DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2026.1702551
تاريخ النشر: 2026-01-22
المؤلف: Chi-Yong An وآخرون
الموضوع الرئيسي: الزراعة الذكية والذكاء الاصطناعي
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية تطوير وتحقق من صحة نظام زراعة ذكي متكامل يهدف إلى تعزيز الإنتاجية والاستدامة في زراعة فول الصويا في الحقول المفتوحة، وخاصة في حقول الأرز المعاد استخدامها. يستخدم النظام مزيجًا من التقنيات، بما في ذلك مراقبة متعددة المستشعرات، واكتشاف الآفات والأمراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والتحكم الآلي في الري والصرف، وعمليات الطائرات بدون طيار، والآلات المستقلة، جميعها تُدار من خلال نظام مراقبة وتحكم متكامل (IMCS). أظهرت التجارب الميدانية أن تنفيذ هذا النظام أدى إلى زيادة بنسبة 20% في إنتاجية فول الصويا وتقليل بنسبة 53% في متطلبات العمالة مقارنة بممارسات الزراعة التقليدية.
تسلط الدراسة الضوء على فعالية إدارة المياه الدقيقة، التي حسنت ظروف رطوبة التربة، ودور الفخاخ الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والطائرات بدون طيار في تحسين مكافحة الآفات. كما عززت الزراعة الميكانيكية الكفاءة التشغيلية طوال عملية الزراعة. على الرغم من هذه التقدمات، تحدد الأبحاث التحديات العملية مثل التكاليف الأولية العالية، وقطع الأراضي الصغيرة المجزأة، ومستويات قبول التكنولوجيا المتفاوتة بين المزارعين. يدعو المؤلفون إلى تطوير حلول زراعية ذكية سهلة الاستخدام وفعالة من حيث التكلفة ومخصصة للموقع تأخذ في الاعتبار الخصائص الفريدة لحقول الأرز. بشكل عام، تؤكد النتائج على إمكانية أن تحول أنظمة الزراعة الذكية المتكاملة الزراعة في الحقول المفتوحة، مما يساهم في إنتاج المحاصيل المستدامة وأمن الغذاء.
مقدمة
ت outlines مقدمة الورقة البحثية التحديات والتحولات داخل الزراعة الكورية، وخاصة التحول من نظام إنتاج مركزي على الأرز إلى زراعة المحاصيل البديلة بسبب انخفاض استهلاك الأرز والإفراط في الإنتاج. بدأت الحكومة الكورية في تنفيذ سياسات تهدف إلى تعزيز المحاصيل المرتفعة، مثل فول الصويا والقمح والذرة، لتعزيز الأمن الغذائي وتقليل الاعتماد على الواردات. ومع ذلك، لا تزال هناك عقبات كبيرة، بما في ذلك محدودية الأراضي الزراعية، وتناقص السكان في المناطق الريفية، وعدم كفاية الميكنة للزراعة المرتفعة. كما أن الخصائص الفطرية للتربة في حقول الأرز تطرح تحديات زراعية لتحويل حقول الأرز إلى إنتاج المحاصيل المرتفعة، مما يتطلب استراتيجيات إدارة متقدمة لمعالجة قضايا مثل الصرف والفيضانات.
في ضوء هذه التحديات، تؤكد الورقة على إمكانية تقنيات الزراعة الذكية كحل لتعزيز الإنتاجية الزراعية والاستدامة. بينما تحتوي أنظمة الزراعة الذكية التقليدية على قيود، خاصة في قابلية التوسع والتطبيق على المحاصيل الأساسية، فإن الزراعة الذكية في الحقول المفتوحة تقدم بديلاً واعدًا. تستفيد هذه المقاربة من التقنيات المتقدمة لتحسين نمو المحاصيل في البيئات غير المغلقة، مع معالجة تقلب المناخ ونقص العمالة. تهدف الدراسة إلى تطوير والتحقق من صحة نظام زراعة ذكي متكامل للزراعة في الحقول المفتوحة خصيصًا لزراعة فول الصويا في حقول الأرز، مع دمج جمع البيانات في الوقت الحقيقي، ودعم اتخاذ القرار القائم على الذكاء الاصطناعي، والأتمتة. يسعى هذا النموذج المتكامل إلى تقديم حل عملي لتعزيز الأمن الغذائي ومرونة الزراعة في كوريا.
طرق
تم إجراء الدراسة على مدى ثلاث سنوات (2022-2024) لتنفيذ وتقييم تقنيات الزراعة الذكية في الحقول المفتوحة في حقول الأرز لإنتاج المحاصيل المرتفعة. تم استخدام استراتيجية تنفيذ مرحلية، بدأت في عام 2022 مع إدخال التقنيات الأساسية مثل الجرارات المستقلة، وأنظمة الري، والفخاخ الذكية، والمراقبة والتحكم في الآفات المعتمدة على الطائرات بدون طيار. ركزت السنة الثانية على تعزيز استقرار النظام ودمج نظام صرف يتحكم في مستوى المياه تحت السطح لتحسين إدارة المياه. بحلول عام 2024، كان الهدف من إدخال الحاصدات المستقلة هو إنشاء دورة إنتاج ميكانيكية كاملة من البذر إلى الحصاد.
طوال الدراسة، تم التحقق تجريبيًا من أداء التقنيات المنفذة، مع إعادة تقييم مستمرة لملاءمتها الميدانية. تم تطوير جميع التقنيات ضمن أطر تكنولوجيا المعلومات والاتصالات وإنترنت الأشياء، مما يسهل نقل البيانات في الوقت الحقيقي والمراقبة عن بُعد من خلال نظام إدارة متكامل. يتم تصوير التكوين العام لهذه التقنيات الزراعية الذكية في الشكل 1.
نتائج
يقدم قسم “النتائج” في الورقة البحثية النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. يوضح النتائج التي توصلت إليها الدراسة، مع تسليط الضوء على نقاط البيانات والاتجاهات الهامة التي لوحظت. عادةً ما تكون النتائج مصحوبة بتحليلات إحصائية ذات صلة، والتي قد تشمل قيم p، وفترات الثقة، أو مقاييس أخرى تدعم صحة النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم تمثيلات بصرية مثل الرسوم البيانية أو الجداول لتوضيح البيانات بشكل أكثر فعالية. تساعد هذه الوسائل البصرية في نقل المعلومات المعقدة بشكل مختصر وتسمح بتفسير النتائج بسهولة أكبر. بشكل عام، تساهم النتائج في الفهم الأوسع للسؤال البحثي وقد تشير إلى تداعيات للدراسات المستقبلية أو التطبيقات العملية في هذا المجال.
مناقشة
تسلط المناقشة حول تقنيات الزراعة الذكية في الحقول المفتوحة الضوء على إمكانياتها في تعزيز الإنتاجية الزراعية والاستدامة من خلال دمج التقنيات المتقدمة. تشمل المكونات الرئيسية الزراعة الميكانيكية، والمراقبة المعتمدة على الطائرات بدون طيار، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء لجمع البيانات في الوقت الحقيقي، وأنظمة الري الآلي. تسهل هذه التقنيات اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، مما يقلل العبء التشغيلي على المزارعين ويدعم الممارسات الزراعية المنهجية. تشير الدراسات إلى أن الزراعة الذكية يمكن أن تؤدي إلى تحسينات كبيرة في العائد والكفاءة والربحية، كما يتضح من التطبيقات الناجحة في زراعة الأرز والطماطم. ومع ذلك، لا تزال عملية دمج هذه التقنيات تمثل تحديًا، حيث يميل معظم الأبحاث الحالية إلى التركيز على التطبيقات المعزولة بدلاً من الأنظمة الشاملة متعددة المكونات.
تعتبر تقنيات الزراعة الميكانيكية، مثل الجرارات والحاصدات المستقلة، ضرورية لمعالجة نقص العمالة وتحسين الكفاءة التشغيلية. لقد أظهرت الابتكارات مثل خوارزميات الذكاء الجماعي وتوليد المسارات المعتمدة على نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) زيادات كبيرة في الإنتاجية. وبالمثل، تعتبر تقنيات إدارة المياه الدقيقة، التي تستخدم بيانات رطوبة التربة في الوقت الحقيقي، حاسمة لتحسين الري والصرف، خاصة في سياق تغير المناخ. لا تعزز هذه الأنظمة فقط كفاءة استخدام المياه ولكنها تقلل أيضًا من المخاطر المرتبطة بالجفاف والفيضانات. علاوة على ذلك، أحدثت تقنيات الطائرات بدون طيار ثورة في إدارة الآفات والأمراض من خلال توفير صور عالية الدقة وتمكين تطبيقات المبيدات بدقة، مما يساهم في ممارسات الزراعة المستدامة. بشكل عام، يمثل دمج هذه التقنيات تحولًا في الزراعة، مع تداعيات كبيرة على الأمن الغذائي العالمي والاستدامة البيئية.
القيود
تكشف الدراسة حول الزراعة الذكية في الحقول المفتوحة عن عدة قيود تعيق التنفيذ الفعال لتقنيات الزراعة الذكية في كوريا الجنوبية. أولاً، تعقيد المشهد الزراعي المجزأ، الذي يتميز بقطع أراضٍ صغيرة ومتنوعة، يجعل من الصعب تطبيق ممارسات زراعية موحدة بسبب التباينات في الانحدار، وبنية التربة، وإمكانية الوصول إلى المياه. وهذا يستلزم تطوير إطار إدارة مناطق محددة للموقع يمكن أن يستوعب التباين المكاني من خلال استراتيجيات مختلفة للري والصرف وإدارة المغذيات.
ثانيًا، تشكل القيود الاقتصادية حواجز كبيرة أمام التبني، حيث قد تمنع الاستثمارات الأولية العالية وتكاليف الصيانة المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة من الانتقال إلى الزراعة الذكية، على الرغم من إمكانياتها لزيادة الإنتاجية وكفاءة العمالة. بالإضافة إلى ذلك، تعيق التحديات المتعلقة بقبول التكنولوجيا، مثل البنية التحتية الرقمية المحدودة وانخفاض مستوى المعرفة الرقمية بين المزارعين، تنفيذ هذه الأنظمة. لمعالجة هذه القضايا، يعد التحول نحو تصميم يركز على المستخدم أمرًا ضروريًا، مع التركيز على تقنيات ميسورة التكلفة، ووحدات قابلة للتعديل، وواجهات بديهية. أخيرًا، تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تحليلات متقدمة وأنظمة دعم اتخاذ القرار الذكية لتعزيز قابلية التوسع والاستدامة للزراعة الذكية، داعية إلى الانتقال من الأطر القائمة على القواعد إلى هياكل اتخاذ القرار الأكثر تكيفًا والمستندة إلى البيانات. تسلط هذه القيود الضوء على مجالات حيوية للبحث والتطوير المستقبلي، مما يبرز تعقيد البيئات الزراعية الواقعية والحاجة إلى الابتكار المستمر في ممارسات الزراعة الذكية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2026.1702551
Publication Date: 2026-01-22
Author(s): Chi-Yong An et al.
Primary Topic: Smart Agriculture and AI
Overview
This research paper presents the development and validation of an integrated smart agriculture system aimed at enhancing productivity and sustainability in open-field soybean cultivation, particularly in repurposed paddy fields. The system employs a combination of technologies, including multi-sensor monitoring, AI-driven pest and disease detection, automated irrigation and drainage control, UAV operations, and autonomous machinery, all managed through an integrated monitoring and control system (IMCS). Field trials demonstrated that the implementation of this system resulted in a 20% increase in soybean yield and a 53% reduction in labor requirements compared to conventional farming practices.
The study highlights the effectiveness of precision water management, which optimized soil moisture conditions, and the role of AI-driven smart traps and UAVs in improving pest control. Mechanized cultivation further enhanced operational efficiency throughout the farming process. Despite these advancements, the research identifies practical challenges such as high initial costs, fragmented smallholder plots, and varying levels of technological acceptance among farmers. The authors advocate for the development of user-friendly, cost-effective, and site-specific smart farming solutions that consider the unique characteristics of paddy fields. Overall, the findings underscore the potential of integrated smart farming systems to transform open-field agriculture, contributing to sustainable crop production and food security.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the challenges and transformations within Korean agriculture, particularly the shift from a rice-centric production system to the cultivation of alternative crops due to declining rice consumption and overproduction. The Korean government has initiated policies aimed at promoting upland crops, such as soybeans, wheat, and maize, to enhance food security and reduce import dependency. However, significant obstacles remain, including limited agricultural land, rural depopulation, and inadequate mechanization for upland farming. The inherent properties of paddy soils also pose agronomic challenges for converting paddy fields to upland crop production, necessitating advanced management strategies to address issues like drainage and flooding.
In light of these challenges, the paper emphasizes the potential of smart farming technologies as a solution to enhance agricultural productivity and sustainability. While traditional smart farming systems have limitations, particularly in scalability and applicability to staple crops, open-field smart farming presents a promising alternative. This approach leverages advanced technologies to optimize crop growth in non-enclosed environments, addressing climate variability and labor shortages. The study aims to develop and validate an integrated open-field smart farming system specifically for soybean cultivation in paddy fields, incorporating real-time data collection, AI-based decision support, and automation. This integrated model seeks to provide a practical solution for enhancing food security and agricultural resilience in Korea.
Methods
The study was conducted over three years (2022-2024) to implement and evaluate open-field smart farming technologies in paddy fields for upland crop production. A phased implementation strategy was employed, beginning in 2022 with the introduction of core technologies such as autonomous tractors, irrigation systems, smart traps, and UAV-based monitoring and pest control. The second year focused on reinforcing system stability and integrating a subsurface water-level-controlled drainage system to improve water management. By 2024, the introduction of autonomous combine harvesters aimed to create a fully mechanized production cycle from sowing to harvesting.
Throughout the study, the performance of the implemented technologies was empirically verified, with a continuous reevaluation of their field applicability. All technologies were developed within ICT and IoT frameworks, facilitating real-time data transmission and remote monitoring through an integrated management system. The overall configuration of these smart farming technologies is depicted in Figure 1.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It details the outcomes of the study, highlighting significant data points and trends observed. The results are typically accompanied by relevant statistical analyses, which may include p-values, confidence intervals, or other metrics that support the validity of the findings.
Additionally, the section may include visual representations such as graphs or tables to illustrate the data more effectively. These visual aids help in conveying complex information succinctly and allow for easier interpretation of the results. Overall, the findings contribute to the broader understanding of the research question and may suggest implications for future studies or practical applications in the field.
Discussion
The discussion on open-field smart farming technologies highlights their potential to enhance agricultural productivity and sustainability through the integration of advanced technologies. Key components include mechanized cultivation, UAV-based monitoring, IoT sensors for real-time data collection, and automated irrigation systems. These technologies facilitate data-driven decision-making, which reduces the operational burden on farmers and supports systematic agricultural practices. Studies indicate that smart farming can lead to significant improvements in yield, efficiency, and profitability, as evidenced by successful implementations in rice and tomato farming. However, the integration of these technologies remains a challenge, as most existing research tends to focus on isolated applications rather than on holistic, multi-component systems.
Mechanized cultivation technologies, such as autonomous tractors and combines, are essential for addressing labor shortages and improving operational efficiency. Innovations like swarm intelligence algorithms and GPS-based path generation have demonstrated substantial increases in productivity. Similarly, precision water management technologies, which utilize real-time soil moisture data, are crucial for optimizing irrigation and drainage, particularly in the context of climate change. These systems not only enhance water-use efficiency but also mitigate risks associated with drought and waterlogging. Furthermore, UAV technologies have revolutionized pest and disease management by providing high-resolution imagery and enabling precise pesticide applications, thus contributing to sustainable agricultural practices. Overall, the integration of these technologies represents a paradigm shift in agriculture, with significant implications for global food security and environmental sustainability.
Limitations
The study on open-field smart agriculture reveals several limitations that hinder the effective implementation of smart farming technologies in South Korea. Firstly, the fragmented agricultural landscape, characterized by small, diverse plots, complicates the application of uniform farming practices due to variations in slope, soil structure, and water accessibility. This necessitates the development of a site-specific management-zone framework that can accommodate spatial heterogeneity through differentiated irrigation, drainage, and nutrient management strategies.
Secondly, economic constraints pose significant barriers to adoption, as high initial investments and maintenance costs may deter smallholder farmers from transitioning to smart farming, despite its potential for increased productivity and labor efficiency. Additionally, challenges related to technology acceptance, such as limited digital infrastructure and low digital literacy among farmers, further impede the implementation of these systems. To address these issues, a shift towards user-centered design is essential, focusing on affordable, modular technologies and intuitive interfaces. Lastly, the study emphasizes the need for advanced analytics and intelligent decision support systems to enhance the scalability and sustainability of smart farming, advocating for a transition from rule-based frameworks to more adaptive, data-driven decision-making structures. These limitations highlight critical areas for future research and development, underscoring the complexity of real-world agricultural environments and the need for ongoing innovation in smart farming practices.