摘要：
美国中西部（印第安纳州）地区的作物生产一直面临环境和经济可持续性问题。化肥（氮和磷）的使用、农业机械燃料成本和劳动生产率的下降导致农业投入的使用没有得到优化，这些趋势一直在增加。相关文献综述描述了精益和绿色实践，如盈利能力（投资回报）、运营成本降低、危险废物减少、交付绩效和整体生产力，可在精准农业实践（可变灌溉、可变施肥、基于云的分析和用于农机导航的远程信息处理）。
综述文献描述了基于物联网 (IoT) 的精准农业实践的低采用率，例如可变速率肥料 (39%)、可变速率农药 (8%)、可变速率灌溉 (4%)、基于云的数据分析 ( 21 %) 和远程信息处理 (10 %) 在中西部作物生产者中。采用基于物联网的精准农业实践的障碍包括成本效益、电力要求、通信范围、数据延迟、数据可扩展性、数据存储、数据处理和数据互操作性。在基于物联网的精准农业实践中，对主题专家 (SME) (N=18) 进行了焦点小组访谈 (n=3)，以了解和定义与障碍相关的决策变量。内容分析和随后的 ISM 模型为部署 IoT 无线传感器节点以提高性能提供了一种行动研究方法。这些改进使可变成本降低了 94%，功耗成本降低了 60%，并改进了数据互操作性和用户交互的基于物联网无线传感器的数据管道，从而改进了精准农业实践的采用。来自 IoT 传感器部署的性能数据 (n=2505) 的关系分析经验性地验证了 ISM 模型，并解释了功耗的变化，以缓解生产者采用 IoT 的情况。本研究开发了基于生长季节通过相关性预测物联网功耗的未来研究范围。
这项研究的意义告诉采用者（作物生产者）、研究人员和精准农业从业者，精益和绿色框架在很大程度上是由基于物联网传感器的精准农业解决方案中的成本和电力问题驱动的。
图：用于精准农业应用的物联网(IoT)无线传感器框架
1 引言
1.1 背景
基于氮磷肥施用量的增加趋势，美国中西部地区的玉米和大豆生产存在经济和环境问题（USDA NASS Indiana，2019 年）。运营成本和燃料消耗成本随着劳动生产率的下降而增加，导致农场净收入下降（USDA NASS Indiana，2019）。因此，可以通过采用精准农业应用（可变灌溉、可变施肥、基于分析和用于农机导航的远程信息处理），以改善农业运营和净盈利能力。然而，DeBoer & Erickson（2019 年）指出，可变肥料 (39 %)、可变农药 (8 %)、可变灌溉 (4 %)、基于云的数据分析 (21 %) 的采用率较低于美国中西部作物生产者中的远程信息处理（10%）。这些障
