El IoT un jaunās tehnoloģijas kopumā ir mainījušas kultūraugu audzēšanas veidu.. Patiesībā laukos pamazām tiek ieviests milzums tehnoloģiju, lai uzlabotu ražošanu vai panāktu labāku ražu, komfortu zemniekiem utt. Tāpēc šajā rakstā mēs jums parādīsim Lauksaimniecības potenciāls 2.0 ar dažiem piemēriem.
Turklāt visi tie, kas vēlas būt daļa no šīs jaunās pārejas un modernizēt savu lauksaimniecisko ražošanu, Jūs varēsiet iegūt labu informāciju un idejas, lai sāktu.
Kas ir lauksaimniecība 2.0?
La Lauksaimniecība 2.0, kas pazīstama arī kā precīzā lauksaimniecība vai viedā lauksaimniecība, ir radikāla transformācija tradicionālajā lauksaimniecības praksē. Runa ir par informācijas un komunikācijas tehnoloģiju (IKT) pielietošanu lauksaimniecības sektorā ar mērķi optimizēt ražošanu, samazināt izmaksas un samazināt ietekmi uz vidi.
Taisnība, ka lauksaimniecība vairs nav tāda, kāda tā bija, pat pirms tā saucamā 2.0 ienākšanas, jo transgēno sēklu, ķīmisko fitosanitāro produktu, mākslīgā mēslojuma utt. ģenētika jau ir pilnībā iznīcināja sektoru. Tiek ražots vairāk, jā. Taču ir arī taisnība, ka saražotais ir mazāk veselīgs. Tas kopā ar zemajām cenām laukos ir savaldījis nozari, atstājot to uz bezdibeņa sliekšņa, jo daudzas zemes nav rentabla un zemniekiem arvien mazāka peļņa vai pat zaudējumi, savukārt Politiķi. paskatieties uz citu pusi, mudinot iegādāties produktus no citām valstīm un žņaugt nacionālos.
Tāpēc jaunā Lauksaimniecības 2.0 ēra ir iestājusies nenoteiktības laikā, piedāvājot risinājumus, kas nav galvenie, lai nozare atgrieztos pie tā, kas tā bija, un kas sniedz lielāku labumu uzņēmumiem, kas pārdod tehnoloģiju, bet lauksaimniekiem. kopumā, vēl jo vairāk ņemot vērā, ka daudzi ir vecāki, nav digitālie pamatiedzīvotāji, un adaptēšanās viņiem ir liels izaicinājums, mācīšanās līkne, kas bieži vien nav tā vērta. Tomēr Jaunajiem un topošajiem lauksaimniekiem tajā varētu būt daži galvenie punkti interesanti:
- fakti: iespēja vākt un analizēt lielus datu apjomus no sensoriem, satelīta attēliem un citām ierīcēm, vai nu lokāli, vai ar lielo datu palīdzību.
- automatizācija– Autonomās tehnikas un sistēmu izmantošana, lai efektīvi un precīzi veiktu lauksaimniecības uzdevumus.
- Savienojumi: ierīču un sistēmu savstarpēja savienošana, lai atvieglotu saziņu un informācijas apmaiņu, izmantojot jaunas mākoņdatošanas, miglas un malu skaitļošanas paradigmas un IoT ierīces.
- Mākslīgais intelekts: mašīnmācīšanās algoritmu izmantošana, lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz datiem, vai analizētu labības situāciju, diagnosticētu iespējamās problēmas utt.
Starp priekšrocības mūsu ieguldījums ir:
- Lielāka efektivitāte: resursu, piemēram, ūdens, mēslošanas līdzekļu un pesticīdu, izmantošanas optimizācija, kas samazina izmaksas un palielina produktivitāti.
- Mazāka ietekme uz vidi: piesārņojuma samazināšana un dabas resursu saglabāšana.
- Augstāka produkta kvalitāte: drošākas un uzturvielām bagātākas pārtikas ražošana.
- Apzinātāka lēmumu pieņemšana- Lauksaimnieki var pieņemt lēmumus, pamatojoties uz reāliem datiem un reāllaikā.
- Pielāgošanās klimata pārmaiņām: elastīgākas un ilgtspējīgākas lauksaimniecības prakses attīstība.
Kā var atvērtā koda un hardware libre uz lauksaimniecību 2.0?
El atvērtā pirmkoda programmatūra un hardware libre Tiem ir būtiska nozīme Lauksaimniecība 2.0 demokratizācijā, piedāvājot virkni priekšrocību salīdzinājumā ar patentētajām programmām, nodrošinot lauksaimniekiem, kuri īsteno Lauksaimniecība 2.0 attīstības plānu, lielāku pieejamību, bez nepieciešamības maksāt licences, pielāgot vai pārveidot atbilstoši katra vajadzībām, nodrošinot pilnīgu pārredzamību, lai uzlabotu uzticamību, drošību un uzticēšanos, kā arī izvairītos no atkarības no lielām korporācijām.
Tehnoloģiju izmantošanas gadījumi lauksaimniecības sektorā
Lauksaimniecība 2.0 ir piedzīvojusi eksponenciālu izaugsmi, pateicoties dažādu tehnoloģiju integrācijai, kas ļauj optimizēt lauksaimniecisko ražošanu un samazināt ietekmi uz vidi. Tālāk mēs izpētīsim dažas no visatbilstošākajām tehnoloģijām un to lietojumiem.
Mašīnas
La apstrādes automatizācija samazināt sēšanas, mēslošanas, ražas novākšanas vai galaprodukta apstrādes procesu darbu ar lielāku produktivitāti, precizitāti un efektivitāti, kā arī zemākām izmaksām, izmantojot, piemēram, robotus, mākslīgās redzes sistēmas utt.
daži lauksaimniecības transportlīdzekļi arī kļūst autonomi, bez nepieciešamības pēc vadītāja, kas var atvieglot un uzlabot aršanas vai ražas novākšanas darbus, uzlabojot maršrutus vai līnijas, kas tiek veiktas, izmantojot LiDAR un AI sistēmas u.c., kā arī samazinot nepieciešamās degvielas vai enerģijas daudzumu.
No otras puses, jūs varat arī uzraudzīt un veikt centralizētu satiksmes kontroli ražošanas zemēs, izvairoties no sastrēgumiem atsevišķos apgabalos, optimizējot darba plūsmu, lai viss ierastos optimālajā laikā, uzlabojot drošību un samazinot ražas bojājumus smagās tehnikas caurbraukšanas dēļ.
Apūdeņošana
La ūdens trūkums ir globāla problēma kas būtiski ietekmē lauksaimniecības nozari. Lai risinātu šo problēmu, ir izstrādātas dažādas inovatīvas tehnoloģijas, kas ļauj optimizēt apūdeņošanu, samazinot ūdens patēriņu un uzlabojot ražas efektivitāti.
Piemēram, jums var būt vairāki sensori kas nosūta savāktos datus bezvadu režīmā un novieto tos dažādās lauka zonās, lai reāllaikā izmērītu augsnes mitrumu un tādējādi aktivizētu apūdeņošanu pa sektoriem tieši tad, kad tas ir nepieciešams. Meteoroloģiskās stacijas var izmantot arī, lai iegūtu detalizētu informāciju par laika apstākļiem, piemēram, nokrišņiem, temperatūru, relatīvo mitrumu utt.
Papildus tam ir uzlabotas pilienveida vai mikrosmidzinātāju apūdeņošanas sistēmas, kas ir daudz efektīvākas un kuras var aktivizēt ar taimeriem vai selektīvi kontrolēt ar programmatūru, lai laistītu tikai tur, kur tas ir nepieciešams.
Pirms ražas novākšanas, ražas novākšana un pēcražas novākšana
L Droni ir nodrošinājuši inovatīvus un efektīvus risinājumus dažādiem darbiem, sākot no lauka apstrādes līdz ražas novākšanai un pēc ražas novākšanas. To daudzpusība un precizitāte padara tos par neaizstājamiem instrumentiem, lai optimizētu lauksaimniecības procesus un uzlabotu produktivitāti. Piemēram, ar tiem var efektīvāk uzklāt fitosanitāros līdzekļus, apsmidzinot tās vietas, kur tas ir nepieciešams, un pat nodrošināt tos ar redzes sistēmām, lai tie paši atklātu kaitēkļus vai slimības, kas jāārstē ļoti laicīgi, pirms tie inficējas visa raža.
Pēc ražas novākšanas tehnoloģija var arī palīdzēt noteikt noliktavu un tvertņu ietilpību, atpazīt produkta statusu, atlasīt paraugus kvalitātes kontrolei, veikt uzskaiti utt.
Skaitļošanas modeļi
L skaitļošanas modeļi Tie piedāvā sarežģītus rīkus, analizējot milzīgu datu apjomu no dažādiem avotiem, un šie modeļi ļauj pieņemt apzinātākus un uz pierādījumiem balstītus lēmumus. Piemēram, viņi var precīzāk prognozēt turpmāko ražu, analizējot vēsturiskos datus par klimatu, augsni un lauksaimniecības praksi. Šī informācija ir ļoti svarīga, lai pielāgotu lauksaimniecības praksi, lai palielinātu ražu vai pat paredzētu lietas, pirms tās notiek, vai arī, lai palīdzētu novērtēt dažādu prakšu ietekmi pirms to ieviešanas, pamatojoties uz simulācijām.
Vēl viens svarīgs skaitļošanas modeļu pielietojums ir augsekas dizains. Analizējot augsnes īpašības, klimatu un iepriekšējo augseku, modeļi var atlasīt katram parauglaukumam vispiemērotākās kultūras, uzlabojot augsnes veselību un palielinot kultūraugu daudzveidību.