A revisit of Internet of Things Technologies for Monitoring and Control Strategies in Smart Agriculture

Figure 6.
Accuracy-based analysis of the different state of the art techniques.
Water monitoring is the most highly measured IoT sub-vertical, followed by crop,
smart agriculture, animal, and irrigation monitoring. All of these have the same proportion
of peer-reviewed articles exploring the possible uses of the Internet of Things. According
to the findings, the most important sensor data for measurement is 15.73% soil moisture,
19.79% humidity, and 24.87% ambient temperature. However, further sensor information,
such as soil pH and moisture, are also collected for IoT applications. Wi-Fi has the highest
claimed use in farming and agriculture, with 30.27% and 21.10% use of mobile tools, as
shown in Figure
7
. Other technologies like Bluetooth, WSN, RFID, Raspberry Pi, ZigBee,
LoRa, and GPRS are less popular in the agriculture and farming industries. In the agri-
cultural and farming business comparison, the farming sector uses IoT for automation
slower [
42
]. The Plant Server and User View were created with phpMyAdmin to manage
MySQL server management. The F-RCNN-qualified model for anomaly detection had
80% confidence, while the technique for the transfer of learning illness had 95.75% accu-

---

Agronomy
2022
,
12
, 127
18 of 21
racy. In reality, automatic image capturing software was deployed, and the RCNN model
successfully recognized 91.67% of tomato plant illnesses [
56
].
Figure 7.
An overview of 60 published articles on sensor and technology-based data collection, as
well as a comparison of agriculture and farming utilizing IoT.
6. Conclusions and Future Directions
The implementation of sustainable communication technologies and sensors based on
IoT is necessary to increase agricultural productivity. Wireless sensors, unmanned aerial
vehicles, and cloud computing have been shown to be practical tools for guaranteeing
long-term agricultural productivity. Many processes throughout the production cycle,
including irrigation, soil sample and mapping, fertilizer or pest control, yield monitoring,
forecasting, and harvesting, may be automated using smart devices, allowing for improved
crop quality and growth capacity. The key effective features, important applications, IoT-
based smart agriculture technology and equipment, and open barriers and possibilities
were all examined in this study. This research will be expanded in the future to include
security and privacy issues in smart agriculture using IoT methods.