土壌水分を監視するための標準的なデジタルカメラとAI
国連は、現在の使用パターンを継続した場合、2050年までに、地球の多くの地域で農業の需要を満たすのに十分な淡水がなくなる可能性があると予測しています。この世界的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です。その中心となるのは、土壌水分の正確な監視であり、センサーが「スマート」灌漑システムをガイドして、水が最適な時間と速度で適用されるようにします。
土壌水分を検知する現在の方法には問題があります。埋め込みセンサーは基板内の塩分に影響を受けやすく、接続には専用のハードウェアが必要ですが、赤外線カメラは高価であり、太陽光の強さ、霧、雲などの気候条件によって危険にさらされる可能性があります。
南オーストラリア大学とバグダッドのミドルテクニカル大学の研究者は、ほとんどすべての状況で正確な土壌モニタリングを簡単かつ手頃な価格にすることができる費用効果の高い代替案を開発しました。彼らは、標準のRGBデジタルカメラを使用して、さまざまな条件下で土壌の水分を正確に監視するシステムのテストに成功しました。
このシステムは、土壌の色の違いを分析して含水率を決定する標準のビデオカメラに基づいています。さまざまな距離、時間、照明レベルでテストされ、非常に正確であることがわかりました。カメラは人工ニューラルネットワーク（ANN）に接続されました。これは、さまざまな空の条件下でさまざまな土壌水分レベルを認識するように研究者が訓練した機械学習ソフトウェアの一種です。
このANNを使用すると、監視システムをトレーニングして、あらゆる場所の特定の土壌条件を認識できるようになり、ユーザーごとにカスタマイズして、気候状況の変化に合わせて更新できるため、最高の精度が得られます。
「ネットワークがトレーニングされると、土壌の外観を目的の状態に維持することで、制御された灌漑を実現できるはずです」とJavaanChahl教授は述べています。
「監視方法が正確であることがわかったので、さまざまな種類の土壌で機能するマイクロコントローラー、USBカメラ、および送水ポンプを使用して、アルゴリズムに基づいた費用効果の高いスマート灌漑システムを設計することを計画しています。このシステムは、変化する気候条件の下でのコスト、可用性、および精度の点で、農業における灌漑技術を改善するためのツールとして有望です。」
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