不断进步的设计、性能和应用的传感器和传感系统有一个强大的对农业的影响,环境,生态工程。传感器的应用范围从较小的尺度,如监测植物细胞的过程,到更大的尺度,如全球遥感调查农业、草地和森林。农业和环境机械制造商越来越多地将先进传感器技术纳入其精准农业和环境设备,如便携式光合作用系统,土壤碳通量监测、时域反射计,土壤盐碱化监测。最近发展物联网技术(物联网)启用了一个新的模式的智能农业管理农产品,土地,和动物更有效和高效。此外,深度学习方法更好地利用大数据和提供一个端到端的学习框架共同学习功能转换和分类器通过反向传播技术使他们的集成优化。农业生产的检测和自然环境的变化,分析和应用技术的快速发展仍在继续。因此,这一进展将大大提高生活质量。

然而,深度学习和智能传感器的研究仍处于起步阶段,还有一些技术上的困难要解决在农业和环境领域。有一个需要考虑的概念结合人工智能与高性能硬件在可持续农业和智能环境监测。扩大数据库,深度学习和大传感器数据也可以使用。

这个特殊问题的目的是从学术征文和专家讨论他们对人工智能及其应用可持续农业和智能环境监测。这个特殊的问题将考虑原始研究和评论文章报告理论,模拟或实验研究与深度学习、人工智能、传感器技术和大数据的农业和环境监测。目标受众是农业和环境领域的研究人员和工程师需要应用可靠传感和人工智能技术。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 传感器和在农业中的应用实践
• 传感器在食品科学
• 响应的动物、植物和微生物传感器技术环境变化
• 在自然环境传感器和应用程序,包括土地、空气和水
• 全球和区域观察地球上的环境(如碳循环和城市热岛效应)及其技术上的挑战
• 利用遥感数据监测和预测气候变化
• 环境监测、造型,使用多传感器和影响分析
• 深度学习为农业和环境监测传感器技术
• 大传感器数据在农业和环境监测
• 在智能农业新兴IoT-based传感器应用
• 软件工程技术对农业和环境监测
• 人工智能传感系统的农业生产、运输和存储