Une méthode de surveillance de l'humidité du sol à l'aide de l'IA et d'un appareil photo numérique a été créée

L'Organisation des Nations Unies (ONU) prédit que d'ici 2050, de nombreuses régions de la planète pourraient manquer de

l’eau douce pour répondre aux besoins agricoles si l’humanité continue avec les modèles actuels d’utilisation des ressources.

Une solution à ce dilemme mondial estdéveloppement d'une irrigation plus efficace, dont la pièce maîtresse est une surveillance précise de l'humidité du sol. Il permet aux capteurs de guider les systèmes d'irrigation intelligents pour assurer un arrosage au moment et à la vitesse optimaux.

Méthodes existantes de mesure de l'humidité du solproblématique: les capteurs situés sous terre sont sensibles aux sels dans le substrat et nécessitent un équipement spécial pour se connecter. De plus, les caméras thermiques sont coûteuses et dépendent des conditions climatiques - l'intensité de la lumière du soleil, du brouillard et des nuages.

Chercheurs de l'Université d'Australie du Sud(UniSA) et l'Université technique de Bagdad ont développé une alternative rentable. Cela rendra la surveillance précise du sol facile et abordable dans presque toutes les circonstances.

Une équipe de scientifiques, qui comprend des ingénieurs UniSALe Dr Ali Al-Naji et le professeur Javan Chahl ont testé le système avec succès. Il utilise une caméra RVB numérique standard pour surveiller avec précision l'humidité du sol dans un large éventail de conditions environnementales.

« Le système que nous avons essayé est simple,« Elle est fiable et abordable, ce qui en fait une technologie prometteuse pour soutenir l’agriculture de précision », explique le Dr Al-Naji. « Elle est basée sur une caméra vidéo standard qui analyse les différences de couleur du sol pour déterminer la teneur en humidité. Nous l'avons testé à différentes distances, durées et niveaux de lumière, et il s'est avéré très précis. »

La caméra était connectée à un neuronal artificielLes réseaux (ANN) sont un type de logiciel d'apprentissage automatique que les chercheurs ont formé pour reconnaître différents niveaux d'humidité du sol dans différentes conditions de ciel.

En utilisant cet INS, le système de surveillancepeut potentiellement être formé pour reconnaître les conditions spécifiques du sol n'importe où, ce qui lui permet d'être personnalisé pour chaque utilisateur et mis à jour en fonction des conditions climatiques changeantes pour une précision maximale.

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