Abderahman Rejeb a , Alireza Abdollahi b , Karim Rejeb c , Horst Treiblmaier d,
- a Departemantan'ny Fitantanana sy Lalàna, Fakiolten'ny Toekarena, Oniversiten'i Roma Tor Vergata, Via Columbia, 2, Roma 00133, Italia
- b Departemantan'ny Fitantanana raharaham-barotra, Fakiolten'ny Fitantanana, Oniversite Kharazmi, 1599964511 Tehran, Iran
- c Faculty of Sciences of Bizerte, University of Carthage, Zarzouna, 7021 Bizerte, Tonizia
- d School of International Management, Modul University Vienna, Am Kahlenberg 1, 1190 Vienna, Aotrisy
ARTICLE INFO | Abstract |
Keywords: drôna UAV Fambolena famaritana Internet-javatra Bibliometrika | Drones, antsoina koa hoe Unmanned Aerial Vehicles (UAV), dia nanatri-maso fivoarana miavaka tato anatin'ny folo taona farany. Teo amin'ny fambolena, nanova ny fomba fiompiana izy ireo tamin'ny fanolorana fitsitsiam-bola lehibe ho an'ny tantsaha, nitombo ny fahombiazan'ny asa, ary ny tombom-barotra tsara kokoa. Tao anatin'ny folo taona lasa, ny lohahevitra momba ny drones momba ny fambolena dia manana nahasarika ny sain'ny akademika niavaka. Noho izany dia manao famerenana feno mifototra amin'ny bibliometrika izahay hamintinana sy handrafetana literatiora akademika efa misy ary hanambara ny fironana fikarohana sy toerana mafana ankehitriny. iSIKA mampihatra teknika bibliometrika ary mamakafaka ny literatiora manodidina ny drones momba ny fambolena mba hamintinana sy manombana ny fikarohana teo aloha. Ny famakafakana ataonay dia manondro fa lohahevitra manan-danja mifandraika amin'ny drôna fambolena ny fandrefesana lavitra, ny fambolena marina, ny fianarana lalina, ny fianarana milina ary ny Internet of Things. Ny co-citation Ny famakafakana dia mampiseho vondrona fikarohana enina midadasika amin'ny literatiora. Ity fanadihadiana ity dia iray amin'ireo andrana voalohany hamintinana ny fikarohana drone amin'ny fambolena sy hanoro ny torolalan'ny fikarohana ho avy. |
Fampidirana
Ny fambolena no loharanon-tsakafo voalohany indrindra eran-tany (Friha et al., 2021), ary niatrika fanamby goavana izy noho ny
fitomboan'ny fangatahana vokatra ara-tsakafo, fiarovana ara-tsakafo ary olana ara-piarovana ary koa ny fiantsoana ny fiarovana ny tontolo iainana, ny fitehirizana ny rano ary
maharitra (Inoue, 2020). Tombanana fa hitohy io fivoarana io satria tombanana ho 9.7 lavitrisa ny isan'ny mponina eran-tany amin'ny taona 2050
(2019). Satria ny fambolena no ohatra misongadina indrindra amin'ny fanjifana rano eran-tany, dia antenaina fa ny fitakiana sakafo sy ny rano.
hitombo be ny fanjifana amin'ny hoavy. Ankoatra izany, ny fitomboan'ny fanjifana zezika sy pestiside
miaraka amin'ny fampitomboana ny asa fambolena dia mety hiteraka fanamby ara-tontolo iainana ho avy. Toy izany koa, ny tany azo volena dia voafetra ihany, ary ny
mihena ny isan’ny tantsaha maneran-tany. Ireo fanamby ireo dia manamafy ny filana vahaolana momba ny fambolena vaovao sy maharitra (Elijah
et al., 2018; Friha et al., 2021; Inoue, 2020; Tzounis et al., 2017).
Ny fampidirana ireo teknolojia vaovao dia nofaritana ho vahaolana mampanantena hamahana ireo fanamby ireo. Fambolena marani-tsaina (Brewster et al.,
2017; Tang et al., 2021) ary ny fambolena marina (Feng et al., 2019; Khanna & Kaur, 2019) dia nipoitra vokatry ny adihevitra toy izany. ny
Ny teo aloha dia hevitra ankapobeny amin'ny fandraisana ny teknolojian'ny fifandraisana amin'ny fampahalalam-baovao (ICT) sy ny fanavaozana farany amin'ny asa fambolena mba hampitomboana ny fahombiazany sy ny fahombiazany (Haque et al., 2021). Ity farany dia miompana amin’ny fitantanana manokana ny toerana misy ny fizaran-tany
faritra homogeneous, ary ny ampahany tsirairay dia mahazo ny habetsaky ny fampidiran-tsakafo ho an'ny fanatsarana ny vokatra amin'ny alàlan'ny teknolojia vaovao (Feng et al., 2019; Khanna & Kaur, 2019). Ny teknolojia malaza izay nahasarika ny sain'ny manam-pahaizana amin'ity sehatra ity dia ny Wireless Sensor Networks (WSNs) (J. Zheng & Yang, 2018; Y. Zhou et al., 2016), ny Internet of Things (IoT) (Gill et al., 2017; He et al., 2021; Liu et al., 2019),
teknika artificial intelligence (AI), anisan'izany ny fianarana milina sy ny fianarana lalina (Liakos et al., 2018; Parsaeian et al., 2020; Shadrin et al.,
2019), teknolojia informatika (Hsu et al., 2020; Jinbo et al., 2019; Zamora-Izquierdo et al., 2019), data lehibe (Gill et al., 2017; Tantalaki
et al., 2019), ary blockchain (PW Khan et al., 2020; Pincheira et al., 2021).
Ho fanampin'ireo teknolojia voalaza etsy ambony, ny fandrefesana lavitra dia noheverina ho fitaovana ara-teknolojia manana fahafahana lehibe hanatsara.
fambolena marani-tsaina sy mazava tsara. Ny zanabolana, ny fiaramanidina tantsambon'olombelona ary ny drôna dia teknolojia mahatsikaritra lavitra (Tsouros et al., 2019).
Drones, fantatra amin'ny anarana hoe Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), Unmanned Aircraft Systems (UAS), ary fiaramanidina mpanamory lavitra.
zava-dehibe satria manana tombony maro izy ireo raha ampitahaina amin'ny teknolojia hafa amin'ny fahitana lavitra. Ohatra, ny drone dia afaka manatitra
sary avo lenta sy avo lenta amin'ny andro misy rahona (Manfreda et al., 2018). Ankoatra izany, ny fisian'izy ireo sy ny hafainganam-pandehan'ny famindrana dia misy hafa
tombontsoa (Radoglou-Grammatikis et al., 2020). Raha ampitahaina amin'ny fiaramanidina, ny drôna dia tena lafo ary mora apetraka sy karakaraina (Tsouros et al., 2019). Na dia ampiasaina amin'ny tanjona ara-miaramila aza tamin'ny voalohany, ny drôna dia afaka mandray soa amin'ny fampiharana sivily maro, ohatra amin'ny fitantanana rojo famatsiana (A. Rejeb, Rejeb, et al., 2021a), ho an'ny tanjona maha-olombelona (A. Rejeb, Rejeb, et al., 2021c), fambolena marani-tsaina, fandrefesana sy fanaovana sarintany, antontan-taratasy momba ny lova ara-kolontsaina, fitantanana ny loza, ary fiarovana ny ala sy ny bibidia (Panday, Pratihast, et al., 2020). Ao amin'ny fambolena, misy faritra maro fampiharana ny drôna satria azo ampifandraisina amin'ny teknolojia vaovao, ny fahaizan'ny informatika, ary ny sensor an-tsambo hanohanana ny fitantanana ny voly (ohatra, ny sarintany, ny fanaraha-maso, ny fanondrahana, ny fitiliana ny zavamaniry) (H. Huang et al., 2021) , fampihenana ny loza, rafitra fampitandremana mialoha, fiarovana ny biby sy ny ala raha tsy hilaza afa-tsy vitsivitsy (Negash et al., 2019). Toy izany koa, ny drôna dia azo ampiasaina amin'ny asa fambolena maromaro, ao anatin'izany ny fanaraha-maso ny vokatra sy ny fitomboana, ny fanombanana ny vokatra, ny fanombanana ny adin'ny rano, ary ny tsimparifary, ny bibikely ary ny aretina (Inoue, 2020; Panday, Pratihast, et al., 2020). Tsy ny drôna ihany no azo ampiasaina amin'ny tanjona fanaraha-maso, tombantombana ary fitiliana mifototra amin'ny angon-drakitr'izy ireo, fa koa amin'ny fanondrahana tsara sy ny ahi-dratsy, ny bibikely ary ny fitantanana aretina. Raha lazaina amin'ny teny hafa, ny drôna dia afaka manondraka rano sy fanafody famonoana bibikely amin'ny fatrany araka ny angon-drakitra momba ny tontolo iainana. Ny tombony azo amin'ny drone amin'ny fambolena dia fintinina ao amin'ny tabilao 1.
Ny tombony lehibe amin'ny drone amin'ny fambolena.
Mahasoa | Reference(s) |
Fanatsarana ara-potoana sy ara-potoana fahatsapana fanapahan-kevitra | (Gago et al., 2015; Niu et al., 2020; Srivastava et al., 2020) |
Manamora ny fambolena précision | (L. Deng et al., 2018; Kalischuk et al., 2019; Maimaitijiang et al., 2017) |
Fanasokajiana sy scouting ny voly | (Inoue, 2020; Kalischuk et al., 2019; Lopez-´ Granados et al., 2016; Maimaitijiang et al., 2017; Melville et al., 2019; Moharana & Dutta, 2016) |
Fampiasana zezika | (L. Deng et al., 2018; Guan et al., 2019) |
Fanaraha-maso ny haintany | (Fawcett et al., 2020; Panday, Pratihast, et al., 2020; Su et al., 2018) |
Tombanana biomass | (Bendig et al., 2014) |
Tombana ny vokatra | (Inoue, 2020; Panday, Shrestha, et al., 2020; Tao et al., 2020) |
Fampihenana ny loza | (Negash et al., 2019) |
Fiarovana ny bibidia sy ala | (Negash et al., 2019; Panday, Pratihast, et al., 2020) |
Fanombanana ny adin-drano | (Inoue, 2020; J. Su, Coombes, et al., 2018; L. Zhang et al., 2019) |
Pest, tsimparifary ary aretina mamantatra | (Gaˇ sparovi´c et al., 2020; Inoue, 2020; J. Su, Liu, et al., 2018; X. Zhang et al., 2019) |
Etsy ankilany, miatrika fetra ihany koa ny drone. Ny fandraisana anjaran'ny mpanamory, ny herin'ny motera, ny fahamarinan-toerana sy ny fahamendrehana, ny kalitaon'ny sensor noho ny enta-mavesatra
Ny fetran'ny lanjany, ny fandaniana amin'ny fampiharana, ary ny fitsipika momba ny fiaramanidina, dia anisan'izany (C. Zhang & Kovacs, 2012). Mampitaha ny lesoka izahay
amin'ireo teknolojia fandrefesana lavitr'ezaka telo amin'ny finday ao amin'ny tabilao 2. Ny teknolojian'ny fandrefesana lavitra hafa, toy ny fandrefesana ny tany, dia tsy ifantohan'ity fandinihana ity.
Ny tsy fahampian'ny teknolojia fandrefesana lavitra finday isan-karazany.
Fahatsapana lavitra teknolojia | fahadisoana | References |
Drone (UAV) | Fandraisan'anjaran'ny mpanamory; sary' kalitao (eo ho eo); ny fandaniana amin'ny fanatanterahana (eo ho eo); fahamarinan-toerana, manouverability, ary azo itokisana; manara-penitra; herin'ny maotera; hery voafetra loharano (faharetan'ny bateria); voafetra ny faharetan'ny sidina, fifandonana ary cyberattacks; voafetra lanja enta-mavesatra; angon-drakitra lehibe ary voafetra ny fanodinana angon-drakitra fahaiza-manao; tsy fahampian'ny fitsipika; tsy fahampian'ny fahaizana, fidirana ambony sakana amin'ny fidirana amin'ny drones momba ny fambolena; | (Bacco et al., 2018; Dawaliby et al., 2020; Hardin & Hardin, 2010; Hardin & Jensen, 2011; Lagkas et al., 2018; Laliberte et al., 2007; Laliberte & Rango, 2011; Manfreda et al., 2018, 2018; Nebiker et al., 2008; Puri et al., 2017; Velusamy et al., 2022; C. Zhang & Kovacs, 2012) |
Satellite | Fandrakofana zanabolana ara-potoana, famahana spectral voafetra; vulnerability amin'ny olana fahitana (oh: rahona); Tsy misy ary ambany ny hafainganam-pandeha; orientation sy vignetting misy fiantraikany amin'ny angon-drakitra spatial lafo vidy fanangonana; miadana ny fandefasana angona fotoana ho an'ny mpampiasa farany | (Aboutalebi et al., 2019; Cen et al., 2019; Chen et al., 2019; Nansen & Elliott, 2016; Panday, Pratihast, et al., 2020; Sai Vineeth et al., 2019) |
fiaramanidina | Vidin'ny fananganana ambony; fanamboarana sarotra; saran'ny fikojakojana; tsy fisian'ny azo antoka fiaramanidina, géométrie an'ny sary; angona tsy ara-dalàna fahazoana; tsy fahampian'ny flexibility; loza mahafaty; data sensor fiovana noho ny vibration; olana momba ny georeferencing | (Armstrong et al., 2011; Atkinson et al., 2018; Barbedo & Koenigkan, 2018; Kovalev & Voroshilova, 2020; Suomalainen et al., 2013; Thamm et al., 2013) |
Amin'ny maha-teknolojia multidisciplinary sy multipurpose amin'ny fambolena, ny drone dia nohadihadiana tamin'ny fomba fijery samihafa. Ohatra, ny manam-pahaizana dia nandinika ny fampiharana drone amin'ny fambolena (Kulbacki et al., 2018; Mogili & Deepak, 2018), ny fandraisan'izy ireo anjara amin'ny fambolena marina (Puri et al., 2017; Tsouros et al., 2019), ny famenon'izy ireo amin'ny hafa. teknolojia avo lenta (Al-Thani et al., 2020; Dutta & Mitra, 2021; Nayyar et al., 2020; Saha et al., 2018), ary ny fahafahan'ny fampivoarana ny fahaizan'izy ireo mivezivezy sy mahatsapa (Bareth et al. , 2015; Suomalainen et al., 2014). Satria nanjary nanjaka ny fikarohana momba ny fampiharana drone amin'ny fambolena (Khan et al., 2021)), ilaina ny mamintina ny literatiora misy ary manambara ny rafitra ara-tsaina ao amin'ny sehatra. Fanampin'izay, amin'ny maha sehatra teknolojia avo lenta misy fanatsarana mitohy, dia mila atao ny famerenana voarafitra mba hamintinana tsindraindray ny literatiora mbola misy sy hamantarana ireo banga fikarohana lehibe. ny
daty, vitsy ny famerenana miresaka momba ny fampiharana drone eo amin'ny sehatry ny fambolena. Ohatra, i Mogili sy Deepak (2018) dia nandinika fohifohy ny fiantraikan'ny drone amin'ny fanaraha-maso ny voly sy ny famafazana pesticide. Inoue (2020) dia manao famerenana ny fampiasana zanabolana sy drone amin'ny fandrefesana lavitra amin'ny fambolena. Ny mpanoratra dia mikaroka ireo fanamby ara-teknolojia amin'ny fananganana fambolena marani-tsaina sy ny fandraisan'anjaran'ny zanabolana sy drôna mifototra amin'ny fanadihadiana tranga sy ny fomba fanao tsara indrindra. Tsouros et al. (2019) dia mamintina ireo karazana drôna isan-karazany sy ny fampiharana azy indrindra amin'ny fambolena, manasongadina ny fomba fahazoana angon-drakitra sy fanodinana. Vao haingana, Aslan et al. (2022) dia nanao famerenana feno momba ny fampiharana UAV amin'ny asa fambolena ary nanasongadina ny maha-zava-dehibe ny fametrahana sy ny fanaovana sarintany ho an'ny UAV ao amin'ny trano fonenana. Diaz-Gonzalez et al. (2022) dia nandinika fanadihadiana vao haingana momba ny famokarana vokatra mifototra amin'ny teknika fianarana milina samihafa sy lavitra
sensing systems. Ny fikarohana nataon'izy ireo dia nanondro fa ny UAV dia ilaina amin'ny fanombantombanana ny mari-pamantarana ny tany sy ny fahaiza-manaon'ny rafitra satelita amin'ny resaka famahana ny habaka, ny faharetan'ny fampahalalam-baovao ary ny fahafaha-manao. Basiri et al. (2022) dia nanao famerenana feno momba ireo fomba fiasa sy fomba samihafa handresena ireo fanamby amin'ny fandrindrana lalana ho an'ny UAV maro-rotor amin'ny sehatry ny fambolena marina. Ankoatra izany, Awais et al. (2022) dia namintina ny fampiharana ny angon-drakitra fandrefesana lavitr'ezaka UAV amin'ny voly mba hanombanana ny toetry ny rano ary nanome synthesis lalina momba ny mety ho fahafahan'ny UAV fandrefesana lavitra ho an'ny fampiharana ny adin-tsaina. Farany, Aquilani et al. (2022) dia nandinika ny teknolojia fambolena mialoha izay ampiharina amin'ny rafitra fiompiana amin'ny kijana ary nanatsoaka hevitra fa ny fandrefesana lavitra ataon'ny UAV dia mahasoa amin'ny fanombanana ny biomass sy ny fitantanana omby.
Ary koa, ny ezaka amin'ny fampiasana UAV amin'ny fanaraha-maso, ny fanaraha-maso ary ny fanangonana ny biby fiompy dia notaterina tato ho ato.
Na dia manome hevitra vaovao sy manan-danja aza ireo hevitra ireo, dia tsy misy famerenana feno sy manara-penitra mifototra amin'ny bibliometrika hita ao amin'ny literatiora, izay mampiseho elanelana fahalalana mazava. Ankoatra izany, voalaza fa rehefa mitombo ny famokarana manam-pahaizana amin'ny sehatra siantifika, dia lasa zava-dehibe ho an'ny mpikaroka ny mampiasa fomba famerenam-bidy mba hahatakarana ny firafitry ny fahalalana momba ny sehatra (Rivera & Pizam, 2015). Toy izany koa, Ferreira et al. (2014) dia nanamafy fa rehefa matotra sy mihasarotra ny sehatry ny fikarohana, ny manam-pahaizana dia tokony hikendry tsindraindray ny fahalalana novokarina sy voaangona mba hanehoana fandraisana anjara vaovao, hisambotra ny fomban-drazana sy ny fironana fikarohana, hamantatra izay lohahevitra ianarana, ary hiditra ao amin'ny rafitry ny fahalalana. ny saha sy ny mety ho tari-dalana fikarohana. Raha nanao famakafakana bibliometrika i Raparelli sy Bajocco (2019) mba handinihana ny sehatry ny fahalalana momba ny fampiharana drôna amin'ny fambolena sy ny ala, ny fikarohan'izy ireo dia tsy mandinika afa-tsy ny fikarohana ara-tsiansa navoaka teo anelanelan'ny 1995 sy 2017, izay tsy maneho ny fihetsehan'ity faritra mihetsika haingana ity. Ankoatr'izay, ny mpanoratra dia tsy nanandrana ny hamantatra ny fandraisana anjara manan-danja indrindra amin'ny sehatra, manangona ny literatiora, ary manombatombana ny rafitra ara-tsaina amin'ny alàlan'ny famakafakana co-citation. Vokatr'izany dia ilaina ny mamintina ny literatiora mba hanehoana ny foci fikarohana ankehitriny, ny fironana ary ny toerana mafana.
Mba hamenoana an'io banga fahalalana io, dia mampiasa metodôlôjia quantitative sy fomba bibliometrika henjana izahay handinihana ny toetry ny fikarohana amin'izao fotoana izao eo amin'ny fihaonan'ny drôna sy ny fambolena. Miady hevitra izahay fa ny fanadihadiana amin'izao fotoana izao dia mandray anjara betsaka amin'ny literatiora efa misy amin'ny fandinihana ny teknolojia vao misondrotra izay tena ilaina amin'ny fambolena satria manome hery lehibe hanovana lafin-javatra maro amin'ity sehatra ity. Ny filana famakafakana bibliometrika momba ny drôna momba ny fambolena dia tsapa kokoa noho ny fahalalana miparitaka sy miparitaka amin'ny drone ao anatin'ny tontolon'ny fambolena. Toy izany koa, ny literatiora momba ny drôna momba ny fambolena dia tsy maintsy atambatra amin'ny fomba ara-dalàna, raha jerena ny fandalinana manan-danja indrindra izay manorina ny fototry ny sehatry ny fikarohana. Ny fahamendrehana amin'ny famakafakana dia ahitana ihany koa ny fanazavana ny lohahevitra fikarohana lehibe aseho amin'ny literatiora. Raha jerena ny mety ho fiovan'ny teknolojia, dia mihevitra izahay fa ny famakafakana tambajotra lalina dia manome fomba fijery vaovao amin'ny alàlan'ny famaritana asa manan-danja sy fanehoana lohahevitra momba ny mety ho vitan'ny drone amin'ny fambolena.
Noho izany dia miezaka manatratra ireto tanjona fikarohana manaraka ireto izahay:
- Famantarana ireo boky aman-gazety manana ny anjara birikiny amin'ny fampiharana drone eo amin'ny sehatry ny fambolena.
- Fivondronan'ny literatiora, famantarana ny ivon'ny fikarohana, ary ny fanaovana sari-tany ny fandalinana 'firafitry ny saina' fototra mifototra amin'ny fitovian'ny semantika amin'ny alalan'ny famakafakana co-citation.
- Ny fahatakarana ny fivoaran'ny fifandraisana sy ny tambajotram-pitenenana rehefa mandeha ny fotoana eo amin'ny famoahana isan-karazany eo amin'ny sehatra sy ny famantarana ny toromarika fikarohana ho avy sy ny lohahevitra mafana.
Ny ambiny amin'ny taratasy dia voarafitra toy izao manaraka izao: ny fizarana 2 dia mamaritra ny fomba fiasa sy ny dingana fanangonana angona; ny fizarana faha-3 dia manome ny vokatry ny fanadihadiana; ary ny fizarana 4 dia miresaka momba ireo zavatra hita ary mifarana amin'ny fandraisana anjara amin'ny fikarohana, ny fiantraikany ary ny torolalana ho avy.
fomba fiasa
Amin'ity fanadihadiana fikarohana amin'izao fotoana izao dia manao famakafakana bibliometrika izahay hijerena ny fampiharana drone amin'ny fambolena. Ity fomba fiasa quantitative ity dia manambara ny rafitra ara-tsaina amin'ny sehatry ny fahalalana (Arora & Chakraborty, 2021) sy ny sata ankehitriny, ny lohahevitra mafana ary ny torolalan'ny fikarohana ho avy izay azo anaovana fanadihadiana amin'ny fampiharana ity fomba ity (Kapoor et al., 2018; Mishra et al. , 2017; A. Rejeb, Rejeb, et al., 2021b; A. Rejeb et al., 2021d; MA Rejeb et al., 2020). Amin'ny ankapobeny, ny famakafakana bibliometrika dia mandinika ny literatiora mbola misy mba hamintinana sy hamoahana ireo lamina miafina amin'ny fifandraisana an-tsoratra sy ny fivoaran'ny fitsipi-pifehezana mifototra amin'ny antontan'isa sy fomba matematika, ary mihatra amin'ny angon-drakitra lehibe (Pritchard, 1969; Small, 1999; Tahai & Rigsby). , 1998). Amin'ny fampiasana bibliometrics, maniry ny hahatakatra bebe kokoa ny paradigma misy sy ny foci fikarohana izay mandray anjara amin'ny sehatra mifototra amin'ny fitoviana (Thelwall, 2008). Bibliometrics dia manome hevi-baovao tohanan'ny tanjaky ny fatran'ny fomba fiasa (Casillas & Acedo, 2007). Manam-pahaizana maro no efa nanao fandalinana bibliometrika teo amin'ny sehatra mifandraika, anisan'izany ny fambolena, ny fandrefesana lavitra, ary ny fanovana nomerika (Armenta-Medina et al., 2020; Bouzembrak et al., 2019; A. Rejeb, Treiblmaier, et al., 2021; Wamba & Queiroz, 2021; Wang et al., 2019).
Famakafakana Citation
Ny famakafakana citation dia manambara fomba fijery samihafa amin'ny sehatry ny fikarohana iray. Voalohany indrindra, manampy amin'ny fanehoana ireo mpanoratra sy boky manan-danja indrindra izay mandray anjara amin'ny sehatry ny fikarohana iray ary misy fiantraikany lehibe (Gundolf & Filser, 2013). Faharoa, ny fikorianan'ny fahalalana sy ny fifandraisan'ny samy mpanoratra dia azo sarona. Farany, amin'ny alàlan'ny fanarahana ireo rohy misy eo amin'ny asa voatonona sy voatanisa, dia afaka mandinika ny fiovana sy ny fivoaran'ny sehatra fahalalana iray ny olona iray rehefa mandeha ny fotoana (Pournader
et al., 2020). Ny isa ambony amin'ny famoahana boky dia maneho ny maha-zava-dehibe azy sy ny fandraisana anjara betsaka amin'ny sehatry ny fikarohana (Baldi, 1998; Gundolf & Filser, 2013; Marinko, 1998). Ny famakafakana famoahan-dahatsoratra dia manampy amin'ny famantarana ireo asa mifandraika amin'izany ary manara-maso ny lazany sy ny fivoarany rehefa mandeha ny fotoana.
Famakafakana fiaraha-mientana amin'ny antontan-taratasy
Ny famakafakana fiaraha-mientana dia fomba iray manan-danja hijerena ny fifandraisana misy eo amin'ny famoahana sy ny fanehoana ny rafitra ara-tsaina amin'ny sehatra iray (Nerur et al., 2008). Raha lazaina amin'ny teny hafa, amin'ny famantarana ireo boky voatanisa indrindra sy ny fifandraisan'izy ireo, ny fomba dia manambatra ny famoahana ho vondrona fikarohana miavaka izay ahafahan'ny publication ao anaty cluster mizara hevitra mitovy tsy tapaka (McCain, 1990; Small, 1973). Zava-dehibe ny manamarika fa ny fitoviana dia tsy midika fa ny vokatra azo avy amin'ny boky
miray hina sy mifanaiky; an'ny antokon'olona iray ihany ny publication noho ny fitovizan'ny lohahevitra, saingy mety manana fomba fijery mifanohitra izy ireo.
Famoriam-bola sy fanadihadiana
Nanaraka ny fomba natolotr'i White sy Griffith (1981), nanao fikarohana feno momba ny lahatsoratra an-gazety izahay mba handrakofana ny sehatry ny fikarohana manontolo momba ny fampiharana drone amin'ny fambolena, ka nanaraka ireto dingana dimy manaraka ireto:
- Ny dingana voalohany dia ny fanangonana angona. Scopus dia nofantenana ho iray amin'ireo tahiry feno sy azo itokisana indrindra miaraka amin'ny vokatra manara-penitra. Ny meta-data amin'ny famoahana mifandraika amin'ny fampiharana drone rehetra amin'ny fambolena dia nalaina. Avy eo dia nanadihady ireo lahatsoratra nofantenana izahay, nanaisotra lahatsoratra tsy misy lohahevitra tamin'ny fanadihadiana.
- Nandinika ny literatiora izahay ary nanondro ireo teny fototra manan-danja indrindra ampiasaina amin'ny sehatry ny fikarohana.
- Amin'ny fampiasana famakafakana citation, dia nandinika ny fifandraisana misy eo amin'ny mpanoratra sy ny antontan-taratasy izahay mba hanambarana ireo lamina voatanisa. Nofantarinay ihany koa ireo mpanoratra sy famoaham-boky manan-kery indrindra izay manana anjara biriky lehibe amin'ny sehatry ny drôna fambolena.
- Nanao famakafakana fiaraha-miombon'antoka izahay mba hanangonana ireo boky mitovitovy amin'izany ho vondrona.
- Farany, nandinika ny fifandraisana sy ny fifandraisan'ny firenena, andrim-panjakana ary gazety izahay mba hanehoana ny tambajotra fiaraha-miasa.
Famantarana ny teny fikarohana mety
Nampiharinay ireto tady fikarohana ireto ho an'ny fanangonana angon-drakitra: (drone* NA “fiara fiaramanidina tsy misy olona” NA uav* NA “rafitra fiaramanidina tsy misy olona” OR uas NA “fiaramanidina nanidina lavitra”) ARY (fambolena NA fambolena NA fiompiana NA mpamboly). Ny fikarohana dia natao tamin'ny Septambra 2021. Ny drone dia manana anarana maromaro, anisan'izany ny UAV, UAS, ary ny fiaramanidina mandeha lavitra (Sah et al., 2021). Ny teny fikarohana manokana mifandraika amin'ny fambolena dia fantatra tamin'ny fandalinana nataon'i Abdollahi et al. (2021). Mba hisian'ny mazava sy mangarahara dia omena ao amin'ny Appendix 1 ny fanontaniana marina nampiasainay. Taorian'ny dingan'ny fanadiovana ny angon-drakitra, dia namorona rakitra an-tsoratra izahay izay nampidirina tao amin'ny BibExcel avy eo, fitaovana mahazatra ho an'ny famakafakana fanononana sy fiaraha-mientana. Ity fitaovana ity ihany koa dia manolotra fifandraisana tsotra amin'ny rindrambaiko hafa ary manolotra fahalalahana lehibe amin'ny fikirakirana sy famakafakana angona. VOSviewer version 1.6.16 dia nampiasaina mba hijerena ny zavatra hita sy hamokatra ny tambajotra bibliometrika (Eck & Waltman, 2009). Ny VOSviewer dia manolotra karazana fijerena intuitive, indrindra amin'ny famakafakana sarintany bibliometrika (Geng et al., 2020). Ankoatr'izay, manampy amin'ny fanomezana valiny hita maso izay manampy amin'ny fahatakarana tsara kokoa ny valiny (Abdollahi et al., 2021). Amin'ny fampiharana ny tady fikarohana araka ny voalaza etsy ambony, dia nanangona sy nitahiry ny boky rehetra mifandraika izahay. Ny valin'ny fikarohana voalohany dia nahitana antontan-taratasy 5,085. Mba hiantohana ny kalitaon'ny santionany voafantina, lahatsoratra an-gazety nodinihina tamin'ny mpiara-mianatra ihany no nodinihina tao amin'ny fikarohana, ka nahatonga ny fanilihana karazana antontan-taratasy hafa, toy ny boky, toko, fizotran'ny fihaonambe, ary naoty fanontana. Nandritra ny dingan'ny fitiliana dia voasivana tsy misy ifandraisany (izany hoe, any an-dafin'ity asa ity), miverimberina (izany hoe, dika mitovy avy amin'ny fanondroana indroa), ary ireo boky tsy miteny anglisy. Ity dingana ity dia nahatonga ny fampidirana antontan-taratasy 4,700 tamin'ny fanadihadiana farany.
Hita sy dinika
Hanombohana, dia nandinika ny fivoaran'ny famoahana boky amin'izao fotoana izao momba ny drones momba ny fambolena. Ny fizarana ara-potoana ny fikarohana ara-tsiansa dia aseho amin'ny sary. noho izany dia nanapa-kevitra izahay ny hizara ny vanim-potoana famakafakana ho dingana roa samy hafa. Ny vanim-potoana teo anelanelan'ny 1 sy 2011 dia antsoina hoe dingana fananganana, izay misy gazety fito eo ho eo navoaka isan-taona. Ny vanim-potoana taorian'ny 30 dia nantsoina hoe dingana fitomboana satria ny fikarohana momba ny fampiharana drôna amin'ny fambolena dia nanatri-maso ny firongatry ny fitomboana nandritra io vanim-potoana io. Taorian'ny taona 1990, ny fitomboan'ny isan'ny famoahana dia manamafy ny fitomboan'ny fahalianan'ny mpikaroka, izay maneho ihany koa fa ny drôna dia nampiharina tamin'ny fandrenesana lavitra ary nampiasaina tamin'ny fambolena marina (Deng et al., 2010; Maes & Steppe, 2010; Messina & Modica, 2010). ). Raha ny tena manokana, niakatra 2018 ny isan'ny boky tamin'ny 2019 ho 2020 tamin'ny 108 ary nitombo ho 2013 tamin'ny 498. Nitotaly 2018 ny lahatsoratra nivoaka teo anelanelan'ny Janoary sy tapaky ny volana septambra 1,275. Taorian'izay dia nisafidy ny hampifantoka bebe kokoa ny famakafakana amin'ny sehatry ny fitomboana izahay. satria io vanim-potoana io dia taratry ny haingo farany sy manan-danja indrindra amin'ny drone fambolena.
Famakafakana teny fototra
Ny teny fototra nofidin'ny mpanoratra ho an'ny famoahana dia misy fiantraikany lehibe amin'ny fomba fanehoana ilay taratasy sy ny fomba fampitana azy ao anatin'ny vondrom-piarahamonina siantifika. Izy ireo dia mamaritra ny lohahevitra fototra amin'ny fikarohana ary mamaritra ny mety ho fivoarany na tsy mahomby (Day & Gastel, 1998.; Kim et al., 2016; Uddin et al., 2015). Ny famakafakana ny teny fototra, fitaovana iray hanehoana ny fironana sy ny toromarika fikarohana midadasika kokoa, dia manondro ny fanangonana ny teny fototra amin'ny famoahana rehetra mifandraika amin'ny sehatra iray (Dixit & Jakhar, 2021). Ao amin'ny fandalinana ankehitriny, nozarainay ho andiany roa ireo teny fototra natambatra (izany hoe hatramin'ny taona 2010 sy 2011–2021) mba hikarohana ireo lohahevitra malaza indrindra. Amin'ny fanaovana izany dia afaka manara-maso ireo teny fanalahidy manan-danja amin'ny andiany roa izahay ary manome toky fa naka ny angona ilaina rehetra izahay. Ho an'ny andiany tsirairay, ny teny fototra folo voalohany dia aseho ao amin'ny tabilao 3. Nesorintsika ny tsy fitovian-kevitra tamin'ny fampifangaroana teny fanalahidy mitovy amin'ny semantika, toy ny "drone" sy "drones" na, toy izany koa, "Internet of Things" sy "IoT."
Ny tabilao 3 dia mampiseho fa ny "fiara fiaramanidina tsy misy olona" dia teny fanalahidy ampiasaina matetika kokoa raha ampitahaina amin'ny "drone" sy "rafitra fiaramanidina tsy misy olona" amin'ny vanim-potoana roa. Ary koa, ny "fahatsiarovan-tena lavitra", "fambolena precision", ary ny "fambolena" dia manana laharana ambony amin'ireo vanim-potoana roa ireo. Tamin'ny vanim-potoana voalohany, ny "fambolena precision" dia laharana fahadimy, ary laharana faharoa tamin'ny vanim-potoana faharoa, izay mampiseho ny maha-zava-dehibe ny drones amin'ny fanatrarana ny fambolena marina satria afaka manao fanaraha-maso,
haingana kokoa, mora kokoa ary mora kokoa ny fanaovana fitiliana sy fanombanana raha ampitahaina amin'ireo rafitra hafa mitsinjo lavitra sy miorina amin'ny tany. Ary koa, afaka manaparitaka ny habetsaky ny fampidirana (oh: rano na famonoana bibikely) izy ireo rehefa ilaina (Guo et al., 2020; Inoue, 2020; Panday, Pratihast, et al., 2020).
Lisitry ny teny fanalahidy ampiasaina matetika.
laharana | 1990-2010 | No. Miseho | 2011-2021 | No. Miseho |
1 | fiaramanidina tsy misy olona fiara | 28 | unmanned fiara an'habakabaka | 1628 |
2 | distance sensing | 7 | fametrahana mazava tsara fambolena | 489 |
3 | fambolena | 4 | distance sensing | 399 |
4 | mahazo haavo | 4 | drôna | 374 |
5 | fametrahana mazava tsara fambolena | 4 | unmanned rafitra aerial | 271 |
6 | fiaramanidina tsy misy olona | 4 | fambolena | 177 |
7 | hyperspectral sensor | 3 | fianarana lalina | 151 |
8 | neural artifisialy tambajotra | 2 | milina fianarana | 149 |
9 | sidina tsy miankina | 2 | zavamaniry Index | 142 |
10 | kafe | 2 | Internet ny Things | 124 |
Ny endri-javatra hafa mahaliana dia ny fisian'ny teknolojia mifameno. Ao amin'ny dingana voalohany, ny "Hyperspectral Sensor" sy ny "tambajotra neural artificial" (ANN) dia anisan'ireo teny fototra folo voalohany. Ny sary hyperspectral dia nanova ny sary nentim-paharazana tamin'ny fanangonana sary marobe amin'ny halavan'ny onjam-peo samihafa. Amin'ny fanaovana izany, ny sensor dia afaka manangona vaovao spatial sy spectral tsara kokoa raha ampitahaina amin'ny sary maromaro, spectroscopy ary RGB (Adao ˜ et al.,
2017). Ny fisehoan'ny "ANN" amin'ny dingana voalohany sy ny "fianarana lalina" (DL) ary ny "fianarana milina" (ML) amin'ny faharoa dia midika fa ny ankamaroan'ny asa navoaka dia nifantoka tamin'ny fandinihana ny mety ho teknikan'ny AI ho an'ny drone- fambolena mifototra. Na dia afaka manidina tsy miankina aza ny drôna, dia mbola mitaky ny fandraisan'anjaran'ny mpanamory izy ireo, izay midika fa ambany ny fahaiza-manaon'ny fitaovana. Na izany aza, ity olana ity dia azo voavaha noho ny fandrosoan'ny teknika AI, izay afaka manome fahatsiarovan-tena tsara kokoa amin'ny toe-javatra misy sy fanohanana fanapahan-kevitra tsy miankina. Miaraka amin'ny AI, ny drôna dia afaka misoroka ny fifandonana mandritra ny fitetezana, manatsara ny fitantanana ny tany sy ny voly (Inoue, 2020), ary mampihena ny asa sy ny adin-tsaina ho an'ny olombelona (BK Sharma et al., 2019).
Noho ny fahaiza-manaony sy ny fahaizany mitantana angon-drakitra tsy mitongilana be dia be, ny teknikan'ny AI dia fomba mety handinihana ny angon-drakitra ampitaina amin'ny drôna sy ny rafitra hafa amin'ny fahatsiarovan-tena lavitra sy mifototra amin'ny tany ho an'ny faminaniana sy ny fanapahan-kevitra (Ali et al., 2015; Inoue, 2020). Ankoatr'izay, ny fisian'ny "IoT" amin'ny vanim-potoana faharoa dia manondro ny anjara asany amin'ny fambolena. IoT dia manova ny fambolena amin'ny alàlan'ny fampifandraisana ireo teknolojia hafa, ao anatin'izany ny drones, ML, DL, WSNs, ary data lehibe. Ny iray amin'ireo tombontsoa lehibe amin'ny fampiharana ny IoT dia ny fahafahany manambatra ireo asa isan-karazany amin'ny fomba mahomby sy mahomby (fikarohana angon-drakitra, famakafakana sy fanodinana angon-drakitra, fanapahan-kevitra ary fampiharana) ao anatin'ny fotoana fohy (Elijah et al., 2018; Feng et al. , 2019; Muangprathub et al., 2019). Ankoatr'izay, ny drôna dia heverina ho fitaovana mahomby amin'ny fakana ny angon-drakitra ilaina amin'ny kajy ny herin'ny zavamaniry sy ny fananan'ny zavamaniry (Candiago et al., 2015). Ny sary 2a sy 2b dia mampiseho ny teny fanalahidy fiaraha-mientana ho an'ny vanim-potoana roa.
Mpanoratra manan-kery
Ato amin'ity fizarana ity, dia mamaritra ny mpanoratra manan-kery isika ary mandinika ny fomba ahafahan'ny tambajotram-pitenenana mpanoratra mijery sy mandamina ny literatiora ankehitriny. Ny sary 3 dia mampiseho ny fisondrotry ny vanim-potoanan'ny mpikaroka rehetra manana isa ambony indrindra. Ny haavon'ny loko dia maneho ny fiovaovan'ny isan-taona amin'ny teny nalaina avy amin'ny mpanoratra. Mandinika ny firafitry ny fanononana ireo mpikaroka izay namoaka fanadihadiana momba ny drôna momba ny fambolena izahay tamin'ny fampiasana ny tokonam-baravaran'ny tsipika 50 farafahakeliny sy famoahana folo. Out of
Mpanoratra 12,891, 115 monja no nahafeno io fepetra io. Ny tabilao 4 dia mitanisa ireo mpanoratra folo manan-danja indrindra, nalahatra araka ny isan'ny voatonona ambony indrindra. Lopez- Granados F. no mitarika ny lisitra miaraka amin'ny teny 1,963, arahin'i Zarco-Tejada PJ misy teny 1,909.
Lisitry ny mpanoratra voatonona indrindra.
ambony | Author | Citations |
1 | Lopez-Granados ´ F. | 1,963 |
2 | Zarco-Tejada PJ | 1,909 |
3 | Pena ˜ JM | 1,644 |
4 | Torres-S' anchez J. | 1,576 |
5 | Fereres E | 1,339 |
6 | Remondino F | 1,235 |
7 | Bolten A | 1,160 |
8 | Bareth G | 1,155 |
9 | Berni JA | 1,132 |
10 | de Castro AI | 1,036 |
Raha ny momba ny famoaham-boky tsirairay, ny lahatsoratra Zhang sy Kovacs (2012) no fianarana voatonona indrindra navoaka tao amin'ny Precision Agriculture. Eto, ny mpanoratra dia nandinika ny fampiharana ny UAS amin'ny fambolena marina. Ny valin'ny fikarohana nataon'izy ireo dia milaza fa ilaina ny hampandrosoana ny famolavolana sehatra, ny famokarana, ny fanamorana ny fanondroana sary ary ny fizotran'ny fitadiavana vaovao mba hanomezana vokatra azo antoka ho an'ny tantsaha. Fanampin'izany, manoro hevitra izy ireo mba handraisana anjara bebe kokoa amin'ny mpamboly, indrindra amin'ny fandrindrana ny saha, ny fakana sary, ary koa ny fandikana sy famakafakana angon-drakitra. Ny tena zava-dehibe, ity fanadihadiana ity dia anisan'ny voalohany naneho ny maha-zava-dehibe ny UAV amin'ny sarintany eny an-kianja, ny sari-tanin'ny tanjaka, ny fandrefesana ny votoaty simika, ny fanaraha-maso ny adin'ny zavamaniry, ary ny fanombanana ny fiantraikan'ny zezika amin'ny fitomboan'ny zavamaniry. Ny fanamby mifandraika amin'ny teknolojia dia misy ihany koa ny vidiny manara-penitra, ny fahaizan'ny sensor, ny fahamarinan-toerana sy ny fahamendrehana amin'ny sehatra, ny tsy fisian'ny manara-penitra, ary ny fomba tsy tapaka amin'ny famakafakana data be dia be.
Famakafakana Citation
Ny famakafakana citation dia maneho ny fandalinana ny fiantraikan'ny lahatsoratra, na dia mora mikoriana aza (ohatra, ny fitongilanana amin'ny citation, ny fanononana tena) dia heverina ho iray amin'ireo fitaovana manara-penitra ho an'ny fanombanana ny fiantraikany (Osareh, 1996; A. Rejeb et al., 2022; Sarli et al., 2010). Hita taratra ihany koa ny maha-zava-dehibe sy mahavelona ny fandraisan'anjaran'ireo gazety amin'ny literatiora momba ny lohahevitra iray manokana (R. Sharma et al., 2022). Nanao famakafakana citation izahay mba hamaritana ireo fanadihadiana manan-danja indrindra momba ny drones momba ny fambolena ary namintina ny votoatiny. Ny tabilao 5 dia manolotra ny lisitry ny gazety dimy ambin'ny folo manan-danja indrindra ho an'ny vanim-potoana 1990–2010 sy 2011–2021. Ny lahatsoratra nataon'i Berni et al. (2009)b sy Austin (2010) no voatonona be indrindra tamin'ny taona 1990 sy 2010, izay misy filazana 831 sy 498. Berni et al. (2009)b dia naneho ny mety hisian'ny famokarana vokatra lavitra lavitra amin'ny alàlan'ny UAV miorina amin'ny helikoptera miaraka amin'ny sensor sensor multispectral thermal sy narrowband. Raha ampitahaina amin'ny sensor an'habakabaka an'habakabaka mahazatra, ny rafitra UAV mora vidy ho an'ny fambolena dia afaka mahatratra tombana azo ampitahaina amin'ny mari-pamantarana biofizika amin'ny voly, raha tsy tsara kokoa. Ny vidiny mora sy ny fahafaha-miasa, miaraka amin'ny fanapahan-kevitra avo lenta, spatial ary ara-potoana misy amin'ny fotoana fihodinana haingana, dia mahatonga ny UAV ho sahaza amin'ny fampiharana isan-karazany izay mitaky fitantanam-potoana manakiana, anisan'izany ny fandaharam-potoana fanondrahana, ary ny fambolena tsara. Ny taratasy avy amin'i Berni et al. (2009)b dia voatonona tsara satria izy io dia nampidirina tamin'ny fomba mahomby ny sehatra rotary-elatra tsy misy olona sy ny sensor nomerika sy mafana miaraka amin'ny mekanika calibration ilaina amin'ny fampiharana amin'ny fambolena. Ny boky faharoa voatonona indrindra dia boky nosoratan'i Austin (2010), izay niresaka momba ny UAV avy amin'ny fomba fijery famolavolana, fampandrosoana ary fametrahana. Amin'ny fambolena, ny UAV dia manohana ny fanaraha-maso ny vokatra amin'ny alàlan'ny fitiliana ny aretina aloha amin'ny alàlan'ny fiovan'ny lokon'ny voly, fanamorana ny famafazana sy ny famafazana ny vokatra, ary ny fanaraha-maso sy ny familiana ny andian'omby.
Ny fandalinana ny Sullivan et al. (2007), Lumme et al. (2008), ary Gokto ¨ ǧan et al. (2010) mamarana ny lisitry ny lahatsoratra dimy ambin'ny folo voatonona indrindra. Ireo lahatsoratra ireo dia mampiseho ny fivoaran'ny rafitra mifototra amin'ny UAV hanohanana ny fambolena. Manolotra vahaolana amin'ny olana isan-karazany izy ireo, toy ny fanaraha-maso sy ny fizahana ny voly, ny fanaraha-maso sy ny fitantanana ny ahi-dratsy ary ny fanohanana fanapahan-kevitra. Manome soso-kevitra sy mifanakalo hevitra momba ny fahafahan'ny UAV hampitombo ny fahombiazan'ny santionany koa izy ireo ary manampy ny tantsaha amin'ny famolavolana marina sy mahomby.
paikady fambolena. Taratasy roa no nosoratan'i Berni (Berni et al., 2009b; Berni et al., 2009a), manasongadina ny fiantraikany lehibe amin'ny fikarohana momba ny fambolena drone. Ny taratasy avy amin'i Zarco-Tejada et al. (2014) dia anisan'ny fandalinana ny mpisava lalana mba hanehoana ny ilàna ny fampiasana sary UAV mora vidy amin'ny fandrefesana ny haavon'ny hazo.
Lisitry ny boky voatanisa indrindra.
laharana | Manomboka amin'ny 1990 ka hatramin'ny 2010 | Manomboka amin'ny 2011 ka hatramin'ny 2021 | ||
Document | Citation | Document | Citation | |
1 | (Berni et al., 2009b) | 831 | (C. Zhang & Kovacs, 2012) | 967 |
2 | (Austin, 2010) | 498 | (Nex & Remondino, 2014) | 893 |
3 | (Hunt et al., 2010) | 331 | (Floreano & Wood, 2015) | 552 |
4 | (SR Herwitz et al., 2004) | 285 | (Hossein Motlagh et al., 2016) | 391 |
5 | (CCD Lelong et al., 2008) | 272 | (Shakhatreh et al., 2019) | 383 |
6 | (Berni et al., 2009b) | 250 | (Ma et al., 2017) | 373 |
7 | (Grenzdorfer ¨ et al., 2008) | 198 | (Bendig et al., 2014) | 360 |
8 | (Hrabar et al., 2005) | 175 | (Zarco-Tejada et al., 2014) | 347 |
9 | (Y. Huang et al., 2009) | 129 | (Ad˜ ao et al., 2017) | 335 |
10 | (Schmale III et al., 2008) | 119 | (Honkavaara et al., 2013) | 331 |
11 | (Abd-Elrahman et al., 2005) | 79 | (Candiago et al., 2015) | 327 |
12 | (Techy et al., 2010) | 69 | (Xiang & Tian, 2011) | 307 |
13 | (Sullivan et al., 2007) | 51 | (Matese et al., 2015) | 303 |
14 | (Lumme et al., 2008) | 42 | (Gago et al., 2015) | 275 |
15 | (Gokto ¨ ǧan et al., 2010) | 40 | (Aasen et al., 2015a) | 269 |
Tamin'ny vanim-potoana faharoa (2011–2021), ny fikarohana nataon'i Zhang sy Kovacs (2012) ary Nex and Remondino (2014) dia niteraka boky voatonona matetika indrindra. Zhang sy Kovacs (2012) dia milaza fa mety hahazo tombony amin'ny fampiharana ireo teknika sy sensor ara-jeografika ny fambolena marina, toy ny rafitra fampahalalam-baovao ara-jeografika, GPS, ary fandrefesana lavitra, mba hisintonana ny fiovaovana eo amin'ny saha sy hikarakarana azy ireo amin'ny fampiasana paikady hafa. Amin'ny maha-mpanova lalao amin'ny fambolena marim-pototra, ny fampiasana drôna dia nanambara vanim-potoana vaovao amin'ny fandrefesana lavitra, manamora ny fijerena an'habakabaka, maka ny angon-drakitra momba ny fitomboan'ny vokatra, ny toetry ny tany ary ny faritra famafazana. Ny famerenana an'i Zhang sy Kovacs (2012) dia manan-danja satria manome fanazavana momba ny UAV amin'ny alàlan'ny fanehoana ny fampiasana sy fanamby efa misy an'ireo fitaovana ireo amin'ny fanaraha-maso ny tontolo iainana sy ny fambolena marina, toy ny fetran'ny sehatra sy fakan-tsary, ny fanamby amin'ny fanodinana angon-drakitra, ny firotsahana amin'ny tantsaha, ary ny fitsipiky ny fiaramanidina. . Ny faharoa
Ny ankamaroan'ny fanadihadiana voatonona avy amin'ny Nex and Remondino (2014) dia nandinika ny toetry ny UAV amin'ny fakana, fanodinana ary famakafakana ny sarin'ny tany.
Ny asan'izy ireo ihany koa dia nanolotra topimaso momba ny sehatra UAV, fampiharana ary tranga fampiasana, mampiseho ny fandrosoana farany amin'ny fanodinana sary UAV. Amin'ny fambolena, ny tantsaha dia afaka mampiasa UAV mba handraisana fanapahan-kevitra mahomby amin'ny fitsitsiana ny fandaniana sy ny fotoana, hahazoana firaketana haingana sy mazava momba ny fahavoazana, ary hiantohana ny olana mety hitranga. Mifanohitra amin'ny sehatra an-habakabaka mahazatra, ny UAV dia afaka manapaka ny fandaniana amin'ny asa ary mampihena ny loza ateraky ny fidirana amin'ny toerana masiaka nefa mbola mitahiry ny mety hisian'ny fametrahana mazava tsara. Ny taratasin'izy ireo dia mamintina ny tombontsoa isan-karazany amin'ny UAV, indrindra amin'ny lafiny fahitsiana sy famahana.
Anisan'ireo boky telo ambin'ny folo voatonona indrindra teo anelanelan'ny 2011 sy 2021, dia nahatsikaritra fifantohana bebe kokoa momba ny fikarohana mifandraika amin'ny fampiharana drone amin'ny iraka sary (Bendig et al., 2014; Ma et al., 2017; Zarco-Tejada et al., 2014) , fambolena tsara (Candiago et al., 2015; Honkavaara et al., 2013a), viticulture precision (Matese et al., 2015), fanombanana ny adin'ny rano (Gago et al., 2015), ary ny fanaraha-maso ny zavamaniry (Aasen et al. , 2015a). Tany am-piandohana dia nifantoka ny mpikaroka
bebe kokoa amin'ny famolavolana rafitra miompana amin'ny fambolena UAV mora vidy, maivana ary mazava tsara; Ny fikarohana vao haingana dia nifantoka bebe kokoa tamin'ny famerenana ny fampiharana UAV ho an'ny fambolena sy ny fanadihadiana an-tsaha. Raha fintinina, ity famakafakana ity dia manambara fa ireo boky aman-gazety manan-kery dia nanome tsikera momba ny fanadihadiana teo aloha mba hanombanana ny toetry ny siansa sy ny teknolojia amin'izao fotoana izao ny UAV ary namolavola rafitra UAV hanohanana ny fambolena marina. Mahaliana fa tsy nahita fianarana nampiasa empirical izahay
metodolojia na fandalinana tranga fanoritsoritana, izay miteraka fahabangana fahalalana lehibe ary mitaky fikarohana bebe kokoa momba ity lohahevitra ity.
Fanadihadiana iombonana
Araka ny voalazan'i Gmür (2006), ny famakafakana fiaraha-mientana dia mamaritra ireo boky mitovitovy amin'izany ary manangona azy ireo. Ny fandinihana amim-pitandremana ny cluster iray dia afaka manambara sehatra fikarohana iraisana eo amin'ireo boky. Manadihady ny fiaraha-miombon'antoka amin'ny literatiora momba ny drôna momba ny fambolena izahay mba hanehoana ny lohahevitra mifandraika amin'izany ary hamantarana ny fomba ara-tsaina amin'ny famoahana. Amin'io lafiny io, Small (1973) dia nanoro hevitra ny fampiasana ny famakafakana cocitation mba handalinana ny fikarohana manan-danja indrindra sy seminal.
ao anatin'ny fitsipi-pifehezana. Mba hamerana ny apetraka amin'ny lahatsoratra manara-penitra indrindra (Goyal & Kumar, 2021), dia nametraka tokonam-baravarankely 25 izahay, midika izany fa lahatsoratra roa no tsy maintsy nivondrona tao amin'ny lisitry ny fanondroana boky 25 na mihoatra. Ny clustering dia natao ihany koa miaraka amin'ny haben'ny cluster kely indrindra 1 ary tsy misy fomba fanakambanana cluster kely amin'ny lehibe kokoa. Vokany, kluster enina no noforonina mifototra amin'ny fitovian'ny fandalinana sy ny rafitra ara-tsaina. Ny tabilao 6 dia mampiseho ny fitsinjarana ireo zavatra vita an-tsoratra isaky ny cluster.
Cluster 1: Ity vondrona ity dia misy antontan-taratasy valo ambin'ny folo navoaka taorian'ny Ny famoahana ato amin'ity vondrona ity dia miresaka momba ny andraikitry ny drôna amin'ny fanohanana ny fanaraha-maso ny tontolo iainana, ny fitantanana ny voly ary ny fitantanana ny ahi-dratsy. Ohatra, Manfreda et al. (2018) dia manome topimaso momba ny fikarohana sy ny fampiharana ny UAV amin'izao fotoana izao amin'ny fanaraha-maso ny tontolo iainana ara-pambolena voajanahary ary miady hevitra fa ny teknolojia dia manome hery lehibe hanatsara ny fanaraha-maso ny tontolo iainana sy hampihenana.
ny elanelana misy eo amin'ny fijerena eny an-kianja sy ny fandrenesana lavitra an'habakabaka sy habakabaka. Izany dia azo atao amin'ny alàlan'ny fanolorana fahafahana vaovao hanatsarana ny fakana ara-potoana sy ny fahitana habakabaka amin'ny faritra midadasika amin'ny fomba mora. Ny UAV dia afaka mahatsapa tsy tapaka ny tontolo iainana ary mandefa ny angon-drakitra aterak'izany amin'ny sampan-draharaha manan-tsaina, foibe / fitsinjaram-pahefana izay mifehy ny sensor mba hamantarana ny olana mety hitranga, toy ny tsy fahampian'ny aretina na ny fisavana rano (Padua ´ et al., 2017). Adao ˜ et al. (2017) dia milaza fa ny UAV dia mety tsara amin'ny fanombanana ny toetry ny zavamaniry amin'ny alàlan'ny fakana angona manta be dia be mifandraika amin'ny toetry ny rano, ny fanombanana ny biomass ary ny fanombanana ny heriny. Ny UAV-mount sensors dia azo apetraka haingana amin'ny toe-piainana mety amin'ny tontolo iainana mba ahafahana maka ara-potoana ny angon-drakitra lavitra (Von Bueren et al., 2015). Amin'ny alalan'ny UAV, ny tantsaha dia afaka manao asa fambolena an-trano amin'ny alàlan'ny fandrefesana saika na aiza na aiza ao amin'ny habaka telo amin'ny tontolon'ny fambolena an-trano (ohatra, trano fonenana), amin'izany dia miantoka ny fanaraha-maso ny toetr'andro eo an-toerana sy ny fanaraha-maso ny zavamaniry (Roldan ´ et al. ., 2015). Ao amin'ny tontolon'ny precision
fambolena, fanapahan-kevitra momba ny fitantanana ny voly dia mila angon-drakitra momba ny vokatra azo antoka sy azo antoka miaraka amin'ny fanapahan-kevitra ara-potoana sy ara-potoana (Gebbers & Adamchuk, 2010; Gevaert et al., 2015; Maes & Steppe, 2019). Noho izany antony izany, Agüera Vega et al. (2015) dia nampiasa UAV-mounted multispectral sensor rafitra mba hahazoana sary ny tanamasoandro voly mandritra ny vanim-potoana mitombo. Toy izany koa, Huang et al. (2009) dia manamarika fa ny fandrefesana lavitra mifototra amin'ny UAV dia afaka manamora ny fandrefesana ny voly sy ny tany avy amin'ny angon-drakitra voaangona. Verger et al. (2014) dia namolavola sy nanandrana teknika hanombanana ny mari-pamantarana faritra maitso (GAI) avy amin'ny fandrefesana taratry ny UAV amin'ny fampiharana fambolena tsara, mifantoka amin'ny voly varimbazaha sy fanolanana. Noho izany, ny drôna dia manome fahafahana vaovao amin'ny famerenana ny vaovao momba ny fanjakana amin'ny famerenana matetika sy ny famahana ny toerana avo (Dong et al., 2019; Garzonio et al., 2017; H. Zheng et al., 2016).
Fivondronan'ny famoahana boky manan-danja momba ny drones momba ny fambolena.
sampahom-boaloboka | Lohahevitra malalaka | References |
1 | Fanaraha-maso ny tontolo iainana, voly fitantanana , fitantanana ahi-dratsy | (Ad˜ ao et al., 2017; Agüera Vega et al., 2015; de Castro et al., 2018; Gomez-Cand ´ on ´ et al., 2014; YB Huang et al., 2013; Khanal et al., 2017; Lopez-Granados, ´ 2011; Manfreda et al., 2018; P' adua et al., 2017; Pena ˜ et al., 2013; P'erez-Ortiz et al., 2015; Rasmussen et al., 2013, 2016; Torres-S' anchez et al., 2014; Torres-Sanchez, ´ Lopez-Granados, ´ & Pena, ˜ 2015; Verger et al., 2014; of Bueren et al., 2015; C. Zhang & Kovacs, 2012) |
2 | phenotyping lavitra, vokatra fanombanana, modely amin'ny tany, fanisana zavamaniry | (Bendig et al., 2013, 2014; Geipel et al., 2014; Gnadinger ¨ & Schmidhalter, 2017; Haghighattalab et al., 2016; Holman et al., 2016; Jin et al., 2017; W. Li et al., 2016; Maimaitijiang et al., 2017; Sankaran et al., 2015; Schirrmann et al., 2016; Shi et al., 2016; Yue et al., 2017; X. Zhou et al., 2017) |
3 | Thermal sary ho an'ny rano, multispectral imaging | (Baluja et al., 2012; Berni et al., 2009b; Berni et al., 2009a; Candiago et al., 2015; Gago et al., 2015; Gonzalez-Dugo et al., 2013, 2014; Grenzdorfer ¨ et al., 2008; Khaliq et al., 2019; Matese et al., 2015; Ribeiro-Gomes et al., 2017; Santesteban et al., 2017; Uto et al., 2013) |
4 | Hypersectral imaging, spectral fitarafana | (Aasen et al., 2015a; Bareth et al., 2015; Hakala et al., 2013; Honkavaara et al., 2013a; Lucieer et al., 2014; Saari et al., 2011; Suomalainen et al., 2014) |
5 | Fampiharana 3D-Mapping | (Jimenez-Brenes et al., 2017; Nex & Remondino, 2014; Salami et al., 2014; Torres-S' anchez, Lopez- ´ Granados, Serrano, et al., 2015; Zahawi et al., 2015; Zarco-Tejada et al., 2014) |
6 | Fanaraha-maso ny fambolena | (SR Herwitz et al., 2004; Hunt et al., 2010; CCD Lelong et al., 2008; Primicerio et al., 2012; Xiang & Tian, 2011) |
Ankoatr'izay, ny drone dia ilaina amin'ny asa sarotra amin'ny fambolena, ao anatin'izany ny fanaovana sarintany ahi-dratsy. Ny sary nalain'ny fitaovana dia nanaporofo ny maha-ilaina azy ireo amin'ny fitsirihana ahi-dratsy eny an-tsaha (de Castro et al., 2018; Jim'enez-Brenes et al., 2017; Lam et al., 2021; Lopez-Granados ´ et al., 2016; Rozenberg et al., 2021). Amin'ity lafiny ity, de Castro et al. (2018) milaza fa ny fampifangaroana ny sary UAV sy ny Object-Based Image Analysis (OBIA) dia nahafahan'ny mpitsabo handresy ny olana amin'ny fanaovana automatique ny fitiliana mialoha amin'ny fambolena ahitra amin'ny fiandohan'ny vanim-potoana, izay dingana lehibe amin'ny fikarohana ahi-dratsy. Toy izany koa, Pena ˜ et al. (2013) dia nanamarika fa ny fampiasana sary avo lenta avo lenta avy amin'ny UAV miaraka amin'ny fomba fiasa OBIA dia ahafahana mamokatra sarintany ahi-dratsy amin'ny voly katsaka tany am-boalohany izay azo ampiasaina amin'ny famolavolana ny fampiharana ny fepetra mifehy ny tsimparifary amin'ny vanim-potoana, asa mihoatra ny fahafahan'ny zanabolana sy ny sary nentin-drazana an'habakabaka. Raha ampitahaina amin'ny fanasokajiana sary na algorithm amin'ny fitadiavana zavatra, ny teknikan'ny fizarana semantika dia mahomby kokoa amin'ny asa fanaovana sarintany ahi-dratsy (J. Deng et al., 2020), ka ahafahan'ny tantsaha mahita ny toetry ny saha, manalefaka ny fatiantoka ary manatsara ny vokatra mandritra ny vanim-potoanan'ny fambolena (Ramesh). et al., 2020). Ny fizarana semantika mifototra amin'ny fianarana lalina dia afaka manome fandrefesana marina ny fonon'ny zavamaniry avy amin'ny sary an-habakabaka avo lenta (Ramesh et al., 2020; A. Zheng et al., 2022). Na dia eo aza ny fahafahan'izy ireo amin'ny lavitra
Ny fanasokajiana piksel mahatsikaritra, ny teknikan'ny fizarana semantika dia mitaky kajy manan-danja ary fitadidiana GPU avo lenta (J. Deng et al., 2020).
Miorina amin'ny fianarana milina sy UAV, P'erez-Ortiz et al. (2015) dia nanoso-kevitra ny fomba fanaovana sari-tany ahi-dratsy mba hanomezana paikady manokana amin'ny fanaraha-maso ny ahi-dratsy rehefa manaraka ny fanaraha-maso ny tsimparifary ny tantsaha. Farany, Rasmussen et al. (2013) dia nanasongadina fa ny drôna dia manome fahatsapana tsy lafo miaraka amin'ny fahafaha-manapa-kevitra malalaka. Amin'ny ankapobeny, ny famoaham-boky ato amin'ity kluster ity dia mifantoka amin'ny fikarohana ny tanjaky ny UAV hanohanana ny fitsikilovana lavitra, ny fanaraha-maso ny vokatra ary ny fanaovana sarintany ahidratsy. Ilaina ny fikarohana lalina fanampiny mba hanadihadiana bebe kokoa ny fomba ahafahan'ny fampiharana drôna amin'ny fanaraha-maso ny tontolo iainana, ny fitantanana ny voly ary ny sarintany ahi-dratsy hahatratra ny fambolena maharitra kokoa (Chamuah & Singh, 2019; Islam et al., 2021; Popescu et al., 2020; J . Su, Liu, et al., 2018) ary mamaha ny olan'ny fitantanana an'io teknolojia io amin'ny fampiharana fiantohana voly (Basnet & Bang, 2018; Chamuah & Singh, 2019, 2022; Meinen & Robinson, 2021). Ny mpikaroka dia tokony hifantoka amin'ny fanamarinana ny fandrefesana UAVcollected amin'ny teknika fanodinana mahomby mba hanatsarana ny kalitao farany amin'ny angona voahodina (Manfreda et al., 2018). Fanampin'izay, ilaina ny fampivoarana algorithm mety izay mamantatra ireo pikantsary izay mampiseho tsimparifary amin'ny sary nomerika ary manafoana ny fiaviana tsy misy ifandraisany mandritra ny sarintany ahi-dratsy UAV (Gaˇsparovi'c et al., 2020; Hamylton et al., 2020; H. Huang et al. , 2018, 2020; Lopez- ´ Granados et al., 2016). Ny fikarohana fanampiny momba ny fananganana teknika fizarana semantika amin'ny fanekena ny zavamaniry, ny fanasokajiana ny ravina ary ny sarintany aretina dia raisina an-tanan-droa (Fuentes-Pacheco et al., 2019; Kerkech et al., 2020).
Cluster 2. Nifantoka tamin'ny lafin-javatra maro momba ny drôna momba ny fambolena ny famoahana ato amin'ity vondrona ity. Mifandraika amin'ny phenotyping lavitra, Sankaran et al. (2015) dia nandinika ny mety amin'ny fampiasana sary an-tsarimihetsika avo lenta avo lenta miaraka amin'ny UAV ho an'ny phenotyping haingana ny voly eny an-tsaha, ary milaza izy ireo fa, raha ampitahaina amin'ny sehatra fandrefesana amin'ny tany, ny UAV kely manana sensor ampy dia manome tombony maro. , toy ny fidirana mora kokoa amin'ny saha, angon-drakitra avo lenta, fanangonana angona mahomby,
fanombanana haingana ny toetry ny fitomboana eny an-tsaha, ary ambany ny fandaniana amin'ny asa. Na izany aza, nanamarika ihany koa ny mpanoratra fa ny fampiharana mahomby ny UAV ho an'ny phenotyping an-tsaha dia miankina amin'ny singa fototra roa, dia ny endri-javatra UAV (ohatra, fiarovana, fitoniana, toerana, fizakan-tena) ary toetran'ny sensor (ohatra, fanapahan-kevitra, lanja, halavan'ny onjam-peo, saha. ny fijery). Haghighattalab et al. (2016) dia nanolotra fantsona fanodinana sary semi-automatique mba haka ny angon-drakitra amin'ny sehatra avy amin'ny sary UAV ary hanafaingana ny fizotry ny fiompiana. Holman et al. (2016) dia namolavola avo lenta
rafitra phenotyping an-tsaha ary nanasongadina fa ny UAV dia afaka manangona angon-drakitra momba ny phenotypic kalitao, voluminous, mifototra amin'ny saha, ary ny fitaovana dia mahomby amin'ny faritra midadasika sy amin'ny toerana samihafa.
Satria fampahalalana tena ilaina tokoa ny fanombanana ny vokatra, indrindra rehefa misy ara-potoana, dia misy ny mety ho an'ny UAV mba hanome ny fandrefesana eny an-kianja rehetra ary hahazoana angon-drakitra avo lenta (Daakir et al., 2017; Demir et al., 2018). ; Enciso et al., 2019; Kulbacki et al., 2018; Pudelko et al., 2012). Amin'ity lafiny ity, Jin et al. (2017) dia nanararaotra ny sary avo lenta azon'ny UAV tany amin'ny haavo ambany dia ambany mba hamolavola sy hanombanana ny fomba fanombanana ny hamafin'ny zavamaniry varimbazaha amin'ny dingan'ny fisehoana. Araka ny filazan'ny mpanoratra, ny UAV dia mandresy ny fetran'ny rafitra rover misy fakan-tsary ary maneho fomba tsy misy invasive hanombanana ny hamafin'ny zavamaniry amin'ny voly, ahafahan'ny tantsaha hahatratra ny vokatra avo lenta ilaina amin'ny phenotyping eny an-tsaha tsy miankina amin'ny fivezivezena amin'ny tany. Li et al. (2016) dia nanangona sary stereo an-jatony miaraka amin'ny fanapahan-kevitra avo dia avo amin'ny fampiasana rafitra mifototra amin'ny UAV hanombantombanana ny mari-pamantarana katsaka, ao anatin'izany ny haavon'ny tafo sy ny biomass ambonin'ny tany. Farany, Yue et al. (2017) dia nahita fa ny haavon'ny vokatra voafaritry ny UAV dia mety hampitombo ny tombantomban'ny biomass (AGB).
Ny fomba iray hanaraha-maso ny fitomboan'ny voly dia ny hevitra amin'ny famolavolana modely amin'ny voly (Bendig et al., 2014, 2015; Holman et al., 2016; Panday, Shrestha, et al., 2020; Sumesh et al., 2021). Fanadihadiana maromaro no nanasongadina ny fahafahan'ny sary nalaina tamin'ny UAV haka ny haavon'ny zavamaniry sy hanaraha-maso ny fitomboany. Ohatra, Bendig et al. (2013) dia nanoritsoritra ny fivoaran'ny maodelin'ny voly maro isan-karazany miaraka amin'ny famaha avo dia avo latsaky ny 0.05 m mampiasa UAV. Nikasa ny hamantatra ny vokatra izy ireo
ny fiovaovan'ny fitomboana sy ny fiankinany amin'ny fikarakarana ny voly, ny fambolena ary ny adin-tsaina. Bendig et al. (2014) dia nampiasa UAV hanombantombanana ny biomass vaovao sy maina mifototra amin'ny haavon'ny zavamaniry nalaina avy amin'ny maodely ambonin'ny voly ary nahita fa, tsy toy ny sehatra an'habakabaka sy ny fitarafana tamin'ny laser terestrialy, ny sary avo lenta avy amin'ny UAV dia afaka mampitombo be ny fahamarinan'ny famolavolana haavon'ny zavamaniry ho an'ny fitomboana samihafa. dingana. Ao anatin'izany, Geipel et al. (2014) dia nampiasa UAV tamin'ny fikarohana nataony mba hahazoana sary
Ny angon-drakitra momba ny faminanian'ny voka-bary amin'ny dingana telo samihafa amin'ny fitomboana manomboka amin'ny fiandohan'ny vanim-potoana ka hatramin'ny tapatapaky ny vanim-potoana ary nanatsoaka hevitra fa ny fampifangaroana ny modelin'ny spectral sy spatial mifototra amin'ny sary avy amin'ny rivotra sy ny maodely ambonin'ny voly dia fomba mety amin'ny faminaniany ny vokatra katsaka amin'ny tapaky ny vanim-potoana. Farany, Gnadinger ¨ sy Schmidhalter (2017) dia nandinika ny fampiasana ny UAV amin'ny phenotyping mazava tsara ary nanasongadina fa ny fampiasana ity teknolojia ity dia afaka manatsara ny fitantanana ny toeram-pambolena ary mamela ny fanandramana eny an-tsaha ho an'ny tanjona fiompiana sy agronomika. Amin'ny ankapobeny, hitantsika fa ny famoahana ao amin'ny cluster 2 dia mifantoka amin'ny tombontsoa lehibe amin'ny UAV amin'ny lavitra.
phenotyping, fanombanana ny vokatra, modelin'ny voly, ary fanisana zavamaniry. Ny fandalinana amin'ny ho avy dia afaka mihady lalindalina kokoa amin'ny alàlan'ny famolavolana fomba vaovao ho an'ny phenotyping lavitr'ezaka izay afaka manara-maso sy manatsara ny fanodinana ny angona tsapa lavitra (Barabaschi et al., 2016; Liebisch et al., 2015; Mochida et al., 2015; S. Zhou et al. ., 2021). Ho fanampin'izany, ny fahombiazan'ny sensor IoT napetraka amin'ny UAV sy ny fifanakalozam-bola eo amin'ny vidiny, ny asa ary ny fahamarinan'ny fanombanana ny vokatra dia mila fikarohana ao amin'ny
ho avy (Ju & Son, 2018a, 2018b; Xie & Yang, 2020; Yue et al., 2018). Amin'ny farany, ilaina ny mamolavola fomba fanodinana sary mahomby izay afaka miteraka fampahalalana azo itokisana, mampitombo ny fahombiazan'ny famokarana fambolena, ary manamaivana ny asa fanisana tanana ataon'ny tantsaha (RU Khan et al., 2021; Koh et al., 2021; Lin & Guo, 2020; C. Zhang et al., 2020).
Cluster 3. Ny famoahana ato amin'ity cluster ity dia miresaka momba ireo karazana rafitra fanaovana sary ho an'ny fandrenesana lavitra ny loharanon'ny fambolena ampiasaina amin'ny sehatra UAV. Amin'io lafiny io, ny fakan-tsary mafana dia mamela ny fanaraha-maso ny mari-pana amin'ny tany mba hisorohana ny fahasimban'ny vokatra ary hamantatra ny adin'ny hain-tany aloha (Awais et al., 2022; García-Tejero et al., 2018; Sankaran et al., 2015; Santesteban et al., 2017; Yeom, 2021). Baluja et al. (2012) dia nanamafy fa ny fampiasana fakan-tsary multispectral sy thermal amin'ny sambo
Ny UAV dia nahafahan'ireo mpikaroka nahazo sary avo lenta sy nanombantombana ny satan'ny rano voaloboka. Ity dia mety ilaina amin'ny famolavolana modely fandaharam-potoana momba ny rano amin'ny fampiasana angon-drakitra lavitra (Baluja et al., 2012). Noho ny
voafetra ny fahafahan'ny UAV, Ribeiro-Gomes et al. (2017) dia nihevitra ny fampidirana fakan-tsary mafana tsy mangatsiaka ao amin'ny UAVS mba hamaritana ny fihenjanan'ny rano ao amin'ny zavamaniry, izay mahatonga an'io karazana UAV io ho mahomby kokoa sy mahavelona kokoa noho ny fahita lavitra amin'ny zanabolana nentim-paharazana sy ny UAV misy fakantsary mafana mangatsiaka. Araka ny filazan'ny mpanoratra, ny fakan-tsary mafana tsy mangatsiaka dia maivana kokoa noho ny fakan-tsary mangatsiaka, mitaky calibration mety. Gonzalez-Dugo et al. (2014) dia naneho fa ny sary mafana dia mamokatra sarintanin'ny spatial amin'ny mari-pandrefesana ny rano ho an'ny fanombanana ny toetry ny rano sy ny fandrefesana ny adin-drano eo amin'ny zaridaina citrus. Gonzalez-Dugo et al. (2013) ary Santesteban et al. (2017) dia nanadihady ny fampiasana sary mafana UAV avo lenta mba hanombanana ny fiovaovan'ny rano amin'ny tanimboly ara-barotra sy ny tanimboaloboka.
Ny imaging multispectral dia afaka manome angon-drakitra goavana raha ampitahaina amin'ny sary RGB (Mena, Maitso, ary Manga) nentim-paharazana (Ad˜ ao et al., 2017; Navia et al., 2016). Ity angona spectral ity, miaraka amin'ny angon-drakitra spatial, dia afaka manampy amin'ny fanasokajiana, ny sarintany, ny vinavina, ny faminaniana ary ny tanjona (Berni et al., 2009b). Araka ny Candiago et al. (2015), ny sary multispectral mifototra amin'ny UAV dia afaka mandray anjara betsaka amin'ny fanombanana ny vokatra sy ny fambolena marina ho loharano azo antoka sy mahomby. koa,
Khaliq et al. (2019) dia nanao fampitahana eo amin'ny zanabolana sy ny UAV mifototra amin'ny multispectral imaging. Ny sary mifototra amin'ny UAV dia nahatonga ny famaritana mazava kokoa ny fiovaovan'ny tanim-boaloboka ary koa ny sari-tany tanjaka ho an'ny fanehoana ny kanopia. Raha fintinina, ny lahatsoratra ato amin'ity cluster ity dia miresaka momba ny fampidirana ireo sensor thermal sy multispectral amin'ny UAV fambolena. Noho izany, ilaina ny fikarohana bebe kokoa mba hahafantarana ny fomba ahafahan'ny sary mafana sy multispectral ampidirina amin'ny AI
teknika (ohatra, fianarana lalina) hamantarana ny adin'ny zavamaniry (Ampatzidis et al., 2020; Ampatzidis & Partel, 2019; Jung et al., 2021; Santesteban et al., 2017; Syeda et al., 2021). Ny fomba fijery toy izany dia hanampy amin'ny fiantohana ny fitiliana mahomby kokoa sy marina ary koa ny fanaraha-maso ny fitomboan'ny zavamaniry, ny adin-tsaina ary ny phenology (Buters et al., 2019; Cao et al., 2020; Neupane & BaysalGurel, 2021; L. Zhou et al., 2020).
Cluster 4. Ity vondrona ity dia misy taratasy fito izay mihodinkodina amin'ny anjara asa lehibe amin'ny sary spektral sy ny sary hyperspectral amin'ny fanohanana ny fomba fambolena. Ny imaging hyperspectral dia nametraka ny tenany ho fomba fijery lavitra izay ahafahan'ny fanombanana ny rafitry ny tany (Schaepman et al., 2009). ny fanendrena ny ampahany amin'ny surface
ao anatin'ny piksel mifangaro (Kirsch et al., 2018; Zhao et al., 2022). Raha lazaina amin'ny teny hafa, ny fanapahan-kevitra avo lenta omen'ny rafitra hyperspectral dia manome tombantombana marina kokoa amin'ny mari-pamantarana isan-karazany, toy ny fananan'ny zavamaniry na ny votoatin'ny ranon'ny ravina (Suomalainen et al., 2014). Ny mpikaroka ao amin'ity cluster ity dia nanadihady lafin-javatra isan-karazany amin'ny rafitra toy izany. Ankoatra ny hafa, Aasen et al. (2015b) dia nanolotra fomba fiasa tsy manam-paharoa amin'ny fahazoana fampahalalana hyperspectral telo dimensional avy amin'ny lanja
fakantsary fakantsary ampiasaina amin'ny UAV amin'ny fanaraha-maso ny zavamaniry. Lucieer et al. (2014) dia niresaka momba ny famolavolana, ny fampandrosoana ary ny fiasan'ny aerial an'ny UAS hyperspectral vaovao ary koa ny calibration, ny fanadihadiana ary ny fandikana ny angon-drakitra voaangona miaraka aminy. Farany, Honkavaara et al. (2013b) dia namolavola fomba fanodinana feno ho an'ny sary spectral mifototra amin'ny interferometer FabryPerot ary nampiseho ny fampiasana azy amin'ny fomba fanombanana biomass ho an'ny fambolena marina. Ny lalan'ny ho avy ho an'ity cluster ankehitriny ity dia misy ny fanamafisana ny filàna fanatsarana ara-teknika amin'ny teknolojia sensor (Aasen et al., 2015b) ary koa ny filàna fampidirana sy fanatsarana ny teknolojia mifameno, indrindra ny data lehibe sy ny analytics (Ang & Seng, 2021; Radoglou -Grammatikis et al., 2020; Shakoor et al., 2019). Ity farany dia avy amin'ny angon-drakitra tsy mitsaha-mitombo avoakan'ny sensor isan-karazany ampiharina amin'ny fambolena marani-tsaina (C. Li & Niu, 2020; A. Rejeb et al., 2022; Y. Su & Wang, 2021).
Cluster 5. Ny famoahana ato amin'ity cluster ity dia nandinika ny fampiharana 3Dmapping mifototra amin'ny drôna. Ny fampiasana drôna ho an'ny sarintany 3D dia mety hanamaivana ny asa sarotra ary hampitombo ny fahombiazany (Torres-Sanchez ´ et al., 2015). Ireo lahatsoratra dimy ao amin'ny cluster dia nifantoka indrindra tamin'ny fampiharana fanaraha-maso ny zavamaniry. Ohatra, mba hahazoana angon-drakitra telo dimensions momba ny velaran'ny tafo, ny haavon'ny hazo ary ny haben'ny satroboninahitra, Torres-Sanchez ´ et al. (2015) dia nampiasa teknolojia UAV mba hamoronana modely amin'ny sehatra nomerika ary avy eo ny fomba famakafakana sary mifototra amin'ny zavatra (OBIA). Ankoatra izany, Zarco-Tejada et al. (2014) hamantatra ny haavon'ny hazo amin'ny alàlan'ny fampidirana ny teknolojia UAV sy ny fomba fanamboarana sary telo. Jim´enez-Brenes Lopez-Granados, ´ De Castro, et al. (2017) dia nampiseho dingana vaovao ho an'ny fanaraha-maso 3D marobe amin'ny hazo oliva am-polony amin'ny fampidirana ny teknolojia UAV miaraka amin'ny fomba fiasa OBIA mandroso. Ny lalana mahaliana ho an'ny asa ho avy amin'ity kluster ity dia ahitana ny fanatsarana ny ankehitriny
methodologies (Zarco-Tejada et al., 2014) ho an'ny tanjona modeling dizitaly (Ajayi et al., 2017; Jaud et al., 2016), toy ny OBIA (de Castro et al., 2018, 2020; Ventura et al. , 2018), ary fanamboarana sary na fomba fampivelarana fomba vaovao (Díaz-Varela et al., 2015; Torres-S' anchez et al., 2015).
Cluster 6. Ity vondrona ity dia miresaka momba ny andraikitry ny drone amin'ny fanaraha-maso ny fambolena. Ny UAV dia afaka mameno sy mandresy ny lesoka amin'ny sary zanabolana sy fiaramanidina. Ohatra, afaka manome vahaolana avo lenta izy ireo eo akaikin'ny sary amin'ny fotoana tena izy miaraka amin'ny lasantsy kely na fanamby amin'ny piloting, ka miteraka fanaraha-maso tsy tapaka sy amin'ny fotoana tena izy ary fanatsarana ny fanapahan-kevitra (S. Herwitz et al., 2004). Ny fandraisan'anjaran'ny UAV iray hafa dia ny fahafahan'izy ireo manome angon-drakitra manokana momba ny toerana ho an'ny fambolena marina na ny fambolena manokana amin'ny toerana misy azy ireo, ny angon-drakitra amin'ny antsipiriany momba ny mari-pamantarana isan-karazany dia ahafahan'ny tantsaha mizara ny tany ho faritra homogeneous ary mitondra azy ireo mifanaraka amin'izany (Hunt et al. , 2010; CC Lelong et al., 2008; Primicerio et al., 2012). Ny fanaraha-maso ara-pambolena mifototra amin'ny UAV toy izany dia afaka manohana ny fanaraha-maso ny fiarovana ara-tsakafo sy ny fanapahan-kevitra (SR Herwitz et al., 2004). Mba hampandrosoana ny fikarohana amin'ny fanaraha-maso ny fambolena, tsy vitan'ny fanatsarana ny sensor, UAV, ary ny teknolojia hafa mifandraika amin'izany ary ny fomba fifandraisan'izy ireo sy ny famindrana angon-drakitra (Ewing et al., 2020; Shuai et al., 2019), fa koa ny fampidirana drôna amin'ny isan-karazany. Ny teknolojia amin'ny fanatsarana ny asa samihafa mifandraika amin'ny fambolena marani-tsaina, toy ny fanaraha-maso, ny fanaraha-maso ny fambolena, ary ny fanapahan-kevitra, dia faritra fikarohana avo lenta (Alsamhi et al., 2021; Popescu et al., 2020; Vuran et al., 2018). Amin'io lafiny io, IoT, WSNs, ary angon-drakitra lehibe dia manolotra fahaiza-manao mifameno mahaliana (van der Merwe et al., 2020). Ny fandaniana amin'ny fampiharana, ny fitsitsiana ny vidiny, ny fahombiazan'ny angovo, ary ny fiarovana ny angon-drakitra dia anisan'ireo faritra tsy dia fikarohana loatra momba ny fampidirana toy izany (Masroor et al., 2021).
Firenena sy andrim-panjakana
Ny dingana farany dia nahitana ny fanadihadiana ny firenena niaviany sy ny akademika misy ny mpanoratra. Amin'ny alàlan'ity famakafakana ity, mikendry ny hahatakatra bebe kokoa ny fizarana ara-jeografika ny manam-pahaizana izay mandray anjara amin'ny fampiharana ny drone amin'ny fambolena. Tsara homarihina ny fahasamihafan'ny firenena sy ny sampam-pianarana. Raha jerena amin'ny fomba fijerin'ny firenena iray, Etazonia, Shina, India ary Italia no laharana voalohany amin'ny lisitra raha jerena ny isan'ny boky (Tabilao 7). Ny ankehitriny
Ny fikarohana momba ny drôna momba ny fambolena dia mifantoka indrindra any amin'ireo firenena any Amerika Avaratra sy Aziatika, indrindra noho ny fandraisan'izy ireo anjara lehibe amin'ny fampiharana fambolena marina. Ohatra, any Etazonia, ny tsenan'ny drôna fambolena dia tombanana ho 841.9 tapitrisa USD tamin'ny taona 2020, izay mitentina 30% eo ho eo amin'ny tsena manerantany (ReportLinker, 2021). Laharana ho toekarena lehibe indrindra eran'izao tontolo izao, i Shina dia vinavinaina hahatratra 2.6 miliara dolara eo ho eo amin'ny tsena amin'ny taona 2027. Ity firenena ity dia miangavy ireo drôna momba ny fambolena mba handresy ny olana momba ny famokarana sy hahazoana vokatra tsara kokoa, fanalefahana ny asa ary vokatra kely kokoa. Na izany aza, ny fampiasana ny teknolojia any Shina dia entin'ny anton-javatra toy ny haben'ny mponina sy ny filàna fanavaozana sy fanatsarana ny fomba fitantanana ny voly efa misy.
Ireo firenena mamokatra indrindra sy oniversite/fikambanana mandray anjara amin'izany
fikarohana momba ny fambolena drone.
laharana | firenena |
1 | USA |
2 | Shina |
3 | India |
4 | Italia |
5 | Espaina |
6 | Germany |
7 | Brezila |
8 | Aostralia |
9 | Japana |
10 | fanjakana mitambatra |
laharana | Oniversite/ Fikambanana |
1 | Akademia siansa momba ny siansa |
2 | Minisiteran'ny Fambolena ao amin'ny Repoblika Entim-bahoakan'i Sina |
3 | Filankevitra ambony momba ny fanadihadiana siantifika |
4 | Texas A&M University |
5 | University of China Agricultural |
6 | Serivisy fikarohana momba ny fambolena USDA |
7 | CSIC – Instituto de Agricultura Sostenible IAS |
8 | Purdue University |
9 | Consiglio Nazionale delle Ricerche |
10 | Oniversite Fambolena any China |
Avy amin'ny anjerimanontolo sy ny fomba fijery momba ny fandaminana, ny Akademia Shinoa momba ny Siansa no loha laharana amin'ny lafin'ny isan'ny famoahana, arahin'ny Minisiteran'ny Fambolena ao amin'ny Repoblika Entim-bahoakan'i Shina sy ny Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Ny Akademia Shinoa momba ny Siansa dia misolo tena ny mpanoratra Liao Xiaohan sy Li Jun; Han Wenting no misolo tena ny Minisiteran'ny Fambolena ao amin'ny Repoblika Entim-bahoakan'i Sina; ary ny Consejo Superior de Investigaciones Científicas dia misolo tena an'i Lopez-Granados, ´ F. sy Pena, ˜ Jos´e María S. Avy any Etazonia, ny oniversite toa ny Texas A&M University sy ny Purdue University dia mahita ny azy ireo.
manonona. Aseho ao amin'ny sary 4 ireo oniversite manana boky be indrindra sy ny fifandraisany. Fanampin'izany, ity lisitra ity dia ahitana andrim-panjakana toa ny Consiglio Nazionale delle Ricerche sy ny Consejo Superior de Investigaciones Científicas izay mavitrika amin'ny fikarohana siantifika, fa tsy andrim-panjakana. .
Ny safidintsika dia nahitana gazety isan-karazany, izay ahitana saika ny angon-drakitra rehetra misy. Araka ny hita ao amin'ny tabilao 8, ny Remote Sensing misy lahatsoratra 258 no laharana voalohany, arahin'ny Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications with 126 ary Computers and Electronics in Agriculture misy lahatsoratra 98. Raha mifantoka indrindra amin'ny fampiharana sy fampivoarana drôna ny Remote Sensing, ny Computers sy Electronics amin'ny Fambolena dia mirakitra indrindra ny fandrosoana amin'ny fitaovana informatika, rindrambaiko, elektronika ary rafitra fanaraha-maso amin'ny fambolena. Ny toeram-pivarotana midadasika, toy ny IEEE Robotics sy Automation Letters miaraka amin'ny famoahana 87 ary ny IEEE Access miaraka amin'ny famoahana 34, dia toeram-pivarotana voalohany amin'ny sehatra. Ny famoaham-boky dimy ambin'ny folo voalohany dia nandray anjara tamin'ny literatiora misy antontan-taratasy 959, izany hoe eo amin'ny 20.40% amin'ny boky rehetra. Ny famakafakana miaraka amin'ny diary dia ahafahantsika mandinika ny maha-zava-dehibe sy ny fitoviana misy eo amin'ny boky. Ny famakafakana co-citation dia miteraka cluster telo, araka ny aseho amin'ny sary 5. Ny cluster mena dia ahitana gazety toy ny Remote Sensing, Computer and Electronics in Agriculture, Sensors,
ary ny International Journal of Remote Sensing. Ireo famoaham-boky rehetra ireo dia gazety malaza amin'ny sehatry ny fambolena sy ny fambolena précision. Ny kluster maitso dia misy gazety momba ny robotika, toy ny Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications, IEEE Robotics and Automation Letters, IEEE Access, ary Drones. Mamoaka lahatsoratra momba ny automatique ny ankamaroan'ireo toeram-pivarotana ireo ary mahasoa ho an'ny injeniera momba ny fambolena. Ny cluster farany dia noforonin'ny gazety mifandraika amin'ny agronomie sy ny injeniera momba ny fambolena, toy ny Agronomia sy International Journal of Agricultural and Biological Engineering.
Gazety 15 ambony indrindra amin'ny fikarohana momba ny drone momba ny fambolena.
laharana | Journal | Count |
1 | Fanaraha-maso lavitra | 258 |
2 | Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications | 126 |
3 | Solosaina sy Elektronika amin'ny Fambolena | 98 |
4 | IEEE Robotics and Automation Letters | 87 |
5 | Sela Mpandray Hafanana | 73 |
6 | Gazety Iraisam-pirenena momba ny Fanaraha-maso lavitra | 42 |
7 | Fambolena marina | 41 |
8 | drôna | 40 |
9 | Agronomy | 34 |
10 | IEEE Access | 34 |
11 | International Journal of Advanced Robotic Systems | 31 |
12 | Gazety iraisam-pirenena momba ny fambolena sy ny biolojika | 25 |
13 | PLOS ONE | 25 |
14 | Journal of Field Robotics | 23 |
15 | Biosystems Engineering | 23 |
Famaranana
famintinana
Ao anatin'ity fanadihadiana ity dia namintina sy nandinika ny fikarohana efa misy momba ny drones momba ny fambolena izahay. Amin'ny fampiharana teknika bibliometrika isan-karazany, dia niezaka ny hahazo fahatakarana tsara kokoa momba ny firafitry ny saina momba ny fikarohana momba ny drone izahay. Raha fintinina, ny famerenantsika dia manolotra fandraisana anjara maro amin'ny alàlan'ny famantarana sy fifanakalozan-kevitra amin'ny teny fototra ao amin'ny literatiora, manambara ny vondron'ny fahalalana raha mamorona vondrom-piarahamonina mitovy amin'ny semantika eo amin'ny sehatry ny drôna, manoritra fikarohana teo aloha, ary manolotra torolalana fikarohana ho avy. Ireto ambany ireto ny vokatra lehibe indrindra amin'ny famerenana amin'ny fampandrosoana ny drones fambolena:
• Nitombo haingana ny literatiora amin'ny ankapobeny ary nahasarika ny sain'ny maro tao anatin'ny folo taona farany, araka ny asehon'ny fisondrotry ny isan'ny lahatsoratra taorian'ny taona 2012. Na dia mbola tsy tonga amin'ny fahamatorana feno aza io sehatra fahalalana io (Barrientos et al., 2011; Maes). & Steppe, 2019), fanontaniana maro no mbola tsy voavaly. Ohatra, mbola misokatra ho an'ny adihevitra ny fampiasana drôna amin'ny fambolena an-trano (Aslan et al., 2022; Krul et al., 2021; Rold'an et al., 2015). Ny fahasarotan'ny sehatra eny an-tsaha sy ny toe-javatra samihafa amin'ny sary (ohatra, ny aloka sy ny hazavana) dia mety hiteraka fahasamihafana lehibe kokoa amin'ny kilasy (Yao et al., 2019). Na dia tamin'ny dingana fikarohana taty aoriana aza, ireo mpikaroka dia nosedraina mba hamaritana ny drafitra sidina tsara indrindra araka ny toe-javatra manokana sy ny kalitaon'ny sary ilaina (Soares et al., 2021; Tu et al.,
2020).
• Hitanay fa nandroso ny sehatra avy amin'ny famolavolana rafitra UAV mahomby amin'ny fampidirana teknika AI, toy ny fianarana milina sy ny fianarana lalina amin'ny famolavolana drones momba ny fambolena (Bah et al., 2018; Kitano et al., 2019; Maimaitijiang et al. , 2020; Mazzia et al., 2020; Tetila et al., 2020).
• Ny fikarohana momba ny drôna momba ny fambolena dia niresaka momba ny fandrefesana lavitra amin'ny alàlan'ny fikarohana ny mety ho vitan'ny teknolojia amin'ny fanaraha-maso ny tontolo iainana, ny fitantanana ny voly ary ny fitantanana ny ahi-dratsy (cluster 1) ary koa ny fanombanana ny phenotyping lavitra sy ny vokatra (cluster 2). Ny andiana fanadihadiana manan-danja momba ny drones momba ny fambolena dia ahitana an'i Austin (2010), Berni et al. (2009)a, Herwitz et al. (2004), Nex sy Remondino (2014), ary Zhang sy Kovacs (2012). Ireo fanadihadiana ireo dia namolavola ny fototry ny fikarohana momba ny drone amin'ny sehatry ny fambolena.
• Mifandraika amin'ny metodôlôjia, hitanay fa ny ankamaroan'ny fikarohana natao hatreto dia natao tamin'ny famolavolana rafitra, foto-kevitra, na fandalinana mifototra amin'ny famerenana (Inoue, 2020; Nex & Remondino, 2014; P'erez-Ortiz et al. , 2015; Yao et al., 2019). Tsikaritray ihany koa ny tsy fahampian'ny fomba empirical, qualitative ary mifototra amin'ny fandalinana tranga eo amin'ny asa amin'ny fanadihadiana ny drones momba ny fambolena.
• Vao haingana, ny lohahevitra mifandraika amin'ny fambolena voalamina tsara, ny teknikan'ny AI, ny fambolena voa tsara, ary ny fanombanana ny adin'ny rano dia nisarika ny saina betsaka (Espinoza et al., 2017; Gomez-Cand ´ on ´ et al., 2016; Matese et al., 2015; Matese & Di Gennaro, 2018, 2021; Z. Zhou et al., 2021). Ny fandinihana amim-pitandremana ireo vondron-karoka ao anatin'ny vanim-potoana roa samihafa, 1990–2010 sy 2011–2021, dia manambara ny fivoaran'ny rafitra ara-tsaina ao amin'ny sehatra. Ny vanim-potoana nanomboka tamin'ny 1990 ka hatramin'ny 2010 dia namorona ny fananganana hevitra afovoany sy ny foto-kevitry ny drôna, izay miharihary amin'ny adihevitra momba ny famolavolana, ny fampandrosoana ary ny fampiharana ny UAV. Amin'ny vanim-potoana faharoa, ny fifantohana amin'ny fikarohana dia mivelatra amin'ny fandalinana teo aloha, manao ezaka amin'ny fampifangaroana tranga fampiasana UAV amin'ny fambolena. Nahita fanadihadiana maro ihany koa izahay izay miresaka momba ny fampiharana drone amin'ny asa fanaovana sary sy ny fambolena marina.
laharana | Journal | Count |
1 | Fanaraha-maso lavitra | 258 |
2 | Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and | 126 |
Applications | ||
3 | Solosaina sy Elektronika amin'ny Fambolena | 98 |
4 | IEEE Robotics and Automation Letters | 87 |
5 | Sela Mpandray Hafanana | 73 |
6 | Gazety Iraisam-pirenena momba ny Fanaraha-maso lavitra | 42 |
7 | Fambolena marina | 41 |
8 | drôna | 40 |
9 | Agronomy | 34 |
10 | IEEE Access | 34 |
11 | International Journal of Advanced Robotic Systems | 31 |
12 | Gazety iraisam-pirenena momba ny fambolena sy ny biolojika | 25 |
13 | PLOS ONE | 25 |
14 | Journal of Field Robotics | 23 |
15 | Biosystems Engineering | 22 |
fiantraikany
Ny fandinihana bibliometrika ataonay dia novolavolaina sy notontosaina niaraka tamin'ny manam-pahaizana, tantsaha, manampahaizana momba ny fambolena, mpanolo-tsaina momba ny fambolena, ary mpamorona rafitra UAV. Ho an'ny fahalalan'ny mpanoratra dia iray amin'ireo famerenana tany am-boalohany voalohany izay nanao famakafakana bibliometrika lalina momba ny
fampiharana drone amin'ny fambolena. Nanao famerenana feno momba ity vondron'ny fahalalana ity izahay, tamin'ny fampiasana famakafakana famoaham-boky sy famakafakana miaraka. Ny ezaka ataonay hamaritana ny rafitra ara-tsaina momba ny fikarohana drone dia manome fomba fijery vaovao ho an'ny akademika ihany koa. Ny fandinihana tsara ny teny fanalahidy ampiasaina amin'ny fotoana dia manambara ny toerana mafana sy ny faritra fikarohana mifantoka amin'ny literatiora mifandraika amin'ny drone. Ankoatr'izay, manolotra lisitr'ireo fandalinana voatonona indrindra izahay mba hamantarana ireo asa fikarohana tena misy fiantraikany vita amin'ny sehatra. Ny famantarana ny lahatsoratra sy ny teny fototra dia mety hanome toerana fanombohana mafy mba hahitana fomba maro ho an'ny fianarana ho avy.
Ny tena zava-dehibe dia naneho vondrona izahay izay manasokajy ny asa azo ampitahaina ary namolavola ny valiny. Manampy amin'ny fahatakarana ny rafitra ara-tsaina amin'ny fikarohana UAV ireo fanadihadiana voasokajy ho cluster. Marihina fa hitanay ny tsy fahampian'ny fandalinana izay manadihady ny anton'ny fananganana drone
ary sakana amin'ny asa fambolena (jereo ny tabilao 9). Ireo mpikaroka amin'ny ho avy dia afaka mamaha io hantsana io amin'ny alàlan'ny fanaovana fanadihadiana ara-tsiansa izay manombana ny anton'ny fananganan'ny drôna amin'ny asa fambolena sy ny toetry ny toetr'andro. Ankoatr'izay, ny fikarohana mifototra amin'ny tranga momba ny fahombiazan'ny drôna dia tokony ho tohanan'ny angon-drakitra tena izy avy any an-tsaha. Ary koa, ny fandraisan'ny tantsaha sy ny mpitantana amin'ny fikarohana akademika dia mety ho tombony ho an'ny fandrosoana ara-teorika sy azo ampiharina amin'ny fikarohana drone. Afaka namantatra ireo mpikaroka malaza indrindra sy ny fandraisany anjara ihany koa izahay, izay sarobidy satria ny fahafantarana ireo sanganasa vao haingana dia afaka manome tari-dalana ho an'ny ezaka akademika ho avy.
table 9
Sakana amin'ny fananganana UAV.
Sakana | Description |
Data security | Fanamby lehibe amin'ny fampiharana ny fiarovana cyber IoT solutions (Masroor et al., 2021). |
Interoperability sy fampidirana | Ny teknolojia isan-karazany toy ny UAV, WSN, IoT, sns. tokony hampidirina sy hampita data izay hampitombo ny haavon'ny fahasarotana (Alsamhi et al., 2021; Popescu et al., 2020; Vuran et al., 2018). |
Vidin'ny fampiharana | Izany indrindra no mitranga ho an'ny tantsaha madinika sy ny fampidirana ireo teknolojia avo lenta isan-karazany ( Masroor et al., 2021). |
Fahalalana momba ny asa sy fahaizany | Ilaina ny mpanamory drone mahay hampandeha ny UAV. Ary koa, ny fampiharana ny fanapahan-kevitra isan-karazany Mila mpiasa mahay ny teknolojia (YB Huang et al., 2013; Tsouros et al., 2019). |
Herin'ny motera sy sidina Duration | Ny drone dia tsy azo ampiasaina mandritra ny ora maro sy ny fonony faritra lehibe (Hardin & Hardin, 2010; Laliberte et al., 2007). |
Fahamarinana, fahatokisana ary fahaiza-maneuverability | Tsy milamina ny drone rehefa ratsy ny andro (Hardin & Hardin, 2010; Laliberte et al., 2007). |
Famerana ny fandoavana ary kalitaon'ny sensor | Ny drone ihany no afaka mitondra entana voafetra fahaiza-mametraka sensor ambany kalitao (Nebiker et al., 2008). |
lalàna | Satria mety hampidi-doza koa ny drone, dia misy ny mafy fitsipika any amin'ny faritra sasany (Hardin & Jensen, 2011; Laliberte & Rango, 2011). |
Fahalalan’ny tantsaha sy mahaliana | Toy ny teknolojia avo lenta hafa, ny drones ny fampiharana mahomby dia mila fahaizana ary koa miaraka amin'ny tsy fahatokisana (Fisher et al., 2009; Lambert et al., 2004; Stafford, NY, 2000). |
Koa satria ilaina tsy tapaka ny fampiasana amim-pahombiazana ny loharanon-karena misy mba hampitomboana ny vokatra, ny tantsaha dia afaka manararaotra ny drôna mba hiantohana ny fitiliana haingana, marina ary mahomby amin'ny sahan'izy ireo. Ny teknôlôjia dia afaka manampy ny tantsaha hamantatra ny toetry ny voly sy hanombanana ny toetry ny rano, ny dingan'ny fahamasahana, ny fihanaky ny bibikely ary ny filana sakafo. Ny fahaiza-manaon'ny drôna dia afaka manome angon-drakitra manan-danja ho an'ny tantsaha mba hiantohana ny olana eo am-piandohana ary hanao hetsika haingana. Na izany aza, ny tombotsoan'ny teknolojia dia tsy azo tanterahina raha tsy voavaha tsara ireo fanamby. Raha jerena ny
Ny olana amin'izao fotoana izao momba ny fiarovana ny angona, ny olan'ny teknolojia sensor (ohatra, ny fahatokisana na ny fahamarinan'ny fandrefesana), ny fahasarotan'ny fampidirana, ary ny fandaniana lehibe amin'ny fampiharana, ny fandinihana amin'ny ho avy dia tsy maintsy mandinika ihany koa ny fahafaha-manao ara-teknika, ara-toekarena ary amin'ny fampandehanan-draharaha amin'ny fampidirana drone fambolena sy fanapahana hafa. teknolojia edge.
fetra
Misy fetrany ny fianaranay. Voalohany, ny vokatra dia voafaritra amin'ny alalan'ny boky nofantenana ho an'ny fanadihadiana farany. Sarotra ny maka ny fanadihadiana rehetra mifandraika amin'ny drôna momba ny fambolena, indrindra ireo tsy voarakitra ao amin'ny tahiry Scopus. Fanampin'izay, voafetra amin'ny fametrahana ny teny fanalahidy fikarohana ny fizotran'ny fanangonana angona, izay mety tsy ho tafiditra ao ary mitarika ho amin'ny fikarohana tsy fantatra. Noho izany, ny fandalinana ho avy dia mila mandinika bebe kokoa ny olana fototra amin'ny fanangonana angon-drakitra hatao
fanatsoahan-kevitra azo itokisana kokoa. Famerana iray hafa momba ny famoahana vaovao miaraka amin'ny fanononana kely. Ny famakafakana bibliometrika dia mitongilana amin'ny famoahana teo aloha satria matetika izy ireo dia mahazo teny maro kokoa mandritra ny taona. Ny fandalinana vao haingana dia mila fotoana voafaritra tsara mba hisarihana ny saina sy hanangom-baovao. Noho izany, ny fikarohana vao haingana izay mitondra fiovana paradigma dia tsy ho ao anatin'ny asa folo lehibe indrindra. Ity famerana ity dia manjaka amin'ny fandinihana ireo sehatra fikarohana vao haingana toy ny drones momba ny fambolena. Rehefa nandinika an'i Scopus izahay mba handalina ny literatiora ho an'ity asa ity, dia mety hihevitra ny hafa ny mpikaroka ho avy
angon-drakitra, toy ny Web of Science sy IEEE Xplore, hanitarana ny faravodilanitra sy hanatsara ny firafitry ny fikarohana.
Ny fandalinana bibliometrika mety dia mety handinika loharanom-pahalalana manan-danja hafa toy ny taratasin'ny fihaonambe, toko ary boky mba hamoronana hevitra vaovao. Na dia eo aza ny fanaovana sari-tany sy ny fanadihadiana ireo boky aman-gazety manerantany momba ny drones momba ny fambolena, ny fikarohanay dia tsy nanambara ny anton'ny voka-panadinana avy amin'ny oniversite. Izany dia manome lalana mankany amin'ny sehatra fikarohana vaovao amin'ny fanazavana amin'ny fomba tsara ny antony mahatonga ny oniversite sasany mamokatra kokoa noho ny hafa raha ny momba ny fikarohana momba ny fambolena.
drones. Ho fanampin'izany, ny fanadihadiana amin'ny ho avy dia afaka manome fanazavana momba ny mety hisian'ny drôna hampitombo ny faharetan'ny fambolena amin'ny fomba maro toy ny fanaraha-maso ny tontolo iainana, ny fitantanana ny voly ary ny sarintany ahi-dratsy araka ny nambaran'ny mpikaroka maromaro (Chamuah & Singh, 2019; Islam et al., 2021; Popescu et al., 2020; J. Su, Liu, et al., 2018b). Satria tsy azo atao ny famakafakana an-tsoratra noho ny hamaroan'ny taratasy voafantina, ilaina ny famerenana ny literatiora mirindra izay mandinika ny
fomba fikarohana ampiasaina sy ny fandraisan'ny tantsaha anjara amin'ny fianarana teo aloha. Raha fintinina, ny famakafakana momba ny fikarohana drone dia mampiharihary ny fifandraisana tsy hita maso amin'ity vondron'ny fahalalana ity. Noho izany, ity famerenana ity dia manampy amin'ny famoahana ny fifandraisana eo amin'ny famoahana boky ary mikaroka ny rafitra ara-tsaina amin'ny sehatry ny fikarohana. Izy io koa dia maneho ny fifandraisana misy eo amin'ireo lafiny isan-karazany amin'ny literatiora, toy ny teny fototra, ny firaisan'ny mpanoratra ary ny firenena.
Fanambarana ny fahalianana mifaninana
Nanambara ny mpanoratra fa tsy fantatr'izy ireo ny tombontsoa ara-bola mifaninana na ny fifandraisana manokana mety ho hita fa nisy fiantraikany tamin'ny asa notaterina tato amin'ity gazety ity.
Appendix 1
LOHATENY-ABS-KEY (((drone* OR “fiara an'habakabaka tsy misy olona” OR uav* OR “rafitra fiaramanidina tsy misy olona” OR uas NA “fiaramanidina nanidina lavitra”) ARY (fambolena NA fambolena NA fiompiana NA mpamboly))) ARY (ANTSIKA (PUBYEAR, 2022)) SY (LIMITA-TO (TENY, “Anglisy”)).
References
Aasen, H., Burkart, A., Bolten, A., Bareth, G., 2015. Mamorona fampahalalana hyperspectral 3D miaraka amin'ny fakan-tsary snapshot UAV maivana ho an'ny fanaraha-maso ny zavamaniry: avy amin'ny
calibration fakan-tsary amin'ny antoka kalitao. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 108, 245–259. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.08.002.
Abd-Elrahman, A., Pearlstine, L., Percival, F., 2005. Fampivoarana ny algorithm amin'ny faneken'ny lamina ho an'ny fitadiavana vorona mandeha ho azy avy amin'ny sarin'ny fiara tsy mataho-dalana.
Fanadihadiana. Fampahafantarana ny tany. Sci. 65 (1), 37–45.
Abdollahi, A., Rejeb, K., Rejeb, A., Mostafa, MM, Zailani, S., 2021. Wireless sensor networks in agriculture: insights from bibliometric analysis. Faharetana 13 (21),
12011.
Aboutalebi, M., Torres-Rua, AF, Kustas, WP, Nieto, H., Coopmans, C., McKee, M., Fanombanana ny fomba samihafa amin'ny fitadiavana aloka amin'ny sary optika avo lenta sy fanombanana ny fiantraikan'ny aloka amin'ny kajy ny NDVI, ary ny evapotranspiration. Irrig. Sci. 37 (3), 407–429. https://doi.org/10.1007/s00271-018-0613-9.
Adao, ˜ T., Hruˇska, J., Padua, ´ L., Bessa, J., Peres, E., Morais, R., Sousa, JJ, 2017. Hyperspectral imaging: a review on UAV-based sensors, data fanodinana ary
fangatahana momba ny fambolena sy ny ala. Fanaraha-maso lavitra 9 (11). https://doi.org/10.3390/rs9111110.
Agüera Vega, F., Ramírez, FC, Saiz, MP, Rosúa, FO, 2015. Fanamafisana ara-potoana maro amin'ny fampiasana fiara tsy mataho-dalana ho an'ny fanaraha-maso ny voly masoandro. Biosyst. Eng.
132, 19–27. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2015.01.008.
Ajayi, OG, Salubi, AA, Angbas, AF, Odigure, MG, 2017. Nahazo sary mifanipaka ambany isan-jato ny famokarana maodely avoakan'ny nomerika marina avy amin'ny UAV. Int.
J. Remote Sens. 38 (8–10), 3113–3134. https://doi.org/10.1080/ 01431161.2017.1285085.
Ali, I., Greifeneder, F., Stamenkovic, J., Neumann, M., Notarnicola, C., 2015. Famerenana ny fomba fianarana milina ho an'ny fitrandrahana biomass sy ny hamandoana avy amin'ny angon-drakitra sensing lavitra. Fanamafisana lavitra 7 (12), 16398–16421.
Alsamhi, SH, Afghah, F., Sahal, R., Hawbani, A., Al-qaness, MAA, Lee, B., Guizani, M., Internet maitso amin'ny zavatra mampiasa UAV amin'ny tambajotra B5G: Famerenana ny fampiharana
ary paikady. Ad. Hoc. Netw. 117, 102505 https://doi.org/10.1016/j. adhoc.2021.102505.
Al-Thani, N., Albuainain, A., Alnaimi, F., Zorba, N., 2020. Drones ho an'ny fanaraha-maso ny fiompiana ondry. Ao amin'ny: 20th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference. https://doi.
org/10.1109/MELECON48756.2020.9140588.
Ampatzidis, Y., Partel, V., 2019. UAV-based high throughput phenotyping in citrus utilizing multispectral imaging and artificial intelligence. Fanamafisana lavitra 11 (4), https://doi.org/10.3390/rs11040410.
Ampatzidis, Y., Partel, V., Costa, L., 2020. Agroview: Fampiharana mifototra amin'ny rahona hanodinana, hamakafaka ary sary an-tsaina ny angon-drakitra nangonin'ny UAV ho an'ny fampiharana fambolena marina amin'ny alàlan'ny faharanitan-tsaina artifisialy. Comput. Electron. Agric. 174, 105457 https://doi. org/10.1016/j.compag.2020.105457.
Ang, K.-L.-M., Seng, JKP, 2021. Data lehibe sy fianarana milina miaraka amin'ny fampahalalana hyperspectral amin'ny fambolena. IEEE Access 9, 36699–36718. https://doi.org/10.1109/
ACCESS.2021.3051196.
Aquilani, C., Confessore, A., Bozzi, R., Sirtori, F., Pugliese, C., 2022. Famerenana: teknolojia fiompiana fiompiana precision amin'ny rafitra fiompiana ahitra. Biby 16 (1), https://doi.org/10.1016/j.animal.2021.100429.
Armenta-Medina, D., Ramirez-Delreal, TA, Villanueva-Vasquez, ´ D., Mejia-Aguirre, C., Trends on advanced information and communication technologies for
fanatsarana ny vokatra ara-pambolena: analyse bibliométrique. Agronomia 10 (12), Andininy faha-12. https://doi.org/10.3390/agronomy10121989.
Armstrong, I., Pirrone-Brusse, M., Smith, A., Jadud, M., 2011. The flying gator: towards aerial robotics in occam-π. Commun. Process Architect. 2011, 329–340. https://doi. org/10.3233/978-1-60750-774-1-329.
Arora, SD, Chakraborty, A., 2021. Fikarohana ara-tsaina momba ny fitondran-tena mitaraina momba ny mpanjifa (CCB): Famakafakana bibliometrika. J. Business Res. 122, 60–74.
Aslan, MF, Durdu, A., Sabanci, K., Ropelewska, E., Gültekin, SS, 2022.
Fanadihadiana feno momba ny fandalinana vao haingana miaraka amin'ny UAV ho an'ny fambolena tsara amin'ny saha malalaka sy trano fonenana. Appl. Sci. 12 (3), 1047. https://doi.org/10.3390/
app12031047.
Atkinson, JA, Jackson, RJ, Bentley, AR, Ober, E., & Wells, DM (2018). Field Phenotyping ho an'ny ho avy. Ao amin'ny Annual Plant Reviews online (p. 719–736). John
Wiley & Sons, Ltd. doi: 10.1002/9781119312994.apr0651.
Austin, R., 2010. Rafitra fiaramanidina tsy misy olona: UAVS Design, Development and Deployment. Ao amin'ny: Rafitra fiaramanidina tsy misy olona: UAVS Design, Fampandrosoana ary
Fametrahana. John Wiley sy ny zanany. https://doi.org/10.1002/9780470664797.
Awais, M., Li, W., Cheema, MJM, Zaman, QU, Shaheen, A., Aslam, B., Zhu, W., Ajmal, M., Faheem, M., Hussain, S., Nadeem, AA, Afzal, MM, Liu, C., 2022. Fandrefesana lavitr'ezaka miorina amin'ny UAV amin'ny adin-javamaniry alaivo sary an-tsaina ny fampiasana sensor thermaly avo lenta ho an'ny fanao amin'ny fambolena nomerika: famerenana meta. Int. J. manodidina. Sci. Technol. https://doi.
org/10.1007/s13762-021-03801-5.
Bacco, M., Berton, A., Ferro, E., Gennaro, C., Gotta, A., Matteoli, S., Paonessa, F., Ruggeri, M., Virone, G., Zanella, A., 2018. Fiompiana marani-tsaina: Fahafahana, fanamby
sy ny teknolojia enti-mampiroborobo. 2018 IoT Vertical ary. Fihaonana an-tampony momba ny fambolena -Tuscany (IOT Tuscany) 1–6. https://doi.org/10.1109/IOTTUSCANY.2018.8373043.
Bah, MD, Hafiane, A., Canals, R., 2018. Fianarana lalina miaraka amin'ny fametahana angon-drakitra tsy misy fanaraha-maso ho an'ny fitsirihana ahi-dratsy amin'ny voly andalana amin'ny sary UAV. Fanaraha-maso lavitra 10 (11), 1690.
https://doi.org/10.3390/rs10111690.
Baldi, S., 1998. Normative versus social constructivist process in the alllocation of citations: a network-analytic model. Am. Sociol. Apok. 63 (6), 829–846. https://doi.
org/10.2307/2657504.
Baluja, J., Diago, MP, Balda, P., Zorer, R., Meggio, F., Morales, F., Tardaguila, J., 2012. Fanombanana ny fiovaovan'ny rano ao amin'ny tanimboaloboka amin'ny alàlan'ny thermal sy multispectral
sary mampiasa fiara an-habakabaka tsy misy olona (UAV). Irrig. Sci. 30 (6), 511–522. https://doi.org/10.1007/s00271-012-0382-9.
Barabaschi, D., Tondelli, A., Desiderio, F., Volante, A., Vaccino, P., Val`e, G., Cattivelli, L.,Fiompiana taranaka manaraka. Plant Sci. 242, 3–13. https://doi.org/10.1016/j.
plantsci.2015.07.010.
Barbedo, JGA, Koenigkan, LV, 2018. Fomba fijery amin'ny fampiasana rafitra fiaramanidina tsy misy olona hanaraha-maso ny omby. Outlook Agric. 47 (3), 214–222. https://doi.org/10.1177/0030727018781876.
Bareth, G., Aasen, H., Bendig, J., Gnyp, ML, Bolten, A., Jung, A., Michels, R., Soukkamaki, ¨ J., 2015. Low-weight and UAV-based hyperspectral fakan-tsary feno
ho an'ny fanaraha-maso ny voly: fampitahana spektrika amin'ny fandrefesana spectroradiometer portable. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation 2015 (1), 69–79.
https://doi.org/10.1127/pfg/2015/0256.
Barrientos, A., Colorado, J., del Cerro, J., Martinez, A., Rossi, C., Sanz, D., Valente, J.
ary ny fandrindrana ny lalana ho an'ny andian-tsambon'ny robot an'habakabaka mini. J. Field Rob. 28 (5), 667–689. https://doi.org/10.1002/rob.20403.
Basiri, A., Mariani, V., Silano, G., Aatif, M., Iannelli, L., Glielmo, L., 2022. Fanadihadiana momba ny fampiharana ny algorithm-drafitra ny lalana ho an'ny UAV multi-rotor amin'ny fahamendrehana
fambolena. J. Navig. 75 (2), 364–383.
Basnet, B., Bang, J., 2018. Ny fampahalalam-baovao momba ny fambolena mazoto amin'ny fahalalana: famerenana amin'ny rafitra sensing ampiharina sy famakafakana data. J. Sens. 2018, 1–13.
Bendig, J., Bolten, A., Bareth, G., 2013. UAV-based imaging for multi-temporal, tena avo lenta resolution surface models mba hanaraha-maso ny fiovaovan'ny fitomboan'ny vokatra. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation 2013 (6), 551–562. https://doi. org/10.1127/1432-8364/2013/0200.
Bendig, J., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Eichfuss, S., Bareth, G., 2014. Tombanana ny biomass amin'ny vary orza amin'ny fampiasana modelim-pambolena (CSMs) azo avy amin'ny sary RGB mifototra amin'ny UAV. Fanaraha-maso lavitra 6 (11), 10395–10412.
Bendig, J., Yu, K., Aasen, H., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Gnyp, ML, Bareth, G., 2015. Fampifangaroana ny haavon'ny zavamaniry mifototra amin'ny UAV avy amin'ny tanimbary. modely,
hita maso, ary eo akaikin'ny tondron'ny zavamaniry infrarouge ho an'ny fanaraha-maso ny biomass amin'ny vary orza. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 39, 79–87. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.02.012.
Berni, JA, Zarco-Tejada, PJ, Sepulcre-Canto, ´ G., Fereres, E., Villalobos, F., 2009a. Mapping conductance canopy sy CWSI amin'ny oliva mampiasa vahaolana avo
sary mahatsikaritra lavitra mafana. Remote Sens. manodidina. 113 (11), 2380–2388. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.06.018.
Berni, JA, Zarco-Tejada, PJ, Suarez, ´ L., Fereres, E., 2009b. Fandrefesana lavitr'ezaka maro karazana mafana sy tery ho an'ny fanaraha-maso ny zavamaniry avy amin'ny fiara an-habakabaka tsy misy olona. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 47 (3), 722–738.
Bouzembrak, Y., Klüche, M., Gavai, A., Marvin, HJP, 2019. Internet of Things amin'ny fiarovana ny sakafo: Famerenana literatiora sy fanadihadiana bibliometrika. Trends Food Sci. Technol. 94,54–64. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2019.11.002.
Brewster, C., Roussaki, I., Kalatzis, N., Doolin, K., Ellis, K., 2017. IoT amin'ny fambolena: Famolavolana mpanamory fiaramanidina lehibe manerana an'i Eoropa. IEEE Commun. Mag. 55 (9), 26–33.
Buters, TM, Belton, D., Cross, AT, 2019. Fanaraha-maso UAV marobe amin'ny zana-kazo tsirairay sy vondrom-piarahamonin'ny zana-kazo amin'ny fahamendrehana millimeter. Drones 3 (4), 81.
https://doi.org/10.3390/drones3040081.
Candiago, S., Remondino, F., De Giglio, M., Dubbini, M., Gattelli, M., 2015. Fanombanana ny sary sy ny vegetation indices ho an'ny fampiharana fambolena marina avy amin'ny sary UAV. Fanaraha-maso lavitra 7 (4), 4026–4047. https://doi.org/10.3390/rs70404026.
Cao, Y., Li, GL, Luo, YK, Pan, Q., Zhang, SY, 2020. Fanaraha-maso ny tondro fitomboan'ny betiravy siramamy amin'ny alàlan'ny fanondroana zavamaniry midadasika (WDRVI) avy amin'ny UAV
sary multispectral. Comput. Electron. Agric. 171, 105331 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105331.
Casillas, J., Acedo, F., 2007. Evolution of the intellectual structure of family business literature: a bibliometric study of FBR. Family Business Apok. 20 (2), 141–162.
Cen, H., Wan, L., Zhu, J., Li, Y., Li, X., Zhu, Y., Weng, H., Wu, W., Yin, W., Xu, C., Bao, Y., Feng, L., Shou, J., He, Y., 2019. Fanaraha-maso mavitrika ny biomass ny vary eo ambany
fitsaboana azota samihafa amin'ny fampiasana UAV maivana miaraka amin'ny fakantsary fakan-tsary roa. Fomba fambolena 15 (1), 32. https://doi.org/10.1186/s13007-019-
0418-8.
Chamuah, A., Singh, R., 2019. Fiantohana ny faharetana amin'ny fambolena Indiana amin'ny alàlan'ny UAV sivily: fomba fijery fanavaozana tompon'andraikitra. SN Appl. Sci. 2 (1), 106. https://
doi.org/10.1007/s42452-019-1901-6.
Chamuah, A., Singh, R., 2022. Fitantanam-pitantanana tompon'andraikitra amin'ny fanavaozana fiara an-habakabaka (UAV) sivily ho an'ny fangatahana fiantohana voly indiana. J. Tompon’andraikitra
Technol. 9, 100025 https://doi.org/10.1016/j.jrt.2022.100025.
Chen, A., Orlov-Levin, V., Meron, M., 2019. Fampiharana sary an-tsarimihetsika avo lenta hita maso amin'ny tampon'ny voly amin'ny fitantanana fanondrahana tsara. Agric. Rano
Manag. 216, 196–205. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.02.017.
Daakir, M., Pierrot-Deseilligny, M., Bosser, P., Pichard, F., Thom, C., Rabot, Y., Martin, O., 2017. UAV maivana miaraka amin'ny photogrammetrie an-tsambo sy toerana GPS tokana ho an'ny fampiharana metrology. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 127, 115–126. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.12.007.
Dawaliby, S., Aberkane, A., Bradai, A., 2020. Sehatra IoT miorina amin'ny blockchain ho an'ny fitantanana ny fiasan'ny drone tsy miankina. Ao amin'ny: Proceedings of the 2nd ACM
Atrikasa MobiCom momba ny Drone Assisted Wireless Communications for 5G and Beyond, p. 31–36. https://doi.org/10.1145/3414045.3415939.
Day, RA, Gastel, B., 1998. Ahoana ny fanoratana sy famoahana lahatsoratra siantifika. Cambridge University Press. de Castro, AI, Pena, ˜ JM, Torres-Sanchez, ´ J., Jim´enez-Brenes, FM, ValenciaGredilla, F., Recasens, J., Lopez-Granados, ´ F., 2020. Mapping cynodon dactylon infesting manarona voly miaraka amin'ny fomba fanapahan-kevitra mandeha ho azy hazo-OBIA sy sary UAV ho an'ny viticulture mazava tsara. Fanamafisana lavitra 12 (1), 56. https://doi.org/10.3390/rs12010056.
de Castro, AI, Torres-S' anchez, J., Pena, ˜ JM, Jim'enez-Brenes, FM, Csillik, O., Lopez-'Granados, F., 2018. Algorithm ala mandeha ho azy-OBIA ho an'ny fametahana sarintany ahi-dratsy eo anelanelan'ny sy ao anatin'ny laharan'ny voly mampiasa sary UAV. Fanaraha-maso lavitra 10 (2). https://doi.org/10.3390/rs10020285.
Demir, N., Sonmez, ¨ NK, Akar, T., Ünal, S., 2018. Fandrefesana mandeha ho azy ny haavon'ny zavamaniry amin'ny karazana varimbazaha amin'ny fampiasana DSM avy amin'ny sary UAV. Proceedings 2 (7), 350. https://doi.org/10.3390/ecrs-2-05163.
Deng, J., Zhong, Z., Huang, H., Lan, Y., Han, Y., Zhang, Y., 2020. Tambajotra fizarana semantika maivana ho an'ny sarintany ahi-dratsy amin'ny fotoana tena izy amin'ny fampiasana fiara an-habakabaka tsy misy olona. Appl. Sci. 10 (20), 7132. https://doi.org/10.3390/app10207132.
Deng, L., Mao, Z., Li, X., Hu, Z., Duan, F., Yan, Y., 2018. UAV-based multispectral remote sensing for precision agriculture: fampitahana eo amin'ny fakantsary samihafa. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 146, 124–136.
Diaz-Gonzalez, FA, Vuelvas, J., Correa, CA, Vallejo, VE, Patino, D., 2022. Fianarana amin'ny milina sy teknika fandrefesana lavitra ampiharina amin'ny fanombanana ny mari-pamantarana ny tany - famerenana. Ecol. Ind. 135, 108517 https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108517.
Díaz-Varela, RA, De la Rosa, R., Leon, ´ L., Zarco-Tejada, PJ, 2015. Sary UAV an'habakabaka avo lenta mba hanombanana ny satroboninahitry ny hazo oliva mampiasa sary 3D
fanavaozana: fampiharana amin'ny fitsapana fiompiana. Fanaraha-maso lavitra 7 (4), 4213–4232. https://doi.org/10.3390/rs70404213.
Dixit, A., Jakhar, SK, 2021. Fitantanana ny fahafahan'ny seranam-piaramanidina: famerenana sy fandalinana bibliometrika. J. Air Transp. Manag. 91, 102010.
Dong, T., Shang, J., Liu, J., Qian, B., Jing, Q., Ma, B., Huffman, T., Geng, X., Sow, A., Shi, Y., Canisius, F., Jiao, X., Kovacs, JM, Walters, D., Cable, J., Wilson, J., 2019.
Mampiasa sary RapidEye hamantarana ny fiovaovan'ny fitomboan'ny voly sy ny vokatra any Ontario, Canada. Precision Agric. 20 (6), 1231–1250. https://doi.org/10.1007/
s11119-019-09646-w.
Dutta, PK, Mitra, S., 2021. Fampiharana drôna sy iot momba ny famatsiana sakafo mandritra ny COVID-19. In: Choudhury, A., Biswas, A., Prateek, M.,
Chakrabarti, A. (Eds.), Informatika momba ny fambolena: Automation mampiasa ny IoT sy Machine Learning. Wiley, p. 67–87. van Eck, N., Waltman, L., 2009. Fanadihadiana rindrambaiko: VOSviewer, programa informatika ho an'ny sarintany bibliometrika. Scientometrics 84 (2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3.
Elijah, O., Rahman, TA, Orikumhi, I., Leow, CY, Hindia, MN, 2018. Famintinana ny Internet of Things (IoT) sy ny fanadihadiana momba ny angona momba ny fambolena: tombontsoa sy fanamby.
IEEE Internet Things J. 5 (5), 3758–3773.
Enciso, J., Avila, CA, Jung, J., Elsayed-Farag, S., Chang, A., Yeom, J., Landivar, J., Maeda, M., Chavez, JC, 2019. Validation of agronomic UAV sy saha
fandrefesana ny karazana voatabia. Comput. Electron. Agric. 158, 278–283. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.011.
Espinoza, CZ, Khot, LR, Sankaran, S., Jacoby, PW, 2017. High resolution multispectral and thermal remote sensing-based water stress assessment in
voaloboka voatondraka ambanin'ny tany. Fanaraha-maso lavitra 9 (9), 961. https://doi.org/10.3390/rs9090961.
Ewing, J., Oommen, T., Jayakumar, P., Alger, R., 2020. Fampiasana hyperspectral remote sensing ho an'ny fanodinkodinana ny tany. Remote Sensing 12 (20), 3312. ttps://doi.org/10.3390/
rs12203312.
Fawcett, D., Panigada, C., Tagliabue, G., Boschetti, M., Celesti, M., Evdokimov, A., Biriukova, K., Colombo, R., Miglietta, F., Rascher, U., Anderson, K., 2020. Fanombanana marobe amin'ny tara-pahazavana amin'ny alàlan'ny drone mifototra amin'ny taratra sy ny indices zavamaniry amin'ny toe-javatra miasa. Fanaraha-maso lavitra 12 (3), 514.
Feng, X., Yan, F., Liu, X., 2019. Fandalinana ny teknolojian'ny fifandraisana an-tariby ao amin'ny Internet of Things ho an'ny fambolena marina. Wireless Pers. Commun. 108 (3),
1785-1802.
Ferreira, MP, Pinto, CF, Serra, FR, 2014. Ny teoria vidin'ny fifanakalozana amin'ny fikarohana ara-barotra iraisam-pirenena: fandalinana bibliometrika nandritra ny telopolo taona. Scientometrics 98 (3), 1899–1922. https://doi.org/10.1007/s11192-013-1172-8.
Fisher, P., Abuzar, M., Rab, M., Best, F., Chandra, S., 2009. Fandrosoana amin'ny fambolena marina any atsimo atsinanan'i Aostralia. I. fomba famerimberenana mba hanaovana simulate
fiovaovan'ny habakabaka amin'ny vokatra voamaina amin'ny fampiasana ny vokatra ara-tantaran'ny tantsaha sy ny tondron'ny zava-maniry mahazatra. Crop Pasture Sci. 60 (9), 844–858.
Floreano, D., Wood, RJ, 2015. Siansa, teknolojia ary ny hoavin'ny drôna kely tsy miankina. Natiora 521 (7553), 460–466. https://doi.org/10.1038/nature14542.
Friha, O., Ferrag, MA, Shu, L., Maglaras, LA, Wang, X., 2021. Aterineto momba ny ho avin'ny fambolena marani-tsaina: fanadihadiana feno momba ny teknolojia vao misondrotra. IEEE CAA J. Autom. Sinica 8 (4), 718–752.
Fuentes-Pacheco, J., Torres-Olivares, J., Roman-Rangel, E., Cervantes, S., JuarezLopez, P., Hermosillo-Valadez, J., Rendon-Mancha, ´ JM, 2019. Fig avy amin'ny sary an'habakabaka mampiasa tambajotra encoder-decoder convolutional lalina. Fanamafisana lavitra 11 (10), 1157. https://doi.org/10.3390/rs11101157.
Gago, J., Douthe, C., Coopman, RE, Gallego, PP, Ribas-Carbo, M., Flexas, J., Escalona, J., Medrano, H., 2015. Fanamby UAV hanombana ny adin-drano ho an'ny
fambolena maharitra. Agric. Water Manag. 153, 9–19. https://doi.org/10.1016/j. agwat.2015.01.020.
García-Tejero, IF, Rubio, AE, Vinuela, ˜ I., Hern´ andez, A., Guti´errez-Gordillo, S., Rodríguez-Pleguezuelo, CR, Dur´ an-Zuazo, VH, 2018. Thermal imaging amin'ny zavamaniry
haavon'ny fanombanana ny toetry ny voly-rano amin'ny hazo amandy (cv. Guara) eo ambanin'ny paikady fanondrahana tsy fahampiana. Agric. Water Manag. 208, 176–186. https://doi.org/10.1016/j.
agwat.2018.06.002.
Garzonio, R., Di Mauro, B., Colombo, R., Cogliati, S., 2017. Fandinihana ny taratra sy ny fandrefesana spectroscopy fluorescence amin'ny masoandro mampiasa UAS hyperspectral kely. Fanamafisana lavitra 9 (5), 472. https://doi.org/10.3390/rs9050472. Gaˇ sparovi'c, M., Zrinjski, M., Barkovi'c, Đ., Radoˇcaj, D., 2020. Fomba automatique ho an'ny
sarintany ahi-dratsy eny amin'ny sahan'oat mifototra amin'ny sary UAV. Comput. Electron. Agric.
Gebbers, R., Adamchuk, VI, 2010. Fambolena sy fiarovana ara-tsakafo. Science 327 (5967), 828–831. https://doi.org/10.1126/science.1183899.
Geipel, J., Link, J., Claupein, W., 2014. Modeling spectral sy spatial miaraka amin'ny vokatra katsaka mifototra amin'ny sary an-habakabaka sy ny modelin'ny voly azo amin'ny rafitra fiaramanidina tsy misy olona. Fanamafisana lavitra 6 (11), 10335–10355. https://doi.org/10.3390/rs61110335.
Geng, D., Feng, Y., Zhu, Q., 2020. Famolavolana maharitra ho an'ny mpampiasa: famerenana literatiora sy fandalinana bibliometrika. manodidina. Sci. loto. Res. 27 (24), 29824–29836. https://doi. org/10.1007/s11356-020-09283-1.
Gevaert, CM, Suomalainen, J., Tang, J., Kooistra, L., 2015. Generation of spectraltemporal response surfaces by combining multispectral satellite and hyperspectral
Sary UAV ho an'ny fampiharana fambolena marina. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 8 (6), 3140–3146. ttps://doi.org/10.1109/JSTARS.2015.2406339.
Gill, SS, Chana, I., Buyya, R., 2017. IoT mifototra amin'ny fambolena ho rahona sy serivisy data lehibe: fiandohan'ny India nomerika. J. Org. ary Comput mpampiasa farany. (JOEUC) 29 (4),
1-23.
Gmür, M., 2006. Famakafakana fiaraha-mientana sy fikarohana momba ny oniversite tsy hita maso: fanombanana metodolojika. Scientometrics 57 (1), 27–57. https://doi.org/10.1023/
a:1023619503005.
Gnadinger, ¨ F., Schmidhalter, U., 2017. Fanisana nomerika ny zavamaniry katsaka avy amin'ny Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Fanaraha-maso lavitra 9 (6). Https://doi.org/10.3390/rs9060544.
Gokto ¨ ǧan, AH, Sukkarieh, S., Bryson, M., Randle, J., Lupton, T., Hung, C..
fitantanana. J. Intell. Robotic Syst.: Theor. Appl. 57 (1–4), 467–484. https://doi. org/10.1007/s10846-009-9371-5.
Gomez-Cand ´ on, ´ D., De Castro, AI, Lopez-Granados, ´ F., 2014. Fanombanana ny fahamarinan'ny mosaika avy amin'ny sarin'ny fiara tsy mataho-dalana (UAV) ho an'ny tanjona fambolena amin'ny vary. Precis. Agric. 15 (1), 44–56. https://doi.org/10.1007/s11119-013-9335-4.
Gomez-Cand ´ on, ´ D., Virlet, N., Labb´e, S., Jolivot, A., Regnard, J.-L., 2016. Famaritana ny sahan'ny adin-drano amin'ny haavon'ny hazo amin'ny alàlan'ny sary UAV. : hevitra vaovao ho an'ny
fahazoana thermal sy calibration. Precis. Agric. 17 (6), 786–800. https://doi.org/10.1007/s11119-016-9449-6.
Gonzalez-Dugo, V., Zarco-Tejada, PJ, Fereres, E., 2014. Fampiharana sy famerana ny fampiasana ny mari-pandrefesana rano ho an'ny fanondroana ny tsy fahampian'ny rano ao amin'ny zaridaina citrus. Agric. Fa. Meteorol. 198–199, 94–104. https://doi.org/10.1016/j. agrformet.2014.08.003.
Gonzalez-Dugo, V., Zarco-Tejada, P., Nicolas, ´ E., Nortes, PA, Alarcon, ´ JJ, Intrigliolo, DS, Fereres, E., 2013. Mampiasa sary mafana UAV avo lenta mba
manombatombana ny fiovaovan'ny toetry ny rano amin'ireo karazana hazo fihinam-boa dimy ao anatin'ny tanimboly ara-barotra. Precis. Agric. 14 (6), 660–678. https://doi.org/10.1007/s11119-013-9322-9.
Goyal, K., Kumar, S., 2021. Fahalalana ara-bola: Famerenana rafitra sy fandalinana bibliometrika. Int. J. Fianarana momba ny mpanjifa 45 (1), 80–105. https://doi.org/10.1111/
ijcs.12605.
Grenzdorffer, ¨ GJ, Engel, A., Teichert, B., 2008. Ny mety ho fotogrammetrika ny uavs ambany vidiny amin'ny ala sy ny fambolena. Archives Iraisam-pirenena momba ny Photogrammétrie, Fanaraha-maso lavitra ary Siansa momba ny Fampahalalam-baovao - ISPRS Archives 37, 1207–1213. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85039543258&partnerI D=40&md5=b4b2d639257e8ddb5a373d15959c4e1e.
Guan, S., Fukami, K., Matsunaka, H., Okami, M., Tanaka, R., Nakano, H., Sakai, T., Nakano, K., Ohdan, H., Takahashi, K., 2019. Fanombanana ny fifandraisan'ny fanapahan-kevitra avo lenta
NDVI miaraka amin'ny haavon'ny fampiharana zezika sy ny vokatry ny vary sy varimbazaha mampiasa UAV kely. Fanaraha-maso lavitra 11 (2), 112.
Gundolf, K., Filser, M., 2013. Fikarohana momba ny fitantanana sy fivavahana: fanadihadiana momba ny citation. J. Bus. Etika 112 (1), 177–185.
Guo, Q., Zhu, Y., Tang, Y., Hou, C., He, Y., Zhuang, J., Zheng, Y., Luo, S., 2020. CFD simulation and experimental verification of the spatial ary fizarana ara-potoana ny
ny fikorianan'ny rivotra midina amin'ny UAV fambolena quad-rotor amin'ny hover. Comput. Electron. Agric. 172, 105343 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105343.
Haghighattalab, A., Gonz' alez P'erez, L., Mondal, S., Singh, D., Schinstock, D., Rutkoski, J., Ortiz-Monasterio, I., Singh, RP, Goodin, D. , Polonina, J., 2016.
Fampiharana rafitra aerial tsy misy olona ho an'ny phenotyping avo lenta amin'ny toeram-piompiana varimbazaha lehibe. Fomba fambolena 12 (1). https://doi.org/10.1186/s13007-
016-0134-6.
Hakala, T., Honkavaara, E., Saari, H., Makynen, ¨ J., Kaivosoja, J., Pesonen, L., & Pol ¨ onen, ¨I., 2013. Spectral imaging from UAVs under varying illumination conditions . Ao amin'ny GG Bill R. (Ed.), International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences—ISPRS Archives (Boky 40, laharana 1W2, p. 189–194). International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-848875632.
Hamylton, SM, Morris, RH, Carvalho, RC, Roder, N., Barlow, P., Mills, K., Wang, L. Fanombanana ny teknika fanombanana ny zava-maniry nosy avy amin'ny fiaramanidina tsy misy olona
sary fiara (UAV): Fanasokajiana piksel, fandikana hita maso ary fomba fianarana milina. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 89, 102085 https://doi.org/
10.1016/j.jag.2020.102085.
Haque, A., Islam, N., Samrat, NH, Dey, S., Ray, B., 2021. Fiompiana marani-tsaina amin'ny alalan'ny fitarihana tompon'andraikitra ao bangladesh: fahafahana, fahafahana ary mihoatra.
Faharetana 13 (8), 4511.
Hardin, PJ, Hardin, TJ, 2010. Fiara mandeha lavitra kely amin'ny fikarohana momba ny tontolo iainana. Kompas Jeografia 4 (9), 1297–1311. ttps://doi.org/10.1111/j.1749-
8198.2010.00381.x.
Hardin, PJ, Jensen, RR. GISci. Remote Sens. 2011 (48), 1–99. https://doi.org/111/10.2747-1548.
He, Y., Nie, P., Zhang, Q., Liu, F., 2021. Internet Agricultural of Things: teknolojia sy fampiharana, (1st ed. 2021 edition). Springer.
Herwitz, SR, Johnson, LF, Dunagan, SE, Higgins, RG, Sullivan, DV, Zheng, J., Lobitz, BM, Leung, JG, Gallmeyer, BA, Aoyagi, M., Slye, RE, Brass, JA, 2004.
Sary avy amin'ny fiara an-habakabaka tsy misy olona: fanaraha-maso ny fambolena sy fanohanana fanapahan-kevitra. Comput. Electron. Agric. 44 (1), 49–61. https://doi.org/10.1016/j.
compag.2004.02.006.
Holman, FH, Riche, AB, Michalski, A., Castle, M., Wooster, MJ, Hawkesford, MJ. Fanaraha-maso lavitra 8 (12). https://doi. org/10.3390/rs8121031.
Honkavaara, E., Saari, H., Kaivosoja, J., Pol ¨ onen, ¨ I., Hakala, T., Litkey, P., M¨akynen, J., Pesonen, L., 2013. Fikarakarana sy fanombanana amin'ny sary spectrometric, stereoscopic nangonina tamin'ny fampiasana fakan-tsary spectral UAV maivana ho an'ny fambolena tsara. Fanamafisana lavitra 5 (10), 5006–5039. https://doi.org/10.3390/rs5105006.
Hossein Motlagh, N., Taleb, T., Arouk, O.. IEEE Internet Things J. 2016 (3), 6–899. https://doi.org/922/JIOT.10.1109.
Hrabar, S., Sukhatme, GS, Corke, P., Usher, K., Roberts, J., 2005. Fikarohana optic-flow sy stereo mifototra amin'ny canyons an-tanàn-dehibe ho an'ny UAV. In: 2005 IEEE/RSJ
Fihaonambe Iraisam-pirenena momba ny Robots sy Rafitra Intelligent, p. 3309–3316. https://doi.org/10.1109/IROS.2005.1544998.
Hsu, T.-C., Yang, H., Chung, Y.-C., Hsu, C.-H., 2020. Sehatra fambolena IoT mamorona ho an'ny informatika zavona rahona. Tohano. Comput. Inf. Syst. 28, 100285.
Huang, H., Deng, J., Lan, Y., Yang, A., Deng, X., Zhang, L., Gonzalez-Andujar, JL, 2018. Tambajotra mifanojo tanteraka amin'ny fametahana tsimparifary amin'ny fiara an-habakabaka tsy misy olona ( UAV) sary. PLoS ONE 13 (4), e0196302.
Huang, H., Lan, Y., Yang, A., Zhang, Y., Wen, S., Deng, J., 2020. Fianarana lalina mifanohitra amin'ny Object-based Image Analysis (OBIA) amin'ny fametahana tsimparifary amin'ny sary UAV. Int. J.
Remote Sens. 41 (9), 3446–3479. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1706112.
Huang, H., Yang, A., Tang, Y., Zhuang, J., Hou, C., Tan, Z., Dananjayan, S., He, Y., Guo, Q., Luo, S., 2021. Fandrefesana loko lalina ho an'ny sary UAV amin'ny fanaraha-maso ny vokatra
mampiasa ny fomba famindra semantika miaraka amin'ny fifantohana eo an-toerana mankany amin'ny tontolo manerantany. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 104, 102590 https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102590.
Huang, YB, Thomson, SJ, Hoffmann, WC, Lan, YB, Fritz, BK, 2013. Fampandrosoana sy fahatsinjovana ny teknolojian'ny fiara tsy mataho-dalana ho an'ny famokarana fambolena.
fitantanana. Int. J. Agric. Biol. Eng. 6 (3), 1–10. https://doi.org/10.3965/j. ijabe.20130603.001.
Huang, Y., Hoffmann, WC, Lan, Y., Wu, W., Fritz, BK, 2009. Fampandrosoana ny rafitra famafazana ho an'ny sehatra fiara tsy mataho-dalana. Appl. Eng. Agric. 25 (6), 803–809.
Hunt Jr., ER, Dean Hively, W., Fujikawa, SJ, Linden, DS, Daughtry, CST, McCarty, GW, 2010. Fividianana sary nomerika NIR-maitso-manga avy amin'ny
fiaramanidina tsy misy olona ho an'ny fanaraha-maso ny vokatra. Fanaraha-maso lavitra 2 (1), 290–305. https://doi. org/10.3390/rs2010290. Inoue, Y., 2020. Fandrefesana lavitra avy amin'ny zanabolana sy drone amin'ny voly sy tany ho an'ny fambolena marani-tsaina–famerenana. Soil Sci. Zavamaniry Nutr. 66 (6), 798–810. https://doi.org/10.1080/00380768.2020.1738899.
Islam, N., Rashid, MM, Pasandideh, F., Ray, B., Moore, S., Kadel, R., 2021. Famerenana ny fampiharana sy ny teknolojian'ny fifandraisana ho an'ny Internet of Things (IoT) ary
Fiompiana marani-tsaina maharitra miorina amin'ny Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Faharetana 13 (4), 1821. https://doi.org/10.3390/su13041821.
Jaud, M., Passot, S., Le Bivic, R., Delacourt, C., Grandjean, P., Le Dantec, N..
PhotoScan® sy MicMac® amin'ny fepetra fanadihadiana ambany indrindra. Fanaraha-maso lavitra 8 (6), https://doi.org/10.3390/rs8060465.
Jim'enez-Brenes, FM, Lopez-Granados, ´ F., Castro, AI, Torres-S' anchez, J., Serrano, N., Pena, ˜ JM, 2017. Famaritana ny fiantraikan'ny fanetezam-boaloboka amin'ny maritrano hazo oliva sy isan-taona fitomboan'ny tafo amin'ny fampiasana modely 3D mifototra amin'ny UAV. Fomba fambolena 13 (1). https://doi.org/10.1186/s13007-017-0205-3.
Jin, X., Liu, S., Baret, F., Hemerl´e, M., Comar, A., 2017. Tombanana ny hakitroky ny zavamaniry amin'ny voly varimbazaha amin'ny fipoiran'ny sary UAV avo dia ambany. Remote Sens.
manodidina. 198, 105–114. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.007.
Jinbo, C., Xiangliang, C., Han-Chi, F., Lam, A., 2019. Rafitra fanaraha-maso ny vokatra fambolena tohanan'ny informatika rahona. Cluster Comput. 22 (4), 8929–8938.
Ju, C., & Son, HI 2018a. Fanombanana ny fahombiazan'ny rafitra UAV maro ho an'ny fitsikilovana lavitra amin'ny fambolena. Proceedings of the Workshop on Robotic Vision and Action in Agriculture at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, Australia, 21–26.
Ju, C., Son, HI, 2018b. Rafitra UAV maro ho an'ny fampiharana amin'ny fambolena: fanaraha-maso, fampiharana ary fanombanana. Electronics 7 (9), 162. https://doi.org/10.3390/
7090162.
Jung, J., Maeda, M., Chang, A., Bhandari, M., Ashapure, A., Landivar-Bowles, J., 2021.
faharetan'ny rafitra famokarana fambolena. Curr. Opin. Biotechnol. 70, 15–22. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2020.09.003.
Kalischuk, M., Paret, ML, Freeman, JH, Raj, D., Da Silva, S., Eubanks, S., Wiggins, DJ, Lollar, M., Marois, JJ, Mellinger, HC, Das, J. , 2019. Teknôlôjia fitsikilovana voly nohatsaraina nampidirin'ny fiara an-habakabaka tsy misy fiara–ampiana sary karazany maro isan-karazany ao anatin'ny fanaon'ny scouting mahazatra ho an'ny hain-tany amin'ny pastèque. Plant Dis. 103 (7), 1642–1650.
Kapoor, KK, Tamilmani, K., Rana, NP, Patil, P., Dwivedi, YK, Nerur, S., 2018. Fandrosoana amin'ny fikarohana media sosialy: lasa, ankehitriny ary ho avy. Mampahafantatra. Syst. Front. 20
(3), 531-558.
Kerkech, M., Hafiane, A., Canals, R., 2020. VddNet: tamba-jotra fitiliana aretina voaloboka mifototra amin'ny sary marobe sy sarintany lalina. Remote Sensing 12 (20), 3305. https://doi. org/10.3390/rs12203305.
Khaliq, A., Comba, L., Biglia, A., Ricauda Aimonino, D., Chiaberge, M., Gay, P., 2019. Fampitahana ny zanabolana sy ny UAV-based multispectral sary ho an'ny tanimboaloboka
fanombanana ny fiovaovana. Fanaraha-maso lavitra 11 (4). https://doi.org/10.3390/rs11040436.
Khan, PW, Byun, Y.-C., Park, N., 2020. IoT-blockchain dia nahafahan'ny rafi-pamokarana optimized ho an'ny indostrian'ny sakafo 4.0 mampiasa fianarana lalina. Sensors 20 (10), 2990.
Khan, RU, Khan, K., Albattah, W., Qamar, AM, Ullah, F.. Wireless Commun. Mobile Comput. 2021, 2021–1.
Khan, S., Tufail, M., Khan, MT, Khan, ZA, Iqbal, J., Alam, M., Le, KNQ. PLoS ONE 2021 (16), e5.
Khanal, S., Fulton, J., Shearer, S., 2017. Famintinana ny fampiharana amin'izao fotoana izao sy ny mety hisian'ny fandrefesana lavitra mafana amin'ny fambolena marina. Comput. Electron.
Agric. 139, 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.05.001.
Khanna, A., Kaur, S., 2019. Evolution of Internet of Things (IoT) sy ny fiantraikany lehibe eo amin'ny sehatry ny Fambolena Precision. Comput. Electron. Agric. 157, 218–231.
Kim, W., Khan, GF, Wood, J., Mahmood, MT.
fomba fitadiavana. Faharetana 8 (7), 631.
Kirsch, M., Lorenz, S., Zimmermann, R., Tusa, L., Mockel, ¨ R., Hodl, ¨ P., Booysen, R., Khodadadzadeh, M., Gloaguen, R., 2018. Integration an'ny terestrialy sy drone-borne
fomba fandrefesana hyperspectral sy photogrammétrique ho an'ny fitrandrahana sarintany sy fanaraha-maso ny harena ankibon'ny tany. Remote Sensing 10 (9), 1366. https://doi.org/10.3390/
rs10091366.
Kitano, BT, Mendes, CCT, Geus, AR, Oliveira, HC, Souza, JR, 2019. Fanisana katsaka mampiasa fianarana lalina sy sary UAV. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 1–5 https://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2930549.
Koh, JCO, Spangenberg, G., Kant, S., 2021. Fianarana milina mandeha ho azy ho an'ny phenotyping zavamaniry mifototra amin'ny sary avo lenta. Fanamafisana lavitra 13 (5), 858. https://
doi.org/10.3390/rs13050858.
Kovalev, IV, Voroshilova, AA, 2020. Fironana ara-teknolojia maoderina amin'ny fampandrosoana ny tontolo iainana amin'ny UAV entana. J. Phys. Conf. Ser. 1515 (5), 052068 https://doi. org/10.1088/1742-6596/1515/5/052068.
Krul, S., Pantos, C., Frangulea, M., Valente, J., 2021. Visual SLAM ho an'ny fiompiana anaty trano sy ny fambolena mampiasa drone kely misy fakan-tsary monocular: fandalinana azo atao.
Drones 5 (2), 41. https://doi.org/10.3390/drones5020041.
Kulbacki, M., Segen, J., Knie'c, W., Klempous, R., Kluwak, K., Nikodem, J., Kulbacka, J., Serester, A., 2018. Fanadihadiana momba ny drôna ho an'ny automation amin'ny fambolena. hatramin'ny fambolena ka hatramin'ny
fijinjana. Ao amin'ny: INES 2018 - IEEE 22nd Conference International on Intelligent Engineering Systems, pp. 000353–358. https://doi.org/10.1109/INES.2018.8523943.
Lagkas, T., Argyriou, V., Bibi, S., Sarigiannidis, P., 2018. Fomba fijery sy fanamby UAV IoT: manoloana ny fiarovana ny drone ho "Zavatra". Sensors 18 (11), 4015. https://doi.org/10.3390/s18114015.
Laliberte, AS, Rango, A., 2011. Fomba fanodinana sary sy fanasokajiana ho an'ny famakafakana ny sary ambany-decimeter azo tamin'ny fiaramanidina tsy misy olona teo ambonin'ny tany maina
rangelands. GISci. Remote Sens. 48 (1), 4–23. https://doi.org/10.2747/1548-1603.48.1.4.
Laliberte, AS, Rango, A., Herrick, JE. Fihaonambe isan-taona ASPRS.
Lam, OHY, Dogotari, M., Prüm, M., Vithlani, HN, Roers, C., Melville, B., Zimmer, F., Becker, R., 2021. Loharano misokatra ho an'ny fametahana tsimparifary amin'ny ahitra teratany
fampiasana fiara tsy mataho-dalana: Fampiasana Rumex obtusifolius ho fandalinana tranga. EUR. J.Remote Sens. 54 (sup1), 71–88. https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1793687.
Lambert, DM, Lowenberg-DeBoer, J., Griffin, TW, Peone, J., Payne, T., Daberkow, SG, 2004. Adoption, profitability, and making better use of precision farming data.
Taratasy miasa. Oniversite Purdue. https://doi.org/10.22004/ag.econ.28615.
Lelong, CCD, Burger, P., Jubelin, G., Roux, B., Labb'e, S., Baret, F., 2008. Fanombanana ny sarin'ny fiara tsy mataho-dalana ho an'ny fanaraha-maso ny vokatra varimbazaha amin'ny faritra kely. Sensors 8 (5), 3557–3585. https://doi.org/10.3390/s8053557.
Li, C., Niu, B., 2020. Famolavolana fambolena marani-tsaina mifototra amin'ny angon-drakitra lehibe sy Internet momba ny zavatra. Int. J. Distribu. Sens. Netw. 16 (5) ttps://doi.org/10.1177/1550147720917065.
Li, W., Niu, Z., Chen, H., Li, D., Wu, M., Zhao, W., 2016. Tombanana lavitra ny haavon'ny tafo sy ny biomass ambonin'ny tany amin'ny katsaka mampiasa sary stereo avo lenta avy amin'ny rafitra fiara tsy mataho-dalana ambany vidiny. Ecol. Ind. 67, 637–648. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.03.036.
Liakos, KG, Busato, P., Moshou, D., Pearson, S., Bochtis, D., 2018. Fianarana milina amin'ny fambolena: famerenana. Sensors 18 (8), 2674.
Liebisch, F., Kirchgessner, N., Schneider, D., Walter, A., Hund, A., 2015. Fanamafisana an'habakabaka lavitra ny toetran'ny katsaka miaraka amin'ny fomba fiasa multi-sensor finday. Fomba fambolena 11 (1), 9. https://doi.org/10.1186/s13007-015-0048-8.
Lin, Z., Guo, W., 2020. Famantarana sy fanisana sorghum amin'ny alàlan'ny sary sy ny fianarana lalina. Front. Plant Sci. 11.
Liu, S., Guo, L., Webb, H., Ya, X., Chang, X., 2019. Internet of Things rafitra fanaraha-maso ny tontolo iainana maoderina mifototra amin'ny rahona computing. IEEE Access 7, 37050–37058.
Lopez-Granados, ´ F., 2011. Fikarohana ahi-dratsy ho an'ny fitantanana ahi-dratsy manokana amin'ny toerana: sarintany sy fomba fiasa tena izy. Weed Res. 51 (1), 1–11. https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.2010.00829.x.
Lopez-Granados, ´ F., Torres-Sanchez, ´ J., De Castro, A.-I., Serrano-P´erez, A., MesasCarrascosa, F.-J., Pena, ˜ J.-M. , 2016. Fanaraha-maso mialoha mifototra amin'ny zavatra ny ahi-dratsy amin'ny voly bozaka mampiasa sary UAV avo lenta. Agron. Tohano. Dev. 36 (4), 1–12
Lopez-Granados, ´ F., Torres-S´ anchez, J., Serrano-P´erez, A., de Castro, AI, MesasCarrascosa, F.-J., Pena, ˜ J.-M., 2016. Sarintany ahi-dratsy amin'ny vanin-taona voalohany amin'ny fampiasana teknolojia UAV: fiovaovan'ny sarintany momba ny fitsaboana herbicide manohitra ny tokonam-baravarankely. Precis. Agric. 17 (2), 183–199.
Lucieer, A., Malenovský, Z., Veness, T., Wallace, L., 2014. HyperUAS - spectroscopy imaging avy amin'ny rafitra fiaramanidina tsy misy fiaramanidina multirotor. J. Field Rob. 31 (4),
571–590. https://doi.org/10.1002/rob.21508.
Lumme, J., Karjalainen, M., Kaartinen, H., Kukko, A., Hyyppa, ¨ J., Hyypp¨ a, H., Jaakkola, A., & Kleemola, J., 2008. voly fambolena. Ao amin'ny JJ
Chen J. Maas H–G. (Ed.), International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences—ISPRS Archives (Boky 37, p. 563–566).
International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84919356328&partnerID=40&md5=574
b802131a99d16318ce619a01ca1bf.
Ma, L., Li, M., Ma, X., Cheng, L., Du, P., Liu, Y., 2017. Famerenana ny fanasokajiana sarin-tany mifototra amin'ny zavatra manara-maso. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 130,
277–293. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.001.
Maes. Trends Plant Sci. 2019 (24), 2–152. https://doi.org/164/j.tplants.10.1016.
Maimaitijiang, M., Ghulam, A., Sidike, P., Hartling, S., Maimaitiyiming, M., Peterson, K., Shavers, E., Fishman, J., Peterson, J., Kadam, S., Burken, J., Fritschi, F., 2017.
Unmanned aerial system (UAS) mifototra amin'ny phenotyping soja amin'ny alàlan'ny fampifangaroana angon-drakitra marobe sy milina fianarana mahery vaika. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 134, 43–58. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.011. Maimaitijiang, M., Sagan, V., Sidike, P., Daloye, AM, Erkbol, H., Fritschi, FB, 2020.
Fanaraha-maso ny vokatra amin'ny alàlan'ny fampifangaroana angon-drakitra zanabolana/UAV sy fianarana milina. Fanaraha-maso lavitra 12 (9), 1357. https://doi.org/10.3390/rs12091357.
Manfreda, S., McCabe, M., Miller, P., Lucas, R., Pajuelo Madrigal, V., Mallinis, G., Ben Dor, E., Helman, D., Estes, L., Ciraolo, G ., Müllerova, ´ J., Tauro, F., de Lima, M., de
Lima, J., Maltese, A., Frances, F., Caylor, K., Kohv, M., Perks, M., Ruiz-P´erez, G., Su, Z., Vico, G., Toth , B., 2018. Momba ny fampiasana rafitra aerial tsy misy olona ho an'ny
fanaraha-maso ny tontolo iainana. Fanaraha-maso lavitra 10 (4), 641.
Marinko, RA, 1998. Citations to women's studies journals in dissertations, 1989 and The Serials Librarian 35 (1–2), 29–44. https://doi.org/10.1300/J123v35n01_
03.
Masroor, R., Naeem, M., Ejaz, W., 2021. Fitantanana ny loharanon-karena amin'ny tambajotra tsy misy tariby manampy UAV: fomba fijery fanatsarana. Ad Hoc Netw. 121, 102596 https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2021.102596.
Matese, A., Di Gennaro, SF, 2018. Fampiharana azo ampiharina amin'ny sehatra UAV multisensor mifototra amin'ny sary avo lenta amin'ny multispectral, thermal ary RGB
fambolena. Fambolena 8 (7), 116. https://doi.org/10.3390/agriculture8070116.
Matese, A., Di Gennaro, SF, 2021. Mihoatra ny fanondroana NDVI nentim-paharazana ho anton-javatra lehibe amin'ny fampitana ny fampiasana ny UAV amin'ny fambolena voly. Sci. Rep. 11 (1), 2721. https://doi.org/10.1038/s41598-021-81652-3.
Matese, A., Toscano, P., Di Gennaro, SF, Genesio, L., Vaccari, FP, Primicerio, J., Belli, C., Zaldei, A., Bianconi, R., Gioli, B., 2015 . Fampitahana ny UAV, fiaramanidina
ary sehatra fitsikilovana lavitra amin'ny zanabolana ho an'ny fambolena voa tsara. Remote Sensing 7 (3), 2971–2990. https://doi.org/10.3390/rs70302971.
Mazzia, V., Comba, L., Khaliq, A., Chiaberge, M., Gay, P., 2020. Fanadiovana mifototra amin'ny UAV sy fianarana milina amin'ny tondron'ny zavamaniry entin'ny zanabolana ho an'ny mazava tsara.
fambolena. Sensors 20 (9), 2530. https://doi.org/10.3390/s20092530.
McCain, KW, 1990. Mapping mpanoratra amin'ny habakabaka ara-tsaina: fijery ara-teknika. J. Am. Soc. Info. Sci. 41 (6), 433–443.
Meinen, BU, Robinson, DT, 2021. Modely momba ny faharavan'ny fambolena: fanombantombanana ny tombantomban'ny erosiona eo amin'ny sehatry ny USLE sy WEPP amin'ny fampiasana angon-drakitra andiam-potoana UAV. manodidina. Modell. Software 137, 104962. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.104962.
Melville, B., Lucieer, A., Aryal, J., 2019. Fanasokajiana ny vondrom-piarahamonina ahitra teratany amin'ny tany lemaka amin'ny fampiasana sary an-tsary hyperspectral Unmanned Aircraft System (UAS) ao amin'ny
Midlands Tasmaniana. Drones 3 (1), 5.
Messina, G., Modica, G., 2020. Fampiharana ny sarin'ny thermal UAV amin'ny fambolena marina: toetry ny zavakanto sy ny fomba fijery fikarohana ho avy. Fanamafisana lavitra 12 (9), https://doi.org/10.3390/rs12091491.
Mishra, D., Luo, Z., Jiang, S., Papadopoulos, T., Dubey, R., 2017. Fandalinana bibliographic momba ny angona lehibe: hevitra, fironana ary fanamby. Business Process Manag. J. 23 (3),
555-573.
Mochida, K., Saisho, D., Hirayama, T., 2015. Fanatsarana ny voly amin'ny alàlan'ny angon-drakitra momba ny tsingerin'ny fiainana azo amin'ny toetry ny saha. Front. Plant Sci. 6 https://doi.org/10.3389/
fpls.2015.00740.
Mogili, UM.R., Deepak, BBVL, 2018. Famerenana amin'ny fampiharana ny rafitra drone amin'ny fambolena marina. Procedia Comput. Sci. 133, 502–509.
Moharana, S., Dutta, S., 2016. Variability spatial of chlorophyll and nitrogen content of vary from hyperspectral imagery. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 122, 17–29.
Muangprathub, J., Boonnam, N., Kajornkasirat, S., Lekbangpong, N., Wanichsombat, A.,
Nillaor, P., 2019. IoT sy famakafakana angon-drakitra momba ny fambolena ho an'ny toeram-pambolena hendry. Comput. Electron. Agric. 156, 467–474.
Nansen, C., Elliott, N., 2016. Famantarana lavitra sy fisaintsainana momba ny entomology. Annu. Rev. Entomol. 61 (1), 139–158. https://doi.org/10.1146/annurev-ento010715-023834.
Navia, J., Mondragon, I., Patino, D., Colorado, J., 2016. Mapping multispectral amin'ny fambolena: mosaika terrain mampiasa UAV quadcopter autonomous. Int. Conf.
Fiaramanidina tsy manam-petra Syst. (ICUAS) 2016, 1351–1358. https://doi.org/10.1109/ ICUAS.2016.7502606.
Nayyar, A., Nguyen, B.-L., Nguyen, NG, 2020. Ny Internet amin'ny zavatra drone (Iodt): fahitana amin'ny ho avy amin'ny drone maranitra. Adv. Intell. Syst. Comput. 1045, 563–580. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0029-9_45.
Nebiker, S., Annen, A., Scherrer, M., Oesch, D., 2008. Famantarana multispectral maivana maivana ho an'ny micro UAV — fahafahana ho an'ny fandrefesana lavitra an'habakabaka avo lenta. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci 37 (B1), 1193–1200.
Negash, L., Kim, H.-Y., Choi, H.-L., 2019. Fampiharana UAV mipoitra amin'ny fambolena. Ao amin'ny: 2019 Fihaonambe iraisam-pirenena faha-7 momba ny Teknolojian'ny Intelligence Robot sy
Applications (RiTA), p. 254–257. https://doi.org/10.1109/RITAPP.2019.8932853.
Nerur, SP, Rasheed, AA, Natarajan, V., 2008. Ny rafitra ara-tsaina amin'ny sehatry ny fitantanana stratejika: fanadihadiana miaraka amin'ny mpanoratra. Strateg. Manag. J. 29 (3),
319-336.
Neupane, K., Baysal-Gurel, F., 2021. Famantarana mandeha ho azy sy fanaraha-maso ny aretin'ny zavamaniry mampiasa fiara tsy mataho-dalana: famerenana. Remote Sensing 13 (19), 3841. https://doi.org/10.3390/rs13193841.
Nex, F., Remondino, F., 2014. UAV ho an'ny fampiharana sarintany 3D: famerenana. Appl. Geomatics 6 (1), 1–15. https://doi.org/10.1007/s12518-013-0120-x.
Niu, H., Hollenbeck, D., Zhao, T., Wang, D., Chen, Y., 2020. Tombanana evapotranspiration miaraka amin'ny UAV kely amin'ny fambolena marina. Sensors 20 (22), 6427. https://
doi.org/10.3390/s20226427.
Osareh, F., 1996. Bibliometrics, Citation Analysis and Co-Citation Analysis. Famerenana ny Boky I 46 (3), 149–158. https://doi.org/10.1515/libr.1996.46.3.149.
P' adua, L., Vanko, J., Hruˇska, J., Ad˜ ao, T., Sousa, JJ, Peres, E., Morais, R., 2017. UAS, sensor, ary fanodinana angona amin'ny agroforestry: famerenana amin'ny fampiharana azo ampiharina. Int. J. Remote Sens. 38 (8–10), 2349–2391. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1297548.
Panday, US, Pratihast, AK, Aryal, J., Kayastha, RB, 2020. Famerenana momba ny vahaolana data mifototra amin'ny drone ho an'ny voly voamadinika. Drones 4 (3), 1–29. https://doi.org/10.3390/
drones4030041.
Parsaeian, M., Shahabi, M., Hassanpour, H., 2020. Tombanana ny votoatin'ny menaka sy ny proteinina amin'ny voanio sesame amin'ny alàlan'ny fanodinana sary sy tambajotra neural artifisialy. J. Am. SOLIKA
Soc. 97 (7), 691–702.
Pena, ˜ JM, Torres-S'anchez, J., de Castro, AI, Kelly, M., Lopez-Granados, ´ F., Suarez, O. nY
Sary fiara an-habakabaka tsy misy olona (UAV). PLoS ONE 8 (10), e77151.
P'erez-Ortiz, M., Pena, ˜ JM, Guti'errez, PA, Torres-S' anchez, J., Herv' as-Martínez, C.,
Lopez-Granados, ´ F., 2015. Rafitra semi-manara-maso amin'ny fametahana tsimparifary amin'ny voly tanamasoandro amin'ny alàlan'ny fiara an-habakabaka tsy misy olona ary fomba fitiliana ny laharan'ny vokatra. Appl. Soft Comput. J. 37, 533–544. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.08.027.
Pincheira, M., Vecchio, M., Giaffreda, R., Kanhere, SS, 2021. Ny fitaovana IoT mahomby amin'ny vidiny ho loharanom-baovao azo itokisana ho an'ny rafitra fitantanana rano mifototra amin'ny blockchain amin'ny fambolena marina. Comput. Electron. Agric. 180, 105889.
Popescu, D., Stoican, F., Stamatescu, G., Ichim, L., Dragana, C., 2020. Rafitra UAV-WSN mandroso ho an'ny fanaraha-maso manan-tsaina amin'ny fambolena marina. Sensors 20 (3), https://doi.org/10.3390/s20030817.
Pournader, M., Shi, Y., Seuring, S., Koh, SL, 2020. Fampiharana Blockchain amin'ny rojo famatsiana, fitaterana ary lozisialy: famerenana rafitra momba ny literatiora. Int. J. Prod. Res. 58 (7), 2063–2081.
Primicerio, J., Di Gennaro, SF, Fiorillo, E., Genesio, L., Lugato, E., Matese, A., Vaccari, FP, 2012. Fiara an-habakabaka tsy voafehy ho an'ny fambolena marina.
Precis. Agric. 13 (4), 517–523. https://doi.org/10.1007/s11119-012-9257-6.
Pritchard, A., 1969. Bibliographie statistika na bibliometrika. J. Document. 25 (4), 348–349.
Pudelko, R., Stuczynski, T., Borzecka-Walker, M., 2012. Ny mety amin'ny fiara tsy mataho-dalana (UAV) amin'ny fanombanana ny saha sy ny fambolena. Fambolena 99 (4), 431–436.
Puri, V., Nayyar, A., Raja, L., 2017. Drone fambolena: fandrosoana maoderina amin'ny fambolena marina. J. Statis. Manag. Syst. 20 (4), 507–518.
Radoglou-Grammatikis, P., Sarigiannidis, P., Lagkas, T., Moscholios, I., 2020. Fanangonana ny fampiharana UAV ho an'ny fambolena marina. Comput. Netw. 172,
107148 https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107148.
Ramesh, KV, Rakesh, V., Prakasa Rao, EVS, 2020. Fampiharana famakafakana data lehibe sy faharanitan-tsaina artifisialy amin'ny fikarohana agronomika. Indian J. Agron. 65 (4), 383–395.
Raparelli, E., Bajocco, S., 2019. Famakafakana bibliometrika momba ny fampiasana fiara an-habakabaka tsy misy olona amin'ny fandalinana ny fambolena sy ny ala. Int. J. Remote Sens. 40 (24),
9070–9083. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1569793.
Rasmussen, J., Nielsen, J., Garcia-Ruiz, F., Christensen, S., Streibig, JC, Lotz, B., 2013.
Fampiasana mety amin'ny rafitra fiaramanidina kely tsy misy olona (UAS) amin'ny fikarohana ahi-dratsy. Weed Res. 53 (4), 242–248.
Rasmussen, J., Ntakos, G., Nielsen, J., Svensgaard, J., Poulsen, RN, Christensen, S..
UAV azo itokisana tsara amin'ny fanombanana ny teti-panandramana? EUR. J. Agron. 74, 75–92. https://doi.org/10.1016/j.eja.2015.11.026.
Rejeb, A., Rejeb, K., Abdollahi, A., Zailani, S., Iranmanesh, M., Ghobakhloo, M., 2022. Digitalization in food supply chains: a bibliometric review and key- route main path
fanadihadiana. Faharetana 14 (1), 83. https://doi.org/10.3390/su14010083.
Rejeb, A., Rejeb, K., Simske, SJ, Treiblmaier, H., 2021a. Drones ho an'ny fitantanana rojo famatsiana sy logistika: fandaharam-potoana famerenana sy fikarohana. Int. J. Logist. Res. Appl.
1–24. https://doi.org/10.1080/13675567.2021.1981273.
Rejeb, A., Rejeb, K., Simske, S., Treiblmaier, H., 2021b. Teknolojia Blockchain amin'ny logistics sy ny fitantanana rojo famatsiana: famerenana bibliometrika. Logistics 5 (4), 72.
https://doi.org/10.3390/logistics5040072.
Rejeb, A., Rejeb, K., Simske, S., Treiblmaier, H., 2021c. Drone humanitarian: fandaharam-potoana famerenana sy fikarohana. Internet of Things 16, 100434. https://doi.org/10.1016/j.
iot.2021.100434.
Rejeb, A., Treiblmaier, H., Rejeb, K., Zailani, S., 2021d. Fikarohana Blockchain amin'ny fitsaboana: famerenana bibliometrika sy fironana fikarohana ankehitriny. J. of Data, Inf. SY
Manag. 3 (2), 109–124.
Rejeb, A., Simske, S., Rejeb, K., Treiblmaier, H., Zailani, S., 2020. Fikarohana amin'ny Internet of Things amin'ny fitantanana rojo famatsiana sy lozisialy: fandalinana bibliometrika. aterineto
ny zavatra 12, 100318.
ReportLinker, 2021. Ny tsenan'ny Drones momba ny fambolena eran-tany dia hahatratra 15.2 miliara dolara amerikana amin'ny taonaGlobeNewswire Newswire. https://www.globenewswire.com/news-release/2021/08/10/2277986/0/en/Global-Agriculture-Drones-Market-to-Reach-US-15-2-Billion-by-the- Taona-2027.html.
Ribeiro-Gomes, K., Hernandez-L ´ opez, ´ D., Ortega, JF, Ballesteros, R., Poblete, T., Moreno, MA, 2017. Fanamafisana ny fakan-tsary mafana tsy mangatsiaka sy fanatsarana ny
Photogrammetry ho an'ny fampiharana UAV amin'ny fambolena. Sensors (Soisa) 17 (10). https://doi.org/10.3390/s17102173.
Rivera, MA, Pizam, A., 2015. Fandrosoana amin'ny fikarohana momba ny fandraisana vahiny: "From Rodney Dangerfield to Aretha Franklin". Int. J. Contempor. Hopitaly. Manag. 27 (3),
362–378. https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2014-0146.
Roldan, ´ JJ, Joossen, G., Sanz, D., Del Cerro, J., Barrientos, A., 2015. Mini-UAV rafitra sensory mifototra amin'ny fandrefesana ny fari-piainan'ny tontolo iainana ao amin'ny greenhouses. Sensors 15 (2), 3334–3350. https://doi.org/10.3390/s150203334.
Rozenberg, G., Kent, R., Blank, L., 2021. UAV-kilasy ho an'ny mpanjifa ampiasaina amin'ny fitadiavana sy famakafakana ny lamina fitsinjarana ny tsimparifary amin'ny faran'ny vanim-potoana amin'ny sehatry ny tongolobe. Precis. Agric. 22 (4), 1317–1332. https://doi.org/10.1007/s11119-021-09786-y.
Saari, H., Pellikka, I., Pesonen, L., Tuominen, S., Heikkila, ¨ J., Holmlund, C., Makynen, ¨ J., Ojala, K., Antila, T., 2011. Unmanned rafitra fakan-tsary spectral ny fiara an'habakabaka (UAV) ho an'ny fampiharana ny ala sy ny fambolena. Tohizo. SPIE – Int. Soc. Opt. Eng. 8174 https://doi.org/10.1117/12.897585.
Sah, B., Gupta, R., Bani-Hani, D., 2021. Famakafakana ny sakana amin'ny fampiharana ny lozisialy drone. Int. J. Logist. Res. Appl. 24 (6), 531–550. https://doi.org/10.1080/
13675567.2020.1782862.
Saha, AK, Saha, J., Ray, R., Sircar, S., Dutta, S., Chattopadhyay, SP, & Saha, HN, drone mifototra amin'ny IOT ho fanatsarana ny kalitaon'ny voly amin'ny sehatry ny fambolena. Ao amin'ny SH
N. Chakrabarti S. (Ed.), 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference, CCWC 2018 (Boky 2018-Janoary, p. 612–615). FIKAMBANANA
ny Electrical and Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/CCWC.2018.8301662.
Sai Vineeth, KV, Vara Prasad, YR, Dubey, SR, Venkataraman, H., 2019. IEEE Conf. Info. Commun. Technol. 2019, 1–5. https://doi.org/10.1109/CICT48419.2019.9066177.
Salamí, E., Barrado, C., Pastor, E., 2014. Ny fanandramana sidina UAV dia nampiharina tamin'ny fahitana lavitra ny faritra misy zavamaniry. Fanaraha-maso lavitra 6 (11), 11051–11081. https://doi.org/10.3390/rs61111051.
Sankaran, S., Khot, LR, Espinoza, CZ, Jarolmasjed, S., Sathuvalli, VR, Vandemark, GJ, Miklas, PN, Carter, AH, Pumphrey, MO, Knowles, NRN, Pavek, MJ, 2015.
Rafitra fakana sary an-habakabaka avo lenta sy avo lenta ho an'ny phenotyping vokatra andalana sy saha: famerenana. EUR. J. Agron. 70, 112–123. https://doi.org/10.1016/j.
eja.2015.07.004.
Santesteban, LG, Di Gennaro, SF, Herrero-Langreo, A., Miranda, C., Royo, JB, Matese, A., 2017. High-resolution UAV-based thermal imaging to estimate the
fiovaovan'ny toetr'andro eo noho eo ny ranon'ny zavamaniry ao anaty tanimboaloboka. Agric. Water Manag. 183, 49–59. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2016.08.026.
Sarli, CC, Dubinsky, EK, Holmes, KL, 2010. Ankoatra ny famakafakana citation: Modely ho an'ny fanombanana ny fiantraikan'ny fikarohana. J. Med. Library Assoc. : JMLA 98 (1), 17–23. https://doi.org/10.3163/1536-5050.98.1.008.
Schaepman, ME, Ustin, SL, Plaza, AJ, Painter, TH, Verrelst, J., Liang, S., 2009. Spectroscopy momba ny siansa momba ny rafi-tany - fanombanana. Remote Sens. manodidina. 113, S123–S137.
Schirrmann, M., Giebel, A., Gleiniger, F., Pflanz, M., Lentschke, J., Dammer, K.-H., 2016. Fanaraha-maso ny mari-pamantarana agronomika amin'ny voly varimbazaha ririnina miaraka amin'ny UAV mora vidy.
sary. Fanaraha-maso lavitra 8 (9). https://doi.org/10.3390/rs8090706.
Schmale III, DG, Dingus, BR, Reinholtz, C..
saha fambolena. J. Field Rob. 25 (3), 133–147. https://doi.org/10.1002/rob.20232.
Shadrin, D., Menshchikov, A., Somov, A., Bornemann, G., Hauslage, J., Fedorov, M.,
Fampandehanana ny fambolena marina amin'ny alàlan'ny fandrefesana mipetaka amin'ny faharanitan-tsaina artifisialy. IEEE Trans. Instrumen. Meas. 69 (7), 4103–4113.
Shakhatreh, H., Sawalmeh, AH, Al-Fuqaha, A., Dou, Z., Almaita, E., Khalil, I.,
Othman, NS, Khreishah, A., Guizani, M., 2019. Fiara tsy mataho-dalana (UAV): fanadihadiana momba ny fampiharana sivily sy ireo fanamby fikarohana fototra. IEEE Access 7,
48572–48634. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2909530.
Shakoor, N., Northrup, D., Murray, S., Mockler, TC.
teknolojia hampandrosoana ny vokatra. Zavamaniry Phenome J. 2 (1), 1–8.
Sharma, BK, Chandra, G., Mishra, VP, 2019. Famakafakana fampitahana sy fiantraikan'ny UAV sy AI amin'ny fanadihadiana momba ny forensika. Ao amin'ny: Proceedings - 2019 Amity International
Conference on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1109/AICAI.2019.8701407.
Sharma, R., Shishodia, A., Gunasekaran, A., Min, H., Munim, ZH, 2022. Ny andraikitry ny faharanitan-tsaina artifisialy amin'ny fitantanana rojo famatsiana: mapping ny faritany. Int. J.
Prod. Res. 1–24. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2029611.
Shi, Y., Thomasson, JA, Murray, SC, Pugh, NA, Rooney, WL, Shafian, S., Rajan, N., Rouze, G., Morgan, CLS, Neely, HL, Rana, A., Bagavathiannan , MV,
Henrickson, J., Bowden, E., Valasek, J., Olsenholler, J., Eveka, MP, Sheridan, R., Putman, EB, Popescu, S., Burks, T., Cope, D., Ibrahim, A., McCutchen, BF,
Baltensperger, DD, Avant, RV, Vidrine, M., Yang, C., Zhang, J., 2016. Fiara fiaramanidina tsy misy fiara ho an'ny phenotyping avo lenta sy fikarohana agronomika. PLoS ONE
11 (7), e0159781.
Shuai, G., Martinez-Feria, RA, Zhang, J., Li, S., Price, R., Basso, B., 2019. Ny fisamborana ny tsy fitoviana amin'ny katsaka manerana ny faritry ny fahatokiana amin'ny fampiasana fiaramanidina tsy misy fiara
Fiara (UAV). Sensors 19 (20), 4446. https://doi.org/10.3390/s19204446.
Small, H., 1973. Co-citation amin'ny literatiora siantifika: fepetra vaovao momba ny fifandraisana misy eo amin'ny antontan-taratasy roa. J. Am. Soc. Info. Sci. 24 (4), 265–269.
Small, H., Rorvig, ME, Lunin, LF, 1999. Visualizing science by citation mapping. J. Am. Soc. Info. Sci. 50 (9), 799–813.
Soares, VHA, Ponti, MA, Gonçalves, RA, Campello, RJGB, 2021. Omby manisa any anaty ala miaraka amin'ny sary avy amin'ny habakabaka amin'ny faritra kijana lehibe. Comput. Electron. Agric. 189, 106354 https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354.
Srivastava, K., Pandey, PC, Sharma, JK, 2020. Fomba fiasa ho an'ny fanatsarana ny lalana amin'ny fampiharana ny fambolena marina mampiasa UAV. Drones 4 (3), 58. https://doi.org/ 10.3390/drones4030058.
Stafford, JV, 2000. Fampiharana ny fambolena marina amin'ny taonjato faha-21. J. Agric. Eng. Res. 76 (3), 267–275.
Su, J., Coombes, M., Liu, C., Guo, L., Chen, W.-H., 2018. Fanombanana ny haintany varimbazaha amin'ny alàlan'ny sary an-tsary amin'ny alàlan'ny fiaramanidina tsy misy olona. Tamin'ny 2018 37th Chinese Control Conference (CCC).
Su, J., Liu, C., Coombes, M., Hu, X., Wang, C., Xu, X., Li, Q., Guo, L., Chen, W.-H., 2018. Fanaraha-maso harafesina mavo varimbazaha amin'ny alalan'ny fianarana avy amin'ny sary an-habakabaka UAV marobe.
Comput. Electron. Agric. 155, 157–166. https://doi.org/10.1016/j. compag.2018.10.017.
Su, Y., Wang, X., 2021. Fanavaozana ny fitantanana ara-toekarena ara-pambolena amin'ny dingan'ny fananganana fambolena marani-tsaina amin'ny angon-drakitra lehibe. Comput maharitra. Inf. Syst. 31, 100579 https://doi.org/10.1016/j.suscom.2021.100579.
Sullivan, DG, Fulton, JP, Shaw, JN, Bland, GL, 2007. Fanombanana ny fahatsapan'ny rafi-pandrefesana an-dranomandry tsy misy mpitaingina mba hamantarana ny adin-drano ao anaty tafo landihazo. Trans. ASABE 50 (6), 1955–1962.
Sumesh, KC, Ninsawat, S., Som-ard, J., 2021. Fampidirana ny mari-pamantarana zavamaniry mifototra amin'ny RGB, maodely ambonin'ny voly ary fomba famakafakana sary mifototra amin'ny zavatra ho an'ny fanombanana ny vokatra fary amin'ny alàlan'ny fiara tsy mataho-dalana. Comput. Electron. Agric. 180, 105903 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105903.
Suomalainen, J., Anders, N., Iqbal, S., Franke, J., Wenting, P., Bartholomeus, H., Becker, R., Kooistra, L., 2013. Rafitra fanaovana sari-tany hyperspectral maivana ho an'ny
fiara an-habakabaka tsy misy olona - ny vokatra voalohany. Ao amin'ny: 2013 Atrikasa faha-5 momba ny sary Hyperspectral sy ny fanodinana famantarana: Evolisiona amin'ny fandrenesana lavitra (WHISPERS), p. 1–4. https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2013.8080721.
Suomalainen, J., Anders, N., Iqbal, S., Roerink, G., Franke, J., Wenting, P., Hünniger, D., Bartholomeus, H., Becker, R., Kooistra, L., 2014. Hyperspectral maivana
rafitra fanaovana sari-tany sy rojo fanodinana photogrammetrika ho an'ny fiara an-habakabaka tsy misy olona. Fanamafisana lavitra 6 (11), 11013–11030. https://doi.org/10.3390/
rs61111013.
Syeda, IH, Alam, MM, Illahi, U., Su'ud, MM, 2021. Paikady fanaraha-maso mialoha amin'ny fampiasana ny fanodinana sary, UAV ary AI amin'ny fambolena: famerenana. World J. Eng. 18 (4),
579–589. https://doi.org/10.1108/WJE-09-2020-0459.
Tahai, A., Rigsby, JT. Inf. Process. Mitantana. 1998 (34–2), 3–341.
Tang, Y., Dananjayan, S., Hou, C., Guo, Q., Luo, S., He, Y., 2021. Fanadihadiana momba ny tambajotra 5G sy ny fiantraikany amin'ny fambolena: fanamby sy fahafahana. Comput.
Electron. Agric. 180, 105895 https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105895.
Tantalaki, N., Souravlas, S., Roumeliotis, M., 2019. Fanapahan-kevitra mifototra amin'ny angona momba ny fambolena marina: ny fiakaran'ny angona lehibe amin'ny rafitra fambolena. J. Agric. Info sakafo.
20 (4), 344–380.
Tao, H., Feng, H., Xu, L., Miao, M., Yang, G., Yang, X., Fan, L., 2020. Tombanana ny vokatra sy ny haavon'ny zavamaniry amin'ny varimbazaha ririnina mampiasa UAV- mifototra amin'ny sary hyperspectral.
Sensors 20 (4), 1231.
Techy, L., Schmale III, DG, Woolsey, CA. J. Field Rob. 2010 (27), 3–335. https://doi.org/343/rob.10.1002.
Tetila, EC, Machado, BB, Astolfi, G., Belete, NAdS, Amorim, WP, Roel, AR, Pistori, H., 2020. Fikarohana sy fanasokajiana ireo bibikely soja mampiasa fianarana lalina
miaraka amin'ny sary UAV. Comput. Electron. Agric. 179, 105836.
Thamm, H.-P., Menz, G., Becker, M., Kuria, DN, Misana, S., Kohn, D., 2013. The Use of Uas for Assessing Systems Agricultural in AN Wetland in Tanzania in the— Ary WetSeason ho an'ny Fambolena maharitra sy manome ny marina momba ny tany ho an'ny Terra-Sar X Data. Ao amin'ny: ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, pp. 401–406. https://doi.org/10.5194/isprsarchivesXL-1-W2-401-2013.
Thelwall, M., 2008. Bibliometrics to webometrics. J. Info. Sci. 34 (4), 605–621.
Torres-Sanchez, ´ J., Lopez-Granados, ´ F., Pena, ˜ JM, 2015. Fomba iray mifototra amin'ny zavatra mandeha ho azy ho an'ny tokonam-baravarana tsara indrindra amin'ny sary UAV: fampiharana ho an'ny fitsirihana ny zavamaniry amin'ny voly herbaceous. Comput. Electron. Agric. 114, 43–52. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.03.019.
Torres-Sanchez, ´ J., Lopez-Granados, ´ F., Serrano, N., Arquero, O., Pena, ˜ JM, Hassan, QK, 2015. Fanaraha-maso 3-D avo lenta amin'ny fambolena hazo fambolena miaraka amin'ny Teknolojian'ny Unmanned Aerial Vehicle (UAV). PLoS ONE 10 (6), e0130479.
Torres-Sanchez, ´ J., Pena, ˜ JM, de Castro, AI, Lopez-Granados, ´ F., 2014. Sarintany maromaro amin'ny ampahany amin'ny zavamaniry amin'ny saha varimbazaha am-piandohan'ny vanim-potoana mampiasa sary avy amin'ny UAV. Comput. Electron. Agric. 103, 104–113. https://doi.org/10.1016/j. compag.2014.02.009.
Tsouros, DC, Bibi, S., Sarigiannidis, PG, 2019. Famerenana amin'ny fampiharana mifototra amin'ny UAV ho an'ny fambolena marina. Information (Soisa) 10 (11). https://doi.org/10.3390/info10110349.
Tu, Y.-H., Phinn, S., Johansen, K., Robson, A., Wu, D., 2020. Fanamafisana ny drafitra sidina drone amin'ny fandrefesana ny firafitry ny fambolena hazo hortikultura. ISPRS J. Photogramm.
Remote Sens. 160, 83–96. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.006
Tzounis, A., Katsoulas, N., Bartzanas, T., Kittas, C., 2017. Internet of Things amin'ny fambolena, fandrosoana vao haingana ary fanamby ho avy. Biosyst. Eng. 164, 31–48.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2017.09.007.
Uddin, A., Singh, VK, Pinto, D., Olmos, I., 2015. Sarintany siantifika momba ny fikarohana siantifika informatika any Mexico. Scientometrics 105 (1), 97–114.
UN., 2019. Fanantenana ho an'ny mponina eran-tany 2019. https://population.un.org/wpp/ (Nisy tamin'ny 15/04/2022).
Uto, K., Seki, H., Saito, G., Kosugi, Y., 2013. Famaritana ny tanimbary amin'ny alàlan'ny rafitra sensor hyperspectral miniature UAVmounted. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs.
Remote Sens. 6 (2), 851–860. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2013.2250921. van der Merwe, D., Burchfield, DR, Witt, TD, Price, KP, Sharda, A., 2020. Drones in
fambolena. Adv. Agron. 162, 1–30.
Velusamy, P., Rajendran, S., Mahendran, RK, Naseer, S., Shafiq, M., Choi, J.-G., 2022.
Fiara tsy mataho-dalana (UAV) amin'ny fambolena tsara: fampiharana sy fanamby. Energies 15 (1), 217. https://doi.org/10.3390/en15010217.
Ventura, D., Bonifazi, A., Gravina, MF, Belluscio, A., Ardizzone, G., 2018. Sarintany sy fanasokajiana ny toeram-ponenana an-dranomasina saro-pady ara-tontolo iainana amin'ny fampiasana fiaramanidina tsy misy olona
Sarin'ny fiara (UAV) sy Famakafakana sary mifototra amin'ny zavatra (OBIA). Fanamafisana lavitra 10 (9), 1331. https://doi.org/10.3390/rs10091331.
Verger, A., Vigneau, N., Cheron, C., Gilliot, J.-M., Comar, A., Baret, F., 2014. Fanondroana faritra maitso avy amin'ny rafitra aerial tsy misy olona momba ny varimbazaha sy ny voaloboka. . Remote Sens. manodidina. 152, 654–664. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.06.006.
Von Bueren, SK, Burkart, A., Hueni, A., Rascher, U., Tuohy, MP, Yule, IJ, 2015. Deploying four optical UAV-based sensor over the grassland: challenges and
fetra. Biogeosciences 12 (1), 163–175. https://doi.org/10.5194/bg-12-163-2015.
Vuran, MC, Salam, A., Wong, R., Irmak, S., 2018. Aterineto amin'ny zavatra ambanin'ny tany amin'ny fambolena mazava tsara: lafin-trano sy teknolojia. Ad Hoc Netw. 81,
160–173. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2018.07.017.
Wamba, SF, Queiroz, MM.
Info. Syst. Front. 1–16.
Wang, L., Zhang, G., Wang, Z., Liu, J., Shang, J., Liang, L., 2019. Famakafakana bibliométrique momba ny fironana fikarohana amin'ny fahitana lavitra amin'ny fanaraha-maso ny fitomboan'ny voly: Fandinihana tranga any Shina. Fanamafisana lavitra 11 (7). https://doi.org/10.3390/rs11070809.
White, HD, Griffith, BC, 1981. Cocitation mpanoratra: Fandrefesana literatiora momba ny rafitra ara-tsaina. J. Am. Soc. Info. Sci. 32 (3), 163–171.
Xiang, H., Tian, L., 2011. Famolavolana rafitra fandrefesana lavitr'ezaka ara-pambolena mora vidy mifototra amin'ny fiara an-habakabaka tsy misy olona (UAV). Biosyst. Eng. 108 (2), 174–190. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2010.11.010.
Xie, C., Yang, C., 2020. Famerenana momba ny toetran'ny phenotyping avo lenta amin'ny zavamaniry mampiasa sensor UAV. Comput. Electron. Agric. 178, 105731 https://doi.org/10.1016/j.
compag.2020.105731.
Yao, H., Qin, R., Chen, X., 2019. Fiara an-habakabaka tsy misy olona ho an'ny fampiharana fandrefesana lavitra—famerenana. Fanamafisana lavitra 11 (12). https://doi.org/10.3390/
rs11121443.
Yeom, S., 2021. Mamindra olona manara-dia sy manala lalana diso miaraka amin'ny sary mafana infrarouge amin'ny alalan'ny multirotor. Drones 5 (3), 65. https://doi.org/10.3390/drones5030065.
Yue, J., Feng, H., Jin, X., Yuan, H., Li, Z., Zhou, C., Yang, G., Tian, Q., 2018. Fampitahana ny fanombanana ny masontsivana voly mampiasa sary avy amin'ny UAV-mounted
sensor hyperspectral snapshot sy fakan-tsary nomerika avo lenta. Fanaraha-maso lavitra 10 (7), 1138. https://doi.org/10.3390/rs10071138.
Yue, J., Yang, G., Li, C., Li, Z., Wang, Y., Feng, H., Xu, B., 2017. Tombanana ny varimbazaha ririnina eny ambonin'ny tany amin'ny fampiasana fiara an-habakabaka tsy misy olona- snapshot mifototra
hyperspectral sensor sy ny haavon'ny vokatra nohatsaraina modely. Fanaraha-maso lavitra 9 (7). https://doi.org/10.3390/rs9070708.
Zahawi, RA, Dandois, JP, Holl, KD, Nadwodny, D., Reid, JL, Ellis, EC. Biol.
Conserv. 186, 287–295. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2015.03.031. Zamora-Izquierdo, MA, Santa, J., Martínez, JA, Martínez, V., Skarmeta, AF, 2019.
Sehatra IoT fiompiana marani-tsaina mifototra amin'ny informatika edge sy rahona. Biosyst. Eng. 177,
4-17.
Zarco-Tejada, PJ, Diaz-Varela, R., Angileri, V., Loudjani, P., 2014. Famaritana ny haavon'ny hazo amin'ny fampiasana sary avo lenta avo lenta azo avy amin'ny fiaramanidina tsy misy olona.
fiara (UAV) sy fomba fanamboarana sary 3D mandeha ho azy. EUR. J. Agron. 55, 89–99. https://doi.org/10.1016/j.eja.2014.01.004.
Zhang, C., Craine, WA, McGee, RJ, Vandemark, GJ, Davis, JB, Brown, J., Hulbert, SH, Sankaran, S., 2020. Famaritana mifototra amin'ny sary ny hamafin'ny voninkazo amin'ny voly amin'ny vanim-potoana mangatsiaka. Sensors 20 (5), 1450. https://doi.org/10.3390/s20051450.
Zhang, C., Kovacs, JM, 2012. Ny fampiharana ny rafitra aerial kely tsy misy olona ho an'ny fambolena tsara: famerenana. Precis. Agric. 13 (6), 693–712. https://doi.org/
10.1007/s11119-012-9274-5.
Zhang, L., Zhang, H., Niu, Y., Han, W., 2019. Fametahana ny adin-dranon'ny katsaka mifototra amin'ny fandrefesana lavitra UAV multispectral. Fanaraha-maso lavitra 11 (6), 605.
Zhang, X., Han, L., Dong, Y., Shi, Y., Huang, W., Han, L., Gonz´ alez-Moreno, P., Ma, H., Ye, H., Sobeih , T., 2019. Fomba fianarana lalina momba ny harafesina mavo mandeha ho azy
fitiliana aretina avy amin'ny sary UAV hyperspectral avo lenta. Remote Sensing 11 (13), 1554.
Zhao, X., Zhang, J., Huang, Y., Tian, Y., Yuan, L., 2022. Fikarohana sy fanavakavahana ny aretina sy ny adin-tsain'ny bibikely amin'ny zavamaniry dite amin'ny fampiasana sary hyperspectral miaraka amin'ny famakafakana wavelet. Comput. Electron. Agric. 193, 106717 https://doi.org/10.1016/j. compag.2022.106717.
Zheng, A., Wang, M., Li, C., Tang, J., Luo, B., 2022. Entropy nitarika ny adversarial domain adaptation for aerial image semantic segmentation. IEEE Trans. h
Zheng, H., Cheng, T., Yao, X., Deng, X., Tian, Y., Cao, W., Zhu, Y., 2016. Famantarana ny fenolojia vary amin'ny alàlan'ny famakafakana andiam-potoana momba ny spectral mifototra amin'ny tany. angona fanondroana. Field Crops Res. 198, 131–139. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2016.08.027.
Zheng, J., Yang, W., 2018. Famolavolana rafitra famafazana famafazana fambolena miorina amin'ny sensor Wireless. Int. J. Online Eng. 14 (05), 184.
Zhou, L., Gu, X., Cheng, S., Yang, G., Shu, M., Masoandro, Q., 2020. Famakafakana ny fiovan'ny haavon'ny zavamaniry amin'ny katsaka mipetrapetraka mampiasa angona UAV-LiDAR. Fambolena 10 (5), 146. https://
doi.org/10.3390/agriculture10050146.
Zhou, S., Chai, X., Yang, Z., Wang, H., Yang, C., Sun, T., 2021. Katsaka-IAS: Lozisialy famakafakana sary katsaka mampiasa fianarana lalina ho an'ny phenotyping zavamaniry avo lenta . Fomba fambolena 17 (1), 48. https://doi.org/10.1186/s13007-021-00747-0.
Zhou, X., Zheng, HB, Xu, XQ, He, JY, Ge, XK, Yao, X., Cheng, T., Zhu, Y., Cao, WX, Tian, YC, 2017. Maminavina ny voka-bary amin'ny vary mampiasa zava-maniry isan-karazany
indices avy amin'ny sary multispectral sy nomerika mifototra amin'ny UAV. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 130, 246–255. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.003.
Zhou, Y., Xie, Y., Shao, L., 2016. Simulation of the core technology of a greenhousemonitoring system based on a wireless sensor network. Int. J. Online Eng. 12 (05),
43.
Zhou, Z., Majeed, Y., Diverres Naranjo, G., Gambacorta, EMT, 2021. Fanombanana ny adin'ny rano amin'ny voly miaraka amin'ny sary mafana infrarouge amin'ny fambolena marina: famerenana
ary ny fanantenana ho avy amin'ny fampiharana fianarana lalina. Comput. Electron. Agric. 182, 106019 https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106019.