Caméras numériques améliorées par IA révolutionnent la surveillance de l'humidité du sol

Les Nations Unies prédisent qu'en 2050, de nombreuses zones de la planète pourraient ne pas avoir assez d'eau douce pour répondre aux demandes de l'agriculture si nous continuons nos modes d'utilisation actuels. Une solution à ce dilemme mondial est le développement d'une irrigation plus efficace, au cœur de laquelle se trouve la surveillance précise de l'humidité du sol, permettant aux capteurs de guider les systèmes d'irrigation « intelligents » pour garantir que l'eau est appliquée au moment et au taux optimaux.

Les méthodes actuelles de détection de l'humidité du sol sont problématiques — les capteurs enterrés sont sensibles aux sels dans le substrat et nécessitent du matériel spécialisé pour les connexions, tandis que les caméras thermiques sont chères et peuvent être compromises par des conditions climatiques telles que l'intensité de la lumière du soleil, le brouillard et les nuages.

Des chercheurs de l'Université d'Australie du Sud et de l'Université Technique du Moyen-Orient de Bagdad ont développé une alternative rentable qui pourrait rendre la surveillance précise du sol simple et abordable dans presque toutes les circonstances. Ils ont testé avec succès un système qui utilise une caméra vidéo numérique RGB standard pour surveiller avec précision l'humidité du sol sous une large gamme de conditions.

Le système est basé sur une caméra vidéo standard qui analyse les différences de couleur du sol pour déterminer la teneur en humidité. Il a été testé à différentes distances, heures et niveaux d'éclairage, et s'est avéré très précis. La caméra était connectée à un réseau de neurones artificiels (ANN - Artificial Neural Network), une forme de logiciel d'apprentissage automatique que les chercheurs ont entraîné à reconnaître différents niveaux d'humidité du sol sous différentes conditions de ciel.

En utilisant cet ANN, le système de surveillance pourrait potentiellement être entraîné à reconnaître les conditions de sol spécifiques de n'importe quel emplacement, permettant de le personnaliser pour chaque utilisateur et de le mettre à jour pour des circonstances climatiques changeantes, assurant une précision maximale.

« Une fois le réseau entraîné, il devrait être possible d'atteindre une irrigation contrôlée en maintenant l'apparence du sol à l'état souhaité », a déclaré le professeur Javaan Chahl.

« Maintenant que nous savons que la méthode de surveillance est précise, nous prévoyons de concevoir un système d'irrigation intelligente rentable basé sur notre algorithme, en utilisant un microcontrôleur, une caméra USB et une pompe à eau qui peut fonctionner avec différents types de sols. Le système est prometteur en tant qu'outil pour des technologies d'irrigation améliorées en agriculture en termes de coût, disponibilité et précision sous des conditions climatiques changeantes. »