È stato creato un metodo per monitorare l'umidità del suolo utilizzando l'intelligenza artificiale e una fotocamera digitale

Le Nazioni Unite (ONU) prevedono che entro il 2050 in molte aree del pianeta potrebbero mancare risorse

acqua dolce per soddisfare i bisogni agricoli se l’umanità continua con gli attuali modelli di utilizzo delle risorse.

Una soluzione a questo dilemma globale èsviluppo di un'irrigazione più efficiente, il cui fulcro è il monitoraggio accurato dell'umidità del suolo. Consente ai sensori di guidare i sistemi di irrigazione intelligenti per garantire l'irrigazione al momento e alla velocità ottimali.

Metodi esistenti per misurare l'umidità del suoloproblematico: i sensori situati nel sottosuolo sono sensibili ai sali nel substrato e richiedono un'attrezzatura speciale per il collegamento. Inoltre, le termocamere sono costose e dipendono dalle condizioni climatiche: intensità della luce solare, nebbia e nuvole.

Ricercatori dell'Università del South Australia(UniSA) e l'Università Tecnica di Baghdad hanno sviluppato un'alternativa conveniente. Renderà il monitoraggio accurato del suolo facile ed economico in quasi tutte le circostanze.

Un team di scienziati, che include ingegneri UniSAIl dottor Ali Al-Naji e il professor Javan Chahl hanno testato con successo il sistema. Utilizza una fotocamera digitale RGB standard per monitorare accuratamente l'umidità del suolo in un'ampia gamma di condizioni ambientali.

“Il sistema che abbiamo provato è semplice,“È affidabile e conveniente, il che la rende una tecnologia promettente a supporto dell’agricoltura di precisione”, afferma il dott. Al-Naji. “Si basa su una videocamera standard che analizza le differenze nel colore del suolo per determinare il contenuto di umidità. L'abbiamo testato a diverse distanze, tempi e livelli di luce ed è stato molto preciso."

La telecamera era collegata a un neurale artificialeLe reti (ANN) sono un tipo di software di apprendimento automatico che i ricercatori hanno addestrato a riconoscere diversi livelli di umidità del suolo in diverse condizioni di cielo.

Usando questo INS, il sistema di monitoraggiopuò potenzialmente essere addestrato a riconoscere le condizioni specifiche del suolo ovunque, permettendogli di essere personalizzato per ogni utente e aggiornato in base alle mutevoli condizioni climatiche per la massima precisione.

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