Des chercheurs de l'Université d'Australie du Sud (UniSA) ont mis au point une nouvelle technique permettant de surveiller l'humidité du sol de manière simple, efficace et rentable à l'aide d'un appareil photo numérique standard et d'une technologie d'apprentissage automatique.
Selon les Nations unies, d'ici 2050, de nombreuses régions de la planète risquent de ne pas disposer d'assez d'eau douce pour répondre à la demande de l'agriculture si nous continuons à suivre nos modes d'utilisation actuels.
L'une des solutions à ce problème mondial est le développement d'une irrigation plus efficace, essentielle pour le contrôle précis de l'humidité du sol, qui permet aux capteurs de guider les systèmes d'irrigation "intelligents" afin de garantir que l'eau est appliquée au moment et au taux les plus appropriés.
Les méthodes actuelles de détection de l'humidité du sol présentent plusieurs problèmes : les capteurs enterrés peuvent être endommagés par les sels présents dans le substrat et nécessitent un matériel spécialisé pour les connexions, tandis que les caméras thermiques sont coûteuses et peuvent être affectées par les conditions météorologiques 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 à Bagdad ont mis au point une solution rentable qui rend la surveillance terrestre de précision simple et abordable dans presque toutes les circonstances.
Le système utilise une caméra numérique RGB qui analyse les différences de couleur du sol pour déterminer la teneur en eau. Des tests effectués à différentes distances, à différents moments et à différents niveaux d'éclairage ont démontré la précision du système.
La caméra est connectée à un réseau neuronal artificiel, un logiciel d'apprentissage automatique que les chercheurs ont entraîné à reconnaître les différents niveaux d'humidité du sol dans différentes conditions.
Grâce à cette technologie, le système de surveillance peut reconnaître les conditions spécifiques du sol d'un endroit donné, ce qui permet de le personnaliser en fonction de l'utilisateur et de l'évolution des conditions météorologiques, garantissant ainsi une précision maximale.
Une fois le réseau entraîné, il est possible de réaliser une irrigation contrôlée tout en maintenant l'aspect du sol dans l'état souhaité. La prochaine phase de la recherche consistera à concevoir un système d'irrigation intelligent et rentable basé sur cet algorithme.
Article de référence :
Ali Al-Naji, Ahmed Bashar Fakhri, Sadik Kamel Gharghan, Javaan Chahl. Analyse de la couleur du sol basée sur une caméra RGB et un réseau neuronal artificiel pour une irrigation intelligente : une étude pilote. Heliyon, 2021 ; 7 (1) : e06078 DOI : 10.1016/j.heliyon.2021.e06078
