机器学习与土壤湿度感知：信号强度方法
机器学习
2020-11-18 v1 信号处理
摘要
物联网（IoT）无所不在和普适计算的愿景催生了由物理与数字世界构成的未来智能灌溉系统。智能灌溉生态系统结合机器学习可提供成功解决土壤湿度感知任务的方案，以确保最优用水。现有方案基于从高功耗/昂贵传感器接收的数据，这些传感器通过无线信道传输感知数据。随着时间推移，系统变得难以维护，尤其在偏远地区，由于大量设备的电池更换问题。因此，一种新颖方案必须提供替代的、成本和能耗高效的设备，相对于现有方案具有独特优势。本工作探索了一种新颖、低功耗、基于 LoRa、成本高效的系统概念，其利用深度学习技术实现湿度感知，仅通过测量给定地下信标设备的信号强度即可高精度感知土壤湿度。
引用
@article{arxiv.2011.08273,
title = {Machine Learning and Soil Humidity Sensing: Signal Strength Approach},
author = {Lea Dujić Rodić and Tomislav Županović and Toni Perković and Petar Šolić and Joel J. P. C. Rodrigues},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.08273},
year = {2020}
}