在SensiML的幫助下為人類和地球保護(hù)泥炭地

描述

1997 年印度尼西亞大火在婆羅洲和蘇門答臘島燒毀了 9.7–1170 萬公頃土地，摧毀了 4.5–6 百萬公頃物種豐富的龍腦香林（包括 1.5–210 萬公頃泥炭土）。估計 1997-98 年泥炭地火災(zāi)產(chǎn)生的碳排放量為 0.81-2.57 Pg，相當(dāng)于全球化石燃料年排放量的 13-40% [來源互聯(lián)網(wǎng)]

泥炭地是濕地的一種，是地球上最有價值的生態(tài)系統(tǒng)之一。它們對于保護(hù)全球生物多樣性、提供安全飲用水、最大限度地降低洪水風(fēng)險和幫助應(yīng)對氣候變化至關(guān)重要。

受損的泥炭地是溫室氣體排放的主要來源，每年釋放出近6% 的全球二氧化碳排放量。因此，泥炭地恢復(fù)可以顯著減少排放。

泥炭地的重要性

泥炭沼澤森林是熱帶泥炭地中的低地植被，那里的大部分動植物都以獨(dú)特的方式適應(yīng)了環(huán)境——即澇漬和酸性水。泥炭沼澤很重要，原因有很多，主要是作為淡水來源、防洪、碳匯和儲存，以及保護(hù)生物多樣性。

不幸的是，西歐已經(jīng)失去了近 90% 的泥炭地，而中歐只有 50% 的功能性泥炭地。在亞洲，70% 的泥炭沼澤已經(jīng)消失。現(xiàn)在，保護(hù)和恢復(fù)泥炭地比以往任何時候都更重要，這是造福地球及其居民的一項重要努力。

1. 泥炭地作為碳匯

關(guān)于泥炭地的一個非常令人驚訝的事實是，這些森林儲存了陸地上所有碳的大約 30%。這大約是 5000 億噸碳！僅東南亞的泥炭地就擁有世界上 14% 或大約 680 億噸的碳。確保泥炭地中的碳不受干擾是調(diào)節(jié)氣候的關(guān)鍵，因為管理不當(dāng)?shù)哪嗵康貢?dǎo)致大量碳釋放到空氣中，即使是基礎(chǔ)科學(xué)也會告訴你這是非常非常糟糕的。

2. 泥炭地和水調(diào)節(jié)

除了儲存大量碳外，泥炭地還含有土壤中大約 90% 的水，儲存在腐爛的多孔有機(jī)物（干樹葉等）中。這使森林地面呈現(xiàn)出一種泥濘的質(zhì)地，通常與沼澤和沼澤有關(guān)，這兩種泥炭地都是不同類型的。

健康、濕潤的泥炭地吸收大氣中的污染物，包括氮、二氧化硫、重金屬和碳。這些污染物使泥炭土呈酸性。由于污染物被吸收到土壤中，從泥炭地流入地下或河流的水變得干凈——就像一個天然的過濾系統(tǒng)。

當(dāng)泥炭地被排干時，它就不能很好地調(diào)節(jié)大氣中的污染物，這將導(dǎo)致水中的碳含量增加。含碳量高的水需要經(jīng)過處理才能安全使用，處理過程既昂貴又會產(chǎn)生有害的副產(chǎn)品。

除了調(diào)節(jié)污染物外，泥炭地還調(diào)節(jié)多余的水。泥炭地可以減少下游洪水，因為它像海綿一樣吸收多余的水。在旱季，泥炭地會緩慢釋放水分，從而確保周圍社區(qū)的淡水來源。泥炭地是灌溉、水電、娛樂、水產(chǎn)養(yǎng)殖和清潔水源的重要蓄水池。

排水過程

排水背后的原因

很明顯，泥炭地的排水是一個嚴(yán)重的問題，對氣候變化有直接影響。雖然一些泥炭地正在自然排水，但在許多國家，它們的排水是因為我們。

在東南亞，泥炭地已被排干以改造成種植園（用于棕櫚油和紙漿）；在歐洲和北美，低地泥炭地已被排干以種植蔬菜、谷物和牲畜牧場。

迄今為止，農(nóng)業(yè)、林業(yè)和采礦業(yè)已經(jīng)影響了地球上約 25% 的泥炭地。雖然北美和俄羅斯的巨大泥炭地的大部分仍然相對完好，但在歐洲、中亞和東南亞、阿根廷和智利的許多地區(qū)，泥炭地已經(jīng)嚴(yán)重退化。人們越來越關(guān)注保護(hù)和恢復(fù)泥炭地，以保護(hù)現(xiàn)有的碳庫，幫助緩解氣候變化，并保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)效益。

排水和泥炭火

正如您在上面的排水過程中看到的那樣，干燥的泥炭地容易著火并加速排水過程。

人工智能如何幫助保護(hù)泥炭地？

如果到目前為止您一直在關(guān)注這篇文章，您就會意識到干燥的泥炭地很容易發(fā)生火災(zāi)。當(dāng)著火甚至泥炭地變干時，它會將所有二氧化碳釋放到大氣中。有時人類故意放火燒毀泥炭地以擴(kuò)大耕地。人工智能可以幫助預(yù)測泥炭地何時干燥或著火，收集傳感器數(shù)據(jù)，如土壤水分含量、空氣中的二氧化碳排放量、溫度升高，然后分析這些數(shù)據(jù)以預(yù)測干旱、火災(zāi)等情況。

根據(jù)早期預(yù)測，我們可以采取一些預(yù)防和主動措施，例如在泥炭地燃燒之前將火撲滅或在泥炭地干燥時重新潤濕泥炭地。

泥炭守衛(wèi)

介紹 Peat Guard - 一種在 Quick Feather 板上運(yùn)行 tinyML 模型的太陽能設(shè)備，配備土壤濕度傳感器、模擬溫度傳感器和 MQ7 CO2 氣體傳感器。有一個LoRa節(jié)點(diǎn)——Heltec Wireless Stick Life，它將 UPLINK 數(shù)據(jù)發(fā)送到Helium ，People Network 將數(shù)據(jù)饋送到Ubidots儀表板。

我將從這里深入探討，詳細(xì)解釋我的設(shè)備的不同組件。

Quick Feather Board 和 SensiML

SensiML Analytics Toolkit 套件可自動執(zhí)行創(chuàng)建優(yōu)化的 AI IoT 傳感器識別代碼的過程的每個步驟。整個工作流程使用不斷增長的高級 ML 和 AI 算法庫來生成代碼，這些代碼可以在開發(fā)階段或部署后從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

。

QuickFeather 基于開源硬件，與Adafruit Feather外形規(guī)格兼容，并圍繞 100% 開源軟件（包括 Symbiflow FPGA 工具）構(gòu)建。

QuickFeather 由 QuickLogic 的EOS? S3 提供支持，這是第一款完全支持 Zephyr RTOS 的支持 FPGA 的 Arm Cortex?-M4F MCU。其他功能包括：

• GigaDevice 16-Mbit 閃存 #GD25Q16CEIGR
• mCube MC3635加速度計
• 英飛凌DPS310壓力傳感器
• 英飛凌IM69D130 PDM 數(shù)字麥克風(fēng)
• 由 USB 或單節(jié)鋰聚合物電池供電
• 集成電池充電器
• 與可編程邏輯相關(guān)的 USB 數(shù)據(jù)信號

有關(guān)此板的更多信息，請訪問https://www.quicklogic.com/products/eos-s3/quickfeather-development-kit/ 。

通過 SensiML 數(shù)據(jù)捕獲實驗室 (DCL) 收集數(shù)據(jù)

在開始收集數(shù)據(jù)之前，您需要將 I2C 傳感器連接到 Quick Feather 板并在軟件中進(jìn)行一些修改。你會在這個項目的代碼部分找到我的代碼。我建議您訪問此教程頁面，您將在其中獲得非常有用的教程，以開始使用新的 I2C 傳感器和數(shù)據(jù)收集過程。

您可以在上圖中看到我如何將 3 個傳感器與 Quick Feather 板連接起來并開始收集數(shù)據(jù)。我在 Huzzah ESP32 上堆疊了 QF，這樣我就可以通過 WiFi 捕獲數(shù)據(jù)。

qorc_ssi_adc.begin();
qorc_ssi_adc.setSampleRate(sensor_ssss_config.rate_hz);
int16_t *p_adc_data = (int16_t *)p_dest;
int16_t channel_A0 = qorc_ssi_adc.getSingleEnded(0); //MQ7
int16_t channel_A1 = qorc_ssi_adc.getSingleEnded(1); //Soil Moisture
int16_t channel_A2 = qorc_ssi_adc.getSingleEnded(2); //Temperature

?

?

?

?

?

使用 SensiML Analytic Studio 訓(xùn)練您的模型

收集到足夠的數(shù)據(jù)并進(jìn)行細(xì)分后，前往Analytic Studio訓(xùn)練您的模型。

將知識包與固件集成

按照Chris Knorowski在 youtube 上發(fā)布的這個不錯的教程進(jìn)行操作，或者按照以下簡單步驟進(jìn)行操作。

• 從 SesniML 分析工具下載知識包。
• 整個復(fù)制qf_ssi_ai_app為qf_ssi_ai_myapp（不想弄亂現(xiàn)有的應(yīng)用程序）
• 進(jìn)入qf_ssi_ai_myapp文件夾并刪除knowledgepack文件夾
• 解壓縮下載的 KP，您將看到一個名為knowledgepack_project. 將此文件夾復(fù)制到qf_ssi_ai_myapp并重命名為knowledgepack
• 打開 sensor_ssss.h 文件并設(shè)置SENSOR_SSSS_RECOG_ENABLED為 1 和SENSOR_SSSS_LIVESTREAM_ENABLED0
• 從中刪除output文件夾qf_ssi_ai_myapp
• 使用 make 命令構(gòu)建程序
• 這將生成output/bin/qf_ssi_ai_myapp.bin文件
• 閃存文件，你很高興！

故障排除

如果您在編譯 KP 庫時看到“dcl_commands.h: No such file or directory”，那么您和我在同一頁面上。您需要刪除該頭文件并在 sml_recognition_run.c 文件中包含“sensor_ssss.h”。方法 sml_recognition_run_batch 和 sml_recognition_run_single 可能帶有空實現(xiàn)。您需要提供實現(xiàn)。簽出代碼部分以供參考。查看以下鏈接以獲取更多信息

https://sensiml.com/documentation/knowledge-packs/building-a-knowledge-pack-library.html

在您編譯并燒寫 bin 到您的 QF 板上后，您可以連接到 SensiML 網(wǎng)關(guān)應(yīng)用程序以測試識別。

將數(shù)據(jù)發(fā)送到 Helium 網(wǎng)絡(luò)

Helium 是世界上第一個點(diǎn)對點(diǎn)無線網(wǎng)絡(luò)，它為低功耗物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供安全且經(jīng)濟(jì)高效的方式來向互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送數(shù)據(jù)和從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送數(shù)據(jù)。該網(wǎng)絡(luò)使公司能夠?qū)Ｗ⒂趹?yīng)用程序和用例，而不用擔(dān)心設(shè)備的蜂窩計劃或管理網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。為了快速比較成本，讓我們舉個例子。

每分鐘發(fā)送一次 GPS 坐標(biāo)，您每月只需花費(fèi)43美分！是的，只有 43 美分，而使用普通 GSM 則需要 5 美元以上。

我使用低功耗 Heltec Wireless Stick Life 作為 LoRa 節(jié)點(diǎn)，它每 2 分鐘向氦氣網(wǎng)絡(luò)發(fā)送一次數(shù)據(jù)。有關(guān) Arduino 草圖，請參見下面的代碼部分。另請查看我的項目以獲取有關(guān)如何開始使用氦網(wǎng)絡(luò)的更多信息。

將氦氣與 Ubidots 集成

很高興看到數(shù)據(jù)進(jìn)入 Helium 控制臺，但您會用它做什么？您需要某種儀表板來可視化數(shù)據(jù)和預(yù)測。我決定使用 Ubidots STEM，這是迄今為止我遇到的免費(fèi)且最優(yōu)雅的儀表板解決方案。

從 Helium 控制臺向 Ubidots 發(fā)送數(shù)據(jù)非常簡單直接。按照本教程進(jìn)行操作。

重要的是在發(fā)送到 Ubidots 之前解碼消息。我在 helium 控制臺中創(chuàng)建了一個解碼器函數(shù)，用于從字節(jié)數(shù)組中提取數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為 JSON 格式。

function Decoder(bytes, port) {
var clas =  bytes[0] | bytes[1] << 8;
var lat = ( bytes[2] | bytes[3] << 8 | bytes[4] << 16 | (bytes[4] & 0x80 ? 0xFF << 24 : 0)) / 10000;
var lon = ( bytes[5] | bytes[6] << 8 | bytes[7] << 16 | (bytes[7] & 0x80 ? 0xFF << 24 : 0)) / 10000;
var temperature =  (bytes[8] | bytes[9] << 8);
var moisture = bytes[10] | bytes[11] << 8;
var pressure = bytes[12] | bytes[13] << 8;
var gas = bytes[14] | bytes[15] << 8;
var bat = (bytes[16] | bytes[17] << 8)/1000;
bat = bat * 2.3857143;
var decoded = {
clas: 0,
temperature: temperature,
moisture: moisture,
gas: gas,
bat:bat,
position:{
latitude: lat,
longitude: lon
}
};
return decoded;
}

在 Ubidots 儀表盤上可視化數(shù)據(jù)都很好。但是，誰會一直盯著屏幕，在預(yù)測會發(fā)生火災(zāi)時采取行動呢？這是個好消息！Ubidots 可以通過電子郵件、文本甚至Slack 發(fā)送實時警報。

觀看和諧

?

?

X因素

1.低功耗

Heltec Lora 節(jié)點(diǎn)每 2 分鐘喚醒 10 秒，并為傳感器和 QF 板供電。這顯著節(jié)省了電力。使用 5000mA 鋰聚合物電池，它可以運(yùn)行設(shè)備幾天。

2. 太陽能

除了低功耗外，LiPo 電池在白天通過太陽能充電，使設(shè)備可以運(yùn)行很長時間而無需更換電池或插入任何電源插座。

3. 沒有手機(jī)/WiFi

無需蜂窩或 wifi 連接，這大大降低了數(shù)據(jù)傳輸成本。該設(shè)備使用 LoRaWan 協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到 Helium Network。