The application of digital technologies in agriculture can improve traditional practices to adapt to climate change, reduce Greenhouse Gases (GHG) emissions, and promote a sustainable intensification for food security. Some authors argued that we are experiencing a Digital Agricultural Revolution (DAR) that will boost sustainable farming. This study aims to find evidence of the ongoing DAR process and clarify its roots, what it means, and where it is heading. We investigated the scientific literature with bibliometric analysis tools to produce an objective and reproducible literature review. We retrieved 4995 articles by querying the Web of Science database in the timespan 2012-2019, and we analyzed the obtained dataset to answer three specific research questions: i) what is the spectrum of the DAR-related terminology?; ii) what are the key articles and the most influential journals, institutions, and countries?; iii) what are the main research streams and the emerging topics? By grouping the authors' keywords reported on publications, we identified five main research streams: Climate-Smart Agriculture (CSA), Site-Specific Management (SSM), Remote Sensing (RS), Internet of Things (IoT), and Artificial Intelligence (AI). To provide a broad overview of each of these topics, we analyzed relevant review articles, and we present here the main achievements and the ongoing challenges. Finally, we showed the trending topics of the last three years (2017, 2018, 2019).


翻译:在农业中应用数字技术可以改善适应气候变化、减少温室气体排放和促进粮食安全可持续强化的传统做法。一些作者认为,我们正在经历数字农业革命,以促进可持续耕作。这项研究旨在找到当前数字农业革命进程的证据,并澄清其根源、含义和方向。我们用生物量分析工具调查科学文献,以产生客观和可复制的文献审查。我们通过在2012-2019年时间查询科学网络数据库检索了4995篇文章,我们分析了获得的数据集,以回答三个具体的研究问题:一) 与数字农业革命有关的术语的范围是什么?二) 关键文章是什么,最有影响力的期刊、机构和国家是什么? (三) 主要研究流和新专题是什么?我们通过将作者在出版物上报告的关键主题分组,我们确定了五个主要研究流:气候智能农业(CSA)、网站特征管理(SSM)、遥感(RS)、图像互联网(IOT),以及图像(IAT)的种类?最后,我们展示了当前20年的主要数据趋势概览,我们在这里展示了当前3年的主要数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
人工智能 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月14日
The Measure of Intelligence
Arxiv
8+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
人工智能 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月14日
The Measure of Intelligence
Arxiv
8+阅读 · 2019年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员