国連 (UN) は、2050 年までに地球上の多くの地域で食料が不足する可能性があると予測しています。
このグローバルなジレンマに対する1つの解決策は、より効率的な灌漑の開発。その中心となるのは土壌水分の正確なモニタリングです。これにより、センサーがスマート灌漑システムをガイドして、最適な時間と速度での散水を確保できます。
土壌水分を測定するための既存の方法問題：地下に配置されたセンサーは、基板内の塩分に敏感であり、接続するには特別な機器が必要です。さらに、赤外線カメラは高価であり、気候条件（太陽光、霧、雲の強度）に依存します。
南オーストラリア大学の研究者（UniSA）とバグダード工科大学は費用効果の高い代替案を開発しました。これにより、ほとんどすべての状況で正確な土壌モニタリングが簡単かつ手頃な価格になります。
UniSAエンジニアを含む科学者のチームAliAl-Naji博士とJavanChahl教授は、システムのテストに成功しました。標準のデジタルRGBカメラを使用して、さまざまな環境条件で土壌水分を正確に監視します。
「私たちが試したシステムはシンプルですが、「信頼性が高く、手頃な価格なので、精密農業をサポートする有望な技術です。」とアル・ナジ博士は言います。「これは、土壌の色の違いを分析して水分含有量を測定する標準的なビデオカメラに基づいています。さまざまな距離、時間、光レベルでテストしましたが、非常に正確でした。」
カメラは人工ニューラルに接続されていましたネットワーク（ANN）は、さまざまな空の状態でさまざまなレベルの土壌水分を認識するように研究者がトレーニングした機械学習ソフトウェアの一種です。
このINSを使用して、監視システムどこでも特定の土壌条件を認識するようにトレーニングできる可能性があり、ユーザーごとにカスタマイズして、気候条件の変化に応じて更新し、最高の精度を実現できます。
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