Um método para monitorar a umidade do solo usando IA e uma câmera digital foi criado

A Organização das Nações Unidas (ONU) prevê que, até 2050, muitas áreas do planeta poderão carecer de

água doce para satisfazer as necessidades agrícolas se a humanidade continuar com os actuais padrões de utilização de recursos.

Uma solução para este dilema global édesenvolvimento de irrigação mais eficiente, cujo ponto central é o monitoramento preciso da umidade do solo. Ele permite que sensores orientem os sistemas de irrigação inteligentes para garantir a irrigação no momento e velocidade ideais.

Métodos existentes para medir a umidade do soloproblemático: os sensores localizados no subsolo são sensíveis a sais no substrato e requerem equipamento especial para se conectar. Além disso, as câmeras de imagem térmica são caras e dependem das condições climáticas - a intensidade da luz do sol, neblina e nuvens.

Pesquisadores da University of South Australia(UniSA) e a Universidade Técnica de Bagdá desenvolveram uma alternativa econômica. Isso tornará o monitoramento preciso do solo fácil e acessível em quase todas as circunstâncias.

Uma equipe de cientistas, que inclui engenheiros da UniSAO Dr. Ali Al-Naji e o professor Javan Chahl testaram o sistema com sucesso. Ele usa uma câmera RGB digital padrão para monitorar com precisão a umidade do solo em uma ampla gama de condições ambientais.

“O sistema que testamos é simples,“É confiável e acessível, o que a torna uma tecnologia promissora para apoiar a agricultura de precisão”, afirma o Dr. Al-Naji. “É baseada em uma câmera de vídeo padrão que analisa diferenças na cor do solo para determinar o teor de umidade. Testamos em diferentes distâncias, horários e níveis de luz e foi muito preciso."

A câmera foi conectada a um sistema neural artificialRedes (RNAs) são um tipo de software de aprendizado de máquina que os pesquisadores treinaram para reconhecer diferentes níveis de umidade do solo em diferentes condições do céu.

Usando este INS, o sistema de monitoramentopode ser potencialmente treinado para reconhecer as condições específicas do solo em qualquer lugar, permitindo que seja personalizado para cada usuário e atualizado de acordo com as mudanças nas condições climáticas para a máxima precisão.

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