使用人工智能驱动的传感器系统的葡萄园灌溉管理理论框架

本研究提出了一个将人工智能应用于葡萄园灌溉管理的理论框架，旨在优化水资源使用并最小化浪费。系统设计提供了三种传感器（土壤温度、土壤湿度和太阳辐射）连接到数据记录器的现场实施，数据由人工智能处理。收集的数据用于通过Hargreaves-Samani公式估算蒸散发并确定最佳灌溉时间。基于十种场景进行了概念验证，以评估系统的响应能力。结果强调人工智能持续识别异常值、估算水需求并建议有针对性的干预。该系统具有产生效益的潜力，因为它通过减少水资源的过度使用及相关的环境和经济成本来提高效率和可持续性。未来的发展包括设计物理原型并将外部气象站数据集成到系统中。