運用數位相機和AI監控土壤濕度並進行智能灌溉
2021/07/21 @國際
摘要
當前用於感測土壤濕度的方法存在既有問題：埋入式感測器易受基材中鹽分的影響，並且需要專用的硬體進行連接，而熱成像相機價格昂貴，並且會受到諸如陽光強度、霧氣和雲霧等氣候條件的影響。相關的支出成本極高，因此南澳大學和巴格達中級技術大學的研究人員研發出一種經濟實惠的解決方案，該方案使用數位相機於各種環境條件下，並精確監控土壤水分，從而使感測器能夠引導“智能”灌溉系統，以確保以最佳的時間和比例澆水。
示意圖
當前用於感測土壤濕度的方法存在既有問題：埋入式感測器易受基材中鹽分的影響，並且需要專用的硬體進行連接，而熱成像相機價格昂貴，並且會受到諸如陽光強度、霧氣和雲霧等氣候條件的影響。相關的支出成本極高，就連較富裕的農民都難以負擔。因此，南澳大學和巴格達中級技術大學的研究人員研發出一種經濟實惠的解決方案，該方法利用數位相機來精準監控土壤濕度。
經濟實惠且可靠的土壤濕度監測
該系統簡單、耐用且價格合理，可作為支持精準農業的前瞻技術。參與該研究之阿里·納吉（Ali Al-Naji）博士說：「這項技術基於標準的相機，且該相機可以分析土壤顏色的差異以確定水分含量。研究團隊人員在不同的距離、時間和光照水平下對其進行了測試，顯示該系統非常精確。」
在位於伊拉克巴格達的一個農業苗圃中，研究團隊將單個數位相機（Nikon D5300）安裝在高度為1.5 m的三腳架上，以獲取全天壤土的圖像。該相機將連接到人工神經網絡（ANN），這是機器學習軟體的一種形式，研究人員對其進行了培訓，以識別不同天氣條件下不同的土壤濕度水平。使用該人工神經網絡，可以對監控系統進行培訓，以識別任何位置的特定土壤條件，從而可以針對每個用戶對其進行自定義，並針對不斷變化的氣候環境進行更新，以確保最高的準確性。
參與該研究之Javaan Chahl教授說：「一旦對網絡進行了培訓，就能智能灌溉地調節及維持土壤含水量。」
「現在，研究團隊知道這監測方法是準確的且正計劃依據該團隊之演算法，使用微控制器，USB攝影鏡頭和水泵，設計出一種可以處理不同類型土壤的經濟實惠的智能灌溉系統。」「在不斷變化的氣候條件下，該系統可望在成本、可獲得性和準確性方面作為改進農業灌溉技術的工具。」
農業用水管理的重要性日益提高
聯合國表示全球有70％的淡水用於農業，根據目前的使用方式，預測到2050年地球上的許多地區可能都無法滿足農業需求。解決這全球難題的方法為開發更高效的灌溉技術，其核心是對土壤水分的精確監控，從而使感測器能夠引導“智能”灌溉系統，以確保以最佳的時間和比例澆水。【延伸閱讀】能偵測土壤水分多寡的作物灌溉感測器將能達到省水之效
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