Большие данные в сельском хозяйстве

Цифровая эра произвела революцию во многих отраслях, оказав огромное влияние на большие данные. Некоторые отрасли, которые извлекают выгоду из больших данных, — это финансовая, авиационная, туристическая, ресторанная, автомобильная, спортивная и гостиничная отрасли. Список можно продолжать и продолжать, потому что большие данные могут быть мощным инструментом в руках отраслевого эксперта.

Одна отрасль, которая может получить большую выгоду от больших данных, но не сразу приходит вам в голову, — это сельскохозяйственный сектор. Да, сельское хозяйство также может использовать данные во многих практических целях и извлекать из этого большую пользу. Большие данные привносят инновационный подход практически в каждый сектор мира, так почему же сельское хозяйство должно оставаться позади? Хотя не многие технологии могут повлиять на сельскохозяйственный сектор, большие данные являются такой мощной силой, что определенно могут трансформировать сферу сельского хозяйства. Чрезвычайно важно, чтобы сегодня фермеры понимали и ценили технологии, чтобы быстрее и методичнее принимать решения и не отставать от инновационных подходов.

Аграрный сектор вместе с большими данными интегрируется в концепцию, известную как умное сельское хозяйство. Продолжайте читать, чтобы узнать, что такое интеллектуальное сельское хозяйство и какую роль в нем играют большие данные. Кроме того, продолжайте читать, чтобы узнать о многих практических способах использования больших данных в сельском хозяйстве.

Умное сельское хозяйство и роль больших данных

Сегодня конечная цель сельского хозяйства — интеллектуальное земледелие. Концепция интеллектуального земледелия относится к управлению фермой с использованием современных информационных и коммуникационных технологий с целью повышения качества и количества продукции при оптимизации требуемой рабочей силы. Сельскохозяйственный сектор стремится к интеллектуальному ведению сельского хозяйства, и большие данные составляют его огромную часть. В настоящее время интеллектуальное сельское хозяйство становится возможным благодаря следующим технологиям:

• Программные приложения — специализированные программные решения, ориентированные на определенные типы хозяйств.
• Датчики — сенсорные технологии, которые включают почву, воду, свет, управление температурой и влажностью.
• Позиционирование и местоположение — GPS, спутник и т. Д.
• Робототехника и автоматизация — автономные тракторы, перерабатывающие предприятия, системы, обеспечивающие решения на основе Интернета вещей и т. Д.
• Аналитика данных — аналитические решения и конвейеры данных, которые помогают в процессе принятия решений и прогнозирования.
• Системы связи — связь через сотовую связь.

В интеллектуальном сельском хозяйстве движущей силой является Интернет вещей, который соединяет интеллектуальные машины и датчики, интегрированные на фермах, и делает процессы ведения сельского хозяйства управляемыми и доступными для данных. Благодаря всем технологиям фермеры могут собирать данные, контролировать состояние поля, не выходя на поле физически, и принимать стратегические решения. Основная движущая сила Интернета вещей — это данные и только данные. Устройства Интернета вещей, установленные на ферме, собирают и обрабатывают данные в определенных повторяющихся циклах, чтобы помочь фермерам быстро реагировать на любые возникающие проблемы. Так Интернет вещей оптимизирует процесс ведения сельского хозяйства.

Вот как выглядит процесс:

• Наблюдение — во-первых, датчики регистрируют данные наблюдений за посевами, почвой, домашним скотом или атмосферой.
• Диагностика — данные затем передаются на конкретную программную платформу с предопределенными правилами принятия решений и моделями, которые устанавливают условия исследуемого объекта для выявления недостатков или потребностей, если таковые имеются.
• Решения — при обнаружении конкретных проблем программное обеспечение определяет, требуется ли какое-либо лечение в зависимости от местоположения. Если да, то какие именно.
• Реализация — наконец, после того, как лечение будет проведено при правильной работе оборудования, цикл повторяется сначала.

Интернет вещей действительно является мощным инструментом, повышающим ценность каждого аспекта сельского хозяйства, от выращивания сельскохозяйственных культур до лесного хозяйства. Но Интернет вещей является мощным только благодаря доступности больших данных.

Как информационные технологии революционизируют сельское хозяйство

Технологии и большие данные в сельском хозяйстве привели к лучшему пониманию сельскохозяйственных культур и процедур для лучшего выращивания этих культур. Существует 3 основных способа преобразования технологий больших данных в сельское хозяйство, и мы рассмотрим каждый из них.

Точное земледелие, как следует из названия, делает возможной точную обработку растений и крупного рогатого скота. Концепция точного земледелия означает подходы на основе Интернета вещей, которые обеспечивают более контролируемое и точное сельское хозяйство. Таким образом, основное отличие от классического подхода состоит в том, что точное земледелие позволяет принимать решения по квадратному метру или по растению, а не по полю. Уровень точности повышается за счет точного измерения изменений в пределах поля, чтобы фермеры могли повысить эффективность пестицидов и удобрений и использовать их выборочно.

Для фермеров всегда было проблемой понять, каким именно будет урожай. До сих пор прогнозы урожая на протяжении многих лет были довольно неточными. Однако с помощью Интернета вещей, больших данных и алгоритмов прогнозы урожая теперь верны и точны. Сегодня фермеры могут предвидеть урожайность с абсолютной точностью еще до того, как посадить увиденное в почву. Доступные данные о погоде и информация о посевах за десятилетия, а также интеллектуальные технологические алгоритмы помогают создавать точную аналитику на основе реальных данных. Фермеры получают информацию о том, как начинать и собирать урожай в наилучшее время и, таким образом, максимизировать урожай.

Быстро растущее население мира подвергает риску ресурсы. Угроза голодной смерти никогда не была такой реальной. Вот почему в настоящее время существует множество благотворительных программ, которые пытаются оказать влияние по всему миру. Большие данные также могут помочь решить такие серьезные проблемы. В течение многих лет ученые и исследователи собирали большие данные в программах сельскохозяйственных исследований. Основная идея таких программ — найти идеальный вид сельскохозяйственных культур, которые можно выращивать в любых условиях. Благодаря множеству таких программ фермеры уже сегодня могут выращивать урожай крупнее, быстрее и здоровее. Химически модифицированные семена, основанные на аналитике больших данных, сейчас могут показаться странными, но огромный прогресс и потенциал отрасли способны положить конец глобальному голоду.

Практические способы использования больших данных в сельском хозяйстве

• Мониторинг тенденций. Земледелие всегда связано с серьезными факторами риска, такими как неожиданные болезни сельскохозяйственных культур или стихийные бедствия, которые не поддаются контролю фермеров. Экстремальные погодные условия уничтожили весь урожай и нанесли фермерам необратимый ущерб. Однако такие события перестают быть непредсказуемыми. Благодаря многолетнему отслеживанию событий, большие данные и технологии теперь могут полностью предсказывать погодные явления и даже проблемы с вредителями. Используя прошлые и настоящие данные в конкретных системах, фермеры теперь могут получать информацию с помощью надежных алгоритмов. Наука о данных может не только сэкономить урожай, но и принести много денег заинтересованным сторонам в рамках всей цепочки поставок.
• Отслеживание поставок. Обычно фермеры, занимающиеся выращиванием сельскохозяйственных культур, являются частью определенной цепочки поставок. Это означает, что фермеры несут ответственность перед конкретным поставщиком или партнером. Фермеру сложно знать, сколько и когда именно будет готов тот или иной урожай. Таким образом, могут возникнуть проблемы между фермером и партнером из-за меняющегося спроса со стороны потребителя. Вот почему часто возникают проблемы с поставками. Большие данные могут решить проблемы, возникающие в процессах цепочки поставок, потому что они позволяют более тщательно контролировать посевы и урожаи каждый сезон. Таким образом, не только фермеры, но и все участники цепочки поставок (розничные торговцы, дистрибьюторы и т. д.) Могут извлечь выгоду из этих данных и подготовиться к текущему прогрессу.
• Прогнозирование урожайности. Специальная математическая модель в сочетании с машинным обучением, на которой основан анализ прогнозирования урожайности, анализирует данные об урожайности, погоде, листьях, химических веществах и индексе биомассы. Данные используются для анализа статистики и ускорения процесса принятия решений. Прогнозирование урожайности позволяет фермерам понять, что сажать, где сажать и когда сажать. Используя датчики для сбора данных, остается выполнить лишь крошечный объем ручной работы. Успех будет гарантирован.
• Безопасность пищевых продуктов и предотвращение порчи. Умное земледелие и большие данные — это не только обеспечение минимального ущерба урожаю, но и повышение безопасности пищевых продуктов, здоровья урожая и предотвращение порчи. Благодаря сбору данных о таких факторах, как температура, влажность и химические вещества, современное сельское хозяйство может получить полную картину состояния здоровья малых сельскохозяйственных предприятий. Это критическая область интеллектуального земледелия, которая позволяет мгновенно обнаруживать любые микробы и случаи заражения. Загрязнение ГМО раньше наносило дорогостоящий ущерб предприятиям, поэтому фермеры, выращивающие экологически чистые продукты, теперь более осторожны. Раннее обнаружение может не только снизить стоимость заражения, но и уменьшить количество отходов.
• Управление эксплуатацией и оборудованием. Сельское хозяйство и растениеводство требуют ежедневной тяжелой работы. Таким образом, мы не можем недооценивать силу больших данных и технологий в их способности облегчить повседневную работу по ведению сельскохозяйственного бизнеса. Датчики помогают в предоставлении данных. Затем фермеры стремятся к специальным порталам, где они могут управлять всеми этими данными и, следовательно, своим парком, а также обслуживать оборудование, чтобы сократить время простоя и поддерживать все продуктивность и эффективность. Все больше компаний, например John Deere , создают технологические решения на основе больших данных для улучшения управления оборудованием и оптимизации цепочки поставок. Они призваны помочь фермерам планировать, управлять и анализировать всю свою сельскохозяйственную деятельность на протяжении всего сельскохозяйственного цикла как можно более эффективно и продуктивно. Технологии и большие данные в сельскохозяйственных исследованиях — очень мощные средства. Фермеры теперь даже используют дроны с датчиками для обследования посевов, обновления данных и всегда будут в курсе всех областей, требующих улучшения. Сила больших данных в сельском хозяйстве огромна, и они направлены на устранение даже мельчайших ошибок в системе и создание урожая наилучшего качества.

Заключительные мысли

У каждого фермера есть цель снизить эксплуатационные расходы, повысить ценность продукции и повысить эффективность. Эти цели теперь полностью достижимы и реалистичны с помощью больших данных и интеллектуальных методов ведения сельского хозяйства. Фермеры могут принимать более точные и обоснованные решения, использовать надежные прогнозы и использовать большие данные. Таким образом, большие данные революционизируют сельскохозяйственную отрасль и делают ее отраслью, управляемой данными, помогая фермерам во всех их операциях.

Может быть интересно:

1. 4 сферы бизнеса, которые получают выгоду от парсинга данных
2. Веб-парсинг спортивных данных
3. Парсинг данных Facebook: как правильно его использовать
4. Парсинг превратился в онлайн-гонку вооружений
5. Как парсинг поможет увеличить продажи в дропшиппинге