International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.155-164
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2023
Machine learning with its high precision algorithms, Precision agriculture (PA) is a new emerging concept nowadays. Many researchers have worked on the quality and quantity of PA by using sensors, networking, machine learning (ML) techniques, and big data. However, there has been no attempt to work on trends of artificial intelligence (AI) techniques, dataset and crop type on precision agriculture using internet of things (IoT). This research aims to systematically analyze the domains of AI techniques and datasets that have been used in IoT based prediction in the area of PA. A systematic literature review is performed on AI based techniques and datasets for crop management, weather, irrigation, plant, soil and pest prediction. We took the papers on precision agriculture published in the last six years (2013-2019). We considered 42 primary studies related to the research objectives. After critical analysis of the studies, we found that crop management; soil and temperature areas of PA have been commonly used with the help of IoT devices and AI techniques. Moreover, different artificial intelligence techniques like ANN, CNN, SVM, Decision Tree, RF, etc. have been utilized in different fields of Precision agriculture. Image processing with supervised and unsupervised learning practice for prediction and monitoring the PA are also used. In addition, most of the studies are forfaiting sensory dataset to measure different properties of soil, weather, irrigation and crop. To this end, at the end, we provide future directions for researchers and guidelines for practitioners based on the findings of this review.
This study identified key patents on U.S. underground water technology through patent network analysis. As a result, there were many technologies that used the technology to remove heavy metals to prevent contamination of groundwater. While patents between groundwater technology patents were in charge of intermediaries, the connectivity between groundwater technologies is not high. The patented technologies related to groundwater were largely distinguishable by pumping, monitoring, and decontamination. Monitoring includes techniques that enable identification of physical and biological properties, such as the type of contaminants, as well as geographic characteristics for analysis of groundwater flow, flow or water quality. Pollution purification technology refers to the process of physiochemical and biological purification for soil and groundwater. U.S. technology cases showed that the U.S. had high technology in water treatment area. And patent protection were also needed to cope with water shortages caused by climate change.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.154-154
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2019
Characterization of reliable field-scale root-zone soil moisture (RZSM) variability contribute to effective hydro-meterological monitoring. Although a promising cosmic-ray neutron probe (CRNP) holds the pontential for field-scale RZSM measurement, it is often restricted at deeper depths due to the non-unique sensitivity of CRNP-measured fast neutron signal to other hydrogen pools. In this study, a merging framework relied on coupling cosmic-ray soil moisture with a representative additional RZSM, was introduced to scale shallower CRNP effective depth to represent root-zone layer. We tested our proposed framework over a densely vegetated region in South Korea covering a network of one CRNP and nine in-situ point measurements. In particular, cosmic-ray soil moisture and ancillary RZSM retrieved from the most time stable location were considered as input datasets; whereas the remaining point locations were used to generate a reference RZSM product. The errors between these two input datasets and the reference were forecasted by a linear autoregressive model. A linear combination of forecasts was then employed to compute a suitable weight for merging two input products from the predicted errors. The performance of merging framework was evaluated against reference RZSM in comparison to the two original products and a commonly used exponential filter technique. The results of this study showed that merging framework outperformed other products, demonstrating its robustness in improving field-scale RZSM. Moreover, a strong relationship between the quality of input data and the performance merging framework in light of CRNP effective depth variation has been also underlined via the merging framework.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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1997.10a
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pp.1.1-32
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1997
Atmospheric monitoring capabilities were established in 1988 by the University of Florida at Duke forest, near Durham. NC: Cary forest, near Gainesville, FL: and Austin forest, near Nacogdoches, TX. Continuous (hourly averaged) measurements of air quality (ozone, nitrogen oxides and sulfur dioxide) and meteorological variables were made at these three low elevation (< 200 meters), rural locations in the southeastern U.S. for more than three years. During the same period at these sites wet and dry acid deposition samples were collected and analyzed on an event and weekly basis, respectively The monitoring locations were selected to determine actual atmospheric exposure indices for southern pine species in support of on-site surrogate exposure chamber studies conducted by Southern Commercial Forest Research Cooperative (SCFRC) investigators. Daily and quarterly averaged ozone maxima were higher (55 ppb) at the northernmost site in the network (Duke forest) in the second and third quarters (spring and summer seasons) and lower (35 ppb) in the first and fourth quarters (winter and fall seasons), when compared to ozone levels at the two southernmost sites (Cary and Austin forests). Seasonal ozone levels at the latter two sites were similar Nitrogen oxieds and sulfur dioxide levels were insignificant (< 5 ppb) most of the time at all sites, although soil emissions of NO at two sites were found to influence nighttime ozone concentrations. Typical maximum quarterly and annual aggregate ozone exposure indices were significantly higher at Duke forest (92.5/259 ppm-hr) than those values observed at the two southern sites (65.6/210 ppm-hr). Acid deposition (wet and dry) components concentrations and deposition fluxes observed at the Duke forest, NC piedmont site, were generally greater, dependent on site and season, than corresponding variables measured at either of the two southern coastal plain sites (Cary and Austin forests). Acid deposition variables observed at the latter two sites were remarkably similar, both qualitatively and quantitatively, although the sites were located 1300 km apart. A comparison of deposition fluxes of elemental nitrogen (NO3, NH4') and sulfur (5042-, SO3) components in wet and dry forms indicated that wet deposition accounts for approximately 70% of the total nitrogen and 73% of the total sulfur input on an annual equivalent basis at all sites.
In this study, the concentrations of some of the important ionic contaminants in groundwaters of national monitoring network in Korea were identified, and their correlation to nitrate concentration was investigated. Approximately 80% of the groundwater samples were found to be as Ca2+-(Cl-+NO3-) type groundwater with the concentration ranges [minimum to maximum values, median (mg/L)] of Ca2+[0.1~228.2, 19.7], Mg2+[0.1~53.2, 5.1], K+[0.1~50.8, 1.9], Na+[1.5~130.5, 18.1], NO3--N[0.1~73.4, 9.3], NH4+-N[0.0~53.9, 0.3], Cl-[3.1~482.6, 24.0], and SO42-[2.8~101.6, 7.0]. The prevalence of Ca2+-(Cl-+NO3-) type suggest that the composition of groundwaters were greatly influcenced by chemical fertilizers and animal manure, Correlation analyses indicated threre was positive correlation between NO3--N concentration and ionic species including Cl-, Ca2+, Mg2+, and Na+. In particular, the correlation was strongest for Cl- and NO3--N, suggesting that groundwaters largely impacted by agricultural and livestock breeding activities tend to contain high levels of Cl-.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.180-183
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2011
Recently, environmental problems have been deteriorating rapidly. Therefore, there is an urgent need to establish policies and research in the conservation of the global environment. Many researchers are studied in environment systems to prevent and reduce pollution of water, air and soil actively. In this paper, several parameters such as temperature, humidity, illumination, barometric pressure, dew point, water quality data, and air conditions are collected and transmitted thorough wireless sensor network. The field server is located in the coastal and marine area so that any abrupt changes can be detected quickly. In addition, WSN based flooding routing protocol for efficient data transmission is designed to support and monitor information of climate and marin factors.
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