Es gibt eine Fülle von Bewässerungstechnologien, die in den letzten zehn Jahren von Pivot-Herstellern eingeführt wurden, um Sprinkler fernzusteuern und die Wassereffizienz zu steigern. Jetzt, ein texanisches A&M-Team arbeitet daran, diese Fortschritte zusammen mit neuen Technologien zu integrieren.

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„Es gibt einige großartige, fortschrittliche Bewässerungstechnologien, aber sie sind komplex, nicht ausgelastet, schwer zu benutzen, und nicht gut in bestehende Kontrollsysteme integriert. Deswegen, ihre Vorteile werden nicht voll ausgeschöpft, “ erklärt Dana Porter, der Teil eines fünfköpfigen Teams bei Texas A&M ist, das an der Vereinheitlichung der Bewässerungstechnologie arbeitet.

Das Team arbeitet an der Entwicklung eines Systems mit handelsüblichen Sensoren und Komponenten, um eine kostengünstige und unabhängige Plattform zu schaffen, die es Produzenten ermöglicht, die Vorteile von Bewässerungstechnologien durch die Integration und Automatisierung von Informations- und Entscheidungsunterstützungstools zu nutzen.

Ihre Ziele umfassen die Einrichtung von:

• Ein drahtloses Sensornetzwerk mit Anomalieerkennung.
• Eine Steuerung des Bewässerungssystems, die Echtzeit- und Prognosedaten verwendet, Integration von Daten von mehreren Sensoreingängen, und unbemannte Flugsysteme und Modelle.
• Eine benutzerfreundliche Oberfläche.

Technologie-Suite

Der Teamleiter, Thomas Marek, sagt, dass sie bereits signifikante Verbesserungen gegenüber kommerziell verfügbaren Systemen gezeigt haben, indem sie eine Technologiesuite entwickelt haben, die Folgendes umfasst:

• Verbesserte Positionierung und Geschwindigkeitssteuerung des zentralen Drehpunkts.
• Verbesserte Bewässerungssteuerung mit variabler Rate mit Echtzeit-Updates unter Verwendung von Daten vor Ort in nahezu Echtzeit sowie Vorhersagemöglichkeiten für den Wasserverbrauch der Pflanzen.
• Eine Methode zur Platzierung von Bodenfeuchtigkeitssensoren im Feld zur Optimierung von drahtlosen Sensorknoten, um die Kosten mit der erforderlichen Datenzuverlässigkeit in Einklang zu bringen.

"In unserem Fall, Die fortschrittliche Automatisierung umfasst die automatisierte Kommunikation von Daten von Bodenwassersensoren an den Pivot-Controller, “, sagt Marek. „Wir verwenden ein Verarbeitungsmodell, das aktuelle Felddaten und den aktuellen Status berücksichtigt. plus einen maschinellen Lernprozess zur Integration von Daten und Entscheidungen mit einem automatisierten Controller. Zusammen, Dies sagt dem Benutzer und dem System, was wann zu tun ist. Das System ist auch insofern einzigartig, als es alles protokolliert, was es tut, und all dies geschieht am Drehpunkt.“

Probleme bleiben bestehen

Mit Tools wie Echtzeit-Bodenfeuchtigkeitsüberwachung, zeitnahe und kurzfristige Vorhersage der Verdunstung von Pflanzen oder des Wasserverbrauchs der Pflanzen, quantitative Niederschlagsvorhersage, und ein Algorithmus für künstliche Intelligenz, Marek sagt, dass die Bemühungen von Texas A&M in der Lage waren, das „Wann, wo, und wie viel“ Entscheidungen der Pflanzenbewässerung.

Die Entwicklung wurde so durchgeführt, dass das plattformunabhängige Steuerungssystem in bestehende Center Pivot-Bewässerungssysteme nachgerüstet werden kann. Das Projektteam hat als Ergebnis der Arbeit mehrere Patente angemeldet, sagt Marek.