Veri Füzyonu &
Deterministik Motor
Hazel-Guard, küresel meteorolojik uydu verileri ile hiper-yerel IoT uç bilişiminin kesişiminde çalışır. Tarımda tahmine yer bırakmıyoruz.
3 Katmanlı Mimari
Kesin bir 'İlaçla veya Bekle' kararını gerçek zamanlı üretmek için verileri nasıl topluyor, birleştiriyor ve işliyoruz.
Makro Verisetleri
NASA POWER & Copernicus Uydu ağları. 8 günlük yağış tahminleri ve bölgesel hava modelleri sağlar.
Mikro IoT Ağı
Bahçelere kurulan Hazel-Guard uç (edge) ağ geçitleri. Canlı yaprak ıslaklığı, rüzgar hızı ve kanopi sıcaklığı sağlar.
Veri Füzyon Motoru
Düşük çözünürlüklü uydu modellerini, yerel veri füzyonu algoritmaları aracılığıyla yüksek çözünürlüklü IoT saha verilerimizle kalibre eder.
Deterministik Karar
Kimyasal uygulama için kesin 'Altın Pencere'yi (Golden Window) oluşturmak üzere agronomik eşiklere karşı çalışır.
Yağmur Hasarı (Rainfastness) Penceresinin Hesaplanması
Kimyasal pestisitler anında etki etmez. Yaprak kütikülüne emilmeleri için önemli bir zamana ihtiyaçları vardır. Bu emilim süreci (Rainfastness) tamamlanmadan yağmur yağarsa, kimyasallar doğrudan toprağa yıkanır.
"Çoğu sistemik fungisit ve insektisit, akıp gitme riski olmaksızın optimum yaprak penetrasyonu için uygulamadan sonra 4 ila 8 saatlik kesintisiz kuru bir periyot gerektirir."
— Willoughby ve ark. (2024)'e dayanmaktadır
İşlem Senaryomuz:
- 1
Uydu bağlantımız saat 18:00'de yağmurun başlayacağını tahmin ediyor.
- 2
Motor, 8 saatlik emilim (rainfastness) ofsetini uygular ve uygun ilaçlama penceresini tam saat 10:00'da kapatır.
- 3
Eğer saat 10:00'dan önce canlı IoT rüzgar hızı 3 m/s'yi aşarsa, sistem ILO sürüklenme (drift) risklerini önlemek için pencereyi derhal kapatır.
Bilime Dayalı Temel
Hazel-Guard'ın deterministik kuralları, hakemli tarım, IoT ve klimatoloji araştırmaları üzerine titizlikle inşa edilmiştir.
Fındık Kalite Bozulması
"Effect of Brown Marmorated Stink Bug, Halyomorpha halys Damage on Total Phenolic, Total Flavonoid and Antioxidant Activity in Hazelnut Kernel".
Kapsam 3 Sera Gazı Azaltımı
Determination of eco-efficiency and optimization of input utilization in hazelnut production of Türkiye. Proves the carbon-reduction claims.
Tarımda IoT Edge Bilişim
Exploring IoT-enabled machine learning approaches for soil quality monitoring in agriculture. Validates our edge-computing infrastructure.