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数字农业:物联网、大数据的下一个战场

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数字农业:物联网、大数据的下一个战场

发布日期:2019-06-14 作者:安蔬农业 点击:

农业

数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素,用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的新兴农业发展形态,是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一。



传统农业和数字农业的核心因素对比


从“人”到“数据”的关键决策因素转换。传统农业主要包括养殖产业链和种植产业链等,其中的环节有育种、灌溉、施肥、饲养、疾病防治、运输和销售等,均是以“人”为核心,主要是依靠过去积累的经验或手艺来进行判断决策和执行,这也导致了整体生产环节效率低、波动性大、农作物或农产品质量无法控制等问题。而在数字农业模式中,通过数字化设备比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等,以实时“数据”为核心来帮助生产决策的管控和精准实施,并通过海量数据和人工智能对设备的预防性维护、智能物流、多样化风险管理手段进行数据和技术支持,进而大幅提升农业产业链运营效率并优化资源配置效率等。


一、数字农业如何解决痛点?


1、物联网——海量农业数据实时获取,奠定农业数字化基础农业物联网是物联网的重要应用领域,是数字农业中数据的主要来源。农业物联网已被欧洲列为物联网18 个重要发展方向之一,同时也是我国物联网9 大领域重点示范工程之一。



物联网在农业领域应用范围广泛,基于物联网的农业解决方案,通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式,达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题,打造基于物联网的智慧农场,实现作物质量和产量双丰收。


物联网是农业数据的主要来源之一


1、精准农业:作为一种农业管理方式,精准农业利用物联网技术及信息和通信技术,实现优化产量、保存资源的效果。精准农业需要获取有关农田、土壤和空气状况的实时数据,在保护环境的同时确保收益和可持续性。


2、可变速率技术(VRT):VRT 是一种能够帮助生产者改变作物投入速率的技术。它将变速控制系统与应用设备相结合,在精准的时间、地点投放输入,因地制宜,确保每块农田获得适宜的投放量。


3、智能灌溉:提升灌溉效率、减少水源浪费的需求日益扩大。通过部署可持续高效灌溉系统以保护水资源的这种方式愈来愈受到重视。基于物联网的智能灌溉对空气湿度、土壤湿度、温度、光照度等参数进行测量,由此精确计算出灌溉用水需求量。经验证,该机制可有效提高灌溉效率。


4、农业无人机:无人机有着丰富的农业应用,可用于监测作物健康、农业拍照(以促进作物健康生长为目的)、可变速率应用、牲畜管理等。无人机可以低成本监视大面积区域,搭载传感器可轻易采集大量数据。


5、智能温室:智能温室可持续监测气温、空气湿度、光照、土壤湿度等气候状况, 将作物种植过程中的人工干预降低。上述气候状况的改变会触发自动反应。在对气候变化进行分析评估后,温室会自动执行纠错功能,使各气候状况维持在适宜作物生长的水平。


6、收成监测:收成监测机制可对影响农业收成的各方面因素进行监测,包括谷物质量流量、水量、收成总量等,监测得到的实时数据可帮助农场主形成决策。该机制有助于缩减成本、提高产量。


7、农业管理系统(FMS):FMS 借助传感器及跟踪装置为农场主及其他利益相关方提供数据收集与管理服务。收集到的数据 经过存储与分析,为复杂决策提供支撑。此外,FMS 还可用于辨识农业数据分析实践与软件交付模型。它的优点还包括:提供可靠的金融数据和生产数据管理、提升与天气或突发事件相关的风险缓释能力。


8、土壤监测系统:土壤监测系统协助农场主跟踪并改善土壤质量,防止土壤恶化。系统可对一系列物理、化学、生物指标(如土质、持水力、吸收率等)进行监测,降低土壤侵蚀、密化、盐化、酸化、以及受危害土壤质量的有毒物质污染等风险。


9、精准牲畜饲养:精准牲畜饲养可对牲畜的繁殖、健康、精神等状况进行实时监测,确保收益。农场主可利用先进科技实施持续监测,并根据监测结果做出利于提高牲畜健康状况的决策。



智慧农业市场规模预测(2015-2020年,亿美元,%)


二、大数据与人工智能——生产经营决策“数字化”,全面提升生产效率


万物互联在推动海量设备接入的同时,也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理,从而生成基于不同商业模式的各类应用。


人工智能在农业领域的应用潜力巨大。机器学习所具备的通过使用大数据集来优化单个或一系列关键目标的能力很适合用来解决农业生产中的作物产量、疾病预防和成本效益等问题:


在养殖领域,利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。在一项学术研究中,研究人员收集和分析鸡的声音,并训练神经网络模式识别算法后,研究人员能够正确地识别出感染了致命疾病的鸡,其中发病 2 天的鸡的识别准确率为66 %,而发病8 天的鸡的识别准确率为 100 %。正确诊断牲畜所患疾病并尽早在损失发生之前进行治疗可以消除由疾病导致的损失。据行业专家估计,挽回的损失可达20 亿美元。


人工智能缩短农业研发进程。人工智能技术可以用于提高粮食产量、降低损失,但这并不是其发挥作用的唯一领域。在实验室和研究中心,机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因,创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥,并且开发更多的农产品。实际上,人工智能在这些领域的介入更加成熟,因为这一领域的数据更加丰富,数据获取的速度也更快。根据2016 年Philips McDougall 的分析,将一种新的作物保护产品推向市场需要11年的发现和发展时间,分析16 万份化合物,每个产品商业化支出超过2.8 亿美元。在新农化产品的开发中,整个行业每年的花费超过26 亿美元。而人工智能的采用可以提高这一过程的效率。


以孟山都的玉米育种为例。在将玉米杂交品种投入市场之前,孟山都对其进行了多年的评估,从发现到商业化,这个过程可能需要8 年时间。玉米育种通常被比作“草堆中捞针”,这是个拥有32000 个基因的大草堆,代表了几代繁殖者面临的搜索难题。从历史上来看,一个育种项目每年可以从成千上万可用选项中选出大约500 种组合进行试验。这种选择受到与管理现场测试程序相关的后勤和成本的限制。


本文网址:http://www.sdanshu.cn/news/495.html

关键词:农业,农业物联网,农业物联网的发展

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