El Internet stvari in nove tehnologije na splošno so spremenile način pridelave pridelkov.. Pravzaprav se postopoma na terenu izvaja množica tehnologij za izboljšanje proizvodnje ali za doseganje boljših donosov, udobja za kmete itd. Zato vam bomo v tem članku pokazali potencial kmetijstva 2.0 z nekaj primeri.
Poleg tega vsi tisti, ki želite biti del tega novega prehoda in posodobijo svojo kmetijsko proizvodnjo, Dobili boste lahko dobre informacije in ideje za začetek.
Kaj je Kmetijstvo 2.0?
La Kmetijstvo 2.0, znano tudi kot precizno kmetijstvo ali pametno kmetijstvo, predstavlja korenito preobrazbo tradicionalnih kmetijskih praks. Gre za uporabo informacijsko-komunikacijskih tehnologij (IKT) v kmetijskem sektorju, s ciljem optimizacije proizvodnje, znižanja stroškov in čim manjšega vpliva na okolje.
Res je, da kmetijstvo ni več to, kar je bilo, še preden je prišel ti 2.0, saj je že genetika transgenih semen, kemičnih fitosanitarnih izdelkov, umetnih gnojil itd. popolnoma uničil sektor. Več se proizvaja, ja. Je pa tudi res, da je pridelano manj zdravo. To je skupaj z nizkimi cenami na podeželju postavilo sektor pod šah in ga pustilo na robu prepada, saj veliko zemljišč ni dobičkonosnih in imajo kmetje vse manj dobička ali celo izgube, medtem ko politiki pogled na drugo stran, spodbujanje nakupa izdelkov iz drugih držav in zadušitev domačih.
Nova doba Kmetijstva 2.0 je torej nastopila v času negotovosti, ki zagotavlja rešitve, ki niso osnovne za vrnitev sektorja na prejšnje stanje in ki prinašajo več koristi korporacijam, ki prodajajo tehnologijo, in kmetu. na splošno, še toliko bolj, če upoštevamo, da so mnogi starejši, niso digitalni domorodci in je prilagajanje zanje velik izziv, krivulja učenja, ki se pogosto ne splača. Kljub temu, Za nove in bodoče kmete ima morda nekaj ključnih točk zanimivo:
- dejstva: možnost zbiranja in analiziranja velikih količin podatkov iz senzorjev, satelitskih posnetkov in drugih naprav, bodisi lokalno bodisi prek Big Data.
- Avtomatizacija– Uporaba avtonomnih strojev in sistemov za učinkovito in natančno izvajanje kmetijskih nalog.
- Conectividad: medsebojno povezovanje naprav in sistemov za lažjo komunikacijo in izmenjavo informacij, s pomočjo novih paradigem računalništva v oblaku, fog in edge ter IoT naprav.
- Umetna inteligenca: uporaba algoritmov strojnega učenja za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov ali analizo stanja pridelkov, diagnosticiranje morebitnih težav itd.
Med prednosti prispevali imamo:
- Večja učinkovitost: optimizacija uporabe virov, kot so voda, gnojila in pesticidi, kar zmanjša stroške in poveča produktivnost.
- Manjši vpliv na okolje: zmanjšanje onesnaževanja in ohranjanje naravnih virov.
- Višja kakovost izdelkov: proizvodnja varnejših in bolj hranljivih živil.
- Bolj informirano odločanje- Kmetje se lahko odločajo na podlagi resničnih podatkov in v realnem času.
- Prilagajanje na podnebne spremembe: razvoj bolj odpornih in trajnostnih kmetijskih praks.
Kako lahko odprtokodno in hardware libre na kmetijstvo 2.0?
El odprtokodno programsko opremo in hardware libre Imajo temeljno vlogo pri demokratizaciji Kmetijstva 2.0, saj ponujajo vrsto prednosti pred lastniškimi programi, kmetom, ki izvajajo razvojni načrt Kmetijstva 2.0, zagotavljajo večjo dostopnost, brez plačila licenc, z možnostjo prilagajanja ali spreminjanja glede na potrebam vsakega posebej, s popolno preglednostjo za izboljšanje zanesljivosti, varnosti in zaupanja ter izogibanje odvisnosti od velikih korporacij.
Primeri uporabe tehnologije v kmetijskem sektorju
Kmetijstvo 2.0 je doživelo eksponentno rast zahvaljujoč integraciji različnih tehnologij, ki omogočajo optimizacijo kmetijske proizvodnje in zmanjšanje vpliva na okolje. Nato bomo raziskali nekaj najpomembnejših tehnologij in njihovih aplikacij:
Stroji
La avtomatizacija strojne obdelave zmanjšati delo pri setvi, gnojenju, žetvi ali procesih predelave končnega izdelka, z večjo produktivnostjo, natančnostjo in učinkovitostjo ter nižjimi stroški, z uporabo na primer robotov, sistemov umetnega vida itd.
nekaj tudi kmetijska vozila postajajo avtonomna, brez potrebe po vozniku, kar lahko olajša in izboljša naloge oranja ali žetve, izboljšanje poti ali prog, ki se izvajajo z uporabo sistemov LiDAR in AI itd., prav tako zmanjša količino potrebnega goriva ali energije.
Po drugi strani pa lahko tudi spremlja in izvaja centraliziran nadzor prometa na obdelovalnih zemljiščih, izogibanje zastojem na nekaterih območjih, optimizacija poteka dela, tako da vse prispe ob optimalnem času, izboljšanje varnosti in zmanjšanje škode na pridelkih zaradi prehoda težke mehanizacije.
Zalivanje
La pomanjkanje vode je svetovni izziv kar močno vpliva na kmetijski sektor. Za reševanje tega problema so bile razvite različne inovativne tehnologije za optimizacijo namakanja, zmanjšanje porabe vode in izboljšanje učinkovitosti pridelka.
Na primer, lahko jih imate več senzorji ki zbrane podatke pošiljajo brezžično in jih postavljajo na različna področja njive, da v realnem času merijo vlažnost tal in tako aktivirajo namakanje po sektorjih ravno takrat, ko je to potrebno. Vremenske postaje lahko uporabimo tudi za pridobivanje podrobnih informacij o vremenskih razmerah, kot so padavine, temperatura, relativna vlažnost itd.
Poleg tega obstajajo napredni kapljični ali mikrorazpršilni namakalni sistemi, ki so veliko bolj učinkoviti in jih je mogoče aktivirati s časovniki ali selektivno nadzorovati s programsko opremo, da zalivajo samo tam, kjer je to potrebno.
Pred spravilom, spravilom in po spravilu
P Droni so zagotovili inovativne in učinkovite rešitve za različna opravila, od obdelave polja do žetve in po žetvi. Zaradi vsestranskosti in natančnosti so nepogrešljivo orodje za optimizacijo kmetijskih procesov in izboljšanje produktivnosti. Uporabljajo se lahko na primer za učinkovitejše nanašanje fitosanitarnih proizvodov, škropljenje tistih območij, kjer je to potrebno, in jim celo zagotovijo sisteme za vid, tako da sami zaznajo škodljivce ali bolezni, ki jih je treba zdraviti zelo zgodaj, preden se okužijo celoten pridelek.
Po žetvi lahko tehnologija pomaga tudi pri določanju zmogljivosti skladišč in silosov, prepoznavanju statusa proizvoda, izbiri vzorcev za kontrolo kakovosti, vodenju evidenc itd.
Računalniški modeli
P računalniški modeli Ponujajo sofisticirana orodja pri analizi ogromnih količin podatkov iz različnih virov, ti modeli omogočajo sprejemanje bolj informiranih odločitev, ki temeljijo na dokazih. Na primer, z analizo zgodovinskih podatkov o podnebju, tleh in kmetijskih praksah lahko natančneje napovejo prihodnje pridelke. Te informacije so ključnega pomena za prilagajanje kmetijskih praks za maksimiranje donosov ali celo za napovedovanje stvari, preden se zgodijo, ali za pomoč pri ocenjevanju vpliva različnih praks pred njihovo izvedbo na podlagi simulacij.
Druga pomembna uporaba računalniških modelov je načrtovanje kolobarjenja. Z analizo značilnosti tal, podnebja in prejšnjega kolobarjenja lahko modeli izberejo najprimernejše pridelke za vsako parcelo, s čimer izboljšajo zdravje tal in povečajo raznolikost pridelkov.