Article · December 23 doi: 10. 30871/jaic v7 6809 citations read authors




Download 0,75 Mb.
Pdf ko'rish
bet8/9
Sana09.12.2023
Hajmi0,75 Mb.
#114189
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Bog'liq
01#Повторная калибровка модельного емкостного датчика для измерения влажности почвы IoT

IV.
 
C
ONCLUSION
 
The web-based recalibration application can provide the 
best model for model-based capacitive soil moisture sensor. 
Based on gravimetric test experiments and web applications, 
the best model is a polynomial regression model order 3. It 
has Adjusted R Squared of 0.945 which means that 94.5% of 
the variation in volumetric soil moisture content can be 
explained by the model. Based on model, the predicted value 
for soil moisture is in the range 0 – 1.2 for raw sensor data 
values of 100 – 530. When the model coefficient configured 
in capacitive soil moisture sensor and Blynk application, soil 
moisture measurement can be done via mobile phone in real 
time. 


JAIC 
e-ISSN: 2548-6861 
Re-Calibration of Model-Based Capacitive Sensor for IoT Soil Moisture Measurements 
(Iman Setiawan, Mohammad Dahlan Th. Musa, Saskia Amalia Putri) 
155 
A
CKNOWLEDGEMENTS
 
We would like to thank the Leaders of Tadulako 
University, the Head of LPPM Tadulako University and the 
Dean of Faculty of Mathematics and Natural Sciences who 
have funded this research and provided insight and expertise 
that greatly assisted the research. 
R
EFERENCES
[1] 
E. A. A. D. Nagahage, I. S. P. Nagahage, and T. Fujino, 
“Calibration and validation of a low-cost capacitive moisture 
sensor to integrate the automated soil moisture monitoring system,” 
Agric.
vol. 
9, 
no. 
7, 
Jul. 
2019, 
doi: 
10.3390/AGRICULTURE9070141. 
[2] 
L. Chen et al., “Data-Driven Calibration of Soil Moisture Sensor 
Considering Impacts of Temperature: A Case Study on FDR 
Sensors,” 2019, doi: 10.3390/s19204381. 
[3] 
B. P. C. Silva, D. Tassinari, M. L. N. Silva, B. M. Silva, N. Curi, 
and H. R. da Rocha, “Nonlinear models for soil moisture sensor 
calibration in tropical mountainous soils,” Sci. Agric., vol. 79, no. 
4, 2022, doi: 10.1590/1678-992X-2020-0253. 
[4] 
J. Brenner, G. Genova, G. Bertoldi, G. Niedrist, and S. Della 
Chiesa, “SWCalibrateR: Interactive, Web – Based Calibration of 
Soil Moisture Sensors,” J. Open Res. Softw., vol. 7, pp. 1–7, 2019, 
doi: 10.5334/JORS.254. 
[5] 
I. Setiawan, J. Junaidi, F. Fadjryani, and F. R. Amaliah, “Automatic 
Plant Watering System for Local Red Onion Palu using Arduino,” 
J. Online Inform., vol. 7, no. 1, pp. 28–37, Jun. 2022, doi: 
10.15575/JOIN.V7I1.813. 
[6] 
I. Setiawan, Junaidi, Fadjryani, and F. R. Amaliah, Mobile App for 
Plant Watering System with Verticulture Planting Technique
Atlantis Press International BV, 2023. doi: 10.2991/978-94-6463-
228-6. 
[7] 
R Core Team, “R: A Language and Environment for Statistical 
Computing.” Vienna, Austria, 2023. [Online]. Available: 
https://www.r-project.org/ 
[8] 
W. Chang et al., “shiny: Web Application Framework for R.” 2022. 
[Online]. Available: https://shiny.rstudio.com/ 
[9] 
M. Pramanik et al., “Automation of soil moisture sensor-based 
basin irrigation system,” Smart Agric. Technol., vol. 2, Dec. 2022, 
doi: 10.1016/J.ATECH.2021.100032. 
[10] 
A. Shukla et al., “Soil Moisture Estimation using Gravimetric 
Technique and FDR Probe Technique : A Comparative Analysis,” 
no. January, pp. 89–92, 2014. 
[11] 
J. Hrisko, “Capacitive Soil Moisture Sensor Theory, Calibration, 
and Testing,” 2020, doi: 10.13140/RG.2.2.36214.83522. 
[12] 
V. Ogwo, K. N. Ogbu, C. C. Anyadike, O. A. Nwoke, and C. C. 
Mbajiorgu, “Development and testing of a capacitive digital soil 
moisture sensor with printed circuit board as a probe,” Niger. J. 

Download 0,75 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9




Download 0,75 Mb.
Pdf ko'rish

Bosh sahifa
Aloqalar

    Bosh sahifa



Article · December 23 doi: 10. 30871/jaic v7 6809 citations read authors

Download 0,75 Mb.
Pdf ko'rish