Россия
УДК 004.738.5 Интернет
В статье представлен комплексный анализ современных подходов к построению IoT-инфраструктуры для систем точного земледелия. Детально рассмотрены принципы работы и технические характеристики ключевых типов агросенсоров: датчиков pH, электропроводности (EC), объёмной влажности почвы (VWC) и температуры. Проведён сравнительный анализ методов измерения, выявлены преимущества и ограничения различных конструктивных решений. Особое внимание уделено вопросам энергоэффективности узлов сбора данных, архитектурным особенностям беспроводных сетей стандарта LoRaWAN и проблемам интеграции сенсорных систем с цифровыми агроплатформами. Предложена методика оценки достоверности данных от бюджетных сенсоров и алгоритм адаптивной калибровки. В заключении сформулированы перспективы развития агро-IoT, включая интеграцию с технологиями искусственного интеллекта, спутниковым мониторингом и предиктивной аналитикой.
точное земледелие, Интернет вещей, агросенсоры, датчик pH, электропроводность почвы, влажность почвы, LoRaWAN, LPWAN, энергоэффективность, цифровизация сельского хозяйства, предиктивная аналитика
1. Гончаров Р.Д. Перспективы применения IoT-технологий в мониторинге сельскохозяйственной техники: разработка и апробация платформы «Агротрек» // Вестник Омского государственного аграрного университета. – 2025. – № 3 (59).
2. Сибиряев А.С., Зазимко В.Л., Додов Р.Х. Цифровая трансформация и цифровые платформы в сельском хозяйстве // Вестник НГИЭИ. – 2020. – № 12.
3. Кобозева Е.М., Добрик С.Г. Влияние технологий интернета вещей на трансформационные процессы в различных отраслях экономики // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2025. – № 1 (355).
4. Поляков В.В. Экоориентированная цифровизация агропроизводственной деятельности в рамках концепта «Сельское хозяйство 4.0» // Экономика и экология территориальных образований. – 2023. – № 1.
5. Рыбин В.Г., Пестерев Д.О., Копец Е.Е., Тутуева А.В. Встраиваемая система удаленного мониторинга состояния пасеки // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. – 2018. – № 97.
6. Даюб Н. Уровень использования цифровых технологий в сельском хозяйстве России // Друкеровский вестник. – 2023. – № 3 (53).
7. Назаров Д.М., Бегичева С.В., Копнин А.А. Большие языковые модели (LLM): новый этап цифровой трансформации агропромышленного комплекса России // Аграрный вестник Урала. – 2025. – № 7.
8. Москалев С.М., Клименок-Кудинова Н.В. Искусственный интеллект и интернет вещей как инновационные методы совершенствования агропромышленного сектора // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. – 2018. – № 52.
9. Mishra D., Singh R., Tripathi S. IoT-based soil monitoring systems for smart agriculture: A comprehensive review // Computers and Electronics in Agriculture. – 2022. – Vol. 198. – P. 107099.
10. Gutiérrez J., Villa-Medina J. F., Nieto-Garibay A., Porta-Gándara M. Á. Automated irrigation system using a wireless sensor network and GPRS module // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2014. – Vol. 63, No. 1. – P. 166–176. DOI: https://doi.org/10.1109/TIM.2013.2276487
