کشاورزی با بینایی کامپیوتر، اینترنت اشیاء و بلاکچین به سوی کشت هوشمند اقلیمی

کشاورزی مدرن با چالش‌های حیاتی مانند تغییرات آب و هوایی، امنیت غذایی و ناکارآمدی زنجیره تأمین مواجه است که نیازمند راه‌حل‌های نوآورانه هستند. سیستم‌های کشاورزی سنتی اغلب فاقد پایش بلادرنگ، امنیت داده و شفافیت هستند که منجر به اتلاف و نگرانی‌های کیفیتی می‌شود. برای حل این موارد، یک چارچوب جامع کشاورزی دقیق ارائه می‌دهیم که حسگرهای اینترنت اشیاء (IoT)، محاسبات لبه رزبری پای (R-Pi)، مدیریت داده مبتنی بر بلاکچین و مدل‌سازی آماری کمک‌شده با بینایی کامپیوتر (CV) را یکپارچه می‌کند. سیستم داده‌های محیطی را از طریق یک شبکه حسگر جمع‌آوری می‌کند، آن را در لبه با استفاده از R-Pi پردازش می‌کند و خروجی‌های خلاصه‌شده را روی یک بلاکچین امن مبتنی بر اتریوم با استفاده از قراردادهای هوشمند ثبت می‌کند.

همزمان، ماژول‌های CV ارزیابی کیفیت بلادرنگ و تشخیص ناهنجاری را انجام می‌دهند. یک مدل تصادفی مبتنی بر زنجیره مارکوف برای ردیابی تخریب کیفیت در محصولات با ارزش بالا به کار گرفته می‌شود. روش‌شناسی از طریق یک مطالعه موردی زعفران اعتبارسنجی می‌شود و اثربخشی در پایش تخریب رشته‌ها و تشخیص تقلب بالقوه را نشان می‌دهد. این یکپارچه‌سازی تصمیم‌گیری بلادرنگ را افزایش می‌دهد، ردیابی را تضمین می‌کند و پایداری در کشاورزی هوشمند اقلیمی را ترویج می‌دهد.

Modern agriculture faces critical challenges such as climate change, food security and supply chain inefficiencies, which demand innovative solutions. Traditional farming systems often lack real time monitoring, data security and transparency, leading to wastefulness and quality concerns. To address these, we present a comprehensive precision agriculture framework that integrates Internet of Things (IoT) sensors, Raspberry Pi (R-Pi) edge computing, blockchain based data management and computer vision (CV) assisted statistical modeling. The system collects environmental data via a sensor network, processes it at the edge using R-Pi, and records summarized outputs on a secure Ethereum based blockchain using smart contracts.

Simultaneously, CV modules perform real time quality assessment and anomaly detection. A Markov chain based stochastic model is employed to track quality degradation in high value crops. The methodology is validated through a saffron use case, demonstrating effectiveness in monitoring filament degradation and detecting potential fraud. This integration enhances real time decision making, ensures traceability and promotes sustainability in climate smart agriculture.