Abstract:
The inability to obtain soil characteristics rapidly and inexpensively remains one of the biggest
challenges faced by farmers in Uganda and many African countries. Currently, the majority
of farmers do not use any scientific means to assess soil suitability for different farming
activities. Farmers classify their soils based on indigenous knowledge and experience gained
over several generations (e.g., soil colour and texture). However, these methods do not
always give accurate information. The ambition of our research is to increase farm yield
maximization for smallholder farmers through a cloud-based wireless sensor network of
Internet of Things (IoT) for instrumenting soil metrics in order to provide real-time monitoring
and data analysis for smart decision-making needed on a day-to-day and season-to-season
basis. Our innovation encompasses development and deployment of a low-cost soil conditions
monitoring technology that can be deployed up to the level of fields or farms by smallholder
farmers. The technology informs farmers’ decisions regarding the best type of crop to plant
and when to plant, when to apply fertilisers, when to irrigate and in what amount, among
others. The technology is composed of two components: the hardware soil sensing devices
and the cloud platform for soil analytics. The soil sensing devices are capable of providing
data on soil attributes including soil moisture, pH, and temperature. These devices are deployed
in gardens forming an Internet of Things (IoT). The sensors transmit the soil conditions
data to cloud-based central system where data analysis, fusion and interpretation take place.
Each device includes a Subscriber identity module (SIM) card that enables sending the
collected data over any available mobile network. The cloud-based software platform is
enriched with big data analytics for soil conditions to facilitate smart decision-making. The
cloud platform accepts raw soil condition readings from sensors deployed in the farm. The
collected data forms a big data repository upon which predictive analytics tools are deployed
to analyze, interpret and process the data into high-level meaningful information for the
farmers. The cloud platform is also capable of aggregating sensor readings from multiple
data sources and thereafter providing users with personalized information e.g., an irrigation
schedule with details of the specific amounts of water. Users can query the status of a given
field (e.g., by test message using short message service, SMS to a specified number or
using a mobile phone mobile application). The current devices and software platforms are undergoing further refinements so as to improve the accuracy of readings, packaging of the
sensor, improving the battery life and energy consumption, and inclusion of other soil attributes
as we prepare for scaling up the deployment.
L’incapacité d’obtenir les caractéristiques du sol rapidement et à peu de frais reste l’un des
plus grands défis auxquels sont confrontés les agriculteurs en Ouganda et dans de nombreux
pays africains. A l’heure actuelle, la majorité des agriculteurs n’utilisent pas des moyens
scientifiques pour évaluer les qualités du sol pour les différentes activités agricoles. Les
agriculteurs classent leurs sols en fonction des connaissances indigènes et de l’expérience
acquise au cours de plusieurs générations (par exemple, la couleur et la texture du sol).
Cependant, ces méthodes ne donnent pas toujours des informations précises. L’ambition de
notre recherche est de maximiser le rendement agricole pour les petits agriculteurs à travers
des capteurs sans fil au cloud déployés sur un réseau d’Internet des objets (IdO) pour
instrumenter les mesures de sol afin de fournir une surveillance en temps réel et l’analyse
des données pour une croissance intelligente de prise de décision nécessaire sur une base
de jour en jour et la saison à saison. Notre innovation englobe le développement et le
déploiement d’une technologie surveillance des conditions de sol à faible coût qui peut être
déployé au niveau des champs ou des fermes par les petits exploitants. La technologie
informe les décisions des agriculteurs en ce qui concerne, entre autres, le meilleur type de
culture à planter et quand planter, quand appliquer des engrais, quand irriguer et en quelle
quantité. La technologie se compose de deux éléments: les dispositifs de détection des
propriétés du sol et la plate-forme cloud pour l’analyse des données du sol. Les
dispositifs de détection du sol sont capables de fournir des données sur les des propriétés du
sol, y compris l’humidité du sol, le pH, et la température. Ces dispositifs sont déployés dans
les jardins formant un internet des objets (IdO). Les capteurs transmettent les données sur
les conditions du sol au système central en cloud où l’analyse des données, la fusion et
l’interprétation ont lieu. Chaque dispositif comprend une carte module d’identité d’abonné
(SIM) qui permet d’envoyer les données collectées sur tous les réseaux mobiles disponibles.
La plate-forme logicielle basée sur le cloud est enrichi avec de grandes analyses de données
pour les conditions du sol afin de faciliter la prise de décision intelligente. La plate-forme de
cloud accepte les lectures des données brutes sur l’état des sols par de capteurs déployés
dans la ferme. Les données collectées constituent une grande base de données sur laquelle
les outils d’analyse prédictive sont déployés pour analyser, interpréter, et traiter les données
en d’information de haut niveau utile pour les agriculteurs. La plate-forme du cloud est
également capable d’agréger les lectures des capteurs à partir de plusieurs sources de
données et de fournir aux utilisateurs des informations personnalisées tels qu’un programme
d’irrigation avec des détails sur les quantités spécifiques d’eau. Les utilisateurs peuvent
interroger l’état d’un champ donné (par exemple, par un message de test en utilisant le
service de messages courts, SMS vers un numéro spécifié ou en utilisant des applications
d’un téléphone mobile). Les dispositifs actuels et plates-formes logicielles font l’objet d’améliorations supplémentaires afin d’améliorer la précision des lectures, l’emballage du
capteur, ce qui améliore la durée de vie de la batterie et la consommation d’énergie, et
l’inclusion d’autres propriétés du sol que nous nous préparons pour étendre le déploiement.
Language:
English
Date of publication:
2016
Country:
Region Focus:
East Africa
University/affiliation:
Journal:
Volume:
14
Number:
Part 1
Pagination:
343-345
Collection:
RUFORUM Working document series
RUFORUM Conferences and Workshops
Agris Subject Categories:
Additional keywords:
Licence conditions:
Open Access
Access restriction:
Form:
Web resource
Publisher:
ISSN:
1607-9345
E_ISSN:
Edition: