AquaCrop-IoT แพลตฟอร์มที่ปรับการชลประทานผ่านโทรศัพท์มือถือและช่วยประหยัดน้ำในชนบทของแอนดาลูเซีย

ท่ามกลางภาวะภัยแล้งและต้นทุนพลังงานที่พุ่งสูงขึ้น ทุกหยดน้ำจึงมีความสำคัญ ในแคว้นอันดาลูเซีย กลุ่มนักวิจัยได้พัฒนาวิธีการหนึ่งขึ้นมา AquaCrop-IoT คือแพลตฟอร์มดิจิทัลที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้เกษตรกรทราบปริมาณน้ำที่พืชต้องการในแต่ละวัน และสามารถเข้าถึงได้ง่ายบนโทรศัพท์มือถือหรืออุปกรณ์ใดๆ ที่มีเว็บเบราว์เซอร์

เครื่องมือนี้ถูกสร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายเพื่อเดิมพัน กระทรวงมหาวิทยาลัย การวิจัย และนวัตกรรมของรัฐบาลภูมิภาคอันดาลูเซียซึ่งให้ทุนสนับสนุนโครงการที่นำโดย มหาวิทยาลัยกอร์โดบา (UCO) และ y สถาบันเพื่อการเกษตรยั่งยืน (IAS-CSIC)ด้วยการผสมผสานภาพถ่ายของฟาร์ม ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยา และแบบจำลองการจำลอง แพลตฟอร์มนี้จึงสามารถปรับคำแนะนำการให้น้ำได้แบบเรียลไทม์ และจากการทดลองเบื้องต้นพบว่า... ช่วยให้คุณประหยัดน้ำได้ประมาณ 32% โดยไม่ทำลายผลผลิต.

ระบบที่ช่วยกำหนดการรดน้ำรายวันผ่านโทรศัพท์มือถือของคุณ

AquaCrop-IoT ได้รับการออกแบบมาให้เป็น... เครื่องมือที่ใช้งานได้จริงสำหรับชีวิตประจำวันของเกษตรกรระบบนี้ไม่ได้ซับซ้อนหรือเข้าใจยากเกินไป ผู้ใช้เพียงแค่เข้าใช้งานแอปพลิเคชันบนเว็บและก็จะพบคำแนะนำเกี่ยวกับการชลประทานที่ทันสมัยโดยอิงจากสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในพื้นที่ ไม่ใช่แค่การประมาณการทั่วไป

โครงการนี้ลงนามโดยทีมงานจาก ภาควิชาพืชศาสตร์ มหาวิทยาลัย UCO y ของ ไอเอเอส-ซีซีไอซีซึ่งได้นำเสนอผลการวิจัยของเขาในวารสารทางวิทยาศาสตร์ คอมพิวเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์ในการเกษตร, ชื่อเรื่อง AquaCrop-IoT: แพลตฟอร์มระบบชลประทานอัจฉริยะที่ผสานรวมภาพถ่ายแบบเรียลไทม์และการพยากรณ์อากาศเอกสารฉบับนั้นอธิบายถึงวิธีการแก้ปัญหาที่ค่อนข้างประหยัดซึ่งสามารถแปลงข้อมูลปริมาณมากให้เป็นรูปแบบต่างๆ ได้ คำแนะนำการให้น้ำที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย.

แพลตฟอร์มนี้ได้รับการออกแบบให้สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ดังนั้นผู้รับผิดชอบการดำเนินงานจึงสามารถตรวจสอบได้ รูปภาพ กราฟิก และการพยากรณ์แบบกำหนดเอง โดยไม่ต้องเดินทางไปฟาร์มบ่อยๆ เป้าหมายคือการลดการพึ่งพาความรู้สึกนึกคิด และมีพื้นฐานที่เป็นรูปธรรมในการตัดสินใจว่าจะรดน้ำวันนี้ รอ หรือปรับเปลี่ยนตารางที่วางแผนไว้

สำหรับฝ่ายบริหารของแคว้นอันดาลูเซีย แนวทางการทำงานนี้สอดคล้องกับความมุ่งมั่นในการพัฒนาการเกษตรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการใช้ทรัพยากรน้ำและพลังงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพืชผลทางการเกษตรขนาดใหญ่ในภูมิภาคนี้ การชลประทานคิดเป็นสัดส่วนสำคัญของต้นทุนการผลิต.

จากแบบจำลอง AquaCrop ไปจนถึงแบบจำลองดิจิทัลของแปลงเพาะปลูก

หัวใจสำคัญของ AquaCrop-IoT อยู่ที่แนวคิดที่ว่า แฝดดิจิตอลแบบจำลองเสมือนจริงสะท้อนสภาพของแปลงเพาะปลูกและช่วยให้สามารถจำลองสถานการณ์การจัดการระบบชลประทานที่แตกต่างกันได้ แบบจำลองนี้ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลพืชผลและสภาพอากาศจากโลกแห่งความเป็นจริง

จุดเริ่มต้นก็คือ อะควาครอปแบบจำลองที่พัฒนาโดยองค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (เอฟเอโอ) เพื่อประเมินว่าพืชชนิดต่างๆ ตอบสนองต่อปริมาณน้ำที่มีอยู่อย่างไร เป็นแบบอ้างอิงที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในระดับสากลสำหรับการวางแผนกลยุทธ์การชลประทาน แต่ทีมงานเองก็ยอมรับว่า มันไม่ได้ถูกออกแบบมาให้ตอบสนองได้รวดเร็วเท่าที่จำเป็นกับสิ่งที่เกิดขึ้นในสนามในแต่ละวัน.

และนี่คือจุดที่เวอร์ชัน Cordoba เข้ามามีบทบาท: AquaCrop-IoT ทำการทำงานอัตโนมัติและขยายแบบจำลองเดิมโดยการเชื่อมต่อเข้ากับเครือข่ายเซ็นเซอร์และกล้องที่ทำการแก้ไขการคำนวณอย่างต่อเนื่อง ด้วยวิธีนี้ ดิจิทัลทวินจึงไม่ใช่เพียงแค่ภาพฉายทางทฤษฎี แต่ดึงเอาสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในไร่มาใช้

ตามที่นักวิจัยของ IAS-CSIC อธิบายไว้ มาร์การิตา การ์เซีย-วิลาจากข้อมูลของผู้เขียนงานวิจัย การใช้โปรแกรม AquaCrop เพียงอย่างเดียวเป็นการจำลองแบบง่ายๆ ที่ไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยที่เป็นไปได้ทั้งหมด เช่น การระบาดของศัตรูพืชหรือโรคบางชนิด การบูรณาการกับอุปกรณ์ในภาคสนามจะช่วยให้เข้าใจปัจจัยเหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้น ความเป็นจริงของการเพาะปลูก "แก้ไข" แบบจำลองนั้น เมื่อตรวจพบความคลาดเคลื่อนระหว่างสิ่งที่คาดหวังกับสิ่งที่สังเกตได้

แนวทางนี้ช่วยให้เกษตรกรสามารถมองเห็นภาพรวมได้อย่างชัดเจนและเข้าใจง่าย การเปลี่ยนแปลงของพืชปกคลุมพื้นที่ ปริมาณการใช้น้ำ และสิ่งที่จะเกิดขึ้นหากมีการเพิ่มหรือลดการชลประทานในอนาคตมันไม่ใช่แค่การดูสถานการณ์ปัจจุบัน แต่ยังเกี่ยวกับการคาดการณ์ผลที่ตามมาและปรับกลยุทธ์ด้วย

ภาพถ่ายรายวัน เซ็นเซอร์ และการปรับระบบชลประทานอัตโนมัติ

เพื่อให้ข้อมูลใหม่ๆ แก่ระบบดิจิทัลทวิน AquaCrop-IoT ใช้การผสมผสานของวิธีการต่างๆ ภาพถ่ายและข้อมูลการวัดภาคสนามประจำวันกล้องทั่วไปที่ติดตั้งไว้ในฟาร์มจะถ่ายภาพพื้นที่เพาะปลูกทุกวัน และระบบจะวิเคราะห์ภาพนั้นโดยอัตโนมัติ

แพลตฟอร์มจะคำนวณโดยใช้รูปถ่ายนั้นเป็นหลัก คลุมพืชนั่นคือ สัดส่วนของดินที่ถูกปกคลุมด้วยใบพืช พารามิเตอร์นี้เป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนของการเจริญเติบโตและการคายน้ำของพืช หากปริมาณใบพืชที่ปกคลุมด้วยใบไม่เพิ่มขึ้นตามที่คาดไว้ แสดงว่ามีบางสิ่งบางอย่างขัดขวางการเจริญเติบโต

เมื่อระบบตรวจพบว่าพืชผลเจริญเติบโตไม่เป็นไปตามที่คาดไว้ ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลใดก็ตาม ภาวะขาดแคลนน้ำ ศัตรูพืช หรือภาวะขาดสารอาหาร— ระบบจะปรับคำแนะนำการให้น้ำโดยอัตโนมัติ ในหลายกรณี หากการเจริญเติบโตช้าลง การให้น้ำมากขึ้นจะไม่ช่วยให้สถานการณ์ดีขึ้น ตรงกันข้าม อาจทำให้สิ้นเปลืองน้ำและพลังงานโดยไม่จำเป็น

การบูรณาการเซ็นเซอร์ยังช่วยให้สามารถตรวจสอบพฤติกรรมของพืชผลได้อย่างละเอียดโดยที่เกษตรกรไม่ต้องประมวลผลข้อมูลทั้งหมดด้วยตนเอง แพลตฟอร์มจะแปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็น คำแนะนำเฉพาะ: ต้องใช้น้ำกี่มิลลิเมตร และเมื่อใด.

ผลที่ได้คือ การตัดสินใจเกี่ยวกับการชลประทานจะไม่ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ที่สั่งสมมาหรือการประมาณการทั่วไปเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่จะอาศัยข้อมูลเชิงประจักษ์แทน หลักฐานที่เป็นกลางที่รวบรวมได้เกี่ยวกับแผนการดังกล่าวและระหว่างการรณรงค์หาเสียงนั้นโดยมีความสามารถในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่ไม่คาดฝันได้

อุตุนิยมวิทยา, Aemet และการประมวลผลที่ขอบเครือข่ายเพื่อเอาชนะปัญหาการครอบคลุมสัญญาณที่ไม่ดี

นอกเหนือจากการทำงานของกล้องแล้ว AquaCrop-IoT ยังอาศัยปัจจัยอื่นๆ อีกด้วย สถานีตรวจวัดสภาพอากาศที่ติดตั้งเซ็นเซอร์นับสิบตัวอุปกรณ์เหล่านี้บันทึกค่าพารามิเตอร์สำคัญ เช่น รังสีจากแสงอาทิตย์ อุณหภูมิอากาศ ความชื้นสัมพัทธ์ ปริมาณน้ำฝน และความเร็วและทิศทางลม

ข้อมูลท้องถิ่นนี้ได้รับการเสริมด้วย ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และการพยากรณ์จากสำนักงานอุตุนิยมวิทยาแห่งรัฐ (Aemet)วิธีนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มข้อมูลอนุกรมเวลาในระยะยาวและสถานการณ์ในอนาคตที่เป็นไปได้ลงในแบบจำลองดิจิทัลได้ การผสมผสานสิ่งที่เกิดขึ้นในพื้นที่ในปัจจุบันกับสิ่งที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่วันข้างหน้าจะช่วยกำหนดตารางการชลประทานที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ตามคำกล่าวของนักวิจัยจาก UCO ฟรานซิส ปุยจ์จากข้อมูลของผู้ร่วมเขียนงานวิจัยชิ้นนี้ เกษตรกรจำนวนมากมักตรวจสอบพยากรณ์อากาศเป็นประจำอยู่แล้ว เนื่องจากเป็นประโยชน์ต่อการบริหารจัดการฟาร์มของพวกเขา สิ่งที่ AquaCrop-IoT เสนอคือการก้าวไปอีกขั้น: การคาดการณ์เหล่านี้ได้รับการเสริมด้วยการจำลองการเจริญเติบโตของพืช เหตุการณ์ความเครียดที่อาจเกิดขึ้น และปริมาณน้ำชลประทานที่แนะนำ เพื่อลดการใช้น้ำและพลังงานให้น้อยที่สุด

หนึ่งในประเด็นที่ทีมได้พิจารณาคือ การเชื่อมต่อมีจำกัดในพื้นที่ชนบทเพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพาการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตอย่างต่อเนื่อง แพลตฟอร์มนี้จึงใช้เทคโนโลยี Edge Computing (การคำนวณที่ทันสมัย) เพื่อให้การประมวลผลข้อมูลเกิดขึ้นภายในฟาร์มเอง บนเซิร์ฟเวอร์ท้องถิ่นขนาดเล็ก

ต่อมา ข้อมูลทั้งหมดนั้นจะถูกรวบรวมไว้ใน แอปพลิเคชันบนเว็บที่มีอินเทอร์เฟซที่ออกแบบมาให้ใช้งานง่ายจากแพลตฟอร์มนี้ ผู้ใช้สามารถดูภาพรายวัน กราฟแสดงแนวโน้ม และคำแนะนำการชลประทานส่วนบุคคลได้ แนวคิดคือ เทคโนโลยีไม่ควรเป็นอุปสรรค แต่ควรเป็นเครื่องมือช่วยในการตัดสินใจอย่างแท้จริง

การทดลองปลูกข้าวสาลีดูรัมในเมืองกอร์โดบา: ลดการใช้น้ำชลประทานและประหยัดน้ำได้ 32%

แพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการทดสอบภายใต้สภาวะการใช้งานจริงแล้ว การเพาะปลูกข้าวสาลีดูรัมส่วนตัวในชนบทของเมืองคอร์โดบาในช่วงฤดูเพาะปลูกที่แห้งแล้งเป็นพิเศษ พืชผลถูกหว่านในเดือนมกราคม 2023 และมีการติดตามวงจรการเจริญเติบโตทั้งหมดเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแบบจำลอง AquaCrop แบบดั้งเดิมกับผลลัพธ์ของ AquaCrop-IoT

ในการทดสอบนี้ ดิจิทัลทวินตรวจพบว่า การงอกของพืชล่าช้ากว่าที่คาดไว้ เนื่องจากแบบจำลองเริ่มต้น ความคลาดเคลื่อนนี้ทำให้ต้องปรับเทียบตารางการให้น้ำใหม่และปรับปริมาณน้ำที่ใช้ให้เหมาะสมกับสภาพจริงของแปลงปลูก

หากใช้การจำลอง AquaCrop มาตรฐานเพียงอย่างเดียว โปรแกรมจะทำงานดังต่อไปนี้ รดน้ำสี่ครั้ง ด้วยจำนวน น้ำ 64,8 มิลลิเมตรอย่างไรก็ตาม หลังจากนำข้อมูลจากภาพและเซ็นเซอร์มาประมวลผลแล้ว AquaCrop-IoT แนะนำว่า... การให้น้ำ 3 ครั้ง และปริมาณน้ำ 44,1 มิลลิเมตรซึ่งหมายถึงการประหยัดได้เกือบ 32% ของปริมาตรน้ำ.

สิ่งที่เกี่ยวข้องก็คือ การลดจำนวนพนักงานครั้งนี้ไม่ได้ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลงแต่อย่างใด ในการเก็บเกี่ยวข้าวสาลี ในสถานการณ์ที่ขาดแคลนน้ำและต้นทุนพลังงานที่เกี่ยวข้องกับการชลประทานเพิ่มสูงขึ้น ส่วนต่างเล็กน้อยนั้นสามารถสร้างความแตกต่างในผลกำไรของฟาร์มปลูกธัญพืชหลายแห่งได้

การประหยัดน้ำนี้เป็นการเพิ่มเติมจาก การลดการใช้พลังงานวิธีการนี้ทำได้โดยการลดทั้งจำนวนครั้งในการชลประทานและปริมาณน้ำที่สูบขึ้นมาใช้ ดังนั้นผลกระทบที่เกิดขึ้นจึงเป็นการผสมผสานระหว่างผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจสำหรับเกษตรกรกับการจัดการทรัพยากรอย่างยั่งยืนมากขึ้น

ต้นทุนต่ำ มีศักยภาพในการปลูกพืชชนิดอื่น และมีการพัฒนาใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง

แม้ว่าการตรวจสอบความถูกต้องครั้งแรกจะดำเนินการในข้าวสาลีแล้วก็ตาม นักวิจัยเน้นย้ำว่า AquaCrop-IoT สามารถปรับใช้กับพืชล้มลุกชนิดอื่นๆ ได้เช่น ข้าวโพดหรือผัก ซึ่งการชลประทานมีความสำคัญอย่างยิ่ง ความยืดหยุ่นของแบบจำลองและโครงสร้างพื้นฐานช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถปรับใช้กับฟาร์มประเภทต่างๆ ได้

จุดเด่นประการหนึ่งของโครงการนี้คือ ต้นทุนการดำเนินการต่ำตามที่ทีมวิจัยระบุ อุปกรณ์ที่ใช้ในการทดลองมีตั้งแต่... กล้องตัวละ 150 ยูโร และน้อยกว่า เซิร์ฟเวอร์ละ 200 ยูโรสิ่งนี้เปิดโอกาสให้สามารถติดตั้งระบบนี้ในฟาร์มขนาดกลางได้โดยไม่ต้องลงทุนเริ่มต้นจำนวนมาก นอกจากนี้ องค์ประกอบหลายอย่างของระบบ เช่น อุปกรณ์ที่ใช้ในการทดสอบหาซื้อได้ง่ายและราคาไม่แพง

ระบบนี้ได้รับการออกแบบให้สามารถขยายขีดความสามารถได้ในอนาคต นอกเหนือจากกล้องและสถานีตรวจวัดสภาพอากาศแล้ว ยังสามารถเพิ่มส่วนประกอบอื่นๆ ได้อีกด้วย เซ็นเซอร์วัดความชื้นในดินแบบใหม่ หรือตัวชี้วัดทางการเกษตรอื่นๆเช่นเดียวกับ ภาพจากโดรน โดรนเหล่านั้นบินสำรวจเหนือฟาร์มและให้มุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับสภาพของพืชผล

ขณะนี้ทีมงานกำลังดำเนินการบูรณาการกับแอปพลิเคชันบนมือถือ เพื่อให้เกษตรกรสามารถใช้งานได้ด้วยตนเอง ถ่ายรูปด้วยโทรศัพท์ของคุณแล้วส่งไปยังแพลตฟอร์มแนวคิดคือจะใช้ภาพนี้ในการปรับเทียบการเจริญเติบโตของพืชโดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องติดตั้งกล้องแบบตายตัวในแปลง ซึ่งจะช่วยให้การนำเครื่องมือนี้ไปใช้ง่ายขึ้นอีกด้วย

ดังที่นักวิจัยจาก UCO สรุปไว้ ฮวน อันโตนิโอ โรดริเกซ-ดิอาซจากข้อมูลของผู้ร่วมเขียนงานวิจัยชิ้นนี้ การปฏิวัติทางเทคโนโลยีได้มาถึงภาคเกษตรกรรมแล้วเช่นกัน เซ็นเซอร์จำนวนมากกำลังสร้างข้อมูล แต่ข้อมูลเหล่านั้นมักถูกป้อนเข้าสู่ระบบโดยมีการโต้ตอบจากผู้ใช้น้อยมาก AquaCrop-IoT จึงมุ่งที่จะบูรณาการข้อมูลเหล่านั้นเข้ากับระบบอย่างแม่นยำ เครื่องมือที่มีประโยชน์และใช้งานง่ายสำหรับการตัดสินใจเชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับความเป็นจริงของเกษตรกร

ด้วยเทคโนโลยี AquaCrop-IoT เกษตรกรรมในแคว้นอันดาลูเซียจึงเพิ่มข้อเสนอที่ผสมผสานวิทยาศาสตร์ประยุกต์ การแปลงเป็นดิจิทัล และความรู้ท้องถิ่นเข้าด้วยกัน ปรับระบบชลประทานให้เหมาะสม ลดการใช้น้ำ และรักษาระดับผลผลิตในสถานการณ์ที่สภาพภูมิอากาศไม่แน่นอนและมีข้อจำกัดด้านน้ำ โซลูชันประเภทนี้สามารถกลายเป็นพันธมิตรสำคัญในการพัฒนาชนบทให้ทันสมัยโดยไม่ละเลยความยั่งยืนทางเศรษฐกิจของฟาร์ม

บทความที่เกี่ยวข้อง:

คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับระบบชลประทานอัตโนมัติ: ประสิทธิภาพสำหรับพื้นที่สีเขียวทุกแห่ง