El IoT og ny teknologi generelt har endret måten avlinger dyrkes på.. Faktisk, litt etter litt, implementeres en mengde teknologier på landsbygda for å forbedre produksjonen, eller for å oppnå bedre avlinger, komfort for bønder osv. Derfor vil vi i denne artikkelen vise deg potensialet til Landbruk 2.0 med noen eksempler.
Videre alle de som ønsker å være med på denne nye overgangen og modernisere sin landbruksproduksjon, Du vil kunne få god informasjon og ideer for å komme i gang.
Hva er Agriculture 2.0?
La Agriculture 2.0, også kjent som presisjonslandbruk eller smart landbruk, representerer en radikal transformasjon i tradisjonell landbrukspraksis. Det handler om anvendelse av informasjons- og kommunikasjonsteknologi (IKT) til landbrukssektoren, med mål om å optimalisere produksjonen, redusere kostnader og minimere miljøpåvirkningen.
Det er sant at landbruket ikke lenger er hva det var, selv før den såkalte 2.0 kom, siden genetikken til transgene frø, kjemiske fytosanitære produkter, kunstgjødsel, etc., allerede er ødela sektoren fullstendig. Det produseres mer, ja. Men det er også sant at det som produseres er mindre sunt. Dette, sammen med de lave prisene som betales på landsbygda, har satt sektoren i sjakk, og etterlatt den på kanten av en avgrunn, siden mange land ikke er lønnsomme og bønder har mindre og mindre profitt, eller til og med har tap, mens politikerne se den andre veien, oppmuntre til kjøp av produkter fra andre land og kveler nasjonale.
Den nye æraen med Agriculture 2.0 har derfor kommet i en tid med usikkerhet, og gir løsninger som ikke er de grunnleggende for at sektoren skal gå tilbake til det den var, og som gir større fordeler for selskapene som selger teknologien, som til bonden generelt, enda mer tatt i betraktning at mange er eldre, ikke er digitale innfødte, og tilpasning er en stor utfordring for dem, en læringskurve som ofte ikke er verdt det. Likevel, For nye og fremtidige bønder kan det ha noen nøkkelpunkter interessant:
- fakta: mulighet for å samle inn og analysere store mengder data fra sensorer, satellittbilder og andre enheter, enten lokalt eller gjennom Big Data.
- Automatisering– Bruk av autonome maskiner og systemer for å utføre landbruksoppgaver effektivt og nøyaktig.
- Conectividad: sammenkobling av enheter og systemer for å lette kommunikasjon og utveksling av informasjon, ved hjelp av de nye paradigmene for sky, tåke og kantdatabehandling, og IoT-enheter.
- Kunstig intelligens: bruk av maskinlæringsalgoritmer for å ta beslutninger basert på data, eller analysere situasjonen for avlinger, diagnostisere mulige problemer, etc.
Mellom fordelene bidratt har vi:
- Større effektivitet: optimalisering av bruken av ressurser som vann, gjødsel og plantevernmidler, noe som reduserer kostnader og øker produktiviteten.
- Lavere miljøpåvirkning: forurensningsreduksjon og bevaring av naturressurser.
- Høyere produktkvalitet: produksjon av tryggere og mer næringsrik mat.
- Mer informert beslutningstaking– Bønder kan ta beslutninger basert på reelle data og i sanntid.
- Tilpasning til klimaendringer: utvikling av mer robuste og bærekraftige landbruksmetoder.
Hvordan kan åpen kildekode og hardware libre til Landbruk 2.0?
El åpen kildekode programvare og hardware libre De spiller en grunnleggende rolle i demokratiseringen av Agriculture 2.0, ved å tilby en rekke fordeler fremfor proprietære programmer, og gi bønder som implementerer en Agriculture 2.0-utviklingsplan større tilgjengelighet, uten behov for å betale lisenser, med mulighet for å tilpasse eller modifisere iht. behovene til hver enkelt, med total åpenhet for å forbedre pålitelighet, sikkerhet og tillit, samt unngå avhengighet av store selskaper.
Saker om bruk av teknologi i landbrukssektoren
Agriculture 2.0 har opplevd eksponentiell vekst takket være integrasjonen av ulike teknologier som tillater optimalisering av landbruksproduksjonen og minimerer miljøpåvirkningen. Deretter vil vi utforske noen av de mest relevante teknologiene og deres applikasjoner:
Maskineri
La maskineringsautomatisering redusere arbeidet med såing, gjødsling, høsting eller bearbeidingsprosesser av sluttproduktet, med større produktivitet, presisjon og effektivitet, samt lavere kostnader, ved bruk av for eksempel roboter, kunstige synssystemer, etc.
Noen landbrukskjøretøyer blir også autonome, uten behov for en sjåfør, som kan lette og forbedre pløye- eller høstingsoppgaver, forbedre rutene eller linjene som utføres ved hjelp av LiDAR- og AI-systemer, etc., og redusere mengden drivstoff eller energi som trengs.
På den annen side kan du også overvåke og utføre sentralisert trafikkkontroll på produksjonsland, unngå overbelastning i enkelte områder, optimalisere arbeidsflyten slik at alt kommer til det optimale tidspunktet, forbedre sikkerheten og redusere skader på avlinger på grunn av passasje av tungt maskineri.
Irrigasjon
La vannmangel er en global utfordring som i betydelig grad påvirker landbrukssektoren. For å løse dette problemet er det utviklet ulike innovative teknologier som gjør at vanning kan optimaliseres, redusere vannforbruket og forbedre avlingseffektiviteten.
Du kan for eksempel ha flere sensorer som sender dataene de samler inn trådløst og plasserer dem i forskjellige områder av feltet for å måle jordfuktigheten i sanntid, og dermed aktiverer vanning etter sektorer akkurat når det er nødvendig. Værstasjoner kan også brukes til å få detaljert informasjon om værforhold, som nedbør, temperatur, relativ fuktighet, etc.
I tillegg til dette finnes det avanserte drypp- eller mikrosprinkler vanningssystemer som er mye mer effektive, og som kan aktiveres av timere eller selektivt styres av programvare, for å vanne kun der det trengs.
Før høsting, høsting og etterhøst
den Droner har levert innovative og effektive løsninger til ulike oppgaver, fra feltbehandling til høsting og etterhogst. Deres allsidighet og presisjon gjør dem til uunnværlige verktøy for å optimalisere landbruksprosesser og forbedre produktiviteten. For eksempel kan de brukes til å påføre fytosanitære produkter mer effektivt, sprøyte de områdene der det er nødvendig, og til og med gi dem synssystemer slik at de selv oppdager skadedyr eller sykdommer som må behandles veldig tidlig, før de blir smittet hele avlingen.
Etter innhøsting kan teknologi også bidra til å bestemme kapasiteten til varehus og siloer, gjenkjenne produktstatus, velge prøver for kvalitetskontroll, føre journaler osv.
Beregningsmodeller
den beregningsmodeller De tilbyr sofistikerte verktøy når de analyserer store mengder data fra ulike kilder, disse modellene gjør det mulig å ta mer informerte og evidensbaserte beslutninger. For eksempel kan de mer nøyaktig forutsi fremtidige avlinger ved å analysere historiske data om klima, jord og landbrukspraksis. Denne informasjonen er avgjørende for å justere landbrukspraksis for å maksimere avlingene, eller til og med forutsi ting før de skjer, eller for å hjelpe til med å evaluere virkningen av ulike praksiser før de implementeres, basert på simuleringer.
En annen viktig anvendelse av beregningsmodeller er vekstrotasjonsdesign. Ved å analysere jordegenskaper, klima og tidligere vekstskifte, kan modellene velge de mest passende avlingene for hver tomt, noe som forbedrer jordhelsen og øker avlingsmangfoldet.