mercoledì 17 marzo 2021

Viticoltura e ricerca, sviluppata una nuova tecnica per monitorare l'umidità del suolo

Verso un nuovo modello di irrigazione efficiente nel segno della sostenibilità attraverso lo sviluppo di una nuova tecnica per monitorare l'umidità del suolo. In viticoltura entra in gioco la Machine Learning.




Un team di ricercatori della University of South Australia ha testato e sviluppato con successo un sistema in grado di monitorare l'umidità del suolo in diverse condizioni meteorologiche attraverso l'utilizzo di una fotocamera digitale RGB standard e una tecnologia di apprendimento automatico (Machine Learning).

Le Nazioni Unite prevedono che entro il 2050 molte aree del pianeta potrebbero non avere abbastanza acqua dolce per soddisfare le esigenze dell'agricoltura se continuiamo i nostri attuali modelli di utilizzo.

Una soluzione a questo problema di proporzioni globali è lo sviluppo di un'irrigazione più efficiente, fondamentale per il monitoraggio di precisione dell'umidità del suolo, che consente ai sensori di guidare i sistemi di irrigazione "intelligenti" per garantire che l'acqua venga applicata al momento e alla velocità ottimali.

I metodi attuali per rilevare l'umidità del suolo sono problematici: i sensori interrati sono sensibili ai sali nel substrato e richiedono hardware specializzato per i collegamenti, mentre le termocamere sono costose e possono essere compromesse da condizioni climatiche come l'intensità della luce solare, la nebbia e le nuvole.

I ricercatori della University of South Australia e della Middle Technical University di Baghdad hanno sviluppato una tecnica alternativa conveniente che può rendere il monitoraggio di precisione del suolo semplice ed economico in quasi tutte le circostanze.

Come funziona il sistema

Il sistema di irrigazione intelligente testato è molto semplice ed economico, il che lo rende una tecnologia promettente nell'ambito della nascente agricoltura di precisione. Esso si basa su una videocamera standard che analizza le differenze di colore del suolo per determinare il contenuto di umidità. I risultati dei test a diverse distanze, tempi e livelli di illuminazione ne hanno confermato la precisione.

La telecamera è collegata a una rete neurale artificiale (ANN) in grado di riconoscere in automatico, diversi livelli di umidità del suolo in diverse condizioni climatiche. Come descritto da Haykin, l'ANN, ovvero Artificial Neural Network, è una macchina progettata per simulare il funzionamento del cervello umano, implementata fisicamente utilizzando componenti elettronici o simulata tramite software su computer digitali. Attraverso questa tecnologia, il sistema di monitoraggio potrebbe essere potenzialmente addestrato a riconoscere le condizioni del suolo specifiche di qualsiasi luogo, consentendone la personalizzazione per ogni utente e l'aggiornamento per le mutevoli circostanze climatiche, garantendo la massima precisione.

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