Smart Monitoring of Irrigation Systems for Reduction of Water Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Water is essential to life both as drinking water and for growing crops. It is estimated that over 700 million people do not have access to clean safe drinking water worldwide [1]. It is critical to responsibly use water so that it remains a sustainable resource. One way to do this is to focus on optimising water usage when irrigating crops. Currently, there are three categories of irrigation methods: sprinkler, micro and surface irrigation. Sprinkler systems distribute water at a high-velocity and high-volume spray. Micro irrigation systems deliver water close to the crop either at the surface or below the soil. Surface irrigation provides water to the crops by flowing water over land [2]. These methods of watering are inefficient and wastes water due to their lack of feedback and control of soil saturation. To achieve automation of watering the project involves designing and building water soil sensors to monitor moisture levels. Each sensor would be connected to a network of sensors that are placed just below the soil (roughly 5 inches under the soil) and would accurately detect specific areas of the crops that need watering. By using technology paired with intelligent software low grade sensors can be used to monitor each watering zone determining whether that zone needs watering or not. Discipline: Computer Sciences Faculty Mentor: Dr. Shelley Lorimer
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».