El IoT ja uued tehnoloogiad üldiselt on muutnud põllukultuuride kasvatamise viisi.. Tegelikult võetakse põllul vähehaaval kasutusele palju tehnoloogiaid, et parandada tootmist või saavutada parem saak, mugavus põllumeestele jne. Seetõttu näitame selles artiklis teile Põllumajanduse potentsiaal 2.0 mõne näitega.
Lisaks kõik need, kes soovivad sellest uuest üleminekust osa saada ja moderniseerida oma põllumajanduslikku tootmist, Alustamiseks saate head teavet ja ideid.
Mis on Põllumajandus 2.0?
La Põllumajandus 2.0, tuntud ka kui täppispõllumajandus või nutikas põllumajandus, kujutab endast radikaalset muutust traditsioonilistes põllumajandustavades. See puudutab info- ja kommunikatsioonitehnoloogia (IKT) rakendamist põllumajandussektoris, eesmärgiga optimeerida tootmist, vähendada kulusid ja minimeerida keskkonnamõju.
Tõsi, põllumajandus pole enam see, mis ta oli, isegi enne nn 2.0 saabumist, sest transgeensete seemnete, keemiliste fütosanitaartoodete, kunstväetiste jne geneetika on juba olemas. hävitas sektori täielikult. Toodetakse rohkem, jah. Kuid tõsi on ka see, et toodetud on vähem tervislik. See koos maal makstavate madalate hindadega on pannud sektori kontrolli alla, jättes selle kuristiku äärele, kuna paljud maad ei ole kasumlikud ja põllumeestel on järjest vähem kasumit või isegi kahjumit, samas kui poliitikud vaadata teistpidi, julgustades ostma tooteid teistest riikidest ja kägistama riiklikke tooteid.
Põllumajandus 2.0 uus ajastu on seetõttu saabunud ebakindluse ajale, pakkudes lahendusi, mis ei ole põhilised, et sektor saaks tagasi endisesse olekusse, ja mis toovad rohkem kasu ettevõtetele, kes seda tehnoloogiat müüvad ja mis põllumeestele. üldiselt, veelgi enam, kui arvestada, et paljud on vanemad, ei ole digipõliselanikud ja kohanemine on nende jaoks suur väljakutse, õppimiskõver, mis sageli ei tasu end ära. Sellegipoolest Uute ja tulevaste põllumeeste jaoks võib sellel olla mõned põhipunktid huvitav:
- faktid: võimalus koguda ja analüüsida suuri andmemahtusid anduritest, satelliidipiltidest ja muudest seadmetest kas kohapeal või suurandmete kaudu.
- automaatika– Autonoomsete masinate ja süsteemide kasutamine põllumajanduslike ülesannete tõhusaks ja täpseks täitmiseks.
- Side: seadmete ja süsteemide ühendamine, et hõlbustada suhtlust ja teabevahetust uute pilve-, udu- ja servaandmetöötluse ning asjade Interneti-seadmete paradigmade abil.
- Tehisintellekt: masinõppe algoritmide rakendamine andmete põhjal otsuste tegemiseks või põllukultuuride olukorra analüüsimiseks, võimalike probleemide diagnoosimiseks jne.
Vahel eelised oleme panustanud:
- Suurem efektiivsus: ressursside, nagu vesi, väetised ja pestitsiidid, kasutamise optimeerimine, mis vähendab kulusid ja suurendab tootlikkust.
- Väiksem keskkonnamõju: reostuse vähendamine ja loodusvarade säilitamine.
- Kõrgem tootekvaliteet: ohutumate ja toitvamate toitude tootmine.
- Rohkem teadlikke otsuseid- Põllumajandustootjad saavad teha otsuseid reaalsete andmete põhjal ja reaalajas.
- Kliimamuutustega kohanemine: vastupidavamate ja säästvamate põllumajandustavade arendamine.
Kuidas saab avatud lähtekoodiga ja hardware libre Põllumajandus 2.0 juurde?
El avatud lähtekoodiga tarkvara ja hardware libre Nad mängivad põhirolli Põllumajandus 2.0 demokratiseerimisel, pakkudes mitmeid eeliseid patenteeritud programmide ees, pakkudes põllumajandustootjatele, kes rakendavad Põllumajandus 2.0 arengukava suuremat ligipääsetavust, ilma et oleks vaja litsentse maksta, võimaluse kohandada või muuta vastavalt nõuetele. Igaühe vajadused koos täieliku läbipaistvusega, et parandada usaldusväärsust, turvalisust ja usaldust ning vältida sõltuvust suurettevõtetest.
Tehnoloogia kasutamise juhtumid põllumajandussektoris
Põllumajandus 2.0 on eksponentsiaalselt kasvanud tänu erinevate tehnoloogiate integreerimisele, mis võimaldavad optimeerida põllumajanduslikku tootmist ja minimeerida keskkonnamõju. Järgmisena uurime mõnda kõige asjakohasemat tehnoloogiat ja nende rakendusi.
Masinad
La töötlemise automatiseerimine vähendada külvi-, väetamis-, koristus- või lõpptoote töötlemise protsesside tööd suurema tootlikkuse, täpsuse ja efektiivsusega ning väiksemate kuludega, kasutades näiteks roboteid, tehisnägemissüsteeme jne.
Mõned ka põllumajandussõidukid muutuvad autonoomseks, ilma juhita, mis võib hõlbustada ja täiustada kündmis- või koristustöid, täiustada LiDAR-i ja AI-süsteemide abil läbitavaid marsruute või liine jne, vähendades ka kütuse- või energiakulu.
Teisest küljest saate ka jälgida ja teostada tsentraliseeritud liikluskorraldust tootmismaadel, vältides mõnes piirkonnas ummikuid, optimeerides töövoogu, et kõik jõuaks kohale optimaalsel ajal, parandades ohutust ja vähendades rasketehnika läbisõidust tingitud kahjusid põllukultuuridele.
Kastmine
La veepuudus on ülemaailmne väljakutse mis mõjutab oluliselt põllumajandussektorit. Selle probleemi lahendamiseks on välja töötatud erinevaid uuenduslikke tehnoloogiaid niisutamise optimeerimiseks, veetarbimise vähendamiseks ja põllukultuuride tõhususe parandamiseks.
Näiteks võib teil olla mitu andurid mis saadavad kogutud andmed juhtmevabalt ja paigutavad need põllu erinevatesse piirkondadesse, et mõõta mulla niiskust reaalajas ja aktiveerida nii kastmist sektorite kaupa just siis, kui see on vajalik. Ilmajaamu saab kasutada ka täpse teabe saamiseks ilmastikutingimuste kohta, nagu sademed, temperatuur, suhteline õhuniiskus jne.
Lisaks sellele on olemas täiustatud tilguti- või mikrovihmutiga kastmissüsteemid, mis on palju tõhusamad ja mida saab taimerite abil aktiveerida või valikuliselt tarkvaraga juhtida, et kasta ainult seal, kus seda vajatakse.
Koristuseelne, koristus ja järelkoristus
osa Droonid on pakkunud uuenduslikke ja tõhusaid lahendusi erinevateks töödeks alates põllutöötlemisest kuni koristuseni ja koristusjärgselt. Nende mitmekülgsus ja täpsus muudavad need asendamatuks tööriistaks põllumajandusprotsesside optimeerimisel ja tootlikkuse parandamisel. Näiteks saab neid kasutada fütosanitaartoodete tõhusamaks kasutamiseks, pritsides neid piirkondi, kus seda vajatakse, ja isegi varustada neid nägemissüsteemidega, et nad ise tuvastaksid kahjurid või haigused, mida tuleb ravida väga varakult, enne nende nakatumist kogu saak.
Pärast saagikoristust saab tehnoloogia aidata määrata ka ladude ja silohoidlate mahutavust, tuvastada toote olekut, valida proove kvaliteedikontrolliks, pidada arvestust jne.
Arvutuslikud mudelid
osa arvutuslikud mudelid Nad pakuvad keerukaid tööriistu suure hulga erinevatest allikatest pärinevate andmete analüüsimisel. Need mudelid võimaldavad teha teadlikumaid ja tõenditepõhisemaid otsuseid. Näiteks saavad nad kliima, pinnase ja põllumajandustavade ajaloolisi andmeid analüüsides täpsemalt ennustada tulevasi põllukultuuride saaki. See teave on ülioluline põllumajandustavade kohandamiseks saagikuse maksimeerimiseks või isegi asjade ennustamiseks enne nende toimumist või erinevate tavade mõju hindamiseks enne nende rakendamist simulatsioonide põhjal.
Teine oluline arvutusmudelite rakendus on külvikorra kujundamine. Mullaomadusi, kliimat ja eelnevat külvikorda analüüsides saavad mudelid valida igale proovitükile kõige sobivamad põllukultuurid, parandades mulla tervist ja suurendades põllukultuuride mitmekesisust.