Aplicaciones de smartphone dirigidas a prácticas de agricultura de precisión: una revisión sistemática
Autores: Mendes, Jorge; Pinho, Tatiana M.; Neves dos Santos, Filipe; Sousa, Joaquim J.; Peres, Emanuel; Boaventura-Cunha, José; Cunha, Mário; Morais, Raul
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Aplicaciones de smartphone dirigidas a prácticas de agricultura de precisión: una revisión sistemática
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Agricultores
Sistemas perceptivos
Tecnología de teléfonos inteligentes
Aplicaciones agronómicas
Sensores
Agricultura inteligente/ de precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Tradicionalmente, los agricultores han utilizado sus sistemas sensoriales perceptuales para diagnosticar y monitorear la salud y necesidades de sus cultivos. Sin embargo, los humanos poseen cinco sistemas perceptuales básicos con niveles de precisión que pueden variar de un humano a otro y que dependen en gran medida del estrés, la experiencia, la salud y la edad. Para superar este problema, en la última década, con la ayuda de la emergencia de la tecnología de smartphones, se desarrollaron nuevas aplicaciones agronómicas para lograr sistemas de diagnóstico mejores, más económicos, más precisos y portátiles. Los smartphones convencionales están equipados con varios sensores que podrían ser útiles para respaldar actividades agrícolas usuales y avanzadas en tiempo real a un costo muy bajo. Por lo tanto, el desarrollo de aplicaciones agrícolas basadas en dispositivos smartphone ha aumentado exponencialmente en los últimos años. Sin embargo, el gran potencial ofrecido por las aplicaciones de smartphones aún no se ha realizado completamente. Por lo tanto, este documento presenta una revisión de la literatura y un análisis de las características de varias aplicaciones móviles para su uso en agricultura inteligente/de precisión disponibles en el mercado o desarrolladas a nivel de investigación. Esto contribuirá a proporcionar a los agricultores una visión general de los tipos de aplicaciones que existen, qué características ofrecen y una comparación entre ellas. Además, este documento es un recurso importante para ayudar a los investigadores y desarrolladores de aplicaciones a comprender las limitaciones de las herramientas existentes y dónde se pueden realizar nuevas contribuciones.
Descripción
Tradicionalmente, los agricultores han utilizado sus sistemas sensoriales perceptuales para diagnosticar y monitorear la salud y necesidades de sus cultivos. Sin embargo, los humanos poseen cinco sistemas perceptuales básicos con niveles de precisión que pueden variar de un humano a otro y que dependen en gran medida del estrés, la experiencia, la salud y la edad. Para superar este problema, en la última década, con la ayuda de la emergencia de la tecnología de smartphones, se desarrollaron nuevas aplicaciones agronómicas para lograr sistemas de diagnóstico mejores, más económicos, más precisos y portátiles. Los smartphones convencionales están equipados con varios sensores que podrían ser útiles para respaldar actividades agrícolas usuales y avanzadas en tiempo real a un costo muy bajo. Por lo tanto, el desarrollo de aplicaciones agrícolas basadas en dispositivos smartphone ha aumentado exponencialmente en los últimos años. Sin embargo, el gran potencial ofrecido por las aplicaciones de smartphones aún no se ha realizado completamente. Por lo tanto, este documento presenta una revisión de la literatura y un análisis de las características de varias aplicaciones móviles para su uso en agricultura inteligente/de precisión disponibles en el mercado o desarrolladas a nivel de investigación. Esto contribuirá a proporcionar a los agricultores una visión general de los tipos de aplicaciones que existen, qué características ofrecen y una comparación entre ellas. Además, este documento es un recurso importante para ayudar a los investigadores y desarrolladores de aplicaciones a comprender las limitaciones de las herramientas existentes y dónde se pueden realizar nuevas contribuciones.