КОМПЛЕКСНЫЙ ОБЗОР СИСТЕМ ОРОШЕНИЯ: ДАТЧИКИ ВЛАЖНОСТИ ПОЧВЫ, loT И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПОДДЕРЖСКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

Аннотация

В статье представлен комплексный обзор «умных» систем орошения, включающий анализ основных типов датчиков влажности почвы, атмосферных и растительно-ориентированных сенсоров, а также методов их калибровки и интеграции в полевые измерительные сети. Значительное внимание уделено развитию IoT-технологиям связи, LoRaWAN, NB-IoT, Wi-Fi, ZigBee и BLE, а также их роли в построении масштабируемых и энергоэффективных сетевых архитектур для сельскохозяйственных условий. Рассмотрены основные современные технологии в измерении влажности почвы. Также в статье рассматриваются классы вычислительных платформ и контроллеров, применяемых для автоматизации полива. Произведен анализ основных подходов к принятию решений: модели водного баланса и испаряемости (ET₀, Kc), пороговые логические алгоритмы, системы поддержки принятия решений, основанные на правилах, а также современные методы прогнозирования, использующие машинное обучение, нейронные сети и гибридные модели. Особое внимание уделено сопоставлению преимуществ и ограничений различных классов технологий, а также их влиянию на эффективность использования воды, снижение эксплуатационных затрат и повышение устойчивости агропроизводства в условиях климатической изменчивости. Обзор подчеркивает, что наибольший потенциал имеют гибридные IoT системы, объединяющие данные сенсоров, физические модели и алгоритмы искусственного интеллекта. Полученные результаты формируют целостное представление о технологической базе современных систем точного орошения и определяют перспективные направления дальнейших исследований и практических внедрений.