[論文レビュー] IoT Smart Plant Monitoring, Watering and Security System

U. H. D. Thinura Nethpiya Ariyaratne, V. Diyon Yasaswin Vitharana+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2022

Smart Agriculture and AI被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、センサーとモバイルアプリを用いて土壌水分、温度、湿度、植物の健康状態を遠隔で追跡できる、IoTベースのスマート植物モニタリング・給水・セキュリティーシステムを提示する。このシステムは、給水を自動化し、植物の問題にユーザーにアラートを発する。忙しい勤務スケジュール中でも持続可能なガーデニングを支援する。スリランカでのリアルタイムのデータ記録とユーザーテストにより検証された。

ABSTRACT

Interest in home gardening has burgeoned since governments around the world-imposed lockdowns to suppress the spread of COVID-19. Nowadays, most families start to do gardening during this lockdown season because they can grow vegetables and fruits or any other plants that they want in their day-to-day life. So, they can survive without spending money on online grocery shopping for fruits and vegetables during this lockdown season. In Sri Lanka, home gardening was a trend during the past couple of months due to this pandemic. Most of the families were trying to do gardening for their needs. But the problem is, nowadays the government is trying to release those restrictions to start day-to-day work in Sri Lanka. With this situation, people are starting to do their jobs and they do not have time to spend in their gardens continuing their gardening. We thought about this problem and tried to find a solution to continue the gardening work while doing their jobs. The major concern is people cannot monitor their plants every time and protect their garden. So, we decided to automate the garden work. With our new solution, gardeners can monitor some important factors like the plant's healthiness, soil moisture level, air humidity level, and the surrounding temperature and water their garden from anywhere in the world at any time by using our app. Plant health has a significant impact on plant development, production, and quality of agricultural goods. The goal of this study is to create an automated system that can identify the presence of illness in plants based on variations in plant leaf health state is created utilizing sensors such as temperature, humidity, and color....

研究の動機と目的

• 時間的制約があるパンデミック関連のロックダウン中およびその後の勤務スケジュールにおいて、家庭の庭を維持する課題に対処すること。
• リアルタイムで環境および植物の健康状態の主要パラメータをモニタリングする自動化されたシステムを開発すること。
• モバイルアプリを通じて、植物の給水とセキュリティを遠隔で制御できること。
• 果物や野菜の家庭栽培を支援することで、雑貨店への買い物依存度を低減すること。
• センサーからのデータと環境変化による早期兆候の検出を活用し、植物の健康状態のモニタリングを向上させること。

提案手法

• システムは、土壌水分、周囲の温度、相対湿度、および植物の葉の色を用いた健康状態評価のためのセンサー網を使用する。
• センサーからのデータは、MQTTプロトコルを介してWi-Fi経由でクラウドベースのサーバーに送信され、リアルタイム処理が行われる。
• モバイルアプリは、遠隔での給水システムのモニタリングと制御のためのユーザーインターフェースを提供する。
• 植物の健康状態は、画像処理技術を用いて葉の色の変化を分析し、基準値と比較することで評価される。
• 土壌水分が事前に定義されたしきい値未満に低下すると、システムは自動給水を開始する。
• セキュリティ機能には、動き検知とカメラ統合が含まれ、庭への不正アクセスを防止する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パンデミック関連のロックダウン中およびその後に、IoTベースのモニタリングが家庭ガーデニングの持続可能性をどのように向上させるか？
• RQ2 リアルタイムでの植物の健康状態と環境モニタリングに最も効果的なセンサー基盤パラメータは何か？
• RQ3 土壌水分レベルに基づく自動給水は、植物の健康を維持しながら人為的介入をどれほど削減できるか？
• RQ4 モバイルアプリを介した遠隔モニタリングと制御は、都市部のガーデニングをどの程度支援できるか？
• RQ5 リアルタイムのデータ可視化とアラート機能は、植物のストレスや病気の予防にどの程度効果的か？

主な発見

• 複数のテスト用植物において、最適な土壌水分レベルが維持され、手動給水と比較して水の無駄遣いが30％削減された。
• 色に基づく画像解析により、植物の健康状態が正確に評価され、初期のストレス兆候の検出精度は92％であった。
• モバイルアプリを介した遠隔モニタリングにより、適切な介入が可能になり、制御試験で植物の死亡率が45％低下した。
• 動き検知とカメラアラートの統合により、監視対象エリアでの不正な庭へのアクセス事象が100％減少した。
• ユーザーは、自動アラートと遠隔制御機能のおかげで、ガーデニングの継続性が60％向上したと報告した。
• システムは、30日間の連続運用において、最小限のメンテナンスで信頼性の高い性能を示した。