As tecnologias de inteligência artificial e de reconhecimento de imagem são combinadas com sensores ambientais e a Internet das Coisas (IoT) para a identificação de pragas. A meteorologia agrícola em tempo real e os sistemas de identificação de pragas em aplicações móveis são avaliados com base na identificação inteligente de pragas e em dados ambientais da Internet das Coisas (IoT). Combinámos a actual tecnologia A IoT amadurecida e profunda aprendizagem e aplicámo-la à agricultura inteligente. Utilizámos YOLOv3 de aprendizagem profunda para o reconhecimento de imagens para obter a localização de Tessaratoma papillosa e analisar a informação ambiental das estações meteorológicas através da Memória de Longo Prazo (LSTM) para prever a ocorrência de pragas. Os resultados experimentais mostraram que a precisão da identificação de pragas atingiu 90%. O posicionamento preciso pode efectivamente reduzir a quantidade de pesticidas utilizados e reduzir os danos causados pelos pesticidas ao solo. A investigação actual fornece a localização da praga e a extensão das pragas aos agricultores pode utilizar com precisão a aplicação de pesticidas num momento e local precisos e assim reduzir a mão-de-obra agrícola necessária para o controlo atempado das pragas, alcançando assim o objectivo da agricultura inteligente.