Das Management intelligenter Gewächshäuser stellt einen transformativen Fortschritt in der präzisen Landwirtschaft dar und ermöglicht die nachhaltige Intensivierung der Lebensmittelproduktion durch die Integration von Multi-Sensor-Netzwerken, intelligenter Steuerung und ausgeklügelten Datenfiltertechniken. Im Gegensatz zu konventionellen Gewächshäusern, die auf manuelle Überwachung angewiesen sind, kombinieren intelligente Gewächshäuser Umwelt-Sensoren, Internet-of-Things (IoT)-Plattformen und auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Entscheidungsfindung, um Mikroklimata zu optimieren, Erträge zu verbessern und die Ressourceneffizienz zu steigern. Diese Übersicht untersucht systematisch drei wesentliche technologische Säulen: Multi-Sensor-Überwachung, intelligente Steuerung und Datenfiltertechniken für das Management von Gewächshausumgebungen. Eine strukturierte Literaturüberprüfung von 114 begutachteten Studien wurde in wichtigen Datenbanken durchgeführt, um die methodische Genauigkeit zu gewährleisten. Die Analyse verglich Sensortechnologien wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Kohlendioxid (CO2), Licht und Energie, um Kontrollstrategien wie IoT-basierte Automatisierung, Fuzzy-Logik, modellprädiktive Steuerung und Verstärkendes Lernen sowie Filtermethoden wie Zeit- und Frequenzbereich, Kalman, KI-basierte und hybride Modelle zu bewerten. Wesentliche Ergebnisse zeigten, dass die Integration von Multi-Sensoren Präzision und Resilienz verbesserte, jedoch Herausforderungen bei der Kalibrierung und Interoperabilität auftraten. Intelligente Steuerung verbesserte die Energie- und Wassereffizienz, erforderte jedoch robuste Datensätze und Rechenressourcen. Fortschrittliche Filter stärken die Datenintegrität, werfen jedoch Bedenken hinsichtlich Skalierbarkeit und Rechenkosten auf. Der besondere Beitrag dieser Übersicht war eine integrierte Synthese, die technische Leistung mit der Umsetzbarkeit verknüpft und Wege zu erschwinglichen, skalierbaren und resilienten intelligenten Gewächhaussystemen aufzeigt.
Bicamumakuba et al. (Fr,) untersuchten diese Fragestellung.