IoT - monitoring środowiska

Zastosowania IoT w monitorowaniu środowiska są szerokie - ochrona środowiska, monitorowanie ekstremalnych warunków pogodowych, bezpieczeństwo wody, ochrona zagrożonych gatunków, rolnictwo komercyjne i inne. W tych zastosowaniach czujniki wykrywają i mierzą każdy rodzaj zmian środowiskowych.

Zanieczyszczenie powietrza i wody

Obecna technologia monitorowania bezpieczeństwa powietrza i wody wykorzystuje przede wszystkim pracę fizyczną wraz z zaawansowanymi instrumentami i obróbką laboratoryjną. IoT ulepsza tę technologię, zmniejszając zapotrzebowanie na pracę ludzką, umożliwiając częste pobieranie próbek, zwiększając zakres próbkowania i monitorowania, umożliwiając zaawansowane testy na miejscu i wiążąc wysiłki w zakresie reagowania z systemami wykrywania. Pozwala nam to zapobiegać znacznemu skażeniu i związanym z nim katastrofom.

Ekstremalna pogoda

Chociaż potężne, zaawansowane systemy, które są obecnie w użyciu, umożliwiają głębokie monitorowanie, cierpią z powodu używania szerokich instrumentów, takich jak radar i satelity, zamiast bardziej szczegółowych rozwiązań. Ich instrumenty do mniejszych szczegółów nie są tak samo precyzyjne, jak silniejsza technologia.

Nowe postępy w IoT obiecują bardziej szczegółowe dane, lepszą dokładność i elastyczność. Skuteczne prognozowanie wymaga dużej szczegółowości i elastyczności w zakresie, rodzaju instrumentu i wdrażania. Umożliwia to wczesne wykrywanie i wczesną reakcję, aby zapobiec utracie życia i mienia.

Rolnictwo komercyjne

Dzisiejsze wyrafinowane gospodarstwa komercyjne od dłuższego czasu wykorzystują zaawansowaną technologię i biotechnologię, jednak IoT zapewnia większy dostęp do głębszej automatyzacji i analizy.

Wiele gospodarstw komercyjnych, takich jak monitorowanie pogody, jest mało precyzyjnych i wymaga pracy ludzkiej w zakresie monitorowania. Jego automatyzacja również pozostaje ograniczona.

IoT pozwala operacjom wyeliminować większość ingerencji człowieka w funkcjonowanie systemu, analizę rolnictwa i monitorowanie. Systemy wykrywają zmiany w uprawach, glebie, środowisku i nie tylko. Optymalizują standardowe procesy poprzez analizę dużych, bogatych zbiorów danych. Zapobiegają również występowaniu zagrożeń dla zdrowia (np. E. coli) i pozwalają na lepszą kontrolę.