International Journal of Computer Applications Technology and Research·9月7日 · 周一论文智慧农业 / 农业物联网阅读 1
Usage of Vermicompost Farming Enhanced Machine Learning
J Devika
International Journal of Computer Applications Technology and ResearchDOI 10.7753/ijcatr1509.1005开放获取 PDF ↗
论文解读
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速览
提出基于物联网和机器学习的蚯蚓粪种植智能灌溉系统，优化灌溉调度。
方法
使用传感器采集环境数据，经树莓派网关处理，决策树分类器预测灌溉需求。
发现
蚯蚓粪特定阈值下灌溉更精准，节水且改善作物健康。
机会点
可探索蚯蚓粪与其他有机基质结合不同作物，或引入深度强化学习优化灌溉策略。
影响力12
信息增量18
专业深度15
信源权威10
时效性2
论文提出基于蚯蚓粪基质的IoT智能灌溉框架，结合机器学习优化灌溉，具有节水增效潜力，但影响范围有限，时效性较低。
原文摘要
全球粮食需求持续增长，要求农业系统在维持生产力的同时节约有限的水资源。本文提出了一种基于物联网的智能灌溉框架，适用于在蚯蚓粪（Vermicompost）中种植的作物——蚯蚓粪是一种相较于传统土壤具有独特保水特性的基质。环境参数，包括温度、湿度和基质含水量，通过田间传感器进行测量，并传输至树莓派（Raspberry Pi）网关进行处理和云端存储。基于蚯蚓粪特定数据集训练的决策树分类器，能够以更高的精度预测灌溉需求。农户可实时接收电子邮件警报，所有传感器数据均被存档以供分析。实验结果表明，应用蚯蚓粪特定阈值后，灌溉调度得到优化，用水量减少，作物健康状况得到改善。该系统凸显了将机器学习与生态友好型基质相结合，以实现可持续和气候适应性农业的潜力。