Nesnelerin İnterneti Tabanlı Akıllı Sulama ve Uzaktan İzleme Sistemi

Tarımsal ve peyzaj amaçlı sulama tatlı su kaynaklarının en çok tüketildiği uygulama alanlarıdır. Suyun akıllı yönetimi, sulamaveriminin arttırılması, maliyetlerin düşürülmesi ve çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulmaktadır. Su kullanımını optimize etmek,enerji tüketimini azaltmak ve mahsullerin kalitesini artırmak için sulama alanında teknoloji kullanımına olan ihtiyaç her geçen günartmaktadır. Nesnelerin İnterneti (IoT) tabanlı akıllı sulama sistemleri, tatlı su kaynaklarının verimli kullanımına yardımcı olabilir.Çevresel koşulların izlenmesi, sulama veriminin arttırmasında en önemli unsurdur. Bu çalışmada, IoT tabanlı bir akıllı sulama sistemiönerilmiştir. Önerilen bu akıllı sulama sistemi, hava sıcaklığı, hava nemi ve toprağın nem değerini kullanarak uygun sulama zamanıve sulama süresini belirlemektedir. Akıllı sulama sistemi, sensör bilgilerini kullanarak yağış tahmininde bulunup gerektiğinde sulamazamanını ötelemektedir. Geliştirilen android tabanlı kullanıcı arayüzü, sensör verileri, sulama süresi, elektrik ve su tüketimi gibiverilerin gerçek zamanlı görüntülenmesini sağlanmaktadır. Bulut sistemi üzerine kaydedilebilen sensör verilerinin analizi ideal sulamaperiyodu ve sulama süresinin belirlenmesinde yardımcı olmaktadır. İnsan müdehalesini en aza indiren bu akıllı sulama sistemi ileuzaktan izleme ve kontrol imkanı yanında elektrik ve su tasarrufu sağlanmaktadır.

Internet of Things Based Smart Irrigation and Remote Monitoring System

Agricultural and landscape irrigation are the areas where fresh water resources are most consumed. Smart management of water contributes to increasing irrigation efficiency, lowering costs and environmental sustainability. In order to optimize water use, reduce energy consumption and improve the quality of crops; the need for using technology in the irrigation field is increasing day by day. Internet of Things (IoT) based smart irrigation systems can help the efficient use of fresh water resources. Monitoring environmental conditions is the most important factor in increasing irrigation efficiency. In this study, an IoT-based smart irrigation system has been proposed. The proposed smart irrigation system determines the appropriate irrigation time and irrigation period using the air temperature, air humidity and soil moisture. The smart irrigation system uses the sensor information to estimate the precipitation and, if necessary, displace the irrigation time. Developed android-based user interface provides real-time display of data such as sensor data, irrigation time, electricity and water consumption. Analysis of sensor data that can be recorded on the cloud system helps to determine the ideal irrigation period and irrigation time. With this smart irrigation system human intervention is minimized, also remote monitoring and control as well as electricity and water saving is provided.

PDF

___

Adeloye, A. J., Rustum, R., & Kariyama, I. D. (2012). Neural computing modeling of the reference crop evapotranspiration. Environmental Modelling & Software, 29(1), 61-73.
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rome, 300(9), D05109.
Ashton, K. (2009). That ‘internet of things’ thing. RFID journal, 22(7), 97-114.
Cardenas-Lailhacar, B., Dukes, M. D. (2010). Precision of soil moisture sensor irrigation controllers under field conditions. Agricultural Water Management, 97(5), 666-672.
Evans, Dave. "The internet of things: How the next evolution of the internet is changing everything." CISCO white paper 1.2011 (2011): 1-11.
Giusti, E., Marsili-Libelli, S., 2015. A fuzzy decision support system for irrigation and water conservation in agriculture. Environ. Model. Softw. 63, 73–86.
Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future generation computer systems, 29(7), 1645-1660.
Kamienski, C., Soininen, J. P., Taumberger, M., Dantas, R., Toscano, A., Salmon Cinotti, T., ... & Torre Neto, A. (2019). Smart Water Management Platform: IoT-Based Precision Irrigation for Agriculture. Sensors, 19(2), 276.
Koubachi Company. , "The Plant Sensor for your Home and Garden", April 2015.
Lichtenberg, E., Majsztrik, J., & Saavoss, M. (2013). Profitability of sensor-based irrigation in greenhouse and nursery crops. HortTechnology, 23(6), 770-774.
Majsztrik, J. C., Price, E. W., & King, D. M. (2013). Environmental benefits of wireless sensor-based irrigation networks: Case-study projections and potential adoption rates. HortTechnology, 23(6), 783-793.
Parameswaran, G., & Sivaprasath, K. (2016). Arduino Based Smart Drip Irrigation System Using Internet of Things. Int. J. Eng. Sci, 5518.
Sertyeşilışık, E. (2017). Türkiye’nin Su Kaynaklarının Ekonomi Politiği Üzerine Bir İnceleme. Türk Bilimsel Derlemeler Dergisi, 10(1), 28-30.
Soulis, K. X., Elmaloglou, S., & Dercas, N. (2015). Investigating the effects of soil moisture sensors positioning and accuracy on soil moisture based drip irrigation scheduling systems. Agricultural Water Management, 148, 258-268.
Xiao, K., Xiao, D., & Luo, X. (2010). Smart water-saving irrigation system in precision agriculture based on wireless sensor network. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 26(11), 170-175.
Zanella, A., Bui, N., Castellani, A., Vangelista, L., & Zorzi, M. (2014). Internet of things for smart cities. IEEE Internet of Things journal, 1(1), 22-32.