سرمازدگی خطری جدی برای امنیت غذایی در سراسر جهان و ایران است. هرساله خسارت زیادی در اثر سرمازدگی بهویژه سرمازدگی تابشی به محصولات کشاورزی وارد میشود. پایش محصول و پیشبینی بهموقع سرمازدگی میتواند کمک مؤثری به کشاورزان برای کاهش خسارتهای سرمازدگی باشد. به دلیل ویژگیهای سرمازدگی تابشی و وابسته بودن بروز و شدت خسارت آن به شرایط توپوگرافی، اقلیمی، و شرایط محصول، مدلهای سنتی توانایی قابل توجهی در پیشبینی ندارند. در سالهای اخیر، توسعه هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، و سامانههای فیزیکی-سایبری زمینۀ مناسبی را برای پیشبینی سرمازدگی فراهم کردهاست. همچنین، کاربرد فناوری سنجش از دور باعث بهبود پایش و برآورد مقدار و شدت خسارت شده است. در این مقاله روشها و فناوریهای نوین پیشبینی سرمازدگی و پایش محصول معرفی شده است. کاربرد سامانههای هوشمند و به خصوص محلی برای پیشبینی سرمازدگی تابشی و همچنین، کاربرد پهپادها برای تهیۀ نقشۀ حرارتی بهمنظور پیشبینی سرمازدگی و تشخیص کانونهای سرما برای استقرار نظاممند تجهیزات حفاظتی توصیه میشود.
Modern technologies for frost forecasting, Warning announcement and monitoring
نویسندگان [English]
Nikrooz Bagheri
Assistant Professor, Agricultural Engineering Resrach Institute
چکیده [English]
Frost is a serious threat to food security worldwide, including in Iran. Every year, significant damage is caused by frost, especially radiation frost, to agricultural products. Monitoring crops and timely forecasting of frost events can be highly beneficial for farmers in reducing frost-related damage. Due to the specific characteristics of radiation frost and its dependence on topographical, climatic, and crop conditions, traditional models have limited predictive capabilities. In recent years, the development of artificial intelligence, the Internet of Things, and cyber-physical systems has provided a promising basis for frost forecasting. Additionally, the use of remote sensing technology has improved monitoring and estimating the extent and severity of frost damage. This paper introduces modern methods and technologies for frost forecasting and crop monitoring. The application of intelligent, especially local systems for radiation frost prediction, as well as the use of Unmanned aerial vehicle to create thermal maps and the identification of frost regions for the systematic deployment of protective equipment, is recommended.
کلیدواژهها [English]
Keywords: Artificial Intelligence, Cyber-physical, Frost Forecasting, Internet of Things, Machine Learning, Remote Sensing
آمار
تعداد مشاهده مقاله: 1
سامانه مدیریت نشریات علمی. طراحی و پیاده سازی از سیناوب