RFID-based Soil Moisture Sensor for Smart Agriculture : a Gaussian Mixture Model Approach
Martínez Benelmeki, Nedal (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Diaz Machado, Elvis (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
del Rio Toledano, Javier (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Morell, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Lopez Vicario, Jose (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)

Imprint:	Tarragona : URSI, 2025
Abstract:	In this work, we present an RFID-based indirect soil moisture sensor based on the application of Machine Learning. More specifically, we suggest an unsupervised approach that does not require information about the real height and moisture levels. This approach can be of great interest in practical agricultural deployments, where the careful deployment of tags at specific depths within the soil is challenging. It allows an estimation of the posterior probability of moisture, based on the available Received Signal Strength Indicator (RSSI) and phase. The suggested method enables the RFID system to operate as a sensor by probabilistically quantifying measurement uncertainty, which is a key distinction from existing ethodologies. In this paper, we focus on two differentiated moisture cases to show the validity of our approach. Future research will extend the proposed methodology to a wider set of moisture levels.
Grants:	Agencia Estatal de Investigación PID2022-139929NB-I00 Generalitat de Catalunya 2021/SGR-00197
Rights:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Language:	Anglès
Document:	Capítol de llibre ; recerca ; Versió publicada
Subject:	Radio frequency identification (RFID) ; Agriculture 4.0 ; Moisture Sensing ; RF ; Bayesian Machine Learning
Published in:	Simposio Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio (URSI). Tarragona, (2025 : Tarragona) , ISBN 978-84-09-75039-9

4 p, 972.4 KB

The record appears in these collections:
Books and collections > Book chapters