智慧农业
传统上的精细农业主要是基于GPS传感器进行自动操作的拖拉机和收割机,智慧农业的出现使农业的重心悄然发生了变化,例如决策施肥的剂量,或使用植物保护资源优化特定区域的作物发展。
由数据和信息驱动的农业是发展智慧农业的总趋势。地球观测和导航卫星利用从地面传感器收集的数据来协助农民决定如何、何时和何地分配资源以取得最佳效果。
卫星装有多个传感器,通过各种植物条件和参数,如生长季节的生物量和叶绿素含量,获得关于目前田间每个地点作物生长状况和发展的数据。这些数据有助于农民更新作物状况,以便采取具体的植物保护和施肥措施。农民还可以随时通过智能手机或平板电脑监控各种参数。
认知传感技术
利用传感技术认知系统可以优化精细农业。该系统可以使用机器学习来测试各种新参数并揭示各种参数之间的关联。
一个先进的传感器技术认知系统,应实时提供温度、湿度、光照、土壤pH值、降水、灌溉时间等状况的反馈。这个系统可以确定影响作物生长的关键要素。拥有基于云计算服务的认知系统可以实时从世界各地的案例中学习,从而为每个季节应如何照料作物提供更好的解决方案和建议,以获得更好的收益。
智能喷洒技术
为了消灭杂草和影响作物生长的不受欢迎的植物,除草剂是农作物及农田必不可少的,然而除草剂在很大程度上会对农作物及环境造成一定的影响。在智慧农业中,智能喷洒技术可利用摄像头传感器来区分杂草和作物。这种方法只针对杂草喷洒除草剂,从而保护农作物和环境。
植物特异性除草剂的应用需要传感器系统对植物进行识别和分化。然而,在杂草发育的早期阶段,要识别出小杂草并不容易。现代技术,可编程真彩传感器可用于杂草和作物的实时识别和鉴定。这可以通过收集基于植物反射特性、自然和人工背景的数据来实现。根据这些数据,利用数学算法和决策模型来识别作物和杂草。
农业物联网
农业物联网是一个新技术领域,在改善全球粮食生产力方面具有巨大潜力。物联网传感器可以部署在地面或水中,以收集相关目标的数据,如土壤湿度和作物健康状况。收集到的数据通过无线方式存储在服务器或云系统中,农民可以通过平板电脑和手机上的互联网轻松访问这些数据。
物联网的应用包括农用车辆跟踪和牲畜监测,以及在耕地、农产品供应链、温室监测和其他农场运营方面的应用。农民可以通过像Nano Ganesh(一种移动的水泵遥控)这样的连接选项远程控制农场的活动。
各种各样的传感器被部署在一个农场,并向在线仪表板报告。农民不需要实地巡查农场,就可以根据实时情况做出快速而明智的决定,从而节省时间和成本。
农业物联网解决方案的应用案例正在不断增加。不少企业正在农业物联网应用领域寻找新的商机。他们正在开发融合传感器和通信系统的集成系统。物联网传感器和云计算将大大提高数据流的质量,进而帮助农民做出更好的决策。
数字畜牧业
随着人口的增长,牛奶和肉类的需求量也在增加。数字和传感器技术在牲畜管理方面也得到了相应的应用。精细畜牧业利用先进技术,如微流体、声音分析仪、图像检测技术、汗液和唾液传感、血清学诊断等,优化每只动物的产出。
更明智的生产、适当的营养以及增加动物福利会减少畜牧业对资源的影响。有些公司致力于牲畜的福利,而其他公司则致力于动物的健康管理。
鸡的虚拟现实系统
有了这样的技术,像鸡这样的牲畜会被尽可能人道地对待。计算机接口和虚拟环境相结合,以满足每种动物的需要和愿望。围栏旨在提供一个舒适和健康的家。该系统为牲畜提供了在虚拟世界中自由活动的权力,为它们提供了比在现实世界中更好的待遇。每个围场都装有独立过滤的空气囊,以防止传染病和寄生虫在整个设施内传播。
生物传感器正被用于动物健康管理。追踪项圈和电子马鞍等新型可穿戴技术正被用于动物、宠物和牲畜的健康成长。在基于IOT的运动传感器和麦克风的帮助下,农场主可以通过智能手机检查牲畜的健康状况和位置。
农业无人机
带有热传感器、照相机、激光雷达和多光谱等技术的无人机给农业带来了显著的效益。带有传感器的农业无人机可以让农民从空中的视角看到他们的田地,从无人机上收集的信息和数据可以发现诸如灌溉、土壤变化、害虫和真菌感染等问题。有时很难用肉眼来区分健康植物和不健康的植物。多光谱图像可以用作区分健康和不健康的植物,并使农民能够及时采取行动。
多光谱成像系统
多光谱传感器收集可见(红、绿、蓝)波长以及红外(IR)辐射和紫外(UV)光。这些技术被用于监测植物健康状况,识别缺陷和虫害,优化施肥和评估水质。
将多光谱传感器集成到无人机上,该传感器可收集可见光波段图像、多光谱图像以及植被指数,包括归一化植被指数(NDVI)或归一化植被红边(NDRE)数据。它帮助农学家和农民更精确地识别作物健康问题。
AI加持农业
中国和印度正在着力于人工智能(AI)的创新和发展,以协助农民进行种植决策和农作物保护。人工智能有望推动农业革命,用更少的资源生产更多的粮食。一个使用大数据管理技术和云计算的人工智能系统旨在为农民提供有效的决策。
传感器根据水果的完美成熟度来监测水果的生长过程,通过调节光线来加速或减缓成熟的速度。这种精细农业需要相当大的计算能力。
智能算法被应用到农业技术中,使它们能够学习和自学。人工智能和智能算法可以分析大量有关天气、环境和历史信息的数据,从而可准确地预测在什么地方、什么时候以及如何种植作物,以获得最佳性能和产量。人工智能与农业物联网的结合具有很大的潜力。