部署智能灌监测系统与Android应用程序用于机器学习预测

科学领域:

• 农业工程 农业工程
• 环境科学 环境科学
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 水资源短缺是一个关键的全球性挑战,农业是淡水的主要消费者.
• 不有效的灌方式导致大量的水浪费,影响作物产量和水的可用性.
• 需要智能解决方案来优化农业水资源管理至关重要.

研究的目的:

• 开发和评估一个集成物联网 (IoT) 和机器学习 (ML) 技术的智能灌系统 (SIS).
• 通过智能和优化的灌实践,节约农业中的水资源.
• 为农民提供实时数据和远程控制功能,以有效管理农场.

主要方法:

• 设计了一个使用开源物联网平台和32位微控制器的远程控制SIS.
• 集成的传感器可以监测环境温度,湿度,土壤水分和土壤温度.
• 开发了一个移动应用程序,用于实时数据可视化,警报和远程控制.
• 训练了一种ML算法,使用收集的数据,天气参数和土壤温度来预测土壤水分含量.

主要成果:

• SIS有效地监测农田状况,并通过移动应用程序为农民提供实时更新.
• 自动灌警报和远程控制优化基于土壤湿度值的水应用.
• 经过训练的ML模型准确地预测了土壤的水分含量,为未来的灌策略提供了见解.

结论:

• 物联网和机器学习的融合为农业的智能水资源管理提供了可行的解决方案.
• 开发的SIS显示了大大减少水浪费和提高灌效率的潜力.
• 这项技术为农民提供了可持续农业的数据驱动决策工具.