An IoT based smart irrigation recommendation system = Yeni bir IoT tabanlı akıllı sulama sistemi

Abstract

The largest proportion of fresh water around the world is consumed in agriculture. As a result, there has been a continuous interest in proposing systems and solutions that achieve rationalization of water resources in agriculture without negatively affecting productivity. On the contrary, the solutions provided must take into account raising and improving productivity by using the least amount of water resources. The Internet of Things is one of the prominent recent technologies that contribute to providing many solutions in most fields, including agriculture in general and irrigation specifically. This study proposes a framework for smart irrigation based on the Internet of Things, by building a prototype consisting of a control unit, water pumps, and several sensors. These devices are used to measure the soil's need for irrigation and to determine the appropriate amount of irrigation according to sensor data. As these values are sent through cloud computing to a mobile application that is installed on the user's mobile to allow the possibility of monitoring irrigation and controlling it from several aspects. This includes manual irrigation mode, determining the value at which irrigation is done automatically in automatic irrigation mode, and the appropriate amount of irrigation according to the relationship between different sensors. This thesis made several contributions, including the adoption of the dynamic feature, whether in making the irrigation decision according to the type of plant or in determining the appropriate amount of irrigation according to the relationship between the sensor readings of each plant. In addition, records of irrigation operations are stored in the automated mode for the purposes of feedback and future improvement on the proposed system. In future work, other sensors such as rain sensor and water level sensor will be added to increase the automation of the proposed model, in addition to using artificial intelligence and deep learning techniques to make irrigation decisions and determine the appropriate amount based on the data that is already stored in the current proposed system.

Dünyada tatlı suyun büyük kısmı tarımda tüketilmektedir. Tarımda su kaynaklarının kullanımının verimliliğini sağlayan sistem ve çözümler sürekli geliştirilmektedir. Önerilen çözümlerde, su kaynaklarının daha az kullanımı ile verimliliğin artırılması dikkate alınmalıdır. Nesnelerin İnterneti, genel olarak tarım ve özel olarak sulama dahil olmak üzere çoğu alanda birçok çözüm sağlamaya katkıda bulunan en son teknolojilerden biridir. Bu tezde, bir kontrol ünitesi, su pompaları ve birkaç sensörden oluşan bir prototip oluşturarak Nesnelerin İnterneti tabanlı akıllı bir sulama sistemi çerçevesi önerilmektedir. Sistem, toprağın sulama ihtiyacını ölçmek ve sensör verilerine göre uygun sulama miktarını belirlemek için çeşitli donanımlar kullanılır. Sensörlerden gelen değerler, bulut bilişim aracılığıyla kullanıcının cep telefonunda kurulu bir mobil uygulamaya gönderilir ve böylece sulamanın izlenmesi ve kontrol edilmesine olanak tanır. İlave olarak, manuel ve otomatik sulama modlarında otomatik olarak sulamanın yapılacağı değer belirlenir ve farklı sensörler arasındaki bağıntıya göre uygun sulama miktarı gerçekleştirilir. Bu tez çalışması, bitki türüne göre sulama kararının verilmesinde veya her bitkinin sensör değerleri arasındaki ilişkiye göre uygun sulama miktarının belirlenmesinde dinamik bir karar destek sistemi kullanır. Önerilen sistemde geri bildirim ve gelecekteki iyileştirme amacıyla otomatik modda sulama operasyonlarının kayıtlarının saklanması sağlanmaktadır. Gelecekteki çalışmalarda, önerilen modelin otomasyonunu artırmak için yağmur sensörü ve su seviye sensörü gibi diğer sensörler eklenecek, ayrıca yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak sulama kararları verilecek ve elde edilen verilere dayalı olarak uygun miktar belirlenecektir.