Разработка и применение Интернета вещей и визуального детектирования

Полевые наблюдения в виноградарстве показывают, что цифровые инструменты мониторинга и автоматизированные системы все чаще используются в сочетании с аналитическими модулями поддержки принятия решений. Основываясь на этом практическом опыте, глава исследует, как технологии Интернета вещей (IoT), визуальные системы и системы поддержки принятия решений (DSS) могут быть интегрированы в цифровую структуру управления продуктивностью сельскохозяйственных культур. Предложенный подход сосредоточен на переводе морфологических признаков растений, традиционно описываемых в таксономии, в измеримые дескрипторы, подходящие для алгоритмического анализа. Используя виноград (Vitis vinifera L.) в качестве примера, демонстрируется, как ампелометрические показатели, геометрические параметры листьев, углы жилок и формы синусов могут быть объединены со спектральными и физиологическими характеристиками в рамках аналитической модели или функционировать как автономный диагностический и аналитический модуль в системах поддержки принятия решений. Эта структура позволяет раннее обнаружение заболеваний, непрерывную оценку состояния растений и оптимизацию использования ресурсов. Разработанные в рамках исследования аналитические модели и процедурные схемы иллюстрируют, как цифровая морфология и биологическое наблюдение могут совместно функционировать в интегрированных системах анализа и поддержки принятия решений, повышая точность диагностики и поддерживая устойчивое управление агробиоценозами.