Er is een methode ontwikkeld om bodemvocht te monitoren met AI en een digitale camera

Организация Объединенных Наций (ООН) прогнозирует, что к 2050 году во многих районах планеты может не хватить

пресной воды для удовлетворения потребностей сельского хозяйства, если человечество продолжит нынешние модели использования ресурсов.

Een oplossing voor dit wereldwijde dilemma isontwikkeling van efficiëntere irrigatie, met als middelpunt nauwkeurige monitoring van bodemvocht. Het stelt sensoren in staat om slimme irrigatiesystemen te sturen om ervoor te zorgen dat water op de optimale tijd en snelheid wordt gegeven.

Bestaande methoden voor het meten van bodemvochtproblematisch: sensoren onder de grond zijn gevoelig voor zouten in het substraat en hebben speciale apparatuur nodig om verbinding te maken. Bovendien zijn warmtebeeldcamera's duur en afhankelijk van klimatologische omstandigheden - de intensiteit van zonlicht, mist en wolken.

Onderzoekers van de University of South Australia(UniSA) en de Technische Universiteit van Bagdad hebben een kosteneffectief alternatief ontwikkeld. Het maakt nauwkeurige bodemmonitoring in bijna alle omstandigheden gemakkelijk en betaalbaar.

Een team van wetenschappers, waaronder UniSA-ingenieursDr. Ali Al-Naji en professor Javan Chahl hebben het systeem met succes getest. Het maakt gebruik van een standaard digitale RGB-camera om het bodemvocht nauwkeurig te bewaken over een breed scala aan omgevingsomstandigheden.

«Система, которую мы опробовали, проста, надежна и доступна по цене, что делает ее многообещающей технологией для поддержки точного земледелия», — говорит д-р Аль-Наджи — В её основе лежит стандартная видеокамера, которая анализирует различия в цвете почвы для определения содержания влаги. Мы тестировали ее на разных расстояниях, времени и уровнях освещенности, и она оказалась очень точной».

De camera was verbonden met een kunstmatig neuraalNetwerken (ANN's) zijn een soort machine learning-software die onderzoekers hebben getraind om verschillende niveaus van bodemvocht in verschillende luchtomstandigheden te herkennen.

Met behulp van deze INS, het monitoringsysteemkan mogelijk worden getraind om overal specifieke bodemomstandigheden te herkennen, waardoor het voor elke gebruiker kan worden aangepast en kan worden bijgewerkt op basis van veranderende klimatologische omstandigheden voor maximale nauwkeurigheid.

Lees verder

Uranus heeft de status van de vreemdste planeet in het zonnestelsel gekregen. Waarom?

Natuurkundigen hebben een analoog van een zwart gat gemaakt en de theorie van Hawking bevestigd. Waar leidt het toe?

Abortus en wetenschap: wat gebeurt er met de kinderen die zullen bevallen