Новини / Технології     26 березня 2021 13:30

Створено доступну та ефективну систему розумного зрошення посівів

Завдяки поєднанню простих стандартних відеокамер зі штучним інтелектом, система самостійно визначить потребу посівів у обсягах води для кожної окремої ділянки

За прогнозом ЮНЕСКО до 2030 року людство стикнеться з глобальним дефіцитом водних ресурсів на рівні 40%. Тому в багатьох районах планети може не вистачити прісної води для задоволення потреб сільського господарства, якщо ми продовжимо наші нинішні моделі використання.

Одним з рішень цієї глобальної дилеми є розробка більш ефективного зрошення, центральним елементом якого є точний моніторинг вологості ґрунту, що дозволяє датчикам спрямовувати «розумні» іригаційні системи для забезпечення поливу в оптимальний час і з оптимальною швидкістю.

Але існуючі методи визначення вологості ґрунту мають ряд недоліків – датчики, що знаходяться під землею, чутливі до солей в субстратів і вимагають спеціального обладнання для підключення, тоді як тепловізійні камери дорогі і можуть залежати від кліматичних умов, таких як інтенсивність сонячного світла, туман і хмари.

Дослідники з Університету Південної Австралії і Середнього технічного університету Багдада розробили економічну альтернативу, яка може здійснювати точний моніторинг ґрунту простим і доступним способом, практично за будь-яких обставин. Про це повідомляє сайт Університету Південної Австралії.

Команда успішно протестувала систему, в якій використовується стандартна цифрова камера з RGB-підсвічуванням для точного моніторингу вологості ґрунту в широкому діапазоні умов.

ЧитайтеЯк знизити хімічне навантаження на ґрунт при внесенні пестицидів

В основі системи лежить стандартна відеокамера, яка аналізує відмінності в кольорі ґрунту для визначення вмісту вологи. Камера була підключена до штучної нейронної мережі (ІНС) – різновиди програмного забезпечення для машинного навчання, яку дослідники навчили розпізнавати різні рівні вологості ґрунту в різних умовах.

Використовуючи ІНС, система моніторингу потенційно може бути навчена розпізнавати конкретні ґрунтові умови в різних місцях, що дозволяє налаштовувати її для кожного користувача і оновлювати з урахуванням мінливих кліматичних умов, забезпечуючи максимальну точність.

Нагадаємо, раніше Landlord повідомляв про те, що  у Великій Британії ярий льон витісняє традиційні олійні культури.

Читайте також