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描述
動(dòng)機(jī)
氣候變化已成為一項(xiàng)全球性挑戰(zhàn),也是當(dāng)代乃至未來幾代人面臨的最大挑戰(zhàn)之一。氣候變化是颶風(fēng)、野火、超級(jí)干旱等自然災(zāi)害背后的主要原因。氣候變化背后的主要原因之一是森林砍伐。森林砍伐是由于野火、人類住區(qū)擴(kuò)張、資源快速砍伐、農(nóng)業(yè)活動(dòng)等造成的森林覆蓋減少。森林在碳封存中起著至關(guān)重要的作用。森林的破壞以及植物和土壤等生物質(zhì)的最終退化是二氧化碳和其他溫室氣體排放的第二大貢獻(xiàn)者。這最終導(dǎo)致越來越多的溫室氣體進(jìn)入大氣,進(jìn)一步加劇了這個(gè)問題。此外
- 森林砍伐導(dǎo)致雨林和泥炭地等最能有效捕獲大氣二氧化碳的生態(tài)系統(tǒng)面積減少,
- 根據(jù)世界銀行的數(shù)據(jù),從 1990 年到 2016 年,世界失去了 502, 000 平方英里(130 萬平方公里)的森林——面積比南非還大,
- 在過去的 50 年里,大約17%的亞馬遜雨林遭到破壞,而且最近損失還在增加,
- 截至2019 年,森林砍伐約占全球溫室氣體排放量的11% 。
顯然,森林是應(yīng)對(duì)氣候變化的關(guān)鍵。有許多預(yù)防方法可以對(duì)抗森林砍伐。但治療性解決方案同樣重要。造林,包括造林(創(chuàng)造新的森林覆蓋)和重新造林(在受毀林影響的地區(qū)重新種植),是最簡單但最重要的解決方案。
什么是造林?
造林首先是在自然有樹木(重新造林)或自然缺乏任何森林(造林)的地區(qū)種植樹木。這涉及確定合適的位置,并分析不同的因素,如土壤質(zhì)量、氣候、本地生物多樣性和人類活動(dòng)。通過細(xì)致的分析和遵循著名的“宮脅方法”(大阪大學(xué)Akira Miyawaki博士)、整體計(jì)劃放牧(Alan Savory教授)等有效的造林技術(shù),許多地方的森林覆蓋物已經(jīng)恢復(fù)或發(fā)芽,導(dǎo)致
- 增加土壤肥力和地下水保持力
- 增加當(dāng)?shù)厣锒鄻有?/font>
- 更多的自然資源、更清潔的空氣以及隨之而來的更好的健康
但挑戰(zhàn)是...
有效的造林有一定的學(xué)習(xí)曲線。需要環(huán)境科學(xué)、動(dòng)物學(xué)、植物學(xué)等領(lǐng)域的必要科學(xué)知識(shí),以確保正在種植的森林能夠長期存在并且不會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐纳锒鄻有援a(chǎn)生任何不利影響。例如,始于 1978 年的中國“綠墻”倡議,從戈壁沙漠開始防治荒漠化。已經(jīng)看到了一些積極的影響,例如
- 減緩荒漠化,以及
- 沙塵暴頻率下降
但是,也有一些問題是由不當(dāng)?shù)脑炝肿龇ㄒ鸬摹?/font>許多種植在不自然生長的地方的樹木,幾年后就會(huì)枯萎。那些存活下來的植物會(huì)吸收大量原生草和灌木所需的地下水,從而導(dǎo)致更多的土壤退化。如果在這種情況下造林持續(xù)超過土地的承載能力,它將導(dǎo)致樹木最終死亡。因此,重要的是要容易且容易地獲得必要的知識(shí),以確保此類造林工作取得成果。
另一個(gè)挑戰(zhàn)是技術(shù)知識(shí)阻礙了普通人在植樹造林工作中發(fā)揮獨(dú)立積極的作用。科學(xué)知識(shí)不是每個(gè)人都能理解的,可能會(huì)引起人們的猶豫。確保成功造林所需的技術(shù)知識(shí)對(duì)普通人來說是不容易獲得的,他們希望獨(dú)立地去各個(gè)地方植樹,以取得最好的結(jié)果。
所以現(xiàn)在怎么辦?
關(guān)于適當(dāng)造林的影響因素有足夠的數(shù)據(jù)。通過對(duì)與造林相關(guān)的科學(xué)的一般理解,如土壤特征、天氣條件、空氣質(zhì)量等,并利用所有相關(guān)的科學(xué)數(shù)據(jù),我們可以構(gòu)建一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案,不僅可以使造林工作快速有效,而且也簡化了流程。該解決方案可以讓基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的軟件針對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)(例如來自 PH 傳感器或濕度傳感器或空氣質(zhì)量傳感器的數(shù)據(jù))運(yùn)行,以提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推薦. 該建議將告訴我們,在給定的環(huán)境中,建議種植哪種樹,這樣種植的樹木才能健康,并對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境產(chǎn)生積極影響。
該解決方案將有所幫助
1.專業(yè)人員,通過減少分析和決策時(shí)間,幫助他們更快、更高效、更有效地工作,以及
2.普通人,通過簡化造林過程,并希望激勵(lì)更多的人自己做。
這是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案,是我的項(xiàng)目“造林援助工具包”的核心。
什么是造林援助工具包?
Forestation Assistance Kit是一個(gè)ML on Edge解決方案,旨在就在某個(gè)地點(diǎn)種植哪些樹木提出合理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建議,從而使 Forestation 變得簡單、快速和有效。
我構(gòu)建的原型使用 Quicklogic 的Quickfeather和 Particle Photon作為大腦。使用的三個(gè)傳感器是 -花園 PH 計(jì)(由于鎖定而無法獲得合適的 PH 套件)、電容式土壤濕度傳感器和MQ135 空氣質(zhì)量傳感器。我通過拔出模擬信號(hào)引腳并將其發(fā)送到 Photon 來使用 Garden PH Meter 進(jìn)行處理。我還使用Adafruit ADS1015 ADC通過I2C將模擬傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到 Quickfeather。整個(gè)系統(tǒng)由9V電池供電,通過7805晶體管調(diào)節(jié)至5V,帶有搖臂開關(guān),非常適合用例,因?yàn)槲覀兊哪繕?biāo)是在收到推薦之前2-3 分鐘的有限操作。
對(duì)于我的用例,我的目標(biāo)是 3 棵樹 - Banyan、Neem和Peepal 。榕樹是非常有名的印度樹,具有宗教意義。印楝具有許多草藥益處,并且被稱為是一種空氣凈化樹。Peepal也是印度一種非常普遍的樹。這些樹在我所在的地區(qū)很常見,所以這就是我針對(duì)它們的原因。我繼續(xù)研究了哪種土壤和空氣條件最適合每種植物。根據(jù)我的發(fā)現(xiàn),榕樹需要高水分,印楝適合空氣質(zhì)量差的地區(qū),而Peepal在堿性土壤中生長良好。
對(duì)于您選擇的植物,可以遵循類似的過程。
硬件組裝
- 將 Photon 和 Quickfeather 放在面包板上并在它們之間連接接地引腳
- 將 Photon 的 3.3V 和 Gnd 連接到水分和氣體傳感器和 ADS1015
- 將水分和氣體傳感器的模擬引腳分別連接到 ADC 的 A1 和 A2 引腳
- 通過打開背面并焊接一些電線來拉出 PH 計(jì)的模擬引腳。將模擬正極連接到 Photon 上的 A0 引腳。然后將 Photon 的 DAC 引腳連接到 ADC 的 A0 引腳。
- 將 I2C 引腳從 ADC 連接到 Quickfeather..
- 將 Quickfeather 的 UART 引腳連接到 Photon 的 UART1 端口(TX 和 RX 引腳)。
- 對(duì)于電源,將 7405 放在面包板上,并在輸入接地引腳上并聯(lián)一個(gè)電容器。然后將輸出和接地引腳連接到 Photon 上的 Vin 和接地引腳。
- 將 7405 輸出連接到 Quickfeather 上的 VBat 引腳
- 取一個(gè) 9V 電池連接器并將正極連接到分接開關(guān)。將分接開關(guān)的另一端連接到 7405 的輸入引腳。連接電池連接器和 7405 的接地。
在這里,我使用跳線連接器連接電源部分和主要電子設(shè)備。這就是結(jié)果!
現(xiàn)在進(jìn)入軟件工作!
軟件工作
對(duì)于Photon ,可以在鏈接的 Github 存儲(chǔ)庫中找到代碼。建議通過 Particle Web IDE 進(jìn)行編程,詳細(xì)信息請(qǐng)參見此處。該代碼非常不言自明。基本上,程序設(shè)置了一些變量,等待 2 分鐘讓 MQ135 傳感器升溫,然后從 Garden PH 計(jì)讀取模擬讀數(shù)。然后將其轉(zhuǎn)換為 2 個(gè)模擬 PH 值(100 或 4000)之一,以指示土壤的性質(zhì)。然后它通過它的 DAC 引腳輸出該信號(hào)。然后它讀取結(jié)果從 Quickfeather 上運(yùn)行的 ML 模型,對(duì)其進(jìn)行處理并輸出 ML 模型推薦的樹的名稱,可以通過Particle IOT App或通過您的粒子帳戶的用戶控制臺(tái)讀取。
對(duì)于軟件的 Quickfeather 方面,您有必要在此處閱讀 Quicklogic 人員提供的指南。然后通過這個(gè)Hackster 項(xiàng)目實(shí)際嘗試如何使用 Quickfeather 的軟件。此外,要更好地了解 SensiML 軟件,請(qǐng)查看他們的教程系列。
- 首先下載給定的 Qorc-Sdk 并執(zhí)行完整的設(shè)置。我們將使用 qf_apps 文件夾中的 qf_ssi_ai_app 項(xiàng)目。
- 下一步是為樹識(shí)別 ML 模型執(zhí)行數(shù)據(jù)收集和標(biāo)記。我們首先需要對(duì) qf_ssi_ai_app 項(xiàng)目的文件進(jìn)行一些修改。您可以按照說明簡單地替換我在下面的 GitHub 中提供的文件。
- 在更改之后,構(gòu)建可執(zhí)行文件并將其刷新到 Quickfeather(如Quicklogic 的優(yōu)秀人員在此處提供的詳細(xì) GitHub 文檔中給出的那樣)。
- 無需更改設(shè)備插件文件,因?yàn)槲覀兪褂?3 個(gè)模擬通道,與板載 IMU 相同。
- 將 USB-TTL(套件中提供的 CP2101)轉(zhuǎn)換器連接到 Quickfeather 的 UART 引腳,以將傳感器數(shù)據(jù)流式傳輸?shù)?SensiML 數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)室。
- 接收到傳感器數(shù)據(jù)后,繼續(xù)記錄數(shù)據(jù)并將其保存在您的 SensiML 項(xiàng)目中。
- 繼續(xù)為您所針對(duì)的不同類型的樹標(biāo)記數(shù)據(jù)。
- 然后繼續(xù)打開您的 Analytics Studio,根據(jù) SensiML 文檔準(zhǔn)備數(shù)據(jù),構(gòu)建模型,然后以庫格式下載最終生成的知識(shí)包。
- 使用這個(gè)庫,并替換 qf_ssi_ai_app 目錄中的現(xiàn)有知識(shí)包。然后再次構(gòu)建項(xiàng)目并在 Quickfeather 上刷新可執(zhí)行文件。
- 最終結(jié)果將如下所示
然后您可以移除 USB-TTL 轉(zhuǎn)換器并連接 Quickfeather 和 Photon 的 UART 端口以完成該過程。
在行動(dòng)
完成的原型
和一個(gè)工作演示
進(jìn)一步的工作
以下是我認(rèn)為可以改進(jìn)的地方
- 將 GPS 添加到 ML 模型預(yù)測(cè)中
- 質(zhì)量更好的傳感器
- 更多數(shù)據(jù)和更廣泛的參數(shù)集,使套件更加通用
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