Enhancing Farmers Productivity Through IoT and Machine Learning: A State-of-the-Art Review of Recent Trends in Africa

Nyasulu, Chimango; Diattara, Awa; Traore, Assitan; Ba, Cheikh Oumar

doi:10.1007/978-3-030-90556-9_10

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“…In [9] , a wide-ranging review of recent studies devoted to applications of internet of things and machine learning in agricultural production in Africa is presented. The studies reviewed focus on precision farming, animal and environmental condition monitoring, pests and crop disease detection and prediction, weather forecasting and classification, and prediction and estimation of soil properties.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Machine Intelligence in Africa: a survey

Tembine,

Tapo,

Danioko

et al. 2024

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Section: Literature Reviewmentioning

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Machine Intelligence in Africa: a survey

Tembine,

Tapo,

Danioko

et al. 2024

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“…The seed production fields have sensors installed that gather environmental data that is utilized to select the best seed crop that would thrive in the given climatic circumstances. The sensors that make up the smart farming ecosystem are incredibly accurate at detecting real-time meteorological conditions including humidity, rainfall, temperature, and more [10]. There are several sensors available to detect all of these factors and configure them in accordance with our needs.…”

Section: Climatic Conditionsmentioning

confidence: 99%

Automation and Digitization in the Seed Sector: Offline to Online

Roopashree

Gowda

Sowmya

2023

IJPSS

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As automation has become an integral part of today's world, the Internet of things (IoT) and Machine learning (ML) offers a platform for tracking and controlling different environments remotely with the help of sensors, controllers and the internet. Today IoT and ML are taking over control of agriculture industries and playing an important role in smart farming. The literature highlights the potential use of IoT and ML in agriculture and even in seed sector which is feasible for surveillance and monitoring from sowing to harvesting and similar packaging operations. In this review, we have highlighted the use of IoT applications with remote sensors such as temperature, humidity, soil moisture, water level sensors and pH value providing an idea of automation in seed sowing, seedling development and yield, which displays precision as well as practical utility to cope with difficulties in the field. It also addresses the digitalization in seed distribution and market systems. Some notable prospects by ML in the seed industry viz., seed tracking and smart storage system has also been stated.

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“…Ainda, conformeUpton (1993), para promover decisão, com foco em soluções digitais para a agricultura, podem melhorar a qualidade e a velocidade de respostas às demandas necessárias daquela população, e assim atingir metas de sustentabilidade no controle fitossanitário(Hasanaliyeva;Si Ammour;Yaseen; abastecimento (Quayson;Bai;Sarkis, 2021). Já, estudos sobre a internet das coisas e aprendizado de máquina, na produção agrícola na África, estão concentrados na agricultura de precisão, manejo de pragas, previsão do tempo e monitoramento ambiental(Nyasulu;Diattara;Traore; Ba, 2021). Já, o desenvolvimento sustentável é um elemento chave da inovação em várias áreas, e a produção de biomassa e biocombustíveis na África é uma alternativa viável que pode causar danos ou benefícios à região(Landeweerd;Pierce;Kinderlerer;Osseweijer, 2012).…”

unclassified

Inovação e sustentabilidade na agricultura do continente africano

Schüler,

Kipper,

Moraes

et al. 2023

Revista PO: R. Eletr. de Eng. de Produção e Correlatas

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Para uma melhor compreensão da temática da inovação e sustentabilidade na agricultura do continente africano, realizou-se uma análise bibliométrica utilizando os termos de pesquisa “inovação”, “sustentabilidade”, “agricultura” e “África”, na base de dados “Scopus (Elsevier)”, no período entre 1993 e 2022. Foram encontradas 94 publicações, tendo como resultado a formação de três clusters em relação aos termos de pesquisa, sendo eles: (i) sustentabilidade; (ii) agricultura; e (iii) inovação. Além disso, a revisão identificou os principais países e instituições de pesquisa que desenvolveram estudos com esta temática. Os dados coletados demonstram vários fatores que dificultam a inovação e o desenvolvimento sustentável da agricultura no continente africano, quais sejam: (i) estratégias e políticas públicas inadequadas; (ii) falta de variedades de culturas mais resistentes à variação climática; (iii) necessidade de identificar as culturas subutilizadas com maior potencial de sucesso, e priorizá-las para pesquisa; (iv) falta de tecnologias digitais adequadas; (v) pouco apoio técnico e financeiro; (vi) desigualdade de gênero; e (vii) falta de mais pesquisas sobre o tema por instituições do próprio continente africano. Esta revisão pretende fornecer subsídios na busca da resolução destes problemas, visando garantir a sustentabilidade da agricultura africana para as futuras gerações. Manter a biodiversidade associada aos sistemas alimentares mais sustentáveis e saudáveis, trará como consequência o aumento da segurança alimentar na África.

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Enhancing Farmers Productivity Through IoT and Machine Learning: A State-of-the-Art Review of Recent Trends in Africa

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Machine Intelligence in Africa: a survey

Machine Intelligence in Africa: a survey

Automation and Digitization in the Seed Sector: Offline to Online

Inovação e sustentabilidade na agricultura do continente africano

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