Аннотация на русском языке: В статье рассматривается проблема неэффективного использования водных ресурсов в сельском хозяйстве и пути её решения на основе Интернета вещей. Проведён анализ традиционных методов орошения (поверхностное, дождевальное, капельное) и современных IoT-подходов. Выполнен сравнительный анализ эффективности рассматриваемых методов. Установлено, что IoT-методы позволяют сократить водопотребление на 40–80 % и обеспечить адаптивное управление поливом в реальном времени за счёт интеграции датчиков влажности и температуры почвы, систем поддержки принятия решений на базе искусственного интеллекта, цифровых двойников и средств дистанционного мониторинга. Показано, что наибольшую эффективность демонстрирует интеграция капельного орошения с IoT-технологиями. Сделан вывод о целесообразности поэтапного внедрения IoT-решений в сельском хозяйстве с учётом масштаба хозяйства и доступных ресурсов.

The summary in English: Тhe article considers the problem of inefficient use of water resources in agriculture and the ways to solve it based on the Internet of Things. The analysis of traditional irrigation methods (surface, sprinkler, drip) and modern IoT approaches is carried out. A comparative analysis of the efficiency of the considered methods is performed. It is established that IoT methods make it possible to reduce water consumption by 40–80 % and to provide adaptive irrigation control in real time through the integration of soil moisture and temperature sensors, AI-based decision support systems, digital twins and remote monitoring tools. It is shown that the integration of drip irrigation with IoT technologies demonstrates the highest efficiency. The conclusion is drawn about the expediency of phased implementation of IoT solutions in agriculture, taking into account the scale of the farm and the available resources.

Ключевые слова: водные ресурсы, орошение, Интернет вещей, точное земледелие, капельный полив, цифровые двойники, искусственный интеллект.
Key words: water resources, irrigation, Internet of Things, precision agriculture, drip irrigation, digital twins, artificial intelligence.