Сельское хозяйство 2.0: Новые технологии для сельского хозяйства

сельское хозяйство 2.0

El Интернет вещей и новые технологии в целом изменили способы выращивания сельскохозяйственных культур.. Фактически, постепенно на местах внедряется множество технологий для улучшения производства или достижения более высоких урожаев, комфорта для фермеров и т. д. Поэтому в этой статье мы покажем вам потенциал сельского хозяйства 2.0 с некоторыми примерами.

Более того, все те, кто хочет быть частью этого нового перехода и модернизировать свои сельскохозяйственные производства, Вы сможете получить полезную информацию и идеи для начала работы.

Что такое Сельское хозяйство 2.0?

сельскохозяйственный дрон 2.0

La Сельское хозяйство 2.0, также известное как точное земледелие или умное сельское хозяйство, представляет собой радикальную трансформацию традиционных методов ведения сельского хозяйства. Речь идет о применении информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в аграрном секторе с целью оптимизации производства, снижения затрат и минимизации воздействия на окружающую среду.

Это правда, что сельское хозяйство уже не то, чем оно было даже до наступления так называемого 2.0, поскольку генетика трансгенных семян, химических фитосанитарных продуктов, искусственных удобрений и т. д. уже полностью уничтожил сектор. Да, производят больше. Но верно также и то, что то, что производится, менее полезно для здоровья. Это, вместе с низкими ценами, выплачиваемыми в сельской местности, поставило сектор под контроль, поставив его на грань пропасти, поскольку многие земли нерентабельны, а фермеры получают все меньше и меньше прибыли или даже несут убытки, в то время как политики смотреть в другую сторону, поощряя закупку продукции других стран и душая национальную.

Таким образом, новая эра Сельского хозяйства 2.0 наступила во время неопределенности, предлагая решения, которые не являются базовыми для возвращения сектора к тому, что было, и которые приносят больше выгоды корпорациям, которые продают технологии, которые фермерам в целом, тем более, если принять во внимание, что многие из них старше, не являются цифровыми аборигенами, и адаптация для них — это большой вызов, кривая обучения, которая часто того не стоит. Тем не менее, Для новых и будущих фермеров здесь могут быть некоторые ключевые моменты. интересно:

  • Данные: возможность сбора и анализа больших объемов данных с датчиков, спутниковых изображений и других устройств локально или с помощью больших данных.
  • Автоматизация– Использование автономной техники и систем для эффективного и точного выполнения сельскохозяйственных задач.
  • связь: соединение устройств и систем для облегчения связи и обмена информацией с помощью новых парадигм облачных, туманных и периферийных вычислений, а также устройств Интернета вещей.
  • Искусственный интеллект: применение алгоритмов машинного обучения для принятия решений на основе данных или анализа ситуации с посевами, диагностики возможных проблем и т. д.

Между преимущества внесли свой вклад:

  • Большая эффективность: оптимизация использования таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды, что снижает затраты и повышает производительность.
  • Снижение воздействия на окружающую среду: снижение загрязнения и сохранение природных ресурсов.
  • Более высокое качество продукции: производство более безопасных и питательных продуктов питания.
  • Более обоснованное принятие решений- Фермеры могут принимать решения на основе реальных данных и в режиме реального времени.
  • Адаптация к изменению климата: разработка более устойчивых и устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Как открыть исходный код и hardware libre в Сельское хозяйство 2.0?

сельское хозяйство 2.0

El программное обеспечение с открытым исходным кодом и hardware libre Они играют фундаментальную роль в демократизации «Сельского хозяйства 2.0», предлагая ряд преимуществ по сравнению с проприетарными программами, предоставляя фермерам, реализующим план развития «Сельское хозяйство 2.0», большую доступность, без необходимости платить лицензии, с возможностью адаптации или модификации в соответствии с потребности каждого, с полной прозрачностью для повышения надежности, безопасности и доверия, а также во избежание зависимости от крупных корпораций.

Случаи использования технологии в агропромышленном комплексе

случаи использования технологии в сельском хозяйстве

Сельское хозяйство 2.0 пережило экспоненциальный рост благодаря интеграции различных технологий, которые позволяют оптимизировать сельскохозяйственное производство и минимизировать воздействие на окружающую среду. Далее мы рассмотрим некоторые из наиболее актуальных технологий и их приложений:

Машинное оборудование

La автоматизация обработки сократить работу по посеву, внесению удобрений, сбору урожая или процессам обработки конечного продукта, повысив производительность, точность и эффективность, а также снизив затраты, используя, например, роботов, системы искусственного зрения и т. д.

некоторые сельскохозяйственная техника также становится автономной, без необходимости в водителе, что может облегчить и улучшить задачи по вспашке или сбору урожая, улучшить маршруты или линии, выполняемые с использованием систем LiDAR и искусственного интеллекта, и т. д., а также сократить количество необходимого топлива или энергии.

С другой стороны, вы также можете контролировать и осуществлять централизованное управление дорожным движением на производственных землях, избегая заторов на некоторых участках, оптимизируя рабочий процесс, чтобы все прибывало в оптимальные сроки, повышая безопасность и уменьшая ущерб посевам из-за проезда тяжелой техники.

орошение

автоматический полив

La нехватка воды является глобальной проблемой что существенно влияет на аграрный сектор. Для решения этой проблемы были разработаны различные инновационные технологии, позволяющие оптимизировать орошение, сократить потребление воды и повысить продуктивность сельскохозяйственных культур.

Например, вы можете иметь несколько датчики которые отправляют собранные данные по беспроводной сети и размещают их на разных участках поля для измерения влажности почвы в режиме реального времени и, таким образом, активируют орошение по секторам именно тогда, когда это необходимо. Метеостанции также можно использовать для получения подробной информации о погодных условиях, таких как осадки, температура, относительная влажность и т. д.

В дополнение к этому существуют усовершенствованные системы капельного орошения или микро-дождевальные системы, которые гораздо более эффективны и которые можно активировать по таймеру или выборочно контролировать с помощью программного обеспечения, чтобы поливать только там, где это необходимо.

До сбора урожая, сбора урожая и после сбора урожая

Дроны предоставили инновационные и эффективные решения для различных задач: от обработки полей до сбора урожая и послеуборочной обработки. Их универсальность и точность делают их незаменимыми инструментами для оптимизации сельскохозяйственных процессов и повышения производительности. Например, их можно использовать для более эффективного применения фитосанитарных средств, опрыскивания тех участков, где это необходимо, и даже снабдить их системами видения, чтобы они сами обнаруживали вредителей или болезни, которые необходимо лечить очень рано, до того, как они заразятся. весь урожай.

После сбора урожая технология также может помочь определить вместимость складов и силосов, распознать статус продукции, отобрать образцы для контроля качества, вести учет и т. д.

Вычислительные модели

вычислительная модель

вычислительные модели Они предлагают сложные инструменты для анализа огромных объемов данных из различных источников. Эти модели позволяют принимать более обоснованные и обоснованные решения. Например, они могут более точно прогнозировать будущую урожайность сельскохозяйственных культур, анализируя исторические данные о климате, почве и методах ведения сельского хозяйства. Эта информация имеет решающее значение для корректировки методов ведения сельского хозяйства с целью максимизации урожайности или даже для прогнозирования событий до того, как они произойдут, или для помощи в оценке воздействия различных методов до их внедрения на основе моделирования.

Еще одним важным применением вычислительных моделей является проектирование севооборота. Анализируя характеристики почвы, климат и предыдущий севооборот, модели могут выбирать наиболее подходящие культуры для каждого участка, улучшая здоровье почвы и увеличивая разнообразие сельскохозяйственных культур.


Добавить в качестве предпочтительного источника