04.07.2025; Ужгород, Україна: IX Міжнародна наукова конференція «Традиційні та інноваційні підходи до наукових досліджень»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ РОБОТОТЕХНІЧНИХ СИСТЕМ У СІЛЬСЬКОМУ ГОСПОДАРСТВІ

  • Сергій Цибульник,
  • Владислав Шелемаха
PDF

Опубліковано 04.07.2025

Як цитувати

Цибульник, С., & Шелемаха, В. (2025). ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ РОБОТОТЕХНІЧНИХ СИСТЕМ У СІЛЬСЬКОМУ ГОСПОДАРСТВІ. Матеріали конференцій МЦНД, (04.07.2025; Ужгород, Україна), 85–88. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/945

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Глобальне сільське господарство наразі стикається з комплексом серйозних викликів, пов’язаних із сильним зростанням чисельності населення планети, обмеженістю природних ресурсів та необхідністю забезпечити сталий розвиток в умовах кліматичних змін. Сучасні аграрні системи, що переважно покладаються на традиційні методи виробництва та моніторингу, не завжди можуть ефективно забезпечити зростаючий попит на продовольство.

PDF

Посилання

  1. 1. Rashid A. B. et al. Integration of Artificial Intelligence and IoT with UAVs for Precision Agriculture. Hybrid Advances, Volume 10, 2025, 100458. https://doi.org/10.1016/j.hybadv.2025.100458.
  2. 2. Huang T. et al. Deciphering the UAV-LiDAR contribution to vegetation classification using interpretable machine learning. Computers and Electronics in Agriculture, Volume 235, 2025, 110360. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110360.
  3. 3. Bolognini M., Fagiano L. LiDAR-Based Navigation of Tethered Drone Formations in an Unknown Environment. IFAC-PapersOnLine, Volume 53, Issue 2, 2020, Pages 9426-9431. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2413.
  4. 4. Yan P. et al. Revolutionizing crop phenotyping: Enhanced UAV LiDAR flight parameter optimization for wide-narrow row cultivation. Remote Sensing of Environment, Volume 320, 2025, 114638. https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114638.
  5. 5. Li J. et al. An autonomous obstacle avoidance and path planning method for fruit-picking UAV in orchard environments. Smart Agricultural Technology, Volume 10, 2025, 100752. https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100752.