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El sector agrícola utiliza el 70% de toda el agua dulce que se usa en el mundo, pero hasta el 95% en los países en desarrollo para hacer frente a la creciente demanda de un 70% más de alimentos para una población estimada de 9.100 millones de personas en 2050. También se calcula que en los próximos 30 años se necesitará un 14% más de agua dulce para la agricultura. De la literatura se desprende que los sistemas de riego de precisión superan al sistema de riego tradicional/superficial y ahorran hasta un 50% de agua. En este informe, se ha utilizado el NRCS y se ha considerado un escenario de dos explotaciones en dos cuencas diferentes a nivel de pendiente que tienen instalado un sistema de riego por aspersión. Como el evento de riego por aspersión ocurre el agua fluirá desde la granja A a través de un punto de salida / puerta de entrada a la granja B, debe ser aprendido y predicho antes de ir a la corriente de entrada del sistema de riego por aspersión de la granja B. Se han utilizado múltiples sensores inalámbricos y algoritmos de aprendizaje automático para la extracción de datos de la humedad del suelo, el estado de los cultivos en la granja A y la predicción del volumen de escorrentía y el tiempo de escorrentía se ha calculado para utilizar en el sistema de riego de precisión de la granja B de manera eficiente para ahorrar el desperdicio de agua.
About the author
Marwan Khan sta attualmente svolgendo il suo dottorato di ricerca presso l'Università di Southampton UK. I suoi interessi di ricerca sono l'irrigazione di precisione, WSN e la modellazione del deflusso dell'irrigazione utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. È anche in servizio come docente presso il Dipartimento di Informatica all'Abdul Wali khan University Mardan (AWKUM) Pakistan.
