论文标题：A review of augmented reality in embedded systems for smart farming: innovations, applications and future directions

期刊：Frontiers of Agricultural Science & Engineering

作者：Lauren Genith ISAZA DOMÍNGUEZ, Oscar AGUDELO VARELA, Nestor SUAT ROJAS

发表时间：13 Aug 2025

DOI：10.15302/J-FASE-2025652

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Apr 2026, Volume 13 Issue 2

· 第6篇 ·

▎论文ID

A review of augmented reality in embedded systems for smart farming: innovations, applications and future directions

增强现实 (AR) 嵌入式系统在智能农业中的应用综述：创新、应用与未来方向

文章类型：Review

第一作者：Lauren Genith ISAZA DOMÍNGUEZ

通讯作者：Lauren Genith ISAZA DOMÍNGUEZ

Email: lisaza@unillanos.edu.co

作者单位：哥伦比亚洛斯亚诺斯大学

Cite this article :

Lauren Genith ISAZA DOMÍNGUEZ, Oscar AGUDELO VARELA, Nestor SUAT ROJAS. A review of augmented reality in embedded systems for smart farming: innovations, applications and future directions. Front. Agr. Sci. Eng., 2026, 13(2): 25652 DOI:10.15302/J-FASE-2025652

· Graphical abstract · 

· 主 要 内 容 ·

随着全球人口持续增长、气候变化加剧以及农业资源日益紧张，传统农业生产模式正面临前所未有的挑战。据预测，到2050年，全球粮食产量需提高70%才能满足需求。在这一背景下，“农业4.0”逐渐兴起，物联网、人工智能、无人机、机器人等嵌入式技术被广泛应用于精准农业，以提高生产效率和可持续性。

然而，这些技术往往各自为政，缺乏统一的操作界面，导致数据孤岛与操作断层。那么，有没有一种技术能够将这些分散的系统整合起来，让农民在田间地头就能直观地获取信息并做出决策？

哥伦比亚洛斯亚诺斯大学Lauren Genith ISAZA DOMÍNGUEZ教授等提出，增强现实 (AR) 技术或许正是这一问题的可能解决方案。文章系统探讨了AR如何作为“中心接口”，协同物联网、无人机、农机机器人、边缘计算与人工智能，构建起一个响应迅速、数据驱动的智能农业系统。

AR技术能够将数字信息叠加在真实农田环境中，通过智能眼镜或移动设备为农民提供实时可视化数据。例如，当无人机或地面传感器检测到作物出现异常时，AR界面可以引导农民前往问题区域，扫描后通过边缘AI进行图像分析，并在确认问题后提供具体的应对建议——无论是手动干预还是调度农机进行处理。

AR技术目前已在水肥管理、病虫害识别、作物采收、农机维护等多个农业场景中发挥作用。例如，集成AR的草莓采收系统能通过视觉识别成熟果实并实时标注，采收成功率达到93%；基于AR的灌溉系统可结合传感器数据与机器学习模型，动态调整灌溉计划，减少水资源的浪费。

此外，AR与无人机的结合也为大范围农田监测提供了新思路。通过AR界面，农民可以直接在无人机拍摄的画面上查看作物健康状况、土壤差异或病虫害分布，甚至进行多用户协同诊断，提高决策效率。

然而，文章也指出，目前AR在农业中的应用仍存在诸多挑战，包括实时数据处理能力不足、AI模型在真实环境中的适应性有限、异构设备之间缺乏统一通信标准等。此外，基于手势的AR交互在复杂田间环境中的稳定性、多无人机协同作业的技术框架、以及面向资源匮乏地区低成本AR方案的开发，都是未来需要重点突破的方向。

为此，作者提出了一系列未来发展方向，包括构建低延迟数据管道、开发可解释的AI交互界面、推进无人机集群与AR的协同控制、设计轻量化的边缘AI模型，以及通过联邦学习加强数据隐私保护等。

文章强调，AR不应仅仅被视作一种独立的可视化工具，而应成为连接农业现场感知、分析、决策与执行的集成接口。随着相关技术的不断成熟与集成方案的落地验证，AR有望帮助全球农民——特别是资源有限的小农户——以更低门槛、更高效率实现智慧农业的应用。

· 主 要 图 表 ·

图1 当前AR技术在农业4.0中的应用领域。这六个领域突出了AR技术正在增强农业4.0的关键方面，包括肥料与水分管理、人工智能驱动的决策支持、成熟度检测与收获、作物推荐、病害识别和害虫分析。

图2: 概念工作流程图，说明增强现实如何在智能农业中作为嵌入式系统的中心接口。基于文献综合，该模型整合了通过无人机和物联网传感器进行的异常检测、增强现实引导的导航、边缘人工智能诊断，以及通过人工或机器人操作的模块化响应回路。标准流程图形状用于区分过程步骤、决策点和开始/结束状态，颜色则区分感知、决策和干预组件。

图3 基于无人机的植被应力分析。该无人机图像拍摄于哥伦比亚加勒比海岸附近的一个偏远农业区。红色框标示了可能因缺水或病害导致的植被应力区域，通过颜色分割和边缘检测机器学习模型检测得到。

图4 绿色边界框及疑似病害示例：(a) 疑似粉蚧和柑橘潜叶蛾损害的柠檬树；(b) 疑似缺绿症 (营养缺乏) 或鳄梨黑斑病的鳄梨树；(c) 疑似缺绿症 (营养缺乏) 的咖啡树；(d) 疑似黄叶斑病的大蕉。