Een inleiding tot Precisie landbouw

De wereld staat aan de rand van de derde moderne landbouwrevolutie en precisielandbouw is daar een belangrijk onderdeel van. De eerste revolutie die plaatsvond van 1900 tot 1930, was de gemechaniseerde landbouw, waardoor elke boer genoeg kon produceren voor 26 mensen. Lang daarna was het de jaren negentig toen de tweede revolutie, bekend als de Groene revolutie, plaatsvond. Als gevolg van wetenschappelijke vooruitgang werden genetisch gemodificeerde nieuwere gewassen geïntroduceerd die plaagresistent zijn en minder water nodig hebben, waardoor elke boer 155 mensen kon voeden. De wereldbevolking zal tegen 2050 naar verwachting 9,6 miljard bedragen en de voedselproductie moet het dubbele zijn van het huidige niveau om elke persoon te voeden. Geavanceerde analytische mogelijkheden en het voortdurend verbeteren van IoT zullen sleutelelementen zijn in de derde revolutie, waardoor elke boer in staat is om 256 mensen te voeden.

Populaire definities van precisielandbouw (PA), satellietlandbouw of locatiespecifiek gewasbeheer (SSCM) beschrijven de term als 'een door technologie ondersteunde benadering van landbouwbeheer die de behoeften van individuele velden en gewassen observeert, meet en analyseert'. Volgens McKinsey wordt de ontwikkeling van precisielandbouw bepaald door twee trends: "Big Data en Advanced Analytics Capabilities, en Robotics - luchtfoto's, sensoren, geavanceerde lokale weersvoorspellingen". In eenvoudige bewoordingen staat landbouw die gegevens van percelen verzamelt en gebruikt voor het beheren en optimaliseren van de productie van gewassen, bekend als voorspellende landbouw.

Predictive farming is analoog aan het nemen van een pil om een ​​aandoening aan te pakken. De oplossingen zijn sterk toegesneden op het type gewas dat geschikt is voor een perceel tot het gebruik van pesticiden alleen in gerichte regio's. Door over te gaan op precisielandbouw, worden de productiekosten en verspilling verminderd, omdat wordt ingespeeld op de op maat gemaakte behoeften van elk perceel. Precisielandbouw wordt beoefend door het gebruik van analytische software en het gebruik van technische apparatuur. Strenge gegevens worden verzameld over bodemonderzoek, perceelmeting, weerpatroonanalyse en gewasanalyse door middel van met sensoren uitgeruste apparaten die langs de velden zijn geplaatst. De gegevens zijn gekalibreerd om conclusies te trekken en op basis van die resultaten kan een zeer gedetailleerde en nauwkeurige reeks praktijken worden aangenomen.

In opkomende economieën vindt 32 procent van het voedselverlies plaats tijdens de voedselproductie, zoals geanalyseerd door McKinsey op FAO-gegevens.

Conventionele landbouwpraktijken zijn gebiedsgericht. Er is een algemene reeks gewassen die in een gebied worden verbouwd. Alle boeren in dat gebied volgen dezelfde procedures met betrekking tot zaai-, voedings-, irrigatie- en oogstperiode. Waar deze praktijken toe leiden is: onvoorspelbaarheid, overmatig gebruik van hulpbronnen en ongecontroleerde afvalproductie.

Vóór het gebruik van technologie in de landbouw, was de kans van een boer om goede producten te produceren even groot als het opgooien van een muntstuk en het wensen van kop. Omdat boeren geen informatie over hun bedrijf hadden, was er geen manier om de oorzaken van oogstverlies te achterhalen. Deze praktijk duwde de boeren in de richting van verliezen en schulden. Vooruitgang in big data-analyse, IoT en toegankelijke satellietbeelden creëerden optimisme voor de landbouwsector, waardoor het probleem van onvoorspelbaarheid werd bestreden.

Aangezien details van de oppervlakte van één enkel bedrijf kunnen worden getraceerd, heeft precisielandbouw op verschillende manieren voordelen voor landbouwers.

• Verfijnde set van teeltpraktijken en keuze van gewassen op basis van geschiktheid van land
• Eliminatie van volatiliteit en risico
• Afvalbeheer
• Lagere productiekosten
• Minimale milieu-impact
• Geoptimaliseerd gebruik van meststoffen
• Water beheersing

Overzicht

Precisielandbouw is het toepassen van zeer nauwkeurige praktijken waarbij technologie wordt gebruikt om te voorzien in de behoeften van individuele percelen en gewassen. Big data-analysesoftware (SaaS) zoals CropIn of robots zoals drones kunnen worden gebruikt om gedetailleerde informatie te krijgen over perceel, bodemtype, geschikte gewassen, irrigatie- en bemestingsbehoeften. De verkregen informatie wordt gebruikt om een ​​zeer feilloze selectie van gewassen, hoeveelheid kunstmest en waterbehoeften op maat te maken. Precisielandbouw helpt boeren een schuldenvrij leven te leiden, aangezien de productiekosten en -verliezen worden verminderd en de algehele milieu-impact ook wordt geminimaliseerd.

Welke tools heb ik nodig om me aan te passen aan precisielandbouw?

Precisielandbouw is gericht op het verminderen van de productiekosten en verspilling, omdat wordt ingespeeld op de behoeften van elk perceel op maat. Het richt zich op het verzamelen en analyseren van gegevens van boerderijen, die bestaat uit sensoren, drones en robots voor het vastleggen van de gegevens en software as a service (SaaS) kan worden gebruikt om zich aan te passen aan precisielandbouw.

Hoewel het IoT nog in de kinderschoenen staat, investeren de regeringen van landbouwdominante economieën wel in geavanceerde technologieën zoals IoT, AI en Machine Learning om slimmere landbouwoplossingen te maken. In agrarische economieën zoals India heeft de implementatie van IoT in de landbouw zijn eigen unieke voordelen en uitdagingen. Ten eerste zijn de boeren bang om te upgraden naar agtech omdat ze de kennis over de toepasbaarheid van technologie in de landbouw missen.

Daarnaast zijn de sensoren, robots en drones die worden gebruikt bij de ontwikkeling van IoT-oplossingen duur, veel onderhoud en technisch geschoolde arbeid nodig om ze te bedienen. De verzamelde gegevens moeten worden geanalyseerd - dit kan worden gedaan door ze naar een laboratorium te brengen of door instrumenten op de boerderij te gebruiken. Er is ook een verscheidenheid aan sensoren nodig voor het verzamelen van gegevens over verschillende parameters die afzonderlijk moeten worden geanalyseerd, waardoor ze een hoog budget hebben. Daarom moet de oplossing kosteneffectief en zeer schaalbaar zijn, rekening houdend met de verschillende groottes van boerderijen.

Een voordeligere, schaalbare en nauwkeurigere oplossing is de implementatie van Cloud-gebaseerde SaaS-oplossingen (Software as a Service). Deze software die in de landbouwtechnologie wordt gebruikt, is gericht op het bieden van moderne landbouwoplossingen die boeren, landbouwbedrijven en andere belanghebbenden helpen om slimme beslissingen te nemen op basis van de analyse van gegevens. CropIn loopt voorop bij het slimmer maken van de landbouw met behulp van satellietbeelden, weeranalyse en machine learning voor monitoring, detectie, analyse en voorspelling. De slimme applicaties van CropIn kunnen via API's worden geïntegreerd met reeds geïnstalleerde software en sensoren. De verzamelde gegevens over bodem- of vochtniveaus, temperatuurveranderingen of gewassen kunnen worden verwerkt met behulp van de mogelijkheden van Big Data Analytics en Machine Learning-algoritmen om bruikbare inzichten te bieden op basis van de nauwkeurigheid van de verzamelde gegevens.

De recente snelle digitalisering heeft het uitputtende papierwerk in banken, ziekenhuizen en de meeste organisaties in de particuliere en publieke sector verminderd naarmate hun bedrijven online gaan. Door de digitalisering is het handmatige werk verminderd - dat tijdrovend, foutgevoelig en inefficiënt was - waardoor bedrijven miljoenen hebben bespaard. De digitalisering van de economie heeft de barrières doorbroken en heeft met succes de angst voor technische afhankelijkheid onder de boerengemeenschap ingeperkt. De digitalisering brengt langzaamaan ook een revolutie teweeg in de omvangrijke en complexe landbouwsector.

De Verenigde Naties voorspellen dat in het jaar 2050 de wereldbevolking 9,7 miljard zal zijn. Nu meer dan 60 procent van de wereldbevolking zich bezighoudt met landbouw voor voedsel, lijkt de druk om meer producten te produceren om aan de vraag te voldoen niet af te nemen. In combinatie met klimaatverandering, die leidt tot stijging van de mondiale temperaturen, niveaus van kooldioxide en frequentie van droogtes en overstromingen, samen met stijgende arbeidskosten, hoge productiekosten en onvoorspelbaarheid, vormt dit een grote uitdaging voor de toekomst van de landbouw. Het doel is dan ook om de productiviteit op een duurzame manier te verhogen.

De recente snelle digitalisering heeft het uitputtende papierwerk in banken, ziekenhuizen en de meeste organisaties in de particuliere en publieke sector verminderd naarmate hun bedrijven online gaan. Door de digitalisering is het handmatige werk verminderd - dat tijdrovend, foutgevoelig en inefficiënt was - waardoor bedrijven miljoenen hebben bespaard. De digitalisering van de economie heeft de barrières doorbroken en heeft met succes de angst voor technische afhankelijkheid onder de boerengemeenschap ingeperkt. De digitalisering brengt langzaamaan ook een revolutie teweeg in de omvangrijke en complexe landbouwsector.

De Verenigde Naties voorspellen dat in het jaar 2050 de wereldbevolking 9,7 miljard zal zijn. Nu meer dan 60 procent van de wereldbevolking zich bezighoudt met landbouw voor voedsel, lijkt de druk om meer producten te produceren om aan de vraag te voldoen niet af te nemen. In combinatie met klimaatverandering, die leidt tot stijging van de mondiale temperaturen, niveaus van kooldioxide en frequentie van droogtes en overstromingen, samen met stijgende arbeidskosten, hoge productiekosten en onvoorspelbaarheid, vormt dit een grote uitdaging voor de toekomst van de landbouw. Het doel is dan ook om de productiviteit op een duurzame manier te verhogen.