El IoT og nye teknologier generelt har ændret den måde, afgrøder dyrkes på.. Faktisk bliver der lidt efter lidt implementeret et væld af teknologier på landet for at forbedre produktionen, eller for at opnå bedre udbytte, komfort for landmænd mv. Derfor vil vi i denne artikel vise dig potentialet i landbrug 2.0 med nogle eksempler.
Desuden er alle dem, der ønsker at være en del af denne nye overgang og modernisere deres landbrugsproduktion, Du vil kunne få god information og ideer til at komme i gang.
Hvad er landbrug 2.0?
La Agriculture 2.0, også kendt som præcisionslandbrug eller smart landbrug, repræsenterer en radikal transformation i traditionel landbrugspraksis. Det handler om anvendelsen af informations- og kommunikationsteknologier (IKT) til landbrugssektoren med det formål at optimere produktionen, reducere omkostningerne og minimere miljøbelastningen.
Det er rigtigt, at landbruget ikke længere er, hvad det var, selv før den såkaldte 2.0 kom, da genetikken for transgene frø, kemiske plantesundhedsprodukter, kunstgødning osv. allerede er fuldstændig ødelagt sektoren. Der produceres mere, ja. Men det er også rigtigt, at det, der produceres, er mindre sundt. Dette sammen med de lave priser, der betales på landet, har sat sektoren i skak og efterladt den på randen af en afgrund, da mange jorder ikke er rentable, og bønderne har mindre og mindre overskud eller endda har tab, mens politikerne se den anden vej, opmuntre til køb af produkter fra andre lande og kvæle nationale.
Den nye æra med Agriculture 2.0 er derfor ankommet i en tid med usikkerhed og giver løsninger, der ikke er de grundlæggende, for at sektoren kan vende tilbage til, hvad den var, og som giver større fordele for de virksomheder, der sælger teknologien, hvilket til landmanden generelt, endnu mere i betragtning af, at mange er ældre, ikke er digitale indfødte, og tilpasning er en stor udfordring for dem, en indlæringskurve, der ofte ikke er det værd. Ikke desto mindre For nye og fremtidige landmænd kan det have nogle nøglepunkter interessant:
- Fakta: mulighed for at indsamle og analysere store mængder data fra sensorer, satellitbilleder og andre enheder, enten lokalt eller gennem Big Data.
- Automation– Brug af autonome maskiner og systemer til at udføre landbrugsopgaver effektivt og præcist.
- Conectividad: sammenkobling af enheder og systemer for at lette kommunikation og udveksling af information ved hjælp af de nye paradigmer med cloud, tåge og edge computing og IoT-enheder.
- Kunstig intelligens: Anvendelse af maskinlæringsalgoritmer til at træffe beslutninger baseret på data, eller analysere situationen for afgrøder, diagnosticere mulige problemer osv.
Mellem fordelene bidraget har vi:
- Større effektivitet: optimering af brugen af ressourcer som vand, gødning og pesticider, hvilket reducerer omkostningerne og øger produktiviteten.
- Lavere miljøpåvirkning: reduktion af forurening og bevarelse af naturressourcer.
- Højere produktkvalitet: produktion af sikrere og mere nærende fødevarer.
- Mere informeret beslutningstagning- Landmænd kan træffe beslutninger baseret på reelle data og i realtid.
- Tilpasning til klimaændringer: udvikling af mere modstandsdygtige og bæredygtige landbrugsmetoder.
Hvordan kan open source og hardware libre til Landbrug 2.0?
El open source-software og hardware libre De spiller en grundlæggende rolle i demokratiseringen af Agriculture 2.0, ved at tilbyde en række fordele i forhold til proprietære programmer, der giver landmænd, der implementerer en Agriculture 2.0-udviklingsplan, større tilgængelighed, uden at skulle betale licenser, med mulighed for at tilpasse eller ændre iht. hver enkelts behov, med total gennemsigtighed for at forbedre pålidelighed, sikkerhed og tillid, samt undgå afhængighed af store virksomheder.
Sager om brug af teknologi i landbrugssektoren
Agriculture 2.0 har oplevet eksponentiel vækst takket være integrationen af forskellige teknologier, der gør det muligt at optimere landbrugsproduktionen og minimere miljøpåvirkningen. Dernæst vil vi udforske nogle af de mest relevante teknologier og deres applikationer:
Maskineri
La maskinbearbejdningsautomatisering reducere arbejdet med såning, gødskning, høst eller forarbejdningsprocesser af slutproduktet, med større produktivitet, præcision og effektivitet, samt lavere omkostninger ved brug af fx robotter, kunstige synssystemer mv.
nogle landbrugskøretøjer bliver også autonome, uden behov for en chauffør, som kan lette og forbedre pløje- eller høstopgaver, forbedre de ruter eller linjer, der udføres ved hjælp af LiDAR- og AI-systemer osv., hvilket også reducerer den nødvendige mængde brændstof eller energi.
På den anden side kan du også overvåge og udføre centraliseret trafikkontrol på produktionsjorder, undgå trængsel i nogle områder, optimere arbejdsflowet, så alt kommer på det optimale tidspunkt, forbedre sikkerheden og reducere skader på afgrøder som følge af passage af tunge maskiner.
Riego
La vandknaphed er en global udfordring hvilket påvirker landbrugssektoren markant. For at løse dette problem er der udviklet forskellige innovative teknologier, som gør det muligt at optimere kunstvanding, reducere vandforbruget og forbedre afgrødeeffektiviteten.
Du kan fx have flere sensorer der sender de data, de indsamler trådløst, og placerer dem i forskellige områder af marken for at måle jordfugtighed i realtid, og dermed aktiverer vanding efter sektorer, lige når det er nødvendigt. Vejrstationer kan også bruges til at indhente detaljerede oplysninger om vejrforhold, såsom nedbør, temperatur, relativ luftfugtighed mv.
Ud over dette er der avancerede dryp- eller mikrosprinklervandingssystemer, der er meget mere effektive, og som kan aktiveres af timere eller selektivt styres af software, til kun at vande, hvor det er nødvendigt.
Før høst, høst og efter høst
masse Droner har leveret innovative og effektive løsninger til forskellige opgaver lige fra markbehandling til høst og efterhøst. Deres alsidighed og præcision gør dem til uundværlige værktøjer til at optimere landbrugsprocesser og forbedre produktiviteten. For eksempel kan de bruges til at påføre plantesundhedsprodukter mere effektivt, sprøjte de områder, hvor det er nødvendigt, og endda give dem synssystemer, så de selv opdager skadedyr eller sygdomme, der skal behandles meget tidligt, før de bliver smittet hele afgrøden.
Efter høst kan teknologien også hjælpe med at bestemme kapaciteten af lagre og siloer, genkende produktstatus, udvælge prøver til kvalitetskontrol, føre optegnelser osv.
Beregningsmodeller
masse beregningsmodeller De tilbyder sofistikerede værktøjer, når de analyserer enorme mængder data fra forskellige kilder, disse modeller gør det muligt at træffe mere informerede og evidensbaserede beslutninger. For eksempel kan de mere præcist forudsige fremtidige afgrødeudbytter ved at analysere historiske data om klima, jordbund og landbrugspraksis. Disse oplysninger er afgørende for at justere landbrugspraksis for at maksimere udbyttet, eller endda forudsige ting, før de sker, eller for at hjælpe med at evaluere virkningen af forskellige praksisser, før de implementeres, baseret på simuleringer.
En anden vigtig anvendelse af beregningsmodeller er sædskiftedesign. Ved at analysere jordegenskaber, klima og tidligere sædskifte kan modellerne vælge de bedst egnede afgrøder til hvert parcel, hvilket forbedrer jordens sundhed og øger afgrødediversiteten.