Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·10月11日 · 周日论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0
EcoGrow Smart Irrigation System (EGSIS) A solar-powered, AI-enabled irrigation and water management system with live monitoring, alarms and ESG reporting for climate-smart food production, water resilience, land-based aquaculture and the circular economy
Hoko Energy and Projects · Siyabulela Hoko · Asithandile Mgweba
论文解读
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速览
开发太阳能AI灌溉系统EGSIS，按土壤湿度精准灌溉并生成ESG报告。
方法
太阳能供电、LiFePO4电池、机器学习模型、Web/移动应用实时监控。
发现
低成本系统可减少用水、适应小农需求，并自动生成ESG报告助力融资。
机会点
可研究AI灌溉模型在不同作物和气候下的泛化能力，以及ESG报告对小农融资的实际影响。
影响力12
信息增量18
专业深度16
信源权威13
时效性9
面向小农户的低成本太阳能AI灌溉系统，方法具体、数据可测，但属细分技术方案，公共影响有限。
原文摘要
EcoGrow智能灌溉系统（EGSIS）是一款低成本、太阳能驱动的灌溉控制器与水资源管理系统，专为小规模蔬菜生产而设计。它取代了基于日历或人工浇水的模式，转而根据土壤实际湿度状况进行灌溉。只有在作物需要时才供水，整个系统依靠储存在长寿命磷酸铁锂（LiFePO4）电池中的太阳能运行。农业既是淡水的主要使用者，也是温室气体排放的重要来源，而南非的小规模种植者面临着电力不可靠、能源成本上涨、干旱风险以及技术获取渠道有限等问题。EGSIS通过一种紧凑、经济且可量化的解决方案来应对这些压力，将可再生能源、自动化和智能用水连接起来。EGSIS还包含人工智能与软件层。机器学习模型可根据不同作物、生长阶段和天气调整灌溉，而网页和移动应用则为种植者提供水箱水位、太阳能发电量和土壤湿度的实时数据、关键绩效指标仪表板，以及故障触发器和警报。同一套数据还可用于生成自动化ESG（环境、社会和治理）报告，种植者可借此吸引资金和投资。