Stworzono metodę monitorowania wilgotności gleby za pomocą sztucznej inteligencji i aparatu cyfrowego

Organizacja Narodów Zjednoczonych (ONZ) przewiduje, że do 2050 r. w wielu obszarach planety może brakować tego pierwiastka

świeża woda w celu zaspokojenia potrzeb rolnictwa, jeśli ludzkość będzie kontynuować obecne wzorce wykorzystania zasobów.

Jednym z rozwiązań tego globalnego dylematu jestopracowanie wydajniejszego nawadniania, którego centralnym punktem jest dokładne monitorowanie wilgotności gleby. Umożliwia czujnikom prowadzenie inteligentnych systemów nawadniania w celu zapewnienia podlewania w optymalnym czasie i z odpowiednią prędkością.

Istniejące metody pomiaru wilgotności glebyproblematyczne: czujniki umieszczone pod ziemią są wrażliwe na sole w podłożu i wymagają do podłączenia specjalnego sprzętu. Ponadto kamery termowizyjne są drogie i zależą od warunków klimatycznych - natężenia światła słonecznego, mgły i chmur.

Naukowcy z University of South Australia(UniSA) i Politechnika w Bagdadzie opracowały opłacalną alternatywę. Dzięki temu dokładne monitorowanie gleby będzie łatwe i niedrogie w prawie każdych okolicznościach.

Zespół naukowców, w skład którego wchodzą inżynierowie UniSADr Ali Al-Naji i profesor Javan Chahl z powodzeniem przetestowali system. Wykorzystuje standardową cyfrową kamerę RGB do dokładnego monitorowania wilgotności gleby w szerokim zakresie warunków środowiskowych.

„System, który wypróbowaliśmy, jest prosty,„Jest niezawodna i niedroga, co czyni ją obiecującą technologią wspierającą rolnictwo precyzyjne” – mówi dr Al-Naji. „Opiera się na standardowej kamerze wideo, która analizuje różnice w kolorze gleby w celu określenia zawartości wilgoci. Testowaliśmy go w różnych odległościach, czasach i przy różnych poziomach oświetlenia i okazał się bardzo dokładny.”

Kamera została podłączona do sztucznego neuronuSieci (SSN) to rodzaj oprogramowania do uczenia maszynowego, które naukowcy wyszkolili, aby rozpoznawać różne poziomy wilgotności gleby w różnych warunkach na niebie.

Korzystając z tego INS, system monitorowaniamoże potencjalnie zostać przeszkolony w rozpoznawaniu określonych warunków glebowych w dowolnym miejscu, umożliwiając dostosowanie go do każdego użytkownika i aktualizowanie zgodnie ze zmieniającymi się warunkami klimatycznymi w celu uzyskania maksymalnej dokładności.

Czytaj więcej

Uran uzyskał status najdziwniejszej planety w Układzie Słonecznym. Dlaczego?

Fizycy stworzyli analogię czarnej dziury i potwierdzili teorię Hawkinga. Dokąd to prowadzi?

Aborcja i nauka: co stanie się z dziećmi, które będą rodzić