Giới thiệu một mô hình kết hợp cảm biến IoT và học máy ứng dụng trong Nông nghiệp thông minh

Ngành nông nghiệp là một trong những ngành tiêu thụ nước ngọt lớn nhất. Có nhiều loại hệ thống tưới tiêu khác nhau, tuy nhiên ngày nay, các hệ thống tưới tự động được quan tâm nhiều hơn do đóng góp đáng kể vào việc bảo tồn nước. Sự kết hợp giữa tự động hóa và các thiết bị Internet kết nối vạn vật (IoT) giúp cải thiện các hoạt động trong sản xuất nông nghiệp. Những công nghệ này giúp nông dân hiểu rõ hơn về cây trồng của họ, giảm thiểu tác động đến môi trường và bảo tồn tài nguyên. Chúng cũng cho phép giám sát hiệu quả các yếu tố về thời tiết, nguồn nước và đất đai.

Nông nghiệp tác động đáng kể đến GDP ở cả các nước phát triển và các quốc gia đang phát triển. Đến năm 2050, dân số thế giới dự kiến sẽ đạt 10 tỷ người, đòi hỏi phải tăng 70% sản xuất lương thực, thực phẩm. Nguyên tắc nông nghiệp bền vững phải được tuân thủ chặt chẽ để đảm bảo an ninh lương thực cho dân số ngày càng tăng này. Mục tiêu của nông nghiệp bền vững là nâng cao năng suất nông nghiệp và giảm tác động tiêu cực của các phương pháp canh tác lạc hậu đối với môi trường. Các hệ thống có sự kết hợp giữa cảm biến Internet kết nối vạn vật (IoT) và máy học (ML) có thể giúp ích giám sát, kiểm soát và lập kế hoạch tưới tiêu cho các vùng nông nghiệp, đảm bảo sử dụng hiệu quả nguồn nước ngọt bị hạn chế.

Các bước trong xây dựng một hệ thống tưới nước thông minh cho sản xuất nông nghiệp

Hệ thống nông nghiệp thông minh sử dụng IoT và trí tuệ nhân tạo để thu thập và truyền dữ liệu tự động đến các trung tâm dữ liệu. Mạng nơ-ron nhân tạo và các phương pháp phân cụm dữ liệu sẽ giúp hệ thống đưa ra những quyết định sáng suốt, nâng cao hiệu quả của sản xuất nông nghiệp. Một loạt hệ thống tưới IoT và ML có được tạo ra với mục đích giám sát và kiểm soát hệ thống tưới tiêu. Bài viết này giới thiệu một trong số các mô hình tưới thông minh đó. Các nền tảng nguồn mở, như Arduino UNO, được sử dụng trong các hệ thống quản lý tưới tiêu. Trong mô hình được đề xuất trong hình 1, một phương pháp dự báo tưới được phát triển để kiểm soát hiệu quả việc tưới thông minh một cách tự động. Để ước tính lượng nước tưới cần thiết cho mỗi loại cây trồng, phương pháp được đề xuất sử dụng các thiết bị IoT.

Hình 1. Kiến trúc đề xuất cho hệ thống tưới tiêu thông minh

  Các bước để tiến hành xây dựng hệ thống này bao gồm bốn bước sau: (1) Lắp đặt các cảm biến nước, mưa, nhiệt độ, đất độ ẩm, gió, v.v. (2) Kết nối bộ cảm biến với hệ thống thu thập dữ liệu. (3) Sử dụng máy chủ IoT để truyền dữ liệu đến ứng dụng sau khi lưu trữ dữ liệu trên máy chủ đám mây ThingSpeak. (4) Các thuật toán khác nhau, bao gồm K-láng giềng gần nhất (KNN), Naive Bayes (NB), rừng ngẫu nhiên (RF), SVM, và hồi quy logistic (LR)  được sử dụng để phân tích dữ liệu. Trong hệ thống tưới thông minh này được phát triển bao gồm ba mô-đun: –     Mô-đun đầu tiên: mạng cảm biến, xác định các biến số ảnh hưởng đến nhu cầu về nước. mô hình sử dụng các cảm biến như DHT11, cảm biến điện dung, cảm biến độ ẩm đất, cảm biến gió, cảm biến mưa và cảm biến nước, cảm biến đo mức để đo nhiệt độ, độ ẩm đất, nhiệt độ, độ ẩm trong không khí, tốc độ gió, tình trạng mưa và mức nước trong hồ chứa. –     Mô-đun thứ hai: lưu trữ dữ liệu trên điện toán đám mây, sử dụng máy chủ đám mây ThingSpeak và máy chủ đám mây Bylnk làm máy chủ IoT để gửi và nhận dữ liệu. –     Mô-đun thứ ba: hỗ trợ ra quyết định, sử dụng các mô hình học máy để phân tích dữ liệu và xác định mức độ chính xác. Quá trình ra quyết định là xác định nhu cầu tưới tiêu. KNN, NB, LR và RF là một vài mô hình mà hệ thống thử nghiệm để phân tích dữ liệu đã được thu thập. Phương pháp tưới tự động này sẽ cực kỳ hữu ích cho các hệ thống tưới quy mô lớn mang lại nông dân sự tiện ích khi có thể truy cập vào hệ thống giám sát và điều khiển từ xa cũng như có được các thông tin chi tiết về việc tưới tiêu trong khu vực sản xuất nông nghiệp của mình. Điều này sẽ vừa đơn giản hóa quá trình tưới tiêu tốn nhiều công sức và cải thiện vấn đề quản lý nước ngọt đang hết sức cấp thiết ngày nay.