Remote Sensing nga adunay 258 nga mga artikulo ang naa sa taas, gisundan sa Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications nga adunay 126 ug Computers and Electronics sa Agrikultura nga adunay 98 nga mga artikulo. Samtang ang Remote Sensing kasagaran naka-focus sa aplikasyon ug pagpalambo sa mga drone, ang Computers ug Electronics sa Agrikultura nag-una nga naglangkob sa mga pag-uswag sa computer hardware, software, electronics, ug control system sa agrikultura. Ang mga cross-area outlet, sama sa IEEE Robotics ug Automation Letters nga adunay 87 nga mga publikasyon ug IEEE Access nga adunay 34 nga mga publikasyon, mao usab ang panguna nga mga outlet sa natad. Ang nag-una nga kinse ka mga outlet nakatampo sa literatura nga adunay 959 nga mga dokumento, nga gibana-bana nga 20.40% sa tanan nga mga publikasyon. Ang usa ka journal co-citation analysis makapahimo kanato sa pagsusi sa importansya ug pagkaparehas tali sa mga publikasyon. Ang co-citation analysis naghatag ug tulo ka clusters, sama sa gipakita sa Fig. 5. Ang pula nga cluster naglangkob sa mga journal sama sa Remote Sensing, Computer ug Electronics sa Agriculture, Sensors,
ug ang International Journal of Remote Sensing. Ang tanan nga kini nga mga outlet kay bantog kaayo nga mga journal sa mga lugar sa remote sensing ug precision agriculture. Ang berdeng cluster adunay mga journal nga naghisgot sa robotics, sama sa Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications, IEEE Robotics and Automation Letters, IEEE Access, ug Drones. Kini nga mga outlet kasagaran nagpatik sa mga papel sa automation ug mapuslanon alang sa mga inhenyero sa agrikultura. Ang katapusan nga cluster naporma sa mga journal nga may kalabutan sa agronomy ug agricultural engineering, sama sa Agronomy ug International Journal of Agricultural and Biological Engineering.
Top 15 nga mga journal sa panukiduki nga may kalabotan sa drone sa agrikultura.
ranggo | journal | Hinumdomi |
1 | Layo nga Pagkabati | 258 |
2 | Journal of Intelligent and Robotic Systems: Teorya ug aplikasyon | 126 |
3 | Mga Kompyuter ug Elektroniko sa Agrikultura | 98 |
4 | IEEE Robotics ug Automation Letters | 87 |
5 | sensor | 73 |
6 | Internasyonal nga Journal sa Remote Sensing | 42 |
7 | Precision agrikultura | 41 |
8 | Mga drone | 40 |
9 | Agronomiya | 34 |
10 | Pag-access sa IEEE | 34 |
11 | Internasyonal nga Journal of Advanced Robotic Systems | 31 |
12 | Internasyonal nga Journal of Agricultural ug Biological Engineering | 25 |
13 | NAGPUYO | 25 |
14 | Journal sa Field Robotics | 23 |
15 | Biosystems Engineering | 23 |
Panapos
summary
Sa kini nga pagtuon, gi-summarize ug gisusi namon ang naglungtad nga panukiduki bahin sa mga drone sa agrikultura. Ang pagpadapat sa lain-laing mga teknik sa bibliometric, naningkamot kami nga makakuha og mas maayong pagsabot sa intelektwal nga istruktura sa panukiduki nga may kalabotan sa drone sa agrikultura. Sa kinatibuk-an, ang among pagrepaso nagtanyag daghang mga kontribusyon pinaagi sa pag-ila ug paghisgot sa mga keyword sa literatura, pagpadayag sa mga kumpol sa kahibalo samtang nagporma sa parehas nga semantiko nga mga komunidad sa natad sa mga drone, naglatid sa una nga panukiduki, ug nagsugyot sa umaabot nga mga direksyon sa panukiduki. Sa ubos, among gilatid ang mga nag-unang nahibal-an sa pagrepaso sa pagpalambo sa mga drone sa agrikultura:
• Ang kinatibuk-ang literatura paspas nga mitubo ug nakadani sa dakong pagtagad sa milabay nga dekada, ingon nga gipakita sa pagsaka sa gidaghanon sa mga artikulo human sa 2012. Bisan pa nga kini nga kahibalo natad pa sa pagkab-ot sa iyang hingpit nga pagkahamtong (Barrientos et al., 2011; Maes & Steppe, 2019), daghang mga pangutana ang wala pa matubag. Pananglitan, ang paggamit sa mga drone sa panguma sa sulud bukas gihapon alang sa debate (Aslan et al., 2022; Krul et al., 2021; Rold'an et al., 2015). Ang pagkakomplikado sa mga talan-awon sa uma ug ang lain-laing mga kahimtang sa imaging (pananglitan, anino ug kahayag) mahimong moresulta sa usa ka mas taas nga spectral in-class nga kalainan (Yao et al., 2019). Bisan sa ulahing mga hugna sa panukiduki, ang mga tigdukiduki gihagit sa pagtino sa labing maayo nga mga plano sa paglupad sumala sa partikular nga mga senaryo ug gikinahanglan nga kalidad sa imahe (Soares et al., 2021; Tu et al.,
2020).
• Namatikdan namo nga ang natad miuswag gikan sa pagpalambo sa episyente nga mga sistema sa UAV ngadto sa pag-apil sa mga teknik sa AI, sama sa pagkat-on sa makina ug lawom nga pagkat-on sa disenyo sa mga drone sa agrikultura (Bah et al., 2018; Kitano et al., 2019; Maimaitijiang et al. , 2020; Mazzia et al., 2020;
• Ang panukiduki bahin sa mga drone sa agrikultura nag-una nga naghisgot sa remote sensing pinaagi sa pagsuhid sa mga potensyal sa teknolohiya sa pagmonitor sa kinaiyahan, pagdumala sa tanum, ug pagdumala sa sagbot (cluster 1) ingon man ang remote phenotyping ug pagtantiya sa abot (cluster 2). Usa ka hugpong sa mga impluwensyal nga pagtuon sa mga drone sa agrikultura naglakip sa Austin (2010), Berni et al. (2009)a, Herwitz et al. (2004), Nex and Remondino (2014), ug Zhang and Kovacs (2012). Kini nga mga pagtuon nagpalambo sa konsepto nga sukaranan sa panukiduki nga may kalabotan sa drone sa konteksto sa agrikultura.
• May kalabotan sa metodolohiya, among naobserbahan nga kadaghanan sa panukiduki nga nahimo hangtod karon gilangkuban sa bisan unsang laraw sa sistema, konsepto, o pagtuon nga gibase sa pagrepaso (Inoue, 2020; Nex & Remondino, 2014; P'erez-Ortiz et al. , 2015; Yao et al., 2019). Namatikdan usab namo ang kakulang sa empirical, qualitative, ug case-study-based nga mga pamaagi sa trabaho sa pag-imbestigar sa mga drone sa agrikultura.
• Bag-ohay lang, ang mga hilisgutan nga may kalabutan sa tukma nga agrikultura, mga teknik sa AI, tukma nga viticulture, ug pagtimbang-timbang sa stress sa tubig nakadani og igong pagtagad (Espinoza et al., 2017; Gomez-Cand ´ on ´ et al., 2016; Matese et al., 2015; Matese & Di Gennaro, 2018, 2021; Z. Zhou et al., 2021). Ang mainampingong pagsusi sa mga cluster sa panukiduki sa duha ka managlahing panahon, 1990–2010 ug 2011–2021, nagpadayag sa pag-uswag sa intelektwal nga istruktura sa domain. Ang panahon gikan sa 1990 ngadto sa 2010 naglangkob sa pagtukod sa sentral nga mga ideya ug ang mga konsepto sa mga drone, nga dayag gikan sa panaghisgot sa UAV nga disenyo, kalamboan, ug pagpatuman. Sa ikaduhang panahon, ang pagtuon sa panukiduki nagpalapad sa mga naunang pagtuon, nga naningkamot sa pag-synthesize sa mga kaso sa paggamit sa UAV sa agrikultura. Nakakita usab kami daghang mga pagtuon nga naghisgot sa mga aplikasyon sa drone sa mga buluhaton sa imaging ug tukma nga agrikultura.
ranggo | journal | Hinumdomi |
1 | Layo nga Pagkabati | 258 |
2 | Journal of Intelligent and Robotic Systems: Teorya ug | 126 |
aplikasyon | ||
3 | Mga Kompyuter ug Elektroniko sa Agrikultura | 98 |
4 | IEEE Robotics ug Automation Letters | 87 |
5 | sensor | 73 |
6 | Internasyonal nga Journal sa Remote Sensing | 42 |
7 | Precision agrikultura | 41 |
8 | Mga drone | 40 |
9 | Agronomiya | 34 |
10 | Pag-access sa IEEE | 34 |
11 | Internasyonal nga Journal of Advanced Robotic Systems | 31 |
12 | Internasyonal nga Journal of Agricultural ug Biological Engineering | 25 |
13 | NAGPUYO | 25 |
14 | Journal sa Field Robotics | 23 |
15 | Biosystems Engineering | 22 |
implikasyon
Ang among pagrepaso sa bibliometric gidesinyo ug gihimo uban sa mga iskolar, mag-uuma, eksperto sa agrikultura, consultant sa pananom, ug mga tigdesinyo sa sistema sa UAV sa hunahuna. Sa labing maayo nga kahibalo sa mga tagsulat, kini usa sa mga una nga orihinal nga mga pagrepaso nga naghimo usa ka lawom nga pagsusi sa bibliometric sa
mga aplikasyon sa drone sa agrikultura. Naghimo kami usa ka komprehensibo nga pagrepaso sa kini nga lawas sa kahibalo, nga gigamit ang mga pag-analisar sa citation ug co-citation sa mga publikasyon. Ang among mga pagsulay sa paghulagway sa intelektwal nga istruktura sa panukiduki sa drone nagtanyag usab mga bag-ong panabut alang sa mga akademiko. Ang usa ka mabinantayon nga pagrepaso sa mga keyword nga gigamit sa paglabay sa panahon nagpadayag sa mga hotspot ug focal research area sa literatura nga may kalabotan sa drone. Dugang pa, nagpresentar kami usa ka lista sa kadaghanan nga gikutlo nga mga pagtuon aron mahibal-an ang labing epektibo nga mga buhat sa panukiduki nga nahuman sa natad. Ang pag-ila sa mga artikulo ug mga keyword mahimo nga maghatag usa ka lig-on nga punto sa pagsugod aron mahibal-an ang daghang mga paagi alang sa umaabot nga mga pagtuon.
Importante, gipadayag namo ang mga pungpong nga nagklasipikar sa susamang mga buhat ug nagdetalye sa mga resulta. Ang mga pagtuon nga giklasipikar sa mga cluster makatabang sa pagsabut sa intelektwal nga istruktura sa panukiduki sa UAV. Ilabi na, nahibal-an namon ang kakulang sa mga pagtuon nga nag-imbestiga sa mga hinungdan sa pagsagop sa mga drone
ug mga babag sa mga kalihokan sa pagpanguma (tan-awa ang Talaan 9). Ang umaabot nga mga tigdukiduki mahimong matubag kini nga potensyal nga gintang pinaagi sa pagpahigayon sa mga empirical nga imbestigasyon nga nagtimbang-timbang sa mga hinungdan sa pagsagop sa mga drone sa lainlaing mga kalihokan sa pagpanguma ug mga kondisyon sa klima. Dugang pa, ang panukiduki nga nakabase sa case study bahin sa pagka-epektibo sa mga drone kinahanglan nga suportahan sa tinuud nga datos gikan sa natad. Usab, ang pag-apil sa mga mag-uuma ug manedyer sa akademikong panukiduki mahimong mapuslanon alang sa teoretikal ug praktikal nga pag-uswag sa panukiduki sa drone. Nahimo usab namon nga mailhan ang labing inila nga mga tigdukiduki ug ang ilang mga kontribusyon, nga hinungdanon tungod kay ang pagkahibalo sa bag-o nga mga buhat sa seminal makahatag pipila ka giya alang sa umaabot nga mga paningkamot sa akademiko.
Table 9
Mga babag sa pagsagop sa UAV.
Balabag | Description |
Kasiguruhan sa datos | Ang seguridad sa cyber usa ka dakong hagit sa pagpatuman Mga solusyon sa IoT (Masroor et al., 2021). |
Interoperability ug integration | Nagkalainlain nga mga teknolohiya sama sa UAV, WSN, IoT, ug uban pa. kinahanglan nga i-integrate ug ipadala data nga pagdugang sa lebel sa pagkakomplikado (Alsamhi et al., 2021; Popescu et al., 2020; Vuran et al., 2018). |
Mga gasto sa pagpatuman | Kini mao ang partikular nga kaso alang sa gagmay nga mga mag-uuma ug alang sa paghiusa sa lain-laing mga cutting-edge nga teknolohiya ( Masroor et al., 2021). |
Kahibalo sa labor ug kahanas | Ang hanas nga mga piloto sa drone gikinahanglan sa pag-operate sa mga UAV. Usab, pagpatuman sa lain-laing mga cutting-edge Ang mga teknolohiya nanginahanglan ug hanas nga mga trabahante (YB Huang et al., 2013; Tsouros et al., 2019). |
Engine Power ug paglupad gidugayon | Ang mga drone dili mahimong operahan sa taas nga oras ug tabon dagkong mga lugar (Hardin & Hardin, 2010; Laliberte et al., 2007). |
Kalig-on, kasaligan, ug abilidad | Ang mga drone dili lig-on panahon sa dili maayo nga kahimtang sa panahon (Hardin & Hardin, 2010; Laliberte et al., 2007). |
Mga limitasyon sa payload ug kalidad sa mga sensor | Ang mga drone lamang ang makadala ug limitado nga mga kargamento kapabilidad sa pagkarga sa ubos nga kalidad nga mga sensor (Nebiker ug uban pa, 2008). |
regulasyon | Ingon nga peligroso usab ang mga drone, adunay grabe mga regulasyon sa pipila ka mga lugar (Hardin & Jensen, 2011; Laliberte & Rango, 2011). |
Kahibalo sa mga mag-uuma ug interes | Sama sa ubang mga advanced nga teknolohiya, ang mga drone malampuson nga pagpatuman nagkinahanglan ug kahanas ug usab inubanan sa kawalay kasiguruhan (Fisher et al., 2009; Lambert et al., 2004; Stafford, 2000). |
Tungod kay adunay kanunay nga panginahanglan sa episyente nga paggamit sa magamit nga mga kahinguhaan aron mapadako ang abot, ang mga mag-uuma mahimong magpahimulos sa mga drone aron masiguro ang paspas, tukma, ug epektibo nga pag-scan sa ilang mga uma. Ang teknolohiya makasuporta sa mga mag-uuma sa pagdeterminar sa kahimtang sa ilang mga pananom ug pagtimbang-timbang sa kahimtang sa tubig, ang yugto sa pagkahinog, pagdagsang sa mga insekto, ug mga panginahanglan sa nutrisyon. Ang mga kapabilidad sa remote-sensing sa mga drone makahatag sa mga mag-uuma og importanteng datos aron mapaabut ang mga isyu sa sayo nga yugto ug makahimo dayon og angay nga mga interbensyon. Bisan pa, ang mga benepisyo sa teknolohiya mahimo ra matuman kung ang mga hagit husto nga gitubag. Sa kahayag sa
kasamtangang mga problema mahitungod sa seguridad sa datos, mga isyu sa teknolohiya sa sensor (pananglitan, ang pagkakasaligan o katukma sa mga sukod), pagkakomplikado sa paghiusa, ug dakong gasto sa pagpatuman, ang umaabot nga mga pagtuon kinahanglan usab nga magsusi sa teknikal, ekonomikanhon, ug operational nga posibilidad sa paghiusa sa mga drone sa agrikultura ug uban pang pagputol- edge nga mga teknolohiya.
limitasyon
Ang among pagtuon adunay daghang mga limitasyon. Una, ang mga nahibal-an gitino sa mga publikasyon nga gipili alang sa katapusan nga pagtuki. Mahagiton ang pagkuha sa tanan nga may kalabutan nga mga pagtuon nga may kalabotan sa mga drone sa agrikultura, labi na kadtong wala ma-index sa database sa Scopus. Dugang pa, ang proseso sa pagkolekta sa datos limitado sa pagpahimutang sa mga keyword sa pagpangita, nga mahimong dili apil ug mosangpot sa dili matino nga mga kaplag. Busa, ang umaabot nga mga pagtuon kinahanglan nga maghatag ug dugang nga pagtagad sa nagpahiping isyu sa pagkolekta sa datos nga himoon
mas kasaligan nga mga konklusyon. Ang laing limitasyon mao ang bag-ong mga publikasyon nga adunay gamay nga gidaghanon sa mga citation. Ang pag-analisa sa bibliometric gipihig sa naunang mga publikasyon tungod kay sila adunay posibilidad nga makadawat daghang mga citation sa mga tuig. Ang mga bag-ong pagtuon nanginahanglan usa ka piho nga oras aron madani ang atensyon ug magtigum og mga citation. Tungod niini, ang mga bag-ong pagtuon nga nagdala sa usa ka pagbag-o sa paradigm dili ranggo sa top ten nga impluwensyal nga mga buhat. Kini nga limitasyon kay kaylap sa pagsusi sa paspas nga mitumaw nga mga dominyo sa panukiduki sama sa mga drone sa agrikultura. Samtang among gikonsulta ang Scopus aron tun-an ang literatura alang niini nga trabaho, ang umaabot nga mga tigdukiduki mahimong magkonsiderar nga lahi
mga database, sama sa Web of Science ug IEEE Xplore, aron mapalapad ang kapunawpunawan ug mapausbaw ang istruktura sa panukiduki.
Ang mga potensyal nga pagtuon sa bibliometric mahimong magkonsiderar sa uban pang hinungdanon nga gigikanan sa kahibalo sama sa mga papel sa komperensya, mga kapitulo, ug mga libro aron makamugna mga nobela nga panabut. Bisan pa sa pagmapa ug pag-imbestigar sa mga global nga publikasyon sa mga drone sa agrikultura, ang among mga nahibal-an wala magpadayag sa mga hinungdan sa likod sa mga eskolar nga mga output sa mga unibersidad. Naghatag kini og dalan ngadto sa usa ka bag-ong lugar sa panukiduki sa qualitatively nga pagpatin-aw ngano nga ang ubang mga unibersidad mas produktibo kaysa sa uban kung bahin sa panukiduki bahin sa agrikultura.
mga drone. Dugang pa, ang umaabot nga mga pagtuon makahatag ug mga panabut sa potensyal sa mga drone aron madugangan ang pagpadayon sa pag-uma sa daghang mga paagi sama sa pag-monitor sa kalikopan, pagdumala sa tanum, ug pagmamapa sa sagbot nga gipakita sa daghang mga tigdukiduki (Chamuah & Singh, 2019; Islam et al., 2021; Popescu et al., 2020; J. Su, Liu, et al., 2018b). Tungod kay ang pagtuki sa teksto dili mahimo tungod sa taas nga gidaghanon sa mga pinili nga mga papel, adunay panginahanglan alang sa sistematikong mga pagrepaso sa literatura nga nagsusi sa
mga pamaagi sa panukiduki nga gigamit ug ang pag-apil sa mga mag-uuma sa mga naunang pagtuon. Sa laktud, ang among pag-analisar sa panukiduki sa drone nagbutyag sa dili makita nga mga kalambigitan niining lawas sa kahibalo. Busa kini nga pagrepaso makatabang sa pagbutyag sa mga relasyon sa mga publikasyon ug pagsuhid sa intelektwal nga istruktura sa natad sa panukiduki. Gihulagway usab niini ang mga kalambigitan tali sa lain-laing mga aspeto sa literatura, sama sa mga keyword sa tagsulat, mga kalambigitan, ug mga nasud.
Pagpahayag sa Nag-indigay nga Interes
Gipahayag sa mga tagsulat nga wala silay nahibal-an nga nagkompetensya nga mga interes sa panalapi o personal nga mga relasyon nga mahimo’g makita aron maimpluwensyahan ang trabaho nga gitaho sa kini nga papel.
Apendise 1
TITLE-ABS-KEY (((drone* O “unmanned aerial vehicle” O uav* O “unmanned aircraft system” O uas O “ang layo nga piloto nga ayroplano”) UG (agrikultura O agrikultura O pagpanguma O mag-uuma))) UG (IWALAY (PUBYEAR, 2022)) UG (LIMIT-TO (LANGUAGE, “English”)).
mga pakisayran
Aasen, H., Burkart, A., Bolten, A., Bareth, G., 2015. Pagmugna og 3D hyperspectral nga impormasyon nga adunay gaan nga UAV snapshot camera alang sa pag-monitor sa mga tanum: gikan sa
pag-calibrate sa camera sa kasiguruhan sa kalidad. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 108, 245–259. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.08.002.
Abd-Elrahman, A., Pearlstine, L., Percival, F., 2005. Pag-uswag sa algorithm sa pag-ila sa pattern alang sa awtomatik nga pagkakita sa langgam gikan sa unmanned aerial vehicle imagery.
Survey. Impormasyon sa Yuta. Ang Sci. 65 (1), 37–45.
Abdollahi, A., Rejeb, K., Rejeb, A., Mostafa, MM, Zailani, S., 2021. Wireless sensor network sa agrikultura: mga panabut gikan sa bibliometric analysis. Pagpadayon 13 (21),
12011.
Aboutalebi, M., Torres-Rua, AF, Kustas, WP, Nieto, H., Coopmans, C., McKee, M., Assessment sa lain-laing mga pamaagi alang sa shadow detection sa high-resolution optical imagery ug evaluation sa epekto sa anino sa kalkulasyon sa NDVI, ug evapotranspiration. Irrig. Ang Sci. 37 (3), 407–429. https://doi.org/10.1007/s00271-018-0613-9.
Adao, ˜ T., Hruˇska, J., Padua, ´ L., Bessa, J., Peres, E., Morais, R., Sousa, JJ, 2017. Hyperspectral imaging: usa ka pagrepaso sa UAV-based sensors, data pagproseso ug
aplikasyon alang sa agrikultura ug kalasangan. Remote Sensing 9 (11). https://doi.org/ 10.3390/rs9111110.
Agüera Vega, F., Ramírez, FC, Saiz, MP, Rosúa, FO, 2015. Multi-temporal imaging gamit ang unmanned aerial vehicle para sa pagmonitor sa sunflower crop. Biosyst. Si Eng.
132, 19–27. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2015.01.008.
Ajayi, OG, Salubi, AA, Angbas, AF, Odigure, MG, 2017. Ang paghimo sa tukma nga digital elevation nga mga modelo gikan sa UAV nakakuha og ubos nga porsyento nga nagsapaw-sapaw nga mga hulagway. Int.
J. Remote Sens. 38 (8–10), 3113–3134. https://doi.org/10.1080/ 01431161.2017.1285085.
Ali, I., Greifeneder, F., Stamenkovic, J., Neumann, M., Notarnicola, C., 2015. Pagrepaso sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina alang sa pagkuha sa biomass ug umog sa yuta gikan sa remote sensing data. Remote Sensing 7 (12), 16398–16421.
Alsamhi, SH, Afghah, F., Sahal, R., Hawbani, A., Al-qaness, MAA, Lee, B., Guizani, M., Green internet sa mga butang gamit ang UAV sa B5G network: Usa ka pagrepaso sa mga aplikasyon
ug mga estratehiya. Ad. Hoc. Netw. 117, 102505 https://doi.org/10.1016/j. adhoc.2021.102505.
Al-Thani, N., Albuainain, A., Alnaimi, F., Zorba, N., 2020. Mga Drone alang sa Pag-monitor sa Kahayupan sa Karnero. Sa: 20th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference. https://doi.
org/10.1109/MELECON48756.2020.9140588.
Ampatzidis, Y., Partel, V., 2019. UAV-based high throughput phenotyping sa citrus nga naggamit sa multispectral imaging ug artificial intelligence. Remote Sensing 11 (4), https://doi.org/10.3390/rs11040410.
Ampatzidis, Y., Partel, V., Costa, L., 2020. Agroview: Cloud-based nga aplikasyon sa pagproseso, pag-analisa ug paghanduraw sa UAV-collected data para sa tukma nga mga aplikasyon sa agrikultura nga naggamit sa artificial intelligence. Comput. Elektron. Agric. 174, 105457 https://doi. org/10.1016/j.compag.2020.105457.
Ang, K.-L.-M., Seng, JKP, 2021. Dako nga datos ug pagkat-on sa makina nga adunay hyperspectral nga impormasyon sa agrikultura. IEEE Access 9, 36699–36718. https://doi.org/10.1109/
ACCESS.2021.3051196.
Aquilani, C., Confessore, A., Bozzi, R., Sirtori, F., Pugliese, C., 2022. Pagrepaso: katukma sa Livestock Farming nga mga teknolohiya sa mga sistema sa kahayupan nga nakabase sa pastulan. Hayop 16 (1), https://doi.org/10.1016/j.animal.2021.100429.
Armenta-Medina, D., Ramirez-Delreal, TA, Villanueva-Vasquez, ´ D., Mejia-Aguirre, C., Trends on advanced information and communication technologies for
pagpauswag sa mga produktibidad sa agrikultura: usa ka pagtuki sa bibliometric. Agronomi 10 (12), Artikulo 12. https://doi.org/10.3390/agronomi10121989.
Armstrong, I., Pirrone-Brusse, M., Smith, A., Jadud, M., 2011. Ang flying gator: padulong sa aerial robotics sa occam-π. Komun. Arkitekto sa Proseso. 2011, 329–340. https://doi. org/10.3233/978-1-60750-774-1-329.
Arora, SD, Chakraborty, A., 2021. Intellectual structure sa consumer complaining behavior (CCB) research: Usa ka bibliometric analysis. J. Business Res. 122, 60–74.
Aslan, MF, Durdu, A., Sabanci, K., Ropelewska, E., Gültekin, SS, 2022.
Usa ka komprehensibo nga survey sa bag-ong mga pagtuon sa UAV alang sa tukma nga agrikultura sa bukas nga mga uma ug mga greenhouse. Appl. Ang Sci. 12 (3), 1047. https://doi.org/10.3390/
app12031047.
Atkinson, JA, Jackson, RJ, Bentley, AR, Ober, E., & Wells, DM (2018). Field Phenotyping para sa Umaabot. Sa Annual Plant Reviews online (pp. 719–736). Juan
Wiley & Sons, Ltd. doi: 10.1002/9781119312994.apr0651.
Austin, R., 2010. Unmanned Aircraft Systems: UAVS Design, Development and Deployment. Sa: Unmanned Aircraft Systems: UAVS Design, Development ug
Deployment. John Wiley ug mga Anak. https://doi.org/10.1002/9780470664797.
Awais, M., Li, W., Cheema, MJM, Zaman, QU, Shaheen, A., Aslam, B., Zhu, W., Ajmal, M., Faheem, M., Hussain, S., Nadeem, AA, Afzal, MM, Liu, C., 2022. Gibase sa UAV remote sensing sa stress sa tanom hunahunaa ang paggamit sa high-resolution nga thermal sensor alang sa digital agriculture practices: usa ka meta-review. Int. J. Kalibutan. Ang Sci. Technol. https://doi.
org/10.1007/s13762-021-03801-5.
Bacco, M., Berton, A., Ferro, E., Gennaro, C., Gotta, A., Matteoli, S., Paonessa, F., Ruggeri, M., Virone, G., Zanella, A., 2018. Smart farming: Oportunidad, mga hagit
ug teknolohiya enablers. 2018 IoT Vertical ug. Topical Summit sa Agrikultura -Tuscany (IOT Tuscany) 1–6. https://doi.org/10.1109/IOTTUSCANY.2018.8373043.
Bah, MD, Hafiane, A., Canals, R., 2018. Lawom nga pagkat-on uban sa wala mabantayan nga data labeling alang sa weed detection sa linya nga mga tanom sa UAV nga mga hulagway. Remote Sensing 10 (11), 1690.
https://doi.org/10.3390/rs10111690.
Baldi, S., 1998. Normative versus social constructivist nga mga proseso sa alokasyon sa mga citations: usa ka network-analytic nga modelo. Am. Sociol. Pin. 63 (6), 829–846. https://doi.
org/10.2307/2657504.
Baluja, J., Diago, MP, Balda, P., Zorer, R., Meggio, F., Morales, F., Tardaguila, J., 2012. Pagtimbang-timbang sa pagkausab sa kahimtang sa tubig sa ubasan pinaagi sa thermal ug multispectral
imagery gamit ang unmanned aerial vehicle (UAV). Irrig. Ang Sci. 30 (6), 511–522. https://doi.org/10.1007/s00271-012-0382-9.
Barabaschi, D., Tondelli, A., Desiderio, F., Volante, A., Vaccino, P., Val`e, G., Cattivelli, L., Next generation breeding. Plant Sci. 242, 3–13. https://doi.org/10.1016/j.
plantsci.2015.07.010.
Barbedo, JGA, Koenigkan, LV, 2018. Mga panglantaw sa paggamit sa unmanned aerial system sa pagmonitor sa mga baka. Panglantaw Agric. 47 (3), 214–222. https://doi.org/10.1177/0030727018781876.
Bareth, G., Aasen, H., Bendig, J., Gnyp, ML, Bolten, A., Jung, A., Michels, R., Soukkamaki, ¨ J., 2015. Low-weight ug UAV-based hyperspectral full-frame nga mga camera
para sa pagmonitor sa mga tanom: Spectral nga pagtandi sa portable spectroradiometer measurements. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation 2015 (1), 69–79.
https://doi.org/10.1127/pfg/2015/0256.
Barrientos, A., Colorado, J., del Cerro, J., Martinez, A., Rossi, C., Sanz, D., Valente, J., Aerial remote sensing sa agrikultura: Usa ka praktikal nga pamaagi sa pagsakop sa lugar
ug pagplano sa agianan alang sa mga panon sa mga mini nga aerial robot. J. Field Rob. 28 (5), 667–689. https://doi.org/10.1002/rob.20403.
Basiri, A., Mariani, V., Silano, G., Aatif, M., Iannelli, L., Glielmo, L., 2022. Usa ka survey sa paggamit sa mga algorithm sa pagplano sa agianan alang sa multi-rotor UAV sa katukma
agrikultura. J. Navig. 75 (2), 364–383.
Basnet, B., Bang, J., 2018. Ang state-of-the-art sa kahibalo-intensive nga agrikultura: usa ka pagrepaso sa gipadapat nga mga sistema sa sensing ug data analytics. J. Sens. 2018, 1–13.
Bendig, J., Bolten, A., Bareth, G., 2013. UAV-based imaging alang sa multi-temporal, taas kaayo nga resolusyon nga mga modelo sa nawong sa tanom aron mamonitor ang kausaban sa pagtubo sa tanum. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation 2013 (6), 551–562. https://doi. org/10.1127/1432-8364/2013/0200.
Bendig, J., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Eichfuss, S., Bareth, G., 2014. Pagbanabana sa biomass sa barley gamit ang crop surface models (CSMs) nga nakuha gikan sa UAVbased RGB imaging. Remote Sensing 6 (11), 10395–10412.
Bendig, J., Yu, K., Aasen, H., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Gnyp, ML, Bareth, G., 2015. Paghiusa sa UAV-based nga gitas-on sa tanom gikan sa crop surface mga modelo,
makita, ug duol sa infrared nga mga indeks sa tanom alang sa biomass monitoring sa barley. Int. J. Appl. Yuta Obs. Geoinf. 39, 79–87. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.02.012.
Berni, JA, Zarco-Tejada, PJ, Sepulcre-Canto, ´ G., Fereres, E., Villalobos, F., 2009a. Pagmapa sa canopy conductance ug CWSI sa olive orchards gamit ang taas nga resolusyon
thermal remote sensing imagery. Kalibotan sa Remote Sens. 113 (11), 2380–2388. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.06.018.
Berni, JA, Zarco-Tejada, PJ, Suarez, ´ L., Fereres, E., 2009b. Thermal ug narrowband multispectral remote sensing alang sa pag-monitor sa tanom gikan sa unmanned aerial vehicle. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 47 (3), 722–738.
Bouzembrak, Y., Klüche, M., Gavai, A., Marvin, HJP, 2019. Internet of Things in food safety: Literature review and a bibliometric analysis. Mga Trend sa Pagkaon Sci. Technol. 94,54–64. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2019.11.002.
Brewster, C., Roussaki, I., Kalatzis, N., Doolin, K., Ellis, K., 2017. IoT sa agrikultura: Pagdesinyo sa usa ka dako nga piloto sa Europe. IEEE Commun. Mag. 55 (9), 26–33.
Buters, TM, Belton, D., Cross, AT, 2019. Multi-sensor UAV tracking sa tagsa-tagsa nga seedlings ug seedling communities sa milimetro nga katukma. Mga drone 3 (4), 81.
https://doi.org/10.3390/drones3040081.
Candiago, S., Remondino, F., De Giglio, M., Dubbini, M., Gattelli, M., 2015. Pag-evaluate sa multispectral nga mga hulagway ug mga indeks sa tanom alang sa tukma nga mga aplikasyon sa pagpanguma gikan sa UAV nga mga hulagway. Remote Sensing 7 (4), 4026–4047. https://doi.org/10.3390/rs70404026.
Cao, Y., Li, GL, Luo, YK, Pan, Q., Zhang, SY, 2020. Pag-monitor sa sugar beet growth indicators gamit ang wide-dynamic-range vegetation index (WDRVI) nga nakuha gikan sa UAV
multispectral nga mga imahe. Comput. Elektron. Agric. 171, 105331 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105331.
Casillas, J., Acedo, F., 2007. Ebolusyon sa intelektwal nga istruktura sa literatura sa negosyo sa pamilya: usa ka bibliometric nga pagtuon sa FBR. Negosyo sa Pamilya Pin. 20 (2), 141–162.
Cen, H., Wan, L., Zhu, J., Li, Y., Li, X., Zhu, Y., Weng, H., Wu, W., Yin, W., Xu, C., Bao, Y., Feng, L., Shou, J., He, Y., 2019. Dinamikong pagmonitor sa biomass sa bugas ubos
lain-laing mga pagtambal sa nitroheno gamit ang usa ka gaan nga UAV nga adunay dual image-frame snapshot camera. Mga Pamaagi sa Tanum 15 (1), 32. https://doi.org/10.1186/s13007-019-
0418-8.
Chamuah, A., Singh, R., 2019. Pagsiguro sa pagpadayon sa agrikultura sa India pinaagi sa sibilyan nga UAV: usa ka responsable nga panan-aw sa kabag-ohan. SN Appl. Ang Sci. 2 (1), 106. https://
doi.org/10.1007/s42452-019-1901-6.
Chamuah, A., Singh, R., 2022. Responsableng pagdumala sa sibilyan nga unmanned aerial vehicle (UAV) nga mga inobasyon para sa Indian crop insurance applications. J. Responsable
Technol. 9, 100025 https://doi.org/10.1016/j.jrt.2022.100025.
Chen, A., Orlov-Levin, V., Meron, M., 2019. Pag-apply sa taas nga resolusyon nga makita-channel nga aerial imaging sa crop canopy sa tukma nga pagdumala sa irigasyon. Agric. Tubig
Si Manag. 216, 196–205. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.02.017.
Daakir, M., Pierrot-Deseilligny, M., Bosser, P., Pichard, F., Thom, C., Rabot, Y., Martin, O., 2017. Lightweight UAV nga adunay on-board photogrammetry ug singlefrequency GPS positioning alang sa mga aplikasyon sa metrology. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 127, 115–126. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.12.007.
Dawaliby, S., Aberkane, A., Bradai, A., 2020. Blockchain-based IoT platform alang sa autonomous drone operations management. Sa: Mga pamaagi sa 2nd ACM
MobiCom Workshop sa Drone Assisted Wireless Communications for 5G and Beyond, pp. 31–36. https://doi.org/10.1145/3414045.3415939.
Day, RA, Gastel, B., 1998. Giunsa pagsulat ug pagmantala sa usa ka siyentipikong papel. Cambridge University Press. de Castro, AI, Pena, ˜ JM, Torres-Sanchez, ´ J., Jim´enez-Brenes, FM, ValenciaGredilla, F., Recasens, J., Lopez-Granados, ´ F., 2020. Mapping cynodon dactylon infesting tabonan ang mga pananom nga adunay awtomatik nga desisyon nga tree-OBIA nga pamaagi ug UAV imagery para sa tukma nga viticulture. Remote Sensing 12 (1), 56. https://doi.org/10.3390/rs12010056.
de Castro, AI, Torres-S' anchez, J., Pena, ˜ JM, Jim'enez-Brenes, FM, Csillik, O., Lopez-'Granados, F., 2018. Usa ka awtomatikong random nga lasang-OBIA algorithm alang sa sayo nga pagmapa sa sagbot tali ug sulod sa mga linya sa tanom gamit ang UAV imagery. Remote Sensing 10 (2). https://doi.org/10.3390/rs10020285.
Demir, N., Sonmez, ¨ NK, Akar, T., Ünal, S., 2018. Awtomatikong Pagsukod sa Taas sa Tanum sa mga Genotype sa Trigo Gamit ang DSM nga Gikan sa UAV Imagery. Mga Prosiding 2 (7), 350. https://doi.org/10.3390/ecrs-2-05163.
Deng, J., Zhong, Z., Huang, H., Lan, Y., Han, Y., Zhang, Y., 2020. Lightweight semantic segmentation network para sa real-time nga weed mapping gamit ang unmanned aerial vehicles. Appl. Ang Sci. 10 (20), 7132. https://doi.org/10.3390/app10207132.
Deng, L., Mao, Z., Li, X., Hu, Z., Duan, F., Yan, Y., 2018. UAV-based multispectral remote sensing alang sa tukma nga agrikultura: usa ka pagtandi tali sa lain-laing mga camera. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 146, 124–136.
Diaz-Gonzalez, FA, Vuelvas, J., Correa, CA, Vallejo, VE, Patino, D., 2022. Machine learning ug remote sensing techniques nga gigamit sa pagtantiya sa mga indicators sa yuta – review. Ecol. Ind. 135, 108517 https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108517.
Díaz-Varela, RA, De la Rosa, R., Leon, ´ L., Zarco-Tejada, PJ, 2015. High-resolution nga airborne UAV imagery aron masusi ang mga parameter sa korona sa olive tree gamit ang 3D nga litrato
pagtukod pag-usab: aplikasyon sa breeding pagsulay. Remote Sensing 7 (4), 4213–4232. https://doi.org/10.3390/rs70404213.
Dixit, A., Jakhar, SK, 2021. Pagdumala sa kapasidad sa airport: usa ka pagrepaso ug pagtuki sa bibliometric. J. Air Transp. Si Manag. 91, 102010.
Dong, T., Shang, J., Liu, J., Qian, B., Jing, Q., Ma, B., Huffman, T., Geng, X., Sow, A., Shi, Y., Canisius, F., Jiao, X., Kovacs, JM, Walters, D., Cable, J., Wilson, J., 2019.
Paggamit sa RapidEye nga paghanduraw aron mahibal-an ang pagkalainlain sa sulod sa umahan sa pagtubo ug abot sa tanum sa Ontario, Canada. Precision Agric. 20 (6), 1231–1250. https://doi.org/10.1007/
s11119-019-09646-w.
Dutta, PK, Mitra, S., 2021. Paggamit sa mga drone sa agrikultura ug iot aron masabtan ang kadena sa suplay sa pagkaon panahon sa post COVID-19. Sa: Choudhury, A., Biswas, A., Prateek, M.,
Chakrabarti, A. (Eds.), Agricultural Informatics: Automation Gamit ang IoT ug Machine Learning. Wiley, pp. 67–87. van Eck, N., Waltman, L., 2009. Software survey: VOSviewer, usa ka computer program alang sa bibliometric mapping. Scientometrics 84 (2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3.
Elijah, O., Rahman, TA, Orikumhi, I., Leow, CY, Hindia, MN, 2018. Usa ka overview sa Internet of Things (IoT) ug data analytics sa agrikultura: mga benepisyo ug mga hagit.
IEEE Mga Butang sa Internet J. 5 (5), 3758–3773.
Enciso, J., Avila, CA, Jung, J., Elsayed-Farag, S., Chang, A., Yeom, J., Landivar, J., Maeda, M., Chavez, JC, 2019. Pagpamatuod sa agronomic UAV ug field
Pagsukod sa mga klase sa kamatis. Comput. Elektron. Agric. 158, 278–283. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.011.
Espinoza, CZ, Khot, LR, Sankaran, S., Jacoby, PW, 2017. Taas nga resolusyon nga multispectral ug thermal remote sensing-based water stress assessment sa
subsurface irigado nga mga ubas. Remote Sensing 9 (9), 961. https://doi.org/ 10.3390/rs9090961.
Ewing, J., Oommen, T., Jayakumar, P., Alger, R., 2020. Gigamit ang hyperspectral remote sensing alang sa pag-grado sa yuta. Remote Sensing 12 (20), 3312. ttps://doi.org/10.3390/
rs12203312.
Fawcett, D., Panigada, C., Tagliabue, G., Boschetti, M., Celesti, M., Evdokimov, A., Biriukova, K., Colombo, R., Miglietta, F., Rascher, U., Anderson, K., 2020. Multiscale evaluation sa drone-based nga multispectral surface reflectance ug vegetation index sa mga kondisyon sa operasyon. Remote Sensing 12 (3), 514.
Feng, X., Yan, F., Liu, X., 2019. Pagtuon sa wireless nga mga teknolohiya sa komunikasyon sa Internet of Things alang sa tukma nga agrikultura. Wireless Pers. Komun. 108 (3),
1785-1802.
Ferreira, MP, Pinto, CF, Serra, FR, 2014. Ang teoriya sa gasto sa transaksyon sa internasyonal nga panukiduki sa negosyo: usa ka pagtuon sa bibliometric sulod sa tulo ka dekada. Scientometrics 98 (3), 1899–1922. https://doi.org/10.1007/s11192-013-1172-8.
Fisher, P., Abuzar, M., Rab, M., Best, F., Chandra, S., 2009. Mga pag-uswag sa tukma nga agrikultura sa habagatan-sidlakang Australia. I. usa ka pamaagi sa regression nga i-simulate
spatial variation sa cereal yields gamit ang historical paddock yield sa mga mag-uuma ug normalized difference vegetation index. Sci. 60 (9), 844–858.
Floreano, D., Wood, RJ, 2015. Siyensiya, teknolohiya ug ang kaugmaon sa gagmay nga mga autonomous drone. Kinaiyahan 521 (7553), 460–466. https://doi.org/10.1038/nature14542.
Friha, O., Ferrag, MA, Shu, L., Maglaras, LA, Wang, X., 2021. Internet sa mga butang alang sa kaugmaon sa smart agriculture: usa ka komprehensibo nga survey sa mga nag-uswag nga mga teknolohiya. IEEE CAA J. Autom. Sinica 8 (4), 718–752.
Fuentes-Pacheco, J., Torres-Olivares, J., Roman-Rangel, E., Cervantes, S., JuarezLopez, P., Hermosillo-Valadez, J., Rendon-Mancha, ´ JM, 2019. Pagbahin sa tanom sa igos gikan sa aerial nga mga hulagway gamit ang lawom nga convolutional encoder-decoder network. Remote Sensing 11 (10), 1157. https://doi.org/10.3390/rs11101157.
Gago, J., Douthe, C., Coopman, RE, Gallego, PP, Ribas-Carbo, M., Flexas, J., Escalona, J., Medrano, H., 2015. Ang UAVs hagit sa pag-assess sa stress sa tubig alang sa
malungtarong agrikultura. Agric. Manag sa Tubig. 153, 9–19. https://doi.org/10.1016/j. agwat.2015.01.020.
García-Tejero, IF, Rubio, AE, Vinuela, ˜ I., Hern´ andez, A., Guti´errez-Gordillo, S., Rodríguez-Pleguezuelo, CR, Dur´ an-Zuazo, VH, 2018. Thermal imaging sa planta
lebel aron masusi ang kahimtang sa tubig sa tanum sa mga punoan sa almendras (cv. Guara) ubos sa mga estratehiya sa irigasyon sa kakulangan. Agric. Manag sa Tubig. 208, 176–186. https://doi.org/10.1016/j.
agwat.2018.06.002.
Garzonio, R., Di Mauro, B., Colombo, R., Cogliati, S., 2017. Surface reflectance ug suninduced fluorescence spectroscopy measurements gamit ang gamay nga hyperspectral UAS. Remote Sensing 9 (5), 472. https://doi.org/10.3390/rs9050472. Gaˇ sparovi'c, M., Zrinjski, M., Barkovi'c, Đ., Radoˇcaj, D., 2020. Usa ka awtomatikong pamaagi para sa
weed mapping sa oat fields base sa UAV imagery. Comput. Elektron. Agric.
Gebbers, R., Adamchuk, VI, 2010. Precision agriculture ug food security. Science 327 (5967), 828–831. https://doi.org/10.1126/science.1183899.
Geipel, J., Link, J., Claupein, W., 2014. Gihiusa nga spectral ug spatial modeling sa ani sa mais base sa aerial images ug crop surface models nga nakuha gamit ang unmanned aircraft system. Remote Sensing 6 (11), 10335–10355. https://doi.org/10.3390/rs61110335.
Geng, D., Feng, Y., Zhu, Q., 2020. Sustainable design for users: a literature review and bibliometric analysis. Kalibutan. Ang Sci. Makahugaw. Si Res. 27 (24), 29824–29836. https://doi. org/10.1007/s11356-020-09283-1.
Gevaert, CM, Suomalainen, J., Tang, J., Kooistra, L., 2015. Generation of spectraltemporal response surfaces pinaagi sa paghiusa sa multispectral satellite ug hyperspectral
Paghulagway sa UAV alang sa tukma nga mga aplikasyon sa agrikultura. IEEE J. Sel. Ibabaw. Appl. Yuta Obs. Remote Sens. 8 (6), 3140–3146. ttps://doi.org/10.1109/JSTARS.2015.2406339.
Gill, SS, Chana, I., Buyya, R., 2017. IoT based agriculture isip cloud ug dako nga serbisyo sa datos: ang sinugdanan sa digital India. J. Org. ug End User Comput. (JOEUC) 29 (4),
1-23.
Gmür, M., 2006. Co-citation analysis ug ang pagpangita alang sa dili makita nga mga kolehiyo: usa ka metodolohikal nga pagtimbang-timbang. Scientometrics 57 (1), 27–57. https://doi.org/10.1023/
a:1023619503005.
Gnadinger, ¨ F., Schmidhalter, U., 2017. Digital nga ihap sa mga tanom nga mais pinaagi sa Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Remote Sensing 9 (6). Https://doi.org/10.3390/rs9060544.
Gokto ¨ ǧan, AH, Sukkarieh, S., Bryson, M., Randle, J., Lupton, T., Hung, C., 2010. Usa ka rotary-wing unmanned air vehicle alang sa aquatic weed surveillance ug
pagdumala. J. Intell. Robotic Syst.: Teor. Appl. 57 (1–4), 467–484. https://doi. org/10.1007/s10846-009-9371-5.
Gomez-Cand ´ on, ´ D., De Castro, AI, Lopez-Granados, ´ F., 2014. Pagsusi sa katukma sa mga mosaic gikan sa unmanned aerial vehicle (UAV) nga paghanduraw alang sa tukma nga katuyoan sa agrikultura sa trigo. tukma. Agric. 15 (1), 44–56. https://doi.org/10.1007/s11119-013-9335-4.
Gomez-Cand ´ on, ´ D., Virlet, N., Labbe, S., Jolivot, A., Regnard, J.-L., 2016. Field phenotyping sa water stress sa tree scale pinaagi sa UAV-sensed imagery : bag-ong mga panabut alang sa
thermal acquisition ug calibration. tukma. Agric. 17 (6), 786–800. https://doi.org/10.1007/s11119-016-9449-6.
Gonzalez-Dugo, V., Zarco-Tejada, PJ, Fereres, E., 2014. Pagkadapat ug limitasyon sa paggamit sa crop water stress index isip timailhan sa kakulangan sa tubig sa mga prutasan sa citrus. Agric. Kay. Meteorol. 198–199, 94–104. https://doi.org/10.1016/j. agrformet.2014.08.003.
Gonzalez-Dugo, V., Zarco-Tejada, P., Nicolas, ´ E., Nortes, PA, Alarcon, ´ JJ, Intrigliolo, DS, Fereres, E., 2013. Gamit ang taas nga resolusyon nga UAV thermal imagery sa
pagtimbang-timbang sa kabag-ohan sa kahimtang sa tubig sa lima ka klase sa punoan sa prutas sulod sa usa ka komersyal nga prutasan. tukma. Agric. 14 (6), 660–678. https://doi.org/10.1007/s11119-013-9322-9.
Goyal, K., Kumar, S., 2021. Financial literacy: Usa ka sistematikong pagrepaso ug pagtuki sa bibliometric. Int. J. Mga Pagtuon sa Konsyumer 45 (1), 80–105. https://doi.org/10.1111/
ijcs.12605.
Grenzdorffer, ¨ GJ, Engel, A., Teichert, B., 2008. Ang potensyal sa photogrammetric sa mga lowcost nga uav sa forestry ug agrikultura. International Archives sa Photogrammetry, Remote Sensing ug Spatial Information Sciences – ISPRS Archives 37, 1207–1213. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85039543258&partnerI D=40&md5=b4b2d639257e8ddb5a373d15959c4e1e.
Guan, S., Fukami, K., Matsunaka, H., Okami, M., Tanaka, R., Nakano, H., Sakai, T., Nakano, K., Ohdan, H., Takahashi, K., 2019. Pagsusi sa correlation sa taas nga resolusyon
NDVI nga adunay lebel sa paggamit sa abono ug abot sa humay ug trigo gamit ang gagmay nga mga UAV. Remote Sensing 11 (2), 112.
Gundolf, K., Filser, M., 2013. Pagpanukiduki sa pagdumala ug relihiyon: usa ka pagtuki sa citation. J. Bus. Etika 112 (1), 177–185.
Guo, Q., Zhu, Y., Tang, Y., Hou, C., He, Y., Zhuang, J., Zheng, Y., Luo, S., 2020. CFD simulation ug experimental verification sa spatial ug temporal nga pag-apod-apod sa
ang downwash airflow sa usa ka quad-rotor agricultural UAV sa hover. Comput. Elektron. Agric. 172, 105343 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105343.
Haghighattalab, A., Gonz' alez P'erez, L., Mondal, S., Singh, D., Schinstock, D., Rutkoski, J., Ortiz-Monasterio, I., Singh, RP, Goodin, D. , Poland, J., 2016.
Paggamit sa unmanned aerial system alang sa taas nga throughput phenotyping sa dagkong mga nursery sa pagpasanay sa trigo. Mga Pamaagi sa Tanum 12 (1). https://doi.org/10.1186/s13007-
016-0134-6.
Hakala, T., Honkavaara, E., Saari, H., Makynen, ¨ J., Kaivosoja, J., Pesonen, L., & Pol ¨ onen, ¨I., 2013. Spectral imaging gikan sa UAVs ubos sa lain-laing mga kondisyon sa kahayag . Sa GG Bill R. (Ed.), International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing ug Spatial Information Sciences—ISPRS Archives (Vol. 40, Issue 1W2, pp. 189–194). International Society alang sa Photogrammetry ug Remote Sensing. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-848875632.
Hamylton, SM, Morris, RH, Carvalho, RC, Roder, N., Barlow, P., Mills, K., Wang, L. Pag-evaluate sa mga teknik sa pagmapa sa mga tanom sa isla gikan sa unmanned aerial
mga hulagway sa sakyanan (UAV): Klasipikasyon sa pixel, biswal nga interpretasyon ug pamaagi sa pagkat-on sa makina. Int. J. Appl. Yuta Obs. Geoinf. 89, 102085 https://doi.org/
10.1016/j.jag.2020.102085.
Haque, A., Islam, N., Samrat, NH, Dey, S., Ray, B., 2021. Maalamon nga pagpanguma pinaagi sa responsable nga pagpangulo sa bangladesh: mga posibilidad, oportunidad, ug sa unahan.
Pagpadayon 13 (8), 4511.
Hardin, PJ, Hardin, TJ, 2010. Gagmay nga layo nga piloto nga mga sakyanan sa panukiduki sa kinaiyahan. Kompas sa Geograpiya 4 (9), 1297–1311. ttps://doi.org/10.1111/j.1749-
8198.2010.00381.x.
Hardin, PJ, Jensen, RR, 2011. Gagmay nga unmanned aerial nga mga sakyanan sa environmental remote sensing: mga hagit ug mga oportunidad. GISci. Remote Sens. 48 (1), 99–111. https://doi.org/10.2747/1548-1603.48.1.99.
He, Y., Nie, P., Zhang, Q., Liu, F., 2021. Agricultural Internet of Things: mga teknolohiya ug aplikasyon, (1st ed. 2021 nga edisyon). Springer.
Herwitz, SR, Johnson, LF, Dunagan, SE, Higgins, RG, Sullivan, DV, Zheng, J., Lobitz, BM, Leung, JG, Gallmeyer, BA, Aoyagi, M., Slye, RE, Brass, JA, 2004.
Imaging gikan sa usa ka unmanned aerial nga sakyanan: agrikultura surveillance ug desisyon suporta. Comput. Elektron. Agric. 44 (1), 49–61. https://doi.org/10.1016/j.
compag.2004.02.006.
Holman, FH, Riche, AB, Michalski, A., Castle, M., Wooster, MJ, Hawkesford, MJ, High throughput field phenotyping sa gitas-on sa tanom nga trigo ug growth rate sa field plot trials gamit ang UAV based remote sensing. Remote Sensing 8 (12). https://doi. org/10.3390/rs8121031.
Honkavaara, E., Saari, H., Kaivosoja, J., Pol ¨ onen, ¨ I., Hakala, T., Litkey, P., M¨akynen, J., Pesonen, L., 2013. Pagproseso ug pagtasa sa spectrometric, stereoscopic imagery nga nakolekta gamit ang lightweight UAV spectral camera para sa tukma nga agrikultura. Remote Sensing 5 (10), 5006–5039. https://doi.org/10.3390/rs5105006.
Hossein Motlagh, N., Taleb, T., Arouk, O., 2016. Ubos nga altitude unmanned aerial vehiclesbased internet of things services: comprehensive survey ug future perspectives. IEEE Mga Butang sa Internet J. 3 (6), 899–922. https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2612119.
Hrabar, S., Sukhatme, GS, Corke, P., Usher, K., Roberts, J., 2005. Gihiusa nga optic-flow ug stereo-based navigation sa urban canyons para sa UAV. Sa: 2005 IEEE/RSJ
International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 3309–3316. https://doi.org/10.1109/IROS.2005.1544998.
Hsu, T.-C., Yang, H., Chung, Y.-C., Hsu, C.-H., 2020. Usa ka Creative IoT agriculture platform para sa cloud fog computing. Sustain. Comput. Inf. Si Syst. 28, 100285.
Huang, H., Deng, J., Lan, Y., Yang, A., Deng, X., Zhang, L., Gonzalez-Andujar, JL, 2018. Usa ka bug-os nga convolutional network alang sa weed mapping sa unmanned aerial vehicle ( UAV) nga hulagway. PLoS ONE 13 (4), e0196302.
Huang, H., Lan, Y., Yang, A., Zhang, Y., Wen, S., Deng, J., 2020. Lawom nga pagkat-on batok sa Object-based Image Analysis (OBIA) sa weed mapping sa UAV imagery. Int. J.
Remote Sens. 41 (9), 3446–3479. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1706112.
Huang, H., Yang, A., Tang, Y., Zhuang, J., Hou, C., Tan, Z., Dananjayan, S., He, Y., Guo, Q., Luo, S., 2021. Deep color calibration para sa UAV imagery sa crop monitoring
gamit ang pagbalhin sa istilo sa semantiko nga adunay lokal nga atensyon sa kalibutan. Int. J. Appl. Yuta Obs. Geoinf. 104, 102590 https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102590.
Huang, YB, Thomson, SJ, Hoffmann, WC, Lan, YB, Fritz, BK, 2013. Pag-uswag ug palaaboton sa unmanned aerial vehicle nga mga teknolohiya alang sa produksyon sa agrikultura
pagdumala. Int. J. Agric. Biol. Si Eng. 6 (3), 1–10. https://doi.org/10.3965/j. ijabe.20130603.001.
Huang, Y., Hoffmann, WC, Lan, Y., Wu, W., Fritz, BK, 2009. Pagpalambo sa usa ka sistema sa spray alang sa usa ka unmanned aerial vehicle platform. Appl. Si Eng. Agric. 25 (6), 803–809.
Hunt Jr., ER, Dean Hively, W., Fujikawa, SJ, Linden, DS, Daughtry, CST, McCarty, GW, 2010. Pagkuha sa NIR-berde-asul nga digital nga mga litrato gikan sa
unmanned aircraft alang sa crop monitoring. Remote Sensing 2 (1), 290–305. https://doi. org/10.3390/rs2010290. Inoue, Y., 2020. Satellite- ug drone-based remote sensing sa mga tanom ug yuta para sa maalamon nga pagpanguma–usa ka pagrepaso. Yuta Sci. Plant Nutr. 66 (6), 798–810. https://doi.org/10.1080/00380768.2020.1738899.
Islam, N., Rashid, MM, Pasandideh, F., Ray, B., Moore, S., Kadel, R., 2021. Usa ka pagrepaso sa mga aplikasyon ug teknolohiya sa komunikasyon alang sa Internet of Things (IoT) ug
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) base sa malungtarong smart farming. Pagpadayon 13 (4), 1821. https://doi.org/10.3390/su13041821.
Jaud, M., Passot, S., Le Bivic, R., Delacourt, C., Grandjean, P., Le Dantec, N., 2016. Pagtimbang-timbang sa katukma sa taas nga resolusyon nga digital nga mga modelo sa nawong nga gikalkula sa
PhotoScan® ug MicMac® sa sub-optimal nga kahimtang sa survey. Remote Sensing 8 (6), https://doi.org/10.3390/rs8060465.
Jim'enez-Brenes, FM, Lopez-Granados, ´ F., Castro, AI, Torres-S' anchez, J., Serrano, N., Pena, ˜ JM, 2017. Pag-ihap sa mga epekto sa pagpul-ong sa arkitektura sa punoan sa oliba ug tinuig pagtubo sa canopy pinaagi sa paggamit sa UAV-based 3D modelling. Mga Pamaagi sa Tanum 13 (1). https://doi.org/10.1186/s13007-017-0205-3.
Jin, X., Liu, S., Baret, F., Hemerl´e, M., Comar, A., 2017. Mga banabana sa densidad sa tanom sa mga tanom nga trigo sa pagtumaw gikan sa ubos kaayo nga altitude UAV imagery. Remote Sens.
Kalibutan. 198, 105–114. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.007.
Jinbo, C., Xiangliang, C., Han-Chi, F., Lam, A., 2019. Sistema sa pagmonitor sa produkto sa agrikultura nga gisuportahan sa cloud computing. Cluster Comput. 22 (4), 8929–8938.
Ju, C., & Anak, HI 2018a. Pag-evaluate sa performance sa daghang sistema sa UAV alang sa remote sensing sa agrikultura. Proceedings of the Workshop on Robotic Vision and Action in Agriculture sa IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, Australia, 21–26.
Ju, C., Anak, HI, 2018b. Daghang mga sistema sa UAV alang sa mga aplikasyon sa agrikultura: pagkontrol, pagpatuman, ug pagtimbang-timbang. Electronics 7 (9), 162. https://doi.org/10.3390/
elektroniko7090162.
Jung, J., Maeda, M., Chang, A., Bhandari, M., Ashapure, A., Landivar-Bowles, J., 2021. Ang potensyal sa remote sensing ug artificial intelligence isip mga himan sa pagpalambo sa
kalig-on sa mga sistema sa produksiyon sa agrikultura. Curr. Opin. Biotechnol. 70, 15–22. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2020.09.003.
Kalischuk, M., Paret, ML, Freeman, JH, Raj, D., Da Silva, S., Eubanks, S., Wiggins, DJ, Lollar, M., Marois, JJ, Mellinger, HC, Das, J. , 2019. Usa ka gipaayo nga crop scouting technique nga naglakip sa unmanned aerial vehicle–assisted multispectral crop imaging ngadto sa conventional scouting practice para sa gummy stem blight sa pakwan. Tanum Dis. 103 (7), 1642–1650.
Kapoor, KK, Tamilmani, K., Rana, NP, Patil, P., Dwivedi, YK, Nerur, S., 2018. Mga pag-uswag sa panukiduki sa social media: kaniadto, karon ug sa umaabot. Ipahibalo. Si Syst. atubangan. 20
(3), 531-558.
Kerkech, M., Hafiane, A., Canals, R., 2020. VddNet: network sa pagkakita sa sakit sa ubas base sa multispectral nga mga hulagway ug mapa sa giladmon. Remote Sensing 12 (20), 3305. https://doi. org/10.3390/rs12203305.
Khaliq, A., Comba, L., Biglia, A., Ricauda Aimonino, D., Chiaberge, M., Gay, P., 2019. Pagtandi sa satellite ug UAV-based multispectral imagery para sa ubasan
pagtimbang-timbang sa kabag-ohan. Remote Sensing 11 (4). https://doi.org/10.3390/rs11040436.
Khan, PW, Byun, Y.-C., Park, N., 2020. Gipaandar sa IoT-blockchain ang optimized provenance system para sa food industry 4.0 gamit ang advanced deep learning. Mga sensor 20 (10), 2990.
Khan, RU, Khan, K., Albattah, W., Qamar, AM, Ullah, F., 2021. Imahe-based detection sa mga sakit sa tanom: gikan sa classical machine learning ngadto sa lawom nga pagkat-on nga panaw. Wireless nga Komun. Mobile Comput. 2021, 1–13.
Khan, S., Tufail, M., Khan, MT, Khan, ZA, Iqbal, J., Alam, M., Le, KNQ, 2021. Usa ka nobela nga semi-supervised nga gambalay alang sa UAV based crop/weed classification. PLoS ONE 16 (5), e0251008.
Khanal, S., Fulton, J., Shearer, S., 2017. Usa ka kinatibuk-ang panglantaw sa kasamtangan ug potensyal nga mga aplikasyon sa thermal remote sensing sa tukma nga agrikultura. Comput. Elektron.
Agric. 139, 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.05.001.
Khanna, A., Kaur, S., 2019. Ebolusyon sa Internet of Things (IoT) ug ang mahinungdanong epekto niini sa natad sa Precision Agriculture. Comput. Elektron. Agric. 157, 218–231.
Kim, W., Khan, GF, Wood, J., Mahmood, MT, 2016. Employee engagement for sustainable organizations: keyword analysis using social network analysis and burst
pamaagi sa detection. Pagpadayon 8 (7), 631.
Kirsch, M., Lorenz, S., Zimmermann, R., Tusa, L., Mockel, ¨ R., Hodl, ¨ P., Booysen, R., Khodadadzadeh, M., Gloaguen, R., 2018. Integration sa terrestrial ug drone-borne
hyperspectral ug photogrammetric sensing nga mga pamaagi para sa exploration mapping ug mining monitoring. Remote Sensing 10 (9), 1366. https://doi.org/10.3390/
rs10091366.
Kitano, BT, Mendes, CCT, Geus, AR, Oliveira, HC, Souza, JR, 2019. Pag-ihap sa tanum nga mais gamit ang lawom nga pagkat-on ug mga imahe sa UAV. IEEE Geosci. Si Remote Sens Lett. 1–5 https://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2930549.
Koh, JCO, Spangenberg, G., Kant, S., 2021. Automated machine learning para sa highthroughput image-based nga phenotyping sa tanom. Remote Sensing 13 (5), 858. https://
doi.org/10.3390/rs13050858.
Kovalev, IV, Voroshilova, AA, 2020. Modernong teknolohikal nga uso sa pagpalambo sa ekosistema sa mga cargo UAV. J. Phys. Ang Conf. Si Ser. 1515 (5), 052068 https://doi. org/10.1088/1742-6596/1515/5/052068.
Krul, S., Pantos, C., Frangulea, M., Valente, J., 2021. Visual SLAM alang sa sulod nga kahayupan ug pagpanguma gamit ang gamay nga drone nga adunay monocular camera: usa ka feasibility study.
Mga drone 5 (2), 41. https://doi.org/10.3390/drones5020041.
Kulbacki, M., Segen, J., Knie'c, W., Klempous, R., Kluwak, K., Nikodem, J., Kulbacka, J., Serester, A., 2018. Survey sa mga drone para sa automation sa agrikultura gikan sa pagpananom ngadto sa
ani. Sa: INES 2018 – IEEE 22nd International Conference on Intelligent Engineering Systems, pp. 000353–358. https://doi.org/10.1109/INES.2018.8523943.
Lagkas, T., Argyriou, V., Bibi, S., Sarigiannidis, P., 2018. UAV IoT framework views ug mga hagit: padulong sa pagpanalipod sa mga drone isip "Mga Butang". Mga sensor 18 (11), 4015. https://doi.org/10.3390/s18114015.
Laliberte, AS, Rango, A., 2011. Mga pamaagi sa pagproseso sa imahe ug klasipikasyon alang sa pagtuki sa sub-decimeter nga paghanduraw nga nakuha gamit ang usa ka unmanned nga ayroplano sa ibabaw sa uga.
kabukiran. GISci. Remote Sens. 48 (1), 4–23. https://doi.org/10.2747/1548-1603.48.1.4.
Laliberte, AS, Rango, A., Herrick, JE, 2007. Unmanned aerial vehicles para sa rangeland mapping ug monitoring: usa ka pagtandi sa duha ka sistema. ASPRS Annual Conference Proceedings.
Lam, OHY, Dogotari, M., Prüm, M., Vithlani, HN, Roers, C., Melville, B., Zimmer, F., Becker, R., 2021. Usa ka open source workflow alang sa weed mapping sa lumad nga kasagbotan
gamit ang unmanned aerial vehicle: Paggamit sa Rumex obtusifolius isip case study. Eur. J.Remote Sens. 54 (sup1), 71–88. https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1793687.
Lambert, DM, Lowenberg-DeBoer, J., Griffin, TW, Peone, J., Payne, T., Daberkow, SG, 2004. Pagsagop, ganansya, ug mas maayo nga paggamit sa tukma nga datos sa pagpanguma.
Papel sa pagtrabaho. Unibersidad sa Purdue. https://doi.org/10.22004/ag.econ.28615.
Lelong, CCD, Burger, P., Jubelin, G., Roux, B., Labb'e, S., Baret, F., 2008. Pagsusi sa unmanned aerial vehicles imagery alang sa quantitative monitoring sa trigo crop sa gagmay nga mga laraw. Mga sensor 8 (5), 3557–3585. https://doi.org/10.3390/s8053557.
Li, C., Niu, B., 2020. Disenyo sa maalamong agrikultura base sa dagkong datos ug Internet sa mga butang. Int. J. Distribusyon. Sens. Netw. 16 (5) ttps://doi.org/10.1177/1550147720917065.
Li, W., Niu, Z., Chen, H., Li, D., Wu, M., Zhao, W., 2016. Hilit nga pagbanabana sa gitas-on sa canopy ug sa ibabaw sa yuta nga biomass sa mais gamit ang high-resolution nga stereo nga mga hulagway gikan sa usa ka barato nga unmanned aerial vehicle system. Ecol. Ind. 67, 637–648. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.03.036.
Liakos, KG, Busato, P., Moshou, D., Pearson, S., Bochtis, D., 2018. Machine learning sa agrikultura: usa ka pagrepaso. Mga sensor 18 (8), 2674.
Liebisch, F., Kirchgessner, N., Schneider, D., Walter, A., Hund, A., 2015. Remote, aerial phenotyping sa mga kinaiya sa mais nga adunay mobile multi-sensor approach. Mga Pamaagi sa Tanum 11 (1), 9. https://doi.org/10.1186/s13007-015-0048-8.
Lin, Z., Guo, W., 2020. Sorghum panicle detection ug pag-ihap gamit ang unmanned aerial system images ug lawom nga pagkat-on. atubangan. Plant Sci. 11.
Liu, S., Guo, L., Webb, H., Ya, X., Chang, X., 2019. Internet of Things monitoring system sa modernong eco-agriculture base sa cloud computing. IEEE Access 7, 37050–37058.
Lopez-Granados, ´ F., 2011. Pagsusi sa sagbot alang sa pagdumala sa sagbot nga espesipiko sa site: mapping ug real-time nga mga pamaagi. Sagbot Res. 51 (1), 1–11. https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.2010.00829.x.
Lopez-Granados, ´ F., Torres-Sanchez, ´ J., De Castro, A.-I., Serrano-P´erez, A., MesasCarrascosa, F.-J., Pena, ˜ J.-M. , 2016. Sayo nga pag-monitor nga nakabase sa butang ang usa ka sagbot nga sagbot sa usa ka tanum nga balili gamit ang taas nga resolusyon sa UAV nga paghanduraw. Agron. Sustain. Si Dev. 36 (4), 1–12
Lopez-Granados, ´ F., Torres-S´ anchez, J., Serrano-P´erez, A., de Castro, AI, MesasCarrascosa, F.-J., Pena, ˜ J.-M., 2016. Sayong panahon nga weed mapping sa sunflower gamit ang UAV technology: variability sa herbicide treatment maps batok sa weed thresholds. tukma. Agric. 17 (2), 183–199.
Lucieer, A., Malenovský, Z., Veness, T., Wallace, L., 2014. HyperUAS - imaging spectroscopy gikan sa multirotor unmanned aircraft system. J. Field Rob. 31 (4),
571–590. https://doi.org/10.1002/rob.21508.
Lumme, J., Karjalainen, M., Kaartinen, H., Kukko, A., Hyyppa, ¨ J., Hyypp¨ a, H., Jaakkola, A., & Kleemola, J., 2008. Terrestrial laser scanning sa agrikultural nga mga tanom. Sa JJ
Chen J. Maas H–G. (Ed.), International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing ug Spatial Information Sciences—ISPRS Archives (Vol. 37, pp. 563–566).
International Society alang sa Photogrammetry ug Remote Sensing. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84919356328&partnerID=40&md5=574
b802131a99d16318ce619a01ca1bf.
Ma, L., Li, M., Ma, X., Cheng, L., Du, P., Liu, Y., 2017. Usa ka pagrepaso sa gidumala nga objectbased nga land-cover image classification. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 130,
277–293. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.001.
Maes, WH, Steppe, K., 2019. Mga panan-aw alang sa remote sensing uban sa unmanned aerial nga mga sakyanan sa tukma nga agrikultura. Trends Plant Sci. 24 (2), 152–164. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2018.11.007.
Maimaitijiang, M., Ghulam, A., Sidike, P., Hartling, S., Maimaitiyiming, M., Peterson, K., Shavers, E., Fishman, J., Peterson, J., Kadam, S., Burken, J., Fritschi, F., 2017.
Unmanned aerial system (UAS)-based phenotyping sa soybean gamit ang multi-sensor data fusion ug extreme learning machine. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 134, 43–58. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.011. Maimaitijiang, M., Sagan, V., Sidike, P., Daloye, AM, Erkbol, H., Fritschi, FB, 2020.
Pag-monitor sa tanom gamit ang satellite/UAV data fusion ug machine learning. Remote Sensing 12 (9), 1357. https://doi.org/10.3390/rs12091357.
Manfreda, S., McCabe, M., Miller, P., Lucas, R., Pajuelo Madrigal, V., Mallinis, G., Ben Dor, E., Helman, D., Estes, L., Ciraolo, G ., Müllerova, ´ J., Tauro, F., de Lima, M., de
Lima, J., Maltese, A., Frances, F., Caylor, K., Kohv, M., Perks, M., Ruiz-P'erez, G., Su, Z., Vico, G., Toth , B., 2018. Sa paggamit sa unmanned aerial system alang sa
pagmonitor sa kinaiyahan. Remote Sensing 10 (4), 641.
Marinko, RA, 1998. Mga kinutlo sa mga journal sa pagtuon sa kababayen-an sa mga disertasyon, 1989 ug The Serials Librarian 35 (1–2), 29–44. https://doi.org/10.1300/J123v35n01_
03.
Masroor, R., Naeem, M., Ejaz, W., 2021. Pagdumala sa kahinguhaan sa UAV-assisted wireless networks: usa ka optimization perspective. Ad Hoc Netw. 121, 102596 https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2021.102596.
Matese, A., Di Gennaro, SF, 2018. Praktikal nga mga aplikasyon sa usa ka multisensor UAV nga plataporma base sa multispectral, thermal ug RGB high resolution nga mga hulagway sa katukma
viticulture. Agrikultura 8 (7), 116. https://doi.org/10.3390/agriculture8070116.
Matese, A., Di Gennaro, SF, 2021. Labaw sa tradisyonal nga NDVI index isip usa ka yawe nga hinungdan sa pag-mainstream sa paggamit sa UAV sa precision viticulture. Ang Sci. Rep. 11 (1), 2721. https://doi.org/10.1038/s41598-021-81652-3.
Matese, A., Toscano, P., Di Gennaro, SF, Genesio, L., Vaccari, FP, Primicerio, J., Belli, C., Zaldei, A., Bianconi, R., Gioli, B., 2015 . Intercomparison sa UAV, eroplano
ug satellite remote sensing platforms para sa tukma nga viticulture. Remote Sensing 7 (3), 2971–2990. https://doi.org/10.3390/rs70302971.
Mazzia, V., Comba, L., Khaliq, A., Chiaberge, M., Gay, P., 2020. UAV ug machine learning based refinement sa satellite-driven vegetation index para sa katukma
agrikultura. Mga sensor 20 (9), 2530. https://doi.org/10.3390/s20092530.
McCain, KW, 1990. Pagmapa sa mga awtor sa intelektwal nga luna: usa ka teknikal nga kinatibuk-ang panglantaw. Si J. Am. Si Soc. Impormasyon. Ang Sci. 41 (6), 433–443.
Meinen, BU, Robinson, DT, 2021. Agricultural erosion modelling: pag-evaluate sa USLE ug WEPP field-scale erosion estimates gamit ang UAV time-series data. Kalibutan. Modell. Software 137, 104962. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.104962.
Melville, B., Lucieer, A., Aryal, J., 2019. Klasipikasyon sa mga komunidad sa lumad nga kasagbutan sa kapatagan gamit ang hyperspectral Unmanned Aircraft System (UAS) Imagery sa
Mga dapit nga gitawag Tasmanian midlands. Mga drone 3 (1), 5.
Messina, G., Modica, G., 2020. Mga aplikasyon sa UAV nga thermal imagery sa tukma nga agrikultura: kahimtang sa arte ug sa umaabot nga panan-aw sa panukiduki. Remote Sensing 12 (9), https://doi.org/10.3390/rs12091491.
Mishra, D., Luo, Z., Jiang, S., Papadopoulos, T., Dubey, R., 2017. Usa ka bibliographic nga pagtuon sa dagkong datos: mga konsepto, uso ug mga hagit. Business Process Manag. J. 23 (3),
555-573.
Mochida, K., Saisho, D., Hirayama, T., 2015. Pag-uswag sa tanum gamit ang mga dataset sa siklo sa kinabuhi nga nakuha ubos sa mga kondisyon sa uma. atubangan. Plant Sci. 6 https://doi.org/10.3389/
fpls.2015.00740.
Mogili, UM.R., Deepak, BBVL, 2018. Pagrepaso sa paggamit sa mga sistema sa drone sa tukma nga agrikultura. Procedia Comput. Ang Sci. 133, 502–509.
Moharana, S., Dutta, S., 2016. Spatial variability sa chlorophyll ug nitrogen content sa bugas gikan sa hyperspectral imagery. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 122, 17–29.
Muangprathub, J., Boonnam, N., Kajornkasirat, S., Lekbangpong, N., Wanichsombat, A.,
Nillaor, P., 2019. IoT ug agriculture data analysis alang sa smart farm. Comput. Elektron. Agric. 156, 467–474.
Nansen, C., Elliott, N., 2016. Remote sensing ug reflectance profiling sa entomology. Annu. Si Rev. Entomol. 61 (1), 139–158. https://doi.org/10.1146/annurev-ento010715-023834.
Navia, J., Mondragon, I., Patino, D., Colorado, J., 2016. Multispectral mapping sa agrikultura: terrain mosaic gamit ang autonomous quadcopter UAV. Int. Ang Conf.
Unmanned Aircraft Syst. (ICUAS) 2016, 1351–1358. https://doi.org/10.1109/ ICUAS.2016.7502606.
Nayyar, A., Nguyen, B.-L., Nguyen, NG, 2020. Ang internet sa mga butang sa drone (Iodt): umaabot nga paghanduraw sa mga smart drone. Adv. Intell. Si Syst. Comput. 1045, 563–580. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0029-9_45.
Nebiker, S., Annen, A., Scherrer, M., Oesch, D., 2008. Usa ka light-weight multispectral sensor alang sa micro UAV—mga oportunidad alang sa taas kaayo nga resolusyon nga airborne remote sensing. Int. Si Arch. Photogramm. Gisaway ni Remote Sens. Inf. Sci 37 (B1), 1193–1200.
Negash, L., Kim, H.-Y., Choi, H.-L., 2019. Nag-uswag nga mga aplikasyon sa UAV sa agrikultura. Sa: 2019 7th International Conference sa Robot Intelligence Technology ug
Mga Aplikasyon (RiTA), pp. 254–257. https://doi.org/10.1109/RITAPP.2019.8932853.
Nerur, SP, Rasheed, AA, Natarajan, V., 2008. Ang intelektwal nga estraktura sa estratehikong pagdumala sa natad: usa ka awtor nga co-citation analysis. Strateg. Si Manag. J. 29 (3),
319-336.
Neupane, K., Baysal-Gurel, F., 2021. Awtomatikong pag-ila ug pag-monitor sa mga sakit sa tanum gamit ang unmanned aerial vehicles: usa ka pagrepaso. Remote Sensing 13 (19), 3841. https://doi.org/10.3390/rs13193841.
Nex, F., Remondino, F., 2014. UAV alang sa 3D mapping applications: usa ka review. Appl. Geomatics 6 (1), 1–15. https://doi.org/10.1007/s12518-013-0120-x.
Niu, H., Hollenbeck, D., Zhao, T., Wang, D., Chen, Y., 2020. Pagbanabana sa evapotranspiration nga adunay gagmay nga mga UAV sa tukma nga agrikultura. Mga sensor 20 (22), 6427. https://
doi.org/10.3390/s20226427.
Osareh, F., 1996. Bibliometrics, Citation Analysis ug Co-Citation Analysis. Usa ka Pagrepaso sa Literatura I 46 (3), 149–158. https://doi.org/10.1515/libr.1996.46.3.149.
P' adua, L., Vanko, J., Hruˇska, J., Ad˜ ao, T., Sousa, JJ, Peres, E., Morais, R., 2017. UAS, mga sensor, ug pagproseso sa datos sa agroforestry: usa ka pagrepaso ngadto sa praktikal nga mga aplikasyon. Int. J. Remote Sens. 38 (8–10), 2349–2391. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1297548.
Panday, US, Pratihast, AK, Aryal, J., Kayastha, RB, 2020. Usa ka pagrepaso sa mga solusyon sa datos nga nakabase sa drone alang sa mga tanum nga cereal. Mga drone 4 (3), 1–29. https://doi.org/10.3390/
drone4030041.
Parsaeian, M., Shahabi, M., Hassanpour, H., 2020. Pagbanabana sa lana ug protina nga sulod sa liso sa linga gamit ang pagproseso sa imahe ug artipisyal nga neural network. Si J. Am. Lana
Ang mga chemist' Soc. 97 (7), 691–702.
Pena, ˜ JM, Torres-S'anchez, J., de Castro, AI, Kelly, M., Lopez-Granados, ´ F., Suarez, O., Pagmapa sa sagbot sa sayong bahin sa mga umahan sa mais gamit ang object-based analysis sa
Mga hulagway sa unmanned aerial vehicle (UAV). PLoS ONE 8 (10), e77151.
P'erez-Ortiz, M., Pena, ˜ JM, Guti'errez, PA, Torres-S' anchez, J., Herv' as-Martínez, C.,
Lopez-Granados, ´ F., 2015. Usa ka semi-supervised system alang sa weed mapping sa sunflower crops gamit ang unmanned aerial vehicles ug usa ka crop row detection method. Appl. Mahumok nga Comput. J. 37, 533–544. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.08.027.
Pincheira, M., Vecchio, M., Giaffreda, R., Kanhere, SS, 2021. Epektibo sa gasto nga IoT nga mga himan isip kasaligan nga mga tinubdan sa datos alang sa usa ka sistema sa pagdumala sa tubig nga nakabase sa blockchain sa tukma nga agrikultura. Comput. Elektron. Agric. 180, 105889.
Popescu, D., Stoican, F., Stamatescu, G., Ichim, L., Dragana, C., 2020. Advanced nga UAV–WSN nga sistema alang sa intelihenteng pagmonitor sa tukma nga agrikultura. Mga sensor 20 (3), https://doi.org/10.3390/s20030817.
Pournader, M., Shi, Y., Seuring, S., Koh, SL, 2020. Mga aplikasyon sa Blockchain sa mga kadena sa suplay, transportasyon ug logistik: usa ka sistematikong pagrepaso sa literatura. Int. J. Prod. Si Res. 58 (7), 2063–2081.
Primicerio, J., Di Gennaro, SF, Fiorillo, E., Genesio, L., Lugato, E., Matese, A., Vaccari, FP, 2012. Usa ka flexible unmanned aerial nga sakyanan alang sa tukma nga agrikultura.
tukma. Agric. 13 (4), 517–523. https://doi.org/10.1007/s11119-012-9257-6.
Pritchard, A., 1969. Statistical bibliography o bibliometrics. J. Dokumento. 25 (4), 348–349.
Pudelko, R., Stuczynski, T., Borzecka-Walker, M., 2012. Ang kaangayan sa usa ka unmanned aerial vehicle (UAV) alang sa pagtimbang-timbang sa mga eksperimento nga uma ug mga tanom. Agrikultura 99 (4), 431–436.
Puri, V., Nayyar, A., Raja, L., 2017. Mga drone sa agrikultura: usa ka modernong pagkahugno sa tukma nga agrikultura. J. Estadistika. Si Manag. Si Syst. 20 (4), 507–518.
Radoglou-Grammatikis, P., Sarigiannidis, P., Lagkas, T., Moscholios, I., 2020. Usa ka kompilasyon sa mga aplikasyon sa UAV alang sa tukma nga agrikultura. Comput. Netw. 172,
107148 https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107148.
Ramesh, KV, Rakesh, V., Prakasa Rao, EVS, 2020. Aplikasyon sa dagkong data analytics ug artificial intelligence sa agronomic research. Indian nga si J. Agron. 65 (4), 383–395.
Raparelli, E., Bajocco, S., 2019. Usa ka bibliometric analysis sa paggamit sa unmanned aerial vehicles sa mga pagtuon sa agrikultura ug kalasangan. Int. J. Remote Sens. 40 (24),
9070–9083. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1569793.
Rasmussen, J., Nielsen, J., Garcia-Ruiz, F., Christensen, S., Streibig, JC, Lotz, B., 2013.
Potensyal nga paggamit sa gagmay nga unmanned aircraft system (UAS) sa panukiduki sa sagbot. Sagbot Res. 53 (4), 242–248.
Rasmussen, J., Ntakos, G., Nielsen, J., Svensgaard, J., Poulsen, RN, Christensen, S., Ang mga indeks sa tanum ba nga nakuha gikan sa mga consumer-grade camera nga gi-mount sa
Ang mga UAV igo nga kasaligan alang sa pagsusi sa mga eksperimento nga laraw? Eur. J. Agron. 74, 75–92. https://doi.org/10.1016/j.eja.2015.11.026.
Rejeb, A., Rejeb, K., Abdollahi, A., Zailani, S., Iranmanesh, M., Ghobakhloo, M., 2022. Digitalization sa food supply chains: usa ka bibliometric review ug key-route main path
pagtuki. Pagpadayon 14 (1), 83. https://doi.org/10.3390/su14010083.
Rejeb, A., Rejeb, K., Simske, SJ, Treiblmaier, H., 2021a. Mga drone alang sa pagdumala sa kadena sa suplay ug logistik: usa ka pagrepaso ug agenda sa panukiduki. Int. J. Logist. Si Res. Appl.
1–24. https://doi.org/10.1080/13675567.2021.1981273.
Rejeb, A., Rejeb, K., Simske, S., Treiblmaier, H., 2021b. Mga teknolohiya sa Blockchain sa logistik ug pagdumala sa kadena sa suplay: usa ka pagsusi sa bibliometric. Logistics 5 (4), 72.
https://doi.org/10.3390/logistics5040072.
Rejeb, A., Rejeb, K., Simske, S., Treiblmaier, H., 2021c. Humanitarian drones: usa ka review ug research agenda. Internet sa mga Butang 16, 100434. https://doi.org/10.1016/j.
iot.2021.100434.
Rejeb, A., Treiblmaier, H., Rejeb, K., Zailani, S., 2021d. Pagpanukiduki sa Blockchain sa pag-atiman sa panglawas: usa ka pagsusi sa bibliometric ug karon nga mga uso sa panukiduki. J. sa Data, Inf. ug
Si Manag. 3 (2), 109–124.
Rejeb, A., Simske, S., Rejeb, K., Treiblmaier, H., Zailani, S., 2020. Ang panukiduki sa Internet sa mga Butang sa pagdumala sa kadena sa suplay ug logistik: usa ka pagtuki sa bibliometric. Internet
sa Butang 12, 100318.
ReportLinker, 2021. Global Agriculture Drones Market Moabot sa US$15.2 Billion sa TuigGlobeNewswire News Room. https://www.globenewswire.com/news-release/2021/08/10/2277986/0/en/Global-Agriculture-Drones-Market-to-Reach-US-15-2-Billion-by-the- Tuig-2027.html.
Ribeiro-Gomes, K., Hernandez-L ´ opez, ´ D., Ortega, JF, Ballesteros, R., Poblete, T., Moreno, MA, 2017. Uncooled thermal camera calibration ug optimization sa
proseso sa photogrammetry alang sa mga aplikasyon sa UAV sa agrikultura. Mga Sensor (Switzerland) 17 (10). https://doi.org/10.3390/s17102173.
Rivera, MA, Pizam, A., 2015. Mga pag-uswag sa panukiduki sa pagkamaabiabihon: "Gikan sa Rodney Dangerfield hangtod sa Aretha Franklin". Int. J. Contempor. Ospital. Si Manag. 27 (3),
362–378. https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2014-0146.
Roldan, ´ JJ, Joossen, G., Sanz, D., Del Cerro, J., Barrientos, A., 2015. Mini-UAV based sensory system para sa pagsukod sa environmental variables sa greenhouses. Mga sensor 15 (2), 3334–3350. https://doi.org/10.3390/s150203334.
Rozenberg, G., Kent, R., Blank, L., 2021. Consumer-grade UAV gigamit alang sa pag-ila ug pag-analisar sa late-season weed spatial distribution patterns sa commercial onion fields. tukma. Agric. 22 (4), 1317–1332. https://doi.org/10.1007/s11119-021-09786-y.
Saari, H., Pellikka, I., Pesonen, L., Tuominen, S., Heikkila, ¨ J., Holmlund, C., Makynen, ¨ J., Ojala, K., Antila, T., 2011. Unmanned Ang aerial vehicle (UAV) nagpadagan sa spectral camera system para sa kalasangan ug agrikultura nga aplikasyon. Padayon. SPIE – Int. Si Soc. Opt. Si Eng. 8174 https://doi.org/10.1117/12.897585.
Sah, B., Gupta, R., Bani-Hani, D., 2021. Pagtuki sa mga babag sa pagpatuman sa drone logistics. Int. J. Logist. Si Res. Appl. 24 (6), 531–550. https://doi.org/10.1080/
13675567.2020.1782862.
Saha, AK, Saha, J., Ray, R., Sircar, S., Dutta, S., Chattopadhyay, SP, & Saha, HN, drone nga nakabase sa IOT alang sa pagpaayo sa kalidad sa tanum sa uma sa agrikultura. Sa SH
N. Chakrabarti S. (Ed.), 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference, CCWC 2018 (Vols. 2018-Enero, pp. 612-615). Institute
sa Electrical ug Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/CCWC.2018.8301662.
Sai Vineeth, KV, Vara Prasad, YR, Dubey, SR, Venkataraman, H., 2019. LEDCOM: usa ka nobela ug episyente nga komunikasyon nga nakabase sa LED alang sa katukma nga agrikultura. IEEE Conf. Impormasyon. Komun. Technol. 2019, 1–5. https://doi.org/10.1109/CICT48419.2019.9066177.
Salamí, E., Barrado, C., Pastor, E., 2014. Ang mga eksperimento sa paglupad sa UAV gigamit sa hilit nga pagbati sa mga tanom nga lugar. Remote Sensing 6 (11), 11051–11081. https://doi.org/10.3390/rs61111051.
Sankaran, S., Khot, LR, Espinoza, CZ, Jarolmasjed, S., Sathuvalli, VR, Vandemark, GJ, Miklas, PN, Carter, AH, Pumphrey, MO, Knowles, NRN, Pavek, MJ, 2015.
Ubos nga altitude, taas nga resolusyon nga aerial imaging system alang sa row ug field crop phenotyping: usa ka pagrepaso. Eur. J. Agron. 70, 112–123. https://doi.org/10.1016/j.
eja.2015.07.004.
Santesteban, LG, Di Gennaro, SF, Herrero-Langreo, A., Miranda, C., Royo, JB, Matese, A., 2017. High-resolution nga UAV-based thermal imaging aron mabanabana ang
dihadiha ug seasonal nga kausaban sa kahimtang sa tubig sa tanom sulod sa usa ka ubasan. Agric. Manag sa Tubig. 183, 49–59. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2016.08.026.
Sarli, CC, Dubinsky, EK, Holmes, KL, 2010. Labaw sa pagtuki sa citation: Usa ka modelo alang sa pagsusi sa epekto sa panukiduki. J. Med. Ang Library Assoc. : JMLA 98 (1), 17–23. https://doi.org/10.3163/1536-5050.98.1.008.
Schaepman, ME, Ustin, SL, Plaza, AJ, Painter, TH, Verrelst, J., Liang, S., 2009. Earth system science related imaging spectroscopy-usa ka assessment. Kalibotan sa Remote Sens. 113, S123–S137.
Schirrmann, M., Giebel, A., Gleiniger, F., Pflanz, M., Lentschke, J., Dammer, K.-H., 2016. Pag-monitor sa agronomic nga mga parameter sa tingtugnaw nga mga tanum nga trigo nga adunay barato nga UAV
paghanduraw. Remote Sensing 8 (9). https://doi.org/10.3390/rs8090706.
Schmale III, DG, Dingus, BR, Reinholtz, C., 2008. Pagpalambo ug paggamit sa usa ka autonomous unmanned aerial vehicle alang sa tukma nga aerobiological sampling sa ibabaw
mga umahan sa agrikultura. J. Field Rob. 25 (3), 133–147. https://doi.org/10.1002/rob.20232.
Shadrin, D., Menshchikov, A., Somov, A., Bornemann, G., Hauslage, J., Fedorov, M.,
Pag-enable sa tukma nga agrikultura pinaagi sa embedded sensing nga adunay artificial intelligence. IEEE Trans. Instrumento. Meas. 69 (7), 4103–4113.
Shakhatreh, H., Sawalmeh, AH, Al-Fuqaha, A., Dou, Z., Almaita, E., Khalil, I.,
Othman, NS, Khreishah, A., Guizani, M., 2019. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): usa ka survey sa sibil nga mga aplikasyon ug importanteng mga hagit sa panukiduki. IEEE Access 7,
48572–48634. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2909530.
Shakoor, N., Northrup, D., Murray, S., Mockler, TC, 2019. Dakong datos nga gipatuyok sa agrikultura: dagkong data analytics sa pagpasanay sa tanom, genomics, ug paggamit sa remote sensing
teknolohiya aron mapauswag ang produktibo sa ani. Tanum Phenome J. 2 (1), 1–8.
Sharma, BK, Chandra, G., Mishra, VP, 2019. Comparitive Analysis ug Implication sa UAV ug AI sa Forensic Investigations. Sa: Mga Pamaagi - 2019 Amity International
Komperensya sa Artipisyal nga Kaalam. https://doi.org/10.1109/AICAI.2019.8701407.
Sharma, R., Shishodia, A., Gunasekaran, A., Min, H., Munim, ZH, 2022. Ang papel sa artificial intelligence sa pagdumala sa supply chain: pagmapa sa teritoryo. Int. J.
Ang Prod. Si Res. 1–24. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2029611.
Shi, Y., Thomasson, JA, Murray, SC, Pugh, NA, Rooney, WL, Shafian, S., Rajan, N., Rouze, G., Morgan, CLS, Neely, HL, Rana, A., Bagavathiannan , MV,
Henrickson, J., Bowden, E., Valasek, J., Olsenholler, J., Obispo, MP, Sheridan, R., Putman, EB, Popescu, S., Burks, T., Cope, D., Ibrahim, A., McCutchen, BF,
Baltensperger, DD, Avant, RV, Vidrine, M., Yang, C., Zhang, J., 2016. Unmanned aerial vehicles alang sa high-throughput phenotyping ug agronomic research. PLoS ONE
11 (7), e0159781.
Shuai, G., Martinez-Feria, RA, Zhang, J., Li, S., Presyo, R., Basso, B., 2019. Pagkuha sa maize stand heterogeneity sa mga yield-stability zone gamit ang Unmanned Aerial
Mga Salakyanan (UAV). Mga sensor 19 (20), 4446. https://doi.org/10.3390/s19204446.
Small, H., 1973. Co-citation sa siyentipikong literatura: usa ka bag-ong sukod sa relasyon tali sa duha ka dokumento. Si J. Am. Si Soc. Impormasyon. Ang Sci. 24 (4), 265–269.
Gamay, H., Rorvig, ME, Lunin, LF, 1999. Pagtan-aw sa siyensiya pinaagi sa citation mapping. Si J. Am. Si Soc. Impormasyon. Ang Sci. 50 (9), 799–813.
Soares, VHA, Ponti, MA, Gonçalves, RA, Campello, RJGB, 2021. Pag-ihap sa baka sa ihalas nga adunay geolocated nga aerial nga mga hulagway sa dagkong mga sibsibanan. Comput. Elektron. Agric. 189, 106354 https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354.
Srivastava, K., Pandey, PC, Sharma, JK, 2020. Usa ka pamaagi alang sa pag-optimize sa ruta sa mga aplikasyon sa katukma nga agrikultura gamit ang mga UAV. Mga drone 4 (3), 58. https://doi.org/ 10.3390/drones4030058.
Stafford, JV, 2000. Pagpatuman sa tukma nga agrikultura sa ika-21 nga siglo. J. Agric. Si Eng. Si Res. 76 (3), 267–275.
Su, J., Coombes, M., Liu, C., Guo, L., Chen, W.-H., 2018. Pagsusi sa huwaw sa trigo pinaagi sa remote sensing imagery gamit ang unmanned aerial vehicle. Sa 2018 ika-37 nga Chinese Control Conference (CCC).
Su, J., Liu, C., Coombes, M., Hu, X., Wang, C., Xu, X., Li, Q., Guo, L., Chen, W.-H., 2018. Wheat yellow rust monitoring pinaagi sa pagkat-on gikan sa multispectral UAV aerial imagery.
Comput. Elektron. Agric. 155, 157–166. https://doi.org/10.1016/j. compag.2018.10.017.
Su, Y., Wang, X., 2021. Pagbag-o sa pagdumala sa ekonomiya sa agrikultura sa proseso sa pagtukod sa maalamon nga agrikultura pinaagi sa dagkong datos. Malungtaron nga Comput. Inf. Si Syst. 31, 100579 https://doi.org/10.1016/j.suscom.2021.100579.
Sullivan, DG, Fulton, JP, Shaw, JN, Bland, GL, 2007. Pag-evaluate sa pagkasensitibo sa usa ka unmanned thermal infrared aerial system aron makit-an ang stress sa tubig sa usa ka cotton canopy. Trans. ASABE 50 (6), 1955–1962.
Sumesh, KC, Ninsawat, S., Som-ard, J., 2021. Paghiusa sa RGB-based vegetation index, crop surface model ug object-based image analysis approach para sa tubo nga banabana gamit ang unmanned aerial vehicle. Comput. Elektron. Agric. 180, 105903 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105903.
Suomalainen, J., Anders, N., Iqbal, S., Franke, J., Wenting, P., Bartholomeus, H., Becker, R., Kooistra, L., 2013. Usa ka light-weight hyperspectral mapping system alang sa
unmanned aerial vehicles—ang unang mga resulta. Sa: 2013 5th Workshop sa Hyperspectral Image ug Signal Processing: Evolution sa Remote Sensing (WHISPERS), pp. 1–4. https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2013.8080721.
Suomalainen, J., Anders, N., Iqbal, S., Roerink, G., Franke, J., Wenting, P., Hünniger, D., Bartholomeus, H., Becker, R., Kooistra, L., 2014. Usa ka gaan nga hyperspectral
mapping system ug photogrammetric processing chain alang sa unmanned aerial vehicles. Remote Sensing 6 (11), 11013–11030. https://doi.org/10.3390/
rs61111013.
Syeda, IH, Alam, MM, Illahi, U., Su'ud, MM, 2021. Advance control strategies gamit ang image processing, UAV ug AI sa agrikultura: Usa ka review. Kalibutan J. Eng. 18 (4),
579–589. https://doi.org/10.1108/WJE-09-2020-0459.
Tahai, A., Rigsby, JT, 1998. Pagproseso sa impormasyon gamit ang mga citation sa pag-imbestigar sa impluwensya sa journal sa accounting. Inf. Proseso. Pagdumala. 34 (2–3), 341–359.
Tang, Y., Dananjayan, S., Hou, C., Guo, Q., Luo, S., He, Y., 2021. Usa ka survey sa 5G network ug ang epekto niini sa agrikultura: mga hagit ug mga oportunidad. Comput.
Elektron. Agric. 180, 105895 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105895.
Tantalaki, N., Souravlas, S., Roumeliotis, M., 2019. Pagdesisyon nga gipatuyok sa datos sa tukma nga agrikultura: ang pagtaas sa dagkong datos sa mga sistema sa agrikultura. J. Agric. Impormasyon sa Pagkaon.
20 (4), 344–380.
Tao, H., Feng, H., Xu, L., Miao, M., Yang, G., Yang, X., Fan, L., 2020. Pagbanabana sa abot ug gitas-on sa tanom sa winter wheat gamit ang UAV- gibase sa hyperspectral nga mga hulagway.
Mga sensor 20 (4), 1231.
Techy, L., Schmale III, DG, Woolsey, CA, 2010. Koordinado nga aerobiological sampling sa usa ka pathogen sa tanom sa ubos nga atmospera gamit ang duha ka autonomous unmanned aerial vehicles. J. Field Rob. 27 (3), 335–343. https://doi.org/10.1002/rob.20335.
Tetila, EC, Machado, BB, Astolfi, G., Belete, NAdS, Amorim, WP, Roel, AR, Pistori, H., 2020. Detection and classification of soybean pests using deep learning
nga adunay mga imahe sa UAV. Comput. Elektron. Agric. 179, 105836.
Thamm, H.-P., Menz, G., Becker, M., Kuria, DN, Misana, S., Kohn, D., 2013. Ang Paggamit sa Uas alang sa Pagtimbang-timbang sa Sistema sa Agrikultura sa USA ka Wetland sa Tanzania sa— Ug WetSeason alang sa Sustainable Agriculture ug Paghatag sa Ground Truth alang sa Terra-Sar X Data. Sa: ISPRS – International Archives sa Photogrammetry, Remote Sensing ug Spatial Information Sciences, pp. 401–406. https://doi.org/10.5194/isprsarchivesXL-1-W2-401-2013.
Thelwall, M., 2008. Bibliometrics sa webometrics. J. Impormasyon. Ang Sci. 34 (4), 605–621.
Torres-Sanchez, ´ J., Lopez-Granados, ´ F., Pena, ˜ JM, 2015. Usa ka awtomatik nga paagi nga nakabase sa butang alang sa labing maayo nga thresholding sa mga imahe sa UAV: aplikasyon alang sa pagtuki sa mga tanum sa mga tanum nga tanum. Comput. Elektron. Agric. 114, 43–52. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.03.019.
Torres-Sanchez, ´ J., Lopez-Granados, ´ F., Serrano, N., Arquero, O., Pena, ˜ JM, Hassan, QK, 2015. High-throughput 3-D nga pagmonitor sa mga plantasyon sa agricultural-tree nga adunay Unmanned Aerial Vehicle (UAV) nga teknolohiya. PLoS ONE 10 (6), e0130479.
Torres-Sanchez, ´ J., Pena, ˜ JM, de Castro, AI, Lopez-Granados, ´ F., 2014. Multi-temporal nga pagmapa sa tipik sa tanom sa unang-panahon nga mga umahan sa trigo gamit ang mga hulagway gikan sa UAV. Comput. Elektron. Agric. 103, 104–113. https://doi.org/10.1016/j. compag.2014.02.009.
Tsouros, DC, Bibi, S., Sarigiannidis, PG, 2019. Usa ka pagrepaso sa UAV-based nga mga aplikasyon alang sa tukma nga agrikultura. Impormasyon (Switzerland) 10 (11). https://doi.org/10.3390/info10110349.
Tu, Y.-H., Phinn, S., Johansen, K., Robson, A., Wu, D., 2020. Pag-optimize sa drone flight planning para sa pagsukod sa horticultural tree crop structure. ISPRS J. Photogramm.
Remote Sens. 160, 83–96. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.006
Tzounis, A., Katsoulas, N., Bartzanas, T., Kittas, C., 2017. Internet of Things sa agrikultura, bag-o nga pag-uswag ug umaabot nga mga hagit. Biosyst. Si Eng. 164, 31–48.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2017.09.007.
Uddin, A., Singh, VK, Pinto, D., Olmos, I., 2015. Scientometric mapping sa panukiduki sa computer science sa Mexico. Scientometrics 105 (1), 97–114.
UN., 2019. Mga prospect sa populasyon sa kalibutan 2019. https://population.un.org/wpp/ (Na-access sa 15/04/2022).
Uto, K., Seki, H., Saito, G., Kosugi, Y., 2013. Paghulagway sa mga humay pinaagi sa usa ka UAVmounted miniature hyperspectral sensor system. IEEE J. Sel. Ibabaw. Appl. Yuta Obs.
Remote Sens. 6 (2), 851–860. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2013.2250921. van der Merwe, D., Burchfield, DR, Witt, TD, Presyo, KP, Sharda, A., 2020. Mga drone sa
agrikultura. Adv. Agron. 162, 1–30.
Velusamy, P., Rajendran, S., Mahendran, RK, Naseer, S., Shafiq, M., Choi, J.-G., 2022.
Unmanned Aerial Vehicles (UAV) sa tukma nga agrikultura: mga aplikasyon ug mga hagit. Energies 15 (1), 217. https://doi.org/10.3390/en15010217.
Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, MF, Belluscio, A., Ardizzone, G., 2018. Pagmapa ug pagklasipikar sa mga ecologically sensitive marine habitat gamit ang Unmanned Aerial
Paghulagway sa Vehicle (UAV) ug Object-Based Image Analysis (OBIA). Remote Sensing 10 (9), 1331. https://doi.org/10.3390/rs10091331.
Verger, A., Vigneau, N., Cheron, C., Gilliot, J.-M., Comar, A., Baret, F., 2014. Green area index gikan sa unmanned aerial system sa trigo ug rapeseed crops . Kalibotan sa Remote Sens. 152, 654–664. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.06.006.
Von Bueren, SK, Burkart, A., Hueni, A., Rascher, U., Tuohy, MP, Yule, IJ, 2015. Pag-deploy sa upat ka optical UAV-based sensors sa kasagbotan: mga hagit ug
mga limitasyon. Biogeosciences 12 (1), 163–175. https://doi.org/10.5194/bg-12-163-2015.
Vuran, MC, Salam, A., Wong, R., Irmak, S., 2018. Internet sa underground nga mga butang sa tukma nga agrikultura: arkitektura ug teknolohiya nga mga aspeto. Ad Hoc Netw. 81,
160–173. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2018.07.017.
Wamba, SF, Queiroz, MM, 2021. Responsableng artificial intelligence isip sekretong sangkap alang sa digital health: bibliometric analysis, insights, ug research directions.
Impormasyon. Si Syst. atubangan. 1–16.
Wang, L., Zhang, G., Wang, Z., Liu, J., Shang, J., Liang, L., 2019. Bibliometric analysis sa remote sensing research trend sa crop growth monitoring: Usa ka case study sa China. Remote Sensing 11 (7). https://doi.org/10.3390/rs11070809.
White, HD, Griffith, BC, 1981. Author cocitation: Usa ka literatura nga sukod sa intelektwal nga istruktura. Si J. Am. Si Soc. Impormasyon. Ang Sci. 32 (3), 163–171.
Xiang, H., Tian, L., 2011. Pagpalambo sa usa ka ubos nga gasto nga sistema sa remote sensing sa agrikultura base sa usa ka autonomous unmanned aerial vehicle (UAV). Biosyst. Si Eng. 108 (2), 174–190. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2010.11.010.
Xie, C., Yang, C., 2020. Usa ka pagrepaso sa high-throughput nga mga kinaiya sa phenotyping sa tanum gamit ang mga sensor nga nakabase sa UAV. Comput. Elektron. Agric. 178, 105731 https://doi.org/10.1016/j.
compag.2020.105731.
Yao, H., Qin, R., Chen, X., 2019. Unmanned aerial vehicle para sa remote sensing applications—usa ka review. Remote Sensing 11 (12). https://doi.org/10.3390/
rs11121443.
Yeom, S., 2021. Pagbalhin sa mga tawo sa pagsubay ug pagtangtang sa bakak nga track gamit ang infrared thermal imaging pinaagi sa usa ka multirotor. Mga drone 5 (3), 65. https://doi.org/10.3390/drones5030065.
Yue, J., Feng, H., Jin, X., Yuan, H., Li, Z., Zhou, C., Yang, G., Tian, Q., 2018. Usa ka pagtandi sa pagtantiya sa mga parameter sa tanom gamit ang mga hulagway gikan sa UAV-mounted
snapshot hyperspectral sensor ug high-definition digital camera. Remote Sensing 10 (7), 1138. https://doi.org/10.3390/rs10071138.
Yue, J., Yang, G., Li, C., Li, Z., Wang, Y., Feng, H., Xu, B., 2017. Pagbanabana sa winter wheat above-ground biomass gamit ang unmanned aerial vehicle- gibase sa snapshot
hyperspectral sensor ug crop gitas-on mas maayo nga mga modelo. Remote Sensing 9 (7). https://doi.org/10.3390/rs9070708.
Zahawi, RA, Dandois, JP, Holl, KD, Nadwodny, D., Reid, JL, Ellis, EC, 2015. Paggamit sa gaan nga unmanned aerial nga mga salakyanan aron mamonitor ang pagbawi sa tropikal nga kalasangan. Biol.
Conserv. 186, 287–295. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2015.03.031. Zamora-Izquierdo, MA, Santa, J., Martínez, JA, Martínez, V., Skarmeta, AF, 2019.
Smart farming IoT platform base sa edge ug cloud computing. Biosyst. Si Eng. 177,
4-17.
Zarco-Tejada, PJ, Diaz-Varela, R., Angileri, V., Loudjani, P., 2014. Pag-ihap sa gitas-on sa kahoy gamit ang taas kaayo nga resolution imagery nga nakuha gikan sa unmanned aerial
sakyanan (UAV) ug automatic 3D photo-reconstruction nga mga pamaagi. Eur. J. Agron. 55, 89–99. https://doi.org/10.1016/j.eja.2014.01.004.
Zhang, C., Craine, WA, McGee, RJ, Vandemark, GJ, Davis, JB, Brown, J., Hulbert, SH, Sankaran, S., 2020. Imahe-based phenotyping sa pagpamulak intensity sa coolseason crops. Mga sensor 20 (5), 1450. https://doi.org/10.3390/s20051450.
Zhang, C., Kovacs, JM, 2012. Ang paggamit sa gagmay nga unmanned aerial system alang sa katukma nga agrikultura: usa ka pagrepaso. tukma. Agric. 13 (6), 693–712. https://doi.org/
10.1007/s11119-012-9274-5.
Zhang, L., Zhang, H., Niu, Y., Han, W., 2019. Pagmapa sa stress sa tubig sa mais base sa UAV multispectral remote sensing. Remote Sensing 11 (6), 605.
Zhang, X., Han, L., Dong, Y., Shi, Y., Huang, W., Han, L., Gonz´ alez-Moreno, P., Ma, H., Ye, H., Sobeih , T., 2019. Usa ka lawom nga pamaagi nga nakabase sa pagkat-on alang sa awtomatiko nga yellow nga taya
detection sa sakit gikan sa high-resolution nga hyperspectral UAV nga mga hulagway. Remote Sensing 11 (13), 1554.
Zhao, X., Zhang, J., Huang, Y., Tian, Y., Yuan, L., 2022. Detection and discrimination of disease and insect stress of tea plants using hyperspectral imaging combined with wavelet analysis. Comput. Elektron. Agric. 193, 106717 https://doi.org/10.1016/j. compag.2022.106717.
Zheng, A., Wang, M., Li, C., Tang, J., Luo, B., 2022. Entropy guided adversarial domain adaptation alang sa aerial image semantic segmentation. IEEE Trans. G
Zheng, H., Cheng, T., Yao, X., Deng, X., Tian, Y., Cao, W., Zhu, Y., 2016. Detection sa rice phenology pinaagi sa time series analysis sa ground-based spectral datos sa indeks. Mga Pananom Res. 198, 131–139. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2016.08.027.
Zheng, J., Yang, W., 2018. Disenyo sa usa ka tukma nga sistema sa pagpugas sa pagtulo sa agrikultura base sa mga wireless sensor. Int. J. Online Eng. 14 (05), 184.
Zhou, L., Gu, X., Cheng, S., Yang, G., Shu, M., Sun, Q., 2020. Pagtuki sa mga kausaban sa gitas-on sa tanom sa lodged mais gamit ang UAV-LiDAR data. Agrikultura 10 (5), 146. https://
doi.org/10.3390/agriculture10050146.
Zhou, S., Chai, X., Yang, Z., Wang, H., Yang, C., Sun, T., 2021. Mais-IAS: Usa ka software sa pagtuki sa imahe sa mais gamit ang lawom nga pagkat-on alang sa high-throughput nga phenotyping sa tanum . Mga Pamaagi sa Tanum 17 (1), 48. https://doi.org/10.1186/s13007-021-00747-0.
Zhou, X., Zheng, HB, Xu, XQ, He, JY, Ge, XK, Yao, X., Cheng, T., Zhu, Y., Cao, WX, Tian, YC, 2017. Pagtagna sa abot sa lugas sa humay gamit ang multi-temporal nga mga tanom
mga indeks gikan sa UAV-based nga multispectral ug digital imagery. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 130, 246–255. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.003.
Zhou, Y., Xie, Y., Shao, L., 2016. Simulation sa core nga teknolohiya sa greenhousemonitoring system base sa wireless sensor network. Int. J. Online Eng. 12 (05),
43.
Zhou, Z., Majeed, Y., Diverres Naranjo, G., Gambacorta, EMT, 2021. Pagsusi alang sa stress sa tubig sa tanum nga adunay infrared thermal imagery sa katukma nga agrikultura: usa ka pagrepaso
ug umaabot nga mga palaaboton alang sa lawom nga mga aplikasyon sa pagkat-on. Comput. Elektron. Agric. 182, 106019 https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106019.