A Secured Triad of IoT, Machine Learning, and Blockchain for Crop Forecasting in Agriculture
Bộ ba bảo mật gồm IoT, Machine Learning và Blockchain để dự báo cây trồng trong nông nghiệp
Author: Najmus Sakib Sizan, Md. Abu Layek, Khondokar Fida Hasan | Year: 2025
Keywords: Machine Learning
Abstract / Summary
To improve crop forecasting and provide farmers with actionable data-driven insights, we propose a novel approach integrating IoT, machine learning, and blockchain technologies. Using IoT, real-time data from sensor networks continuously monitor environmental conditions and soil nutrient levels, significantly improving our understanding of crop growth dynamics. Our study demonstrates the exceptional accuracy of the Random Forest model, achieving a 99.45\% accuracy rate in predicting optimal crop types and yields, thereby offering precise crop projections and customized recommendations. To ensure the security and integrity of the sensor data used for these forecasts, we integrate the Ethereum blockchain, which provides a robust and secure platform. This ensures that the forecasted data remain tamper-proof and reliable. Stakeholders can access real-time and historical crop projections through an intuitive online interface, enhancing transparency and facilitating informed decision-making. By presenting multiple predicted crop scenarios, our system enables farmers to optimize production strategies effectively. This integrated approach promises significant advances in precision agriculture, making crop forecasting more accurate, secure, and user-friendly.
Bản dịch tiếng Việt:
Để cải thiện khả năng dự báo cây trồng và cung cấp cho nông dân những hiểu biết dựa trên dữ liệu có thể hành động, chúng tôi đề xuất một phương pháp tiếp cận mới tích hợp công nghệ IoT, máy học và chuỗi khối. Sử dụng IoT, dữ liệu thời gian thực từ mạng cảm biến liên tục theo dõi các điều kiện môi trường và mức độ dinh dưỡng của đất, cải thiện đáng kể sự hiểu biết của chúng ta về động lực tăng trưởng cây trồng. Nghiên cứu của chúng tôi chứng minh độ chính xác đặc biệt của mô hình Rừng ngẫu nhiên, đạt tỷ lệ chính xác 99,45% trong việc dự đoán các loại cây trồng và sản lượng tối ưu, từ đó đưa ra các dự báo cây trồng chính xác và các đề xuất tùy chỉnh. Để đảm bảo tính bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu cảm biến được sử dụng cho các dự báo này, chúng tôi tích hợp chuỗi khối Ethereum, cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và an toàn. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu dự báo vẫn có khả năng chống giả mạo và đáng tin cậy. Các bên liên quan có thể truy cập các dự báo lịch sử và thời gian thực về cây trồng thông qua giao diện trực tuyến trực quan, nâng cao tính minh bạch và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định sáng suốt. Bằng cách đưa ra nhiều kịch bản cây trồng dự đoán, hệ thống của chúng tôi cho phép nông dân tối ưu hóa chiến lược sản xuất một cách hiệu quả. Cách tiếp cận tích hợp này hứa hẹn những tiến bộ đáng kể trong nông nghiệp chính xác, giúp dự báo cây trồng chính xác hơn, an toàn hơn và thân thiện với người dùng hơn.
Full Document
Open in new tabDocument Ready
Click below to load the full PDF document natively.