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Wasser gibt unseren Parks Leben und trägt dazu bei, dass sie üppig und grün sind. Überbewässerung in Parks kann jedoch erhebliche Mengen Wasser verschwenden und auch zu Versickerung und Austritt von Nährstoffen in nahegelegene Bäche führen. Daher ist es wichtig, ein intelligentes Wassermanagementsystem in Parks zu implementieren, um Wasserressourcen zu schonen. Dieses Papier präsentiert einen multidisziplinären Ansatz zur Nutzung der neuesten Bewässerungstechnologien, des Internet der Dinge (IoT)-Kommunikationssystems, von Sensortechnologien und Modellen des maschinellen Lernens für ein besseres Wassermanagement in Parklandschaften durch Optimierung der Bewässerungsanforderungen und Betriebsbedingungen. Das Projekt verwendet den Dual Electromagnetic (DUAL-EM) Sensor, um das Parkland zu scannen und die Verteilung des Feuchtigkeitsgehalts in einer Konturkarte zu visualisieren, was hilft, den Standort zur Installation von Feuchtigkeitssensoren zu identifizieren, um das Echtzeit-Bewässerungsprofil des Parks zu erstellen. Das IoT-System nutzt ein Low Power Wide Area Network (LoRaWAN), um Feuchtigkeitssensoren (MP640) und eine Mikro-Wetterstation (ATMOS 41) zu verbinden, um die Datensammlung in der Cloud für die Echtzeitdatenlagerung und -überwachung zu automatisieren. Die Live-Daten des IoT-Systems werden mit Laborprüfdaten verwendet, um ein intelligenteres Entscheidungssystem für die Bewässerung über maschinelles Lernen zu erstellen. Die von dem intelligenteren Entscheidungssystem gesteuerten Sprinkler helfen, Bewässerungswasser nach den Bedürfnissen des Parklands bereitzustellen, wodurch Wasserabfälle reduziert und das Auswaschen von Nährstoffen in Bäche minimiert wird, um natürliche Lebensräume zu schützen.
Chandrappa et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.