QISHLOQ XO‘JALIGI MONITORINGIDA RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING TUTGAN O‘RNI
Keywords:
Qishloq xo`jaligi, monitoring, raqamli texnologiyalar, sun`iy yo`ldoshlar, IoT, dronlar, ma`lumotlar tahlili, hosildorlik monitoring, raqamli iqtisodiyot.Abstract
Mazkur maqolada qishloq xo`jaligi monitoringida raqamli texnologiyalarning joriy qilinishi natijasida hosildorlikni oshirish, ekologik xavfsizlikni ta`minlash va resurslardan samarali foydalanish imkoniyatlari o`rganilgan. Maqola sun`iy yo`ldosh tasvirlari, dronlar, IoT texnologiyalari va ma`lumotlar tahlili usullarining qo`llanilishiga qaratilgan bo`lib, bu texnologiyalarning an`anaviy usullarga nisbatan ustunliklarini va kamchiliklari ko`rib chiqilgan. Hozirgi raqamli iqtisodiyot sharoitida qishloq xo`jaligi monitoring faoliyatida raqamli texnologiyalardan samarali foydalanishning tutgan o`rni ko`rib chiqilgan. Ushbu maqolada qishloq xo`jaligidagi monitoring jarayonida raqamli texnologiyalarning tutgan o`rni va ularning istiqbollari ko`rib chiqiladi.
References
Jones, D. et al. (2022). Satellite Imagery in Precision Agriculture. Cambridge University Press.
Smith, A. & Wang, T. (2023). Drones in Modern Farming. Springer.
Clarke, M. (2021). IoT in Agriculture: Efficiency and Innovation. Wiley Press.
FAO. (2020). World Programme for the Census of Agriculture 2020. Rome.
Abdurahmanov, U., & Umarov, S. (2021). Modernization of agricultural statistics in Uzbekistan: Challenges and prospects. Tashkent Economic Review, 2(1), 45-58.
Anwar, S., et al. (2022). Digital transformation of agricultural statistics: A comprehensive review. Computers and Electronics in Agriculture, 203, 106394.
O'zbekiston Respublikasi Davlat statistika qo'mitasi. (2023). O'zbekiston qishloq xo'jaligi: Asosiy ko'rsatkichlar. Toshkent.
O'zbekiston Respublikasi Prezidentining "Raqamli O'zbekiston-2030" strategiyasini tasdiqlash to'g'risidagi Farmoni. (2020). PF-6079-son.
Anwar, S., et al. (2022). Digital transformation of agricultural statistics: A comprehensive review. Computers and Electronics in Agriculture, 203, 106394.
Kang, J., et al. (2023). Application of artificial intelligence and machine learning in agricultural statistics. Journal of Agricultural Informatics, 14(2), 78-95.
Li, Y., et al. (2021). Internet of Things (IoT) in agriculture: A review. Sensors, 21(4), 1136.
Garcia-Alvarez, M., et al. (2023). Big Data Analytics in Agricultural Statistics: Opportunities and Challenges. Statistical Journal of the IAOS, 39(2), 517-529.
Ministry of Electronics and Information Technology, Government of India. (2022). Digital India: Power to Empower. New Delhi.
