Παρακολούθηση της κατάστασης των καλλιεργειών με τη χρήση Διαδικτύου των Πραγμάτων και μεθόδων Τεχνητής Νοημοσύνης
Creators: name: Μορέλλος, Αντώνιος Ε.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Γεωργία ακριβείας
Εγγύς και απομακρυσμένη παρακολούθηση στη γεωργία
Ανίχνευση ασθενειών φυτών
Τεχνητή νοημοσύνη
Precision agriculture
Proximal and remote sensing in agriculture
Crop disease detection
Artificial Intelligence

description: Στη σύγχρονη γεωργία, οι παραδοσιακές μέθοδοι παρακολούθησης καλλιεργειών, όπως οι χειροκίνητες επιθεωρήσεις και η περιοδική δειγματοληψία, περιορίζονται από σημαντικές αδυναμίες, όπως η έλλειψη ακρίβειας, η εξάρτηση από υποκειμενικές εκτιμήσεις των εργατών και η αδυναμία παροχής δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτά τα μειονεκτήματα συχνά οδηγούν σε καθυστερημένες αντιδράσεις σε προβλήματα όπως οι ασθένειες των φυτών, σε αναποτελεσματική χρήση πόρων και μείωση των αποδόσεων, επηρεάζοντας την παραγωγικότητα και τη βιωσιμότητα. Η παρούσα διδακτορική διατριβή αντιμετωπίζει αυτές τις προκλήσεις εξετάζοντας την ενσωμάτωση τεχνολογιών Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) και Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) για την ενίσχυση της γεωργία ακριβείας. Οι συσκευές IoT, όπως αισθητήρες και μικροελεγκτές, επιτρέπουν τη συνεχή συλλογή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο από τα χωράφια, ενώ οι τεχνικές AI, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής και βαθιάς μάθησης, επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα για να εντοπίσουν μοτίβα, να προβλέψουν πιθανά προβλήματα και να προτείνουν έγκαιρες παρεμβάσεις. Η έρευνα παρουσιάζει πέντε πρωτοποριακές εφαρμογές: πρώτον, ένα φασματοφωτόμετρο με μηχανική μάθηση ανιχνεύει τον ιό Tomato Chlorosis Virus σε νεαρά φυτά τομάτας πριν την εμφάνιση συμπτωμάτων, επιτρέποντας έγκαιρη δράση· δεύτερον, τρεις εφαρμογές παρακολούθησης της υγείας αμπελώνων χρησιμοποιούν βαθιά μάθηση και μεταφερόμενη μάθηση για ανάλυση εικόνων εγγύς και απομακρυσμένης παρακολούθησης (RGB, πολυφασματικές και υπερφασματικές εικόνες) για ανίχνευση ασθενειών, με μία προσαρμοσμένη, για χρήση σε πραγματικό χρόνο, συσκευή περιορισμένων πόρων όπως το Raspberry Pi· και τρίτον, ένα σύστημα προβλέπει την προσβολή από Fusarium Head Blight σε χειμερινό σιτάρι συνδυάζοντας δορυφορικές εικόνες, δεδομένα από αισθητήρες IoT για περιβαλλοντικές συνθήκες και μετρήσεις εδάφους. Αυτές οι εφαρμογές πέτυχαν εξαιρετικά αποτελέσματα, με ακρίβειες ταξινόμησης άνω του 90% και συντελεστές προσδιορισμού πάνω από 0.9, αποδεικνύοντας την αποτελεσματικότητά τους. Τα ευρήματα δείχνουν ότι η ενσωμάτωση IoT και AI σε Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων μπορεί να μεταμορφώσει τη διαχείριση των αγροκτημάτων, προσφέροντας ακριβείς και βασισμένες σε δεδομένα πληροφορίες και βελτιστοποιώντας τις εισροές σε πόρους όπως το νερό και τα φυτοφάρμακα. Μελλοντικά, η διατριβή προτείνει την έρευνα ψηφιακών διδύμων—εικονικών αντιγράφων φυσικών συστημάτων—για περαιτέρω τελειοποίηση της γεωργικής ακρίβειας. Αυτή η εργασία τονίζει πώς το IoT και η AI μπορούν να φέρουν επανάσταση στην παρακολούθηση καλλιεργειών, ανοίγοντας τον δρόμο για πιο βιώσιμες και αποδοτικές γεωργικές πρακτικές.  
description: In modern agriculture, traditional crop monitoring methods like manual field inspections and periodic sampling are hindered by significant limitations, including a lack of precision, dependence on subjective human assessments, and the inability to deliver real-time data. These drawbacks often lead to delayed responses to issues such as plant diseases, inefficient resource use, and lower crop yields, ultimately affecting productivity and sustainability. This doctoral dissertation addresses these challenges by exploring the integration of Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) technologies. IoT devices, such as sensors and microcontrollers, enable continuous, real-time data collection from fields, while AI techniques, including machine learning and deep learning, process this data to identify patterns, predict potential problems and suggest timely interventions. The research highlights five innovative applications: first, a spectrophotometer paired with machine learning detects the Tomato Chlorosis Virus in young tomato plants before symptoms appear, which allows for early action; second, three vineyard health monitoring applications use deep learning and transfer learning to analyse remote and proximal sensing images (RGB, multispectral and hyperspectral) for disease detection, with one adapted for real-time use on resource-limited devices like Raspberry Pi; and third, a system predicts Fusarium Head Blight in winter wheat by fusing satellite imagery, IoT sensor data on environmental conditions, and soil metrics. These applications achieved remarkable outcomes, with classification accuracies exceeding 90% and coefficients of determination above 0.9, which proves their effectiveness. The findings demonstrate that embedding IoT and AI into Decision Support Systems can transform farm management by offering precise, data-driven insights, optimizing resources inputs like water and pesticides. Looking forward, the dissertation suggests investigating digital twins—virtual replicas of physical systems—to further refine agricultural precision. This work underscores how IoT and AI can revolutionize crop monitoring, paving the way for more sustainable and efficient farming practices.