AI-driven autonomous spraying for precision weed management in specialty crop production

V. Vijayakumar; A. Neto; Y. Ampatzidis

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AI-driven autonomous spraying for precision weed management in specialty crop production

in Precision agriculture '25

Autor:innen:

V. Vijayakumar

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A. Neto

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, und

Y. Ampatzidis

Y. Ampatzidis i.ampatzidis@ufl.edu

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Art:: Kapitel

Seiten:: 1014–1021

DOI:: https://doi.org/10.1163/9789004725232_133

Angemeldet über:

Dar Hadith al Hassania

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Effective weed control in vegetable crops is crucial for optimizing yield and reducing herbicide use. This study developed a low-cost AI-driven robotic smart sprayer for targeting weeds in pepper and tomato crops on raised beds. Field tests evaluated its performance, with Tests 1 and 2 conducted on pepper and tomato beds, respectively. The sprayer achieved 89% and 88% precision, with missed targets below 5%. Recall was 86% and 84%, demonstrating effective real-time weed targeting while avoiding crops. Results highlight the sprayer’s potential for precise, efficient weed control in vegetable fields.

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Precision agriculture '25

ISBN:: 9789004725232

Verleger:: Wageningen Academic

Print-Publikationsdatum:: 18 Jun 2025

Fachgebiete
- Biowissenschaften
  - Allgemein
  - Landwirtschaft und Umwelt

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