Een inleiding tot Slimme landbouw

Slimme landbouw

Smart Farming is gericht op het gebruik van gegevens die zijn verkregen via verschillende bronnen (historisch, geografisch en instrumenteel) bij het beheer van landbouwactiviteiten. Technologisch geavanceerd betekent in wezen niet dat het een slim systeem is. Slimme systemen onderscheiden zich door hun vermogen om de gegevens vast te leggen en er betekenis aan te geven. Smart farming maakt gebruik van hardware (IoT) en software (SaaS) om de gegevens vast te leggen en bruikbare inzichten te geven om alle activiteiten op de boerderij te beheren, zowel voor als na de oogst. De gegevens zijn georganiseerd, altijd toegankelijk en vol met gegevens over elk aspect van financiën en veldactiviteiten die overal ter wereld kunnen worden gecontroleerd.

VERSCHILLEN TUSSEN TRADITIONELE EN SLIMME LANDBOUW

TRADITIONELE LANDBOUW

smart-1

Elke boerderij wordt geanalyseerd om de geschikte gewassen en waterbehoeften te zien voor optimalisatie

Satellietbeelden detecteren de verschillende zones in boerderijen

Vroege detectie en toepassing alleen in de getroffen regio, waardoor kosten worden bespaard

Weeranalyse en -voorspelling

Veld- en financiële gegevens beschikbaar op dezelfde plek die de winsten, opbrengsten en patronen tonen met eenvoudige rapporten.

SLIMME LANDBOUW

smart-2

Elke boerderij wordt geanalyseerd om de geschikte gewassen en waterbehoeften te zien voor optimalisatie

Satellietbeelden detecteren de verschillende zones in boerderijen

Vroege detectie en toepassing alleen in de getroffen regio, waardoor kosten worden bespaard

Weeranalyse en -voorspelling

Veld- en financiële gegevens beschikbaar op dezelfde plek die de winsten, opbrengsten en patronen tonen met eenvoudige rapporten.

HOE AUTOMATISERING EN ROBOTICS HELPEN?

smart-img-1

IoT (Internet of Things) in de landbouw omvat sensoren, drones en robots die via internet zijn verbonden en die automatisch en semi-automatisch handelingen uitvoeren en gegevens verzamelen om de efficiëntie en voorspelbaarheid te vergroten. Met toenemende vraag en een tekort aan arbeidskrachten over de hele wereld, beginnen landbouwautomatisering en robots, of algemeen bekend als Agribots, aandacht te krijgen bij boeren. De gewasproductie daalde met naar schatting 213 crores ongeveer ($ 3,1 miljard) per jaar als gevolg van tekorten aan arbeidskrachten in de VS alleen. Recente ontwikkelingen in sensoren en AI-technologie waarmee machines op hun omgeving kunnen trainen, hebben agrobots opmerkelijker gemaakt. De wereld bevindt zich in de beginfase van een agrarische robotica-revolutie en de meeste producten bevinden zich nog in de proeffase en in de R&D-modus.

Semi-automatische robots met armen kunnen onkruid detecteren en pesticiden in de aangetaste planten sproeien, waardoor de planten en alle kosten voor pesticiden worden bespaard. Deze robots kunnen ook worden ingezet bij het oogsten en rooien. Zware landbouwvoertuigen kunnen ook vanuit het comfort van hun huis worden genavigeerd via telefoonschermen om taken uit te voeren en GPS kan hun posities op elk moment volgen.

Drones uitgerust met sensoren en camera's worden gebruikt voor het in beeld brengen, in kaart brengen en in kaart brengen van de boerderijen. Ze kunnen op afstand worden bestuurd of ze kunnen automatisch door softwaregestuurde vluchtplannen in hun embedded systemen vliegen, in samenwerking met sensoren en GPS. Uit de drone-gegevens kunnen inzichten worden getrokken met betrekking tot gewasgezondheid, irrigatie, spuiten, planten, bodem en veld, plantentelling en opbrengstvoorspelling en nog veel meer.

Op IoT gebaseerde teledetectie maakt gebruik van sensoren die langs de boerderijen zijn geplaatst, zoals weerstations, voor het verzamelen van gegevens die voor analyse naar een analytisch hulpmiddel worden verzonden. Ze monitoren de gewassen op veranderingen in licht, vochtigheid, temperatuur, vorm en grootte. De gegevens die door sensoren worden verzameld op het gebied van vochtigheid, temperatuur, vochtneerslag en dauwdetectie helpen bij het bepalen van het weerpatroon op boerderijen, zodat er voor geschikte gewassen wordt geteeld. De analyse van de kwaliteit van de bodem helpt bij het bepalen van de voedingswaarde en drogere gebieden van boerderijen, bodemafvoercapaciteit of zuurgraad, wat het mogelijk maakt om de hoeveelheid water die nodig is voor irrigatie aan te passen en het meest gunstige type teelt te kiezen. Computerbeeldvorming omvat het gebruik van sensorcamera's die in verschillende hoeken van de boerderij zijn geïnstalleerd of drones die zijn uitgerust met camera's om beelden te produceren die digitale beeldverwerking ondergaan. De afbeeldingen worden gebruikt voor kwaliteitscontrole, ziektedetectie, het sorteren en sorteren van opbrengst en irrigatiemonitoring door middel van beeldverwerking in combinatie met machine learning die afbeeldingen uit de database gebruikt om te vergelijken met afbeeldingen van gewassen om de grootte, vorm, kleur en groei te bepalen en zo de kwaliteit te beheersen .

ROL VAN OP SAAS GEBASEERDE CLOUDSOFTWARE IN SMART FARMING

Cloudgebaseerde software wordt gebruikt voor het beheer van financiële en veldactiviteiten van boerderijen. Voorafgaand aan computers hielden boeren gegevens handmatig bij door lange documenten op papier bij te houden. Deze methode was gevoelig voor menselijke rekenfouten. Na de computerhausse in de jaren tachtig duurde het niet lang voordat financiële software zoals Money Counts op de markt kwam. Ze gebruikten spreadsheets om de financiële gegevens bij te houden. De grootste uitdaging waarmee boeren werden geconfronteerd, was het onvermogen om veldgegevens te beheren. Deze software werd alleen gebruikt om financiële gegevens bij te houden. Rond het midden van de jaren 2000 werd het gebruik van satellietbeelden met tools zoals Raven Receiver voor het volgen van veldzones op grote schaal gebruikt. Boeren moesten verschillende tools implementeren en coördineren om de volledige bedrijfsvoering te beheren. Met constante verbeteringen door de jaren heen is Agritech SaaS een alles-in-één tool geworden voor het beheer van al deze activiteiten en meer op één plek via één enkele tool. Een goed voorbeeld is CropIn, dat samenwerkt met de regering van Karnataka en toonaangevende multinationale agrarische bedrijven die gebruikmaken van data-analyse en satellietbeelden om gegevens te verzamelen, te analyseren en alle activiteiten van boer tot bord te beheren.

smart-img-2

Gegevensverzameling

smart-3

Een van de grootste toepassingen van cloudsoftware in de landbouw is het verzamelen en ophalen van gegevens. Cloudsoftware slaat tonnen gegevens op met betrekking tot weercycli, gewaspatronen, bodemkwaliteit, oogsten en satellietbeelden om inzichten te bieden met scherpe nauwkeurigheid en snelheid. Alle gegevens met betrekking tot de boerderij worden opgeslagen in de cloud en zijn dus gemakkelijk toegankelijk. Dus als in de toekomst gewassen worden besmet met dezelfde symptomen als 10 jaar geleden, kunnen de gegevens worden gebruikt om het toen gebruikte middel te vinden.

Gegevensverwerking/analyse

smart-4

Databasebeheer in cloudsoftware verbindt alle losse eindjes van elk type gegevens dat beschikbaar is met betrekking tot de boerderij om een ​​hoger besluitvormingsniveau mogelijk te maken. Meteorologische gegevens, marktgegevens, bedrijfsgegevens, GIS en waterbeschikbaarheid - alle gegevens van vroeger en nu worden grondig geanalyseerd voordat een optimale waarde wordt gegeven aan de zaai-, water- en pesticidevereisten voor een boerderij. De systemen hebben ook een waarschuwingssysteem wanneer afwijkingen in de gewasgroei worden gedetecteerd. Daarom werken deze systemen efficiënt in het geval van een plaagaanval en informeren ze boeren met bruikbare gegevens.

Gegevensopslag en -verspreiding

smart-5

Gegevensopslag is de ruggengraat van voorspellende analyse. Vroeger was de gegevensopslag op hardware gebaseerd, daarom moest hardware zorgvuldig worden onderhouden en opgeslagen. Verlies van hardware betekende dat de gegevens voor altijd verdwenen waren. Tegenwoordig zijn de agritech-systemen cloudgebaseerd, waardoor er niet hoeft te worden geïnvesteerd in aanschaf en onderhoud van hardware. Alle gegevens zijn altijd beschikbaar en toegankelijk via telefoon, pc en tablet. Gegevensopslag is ook belangrijk bij nauwkeurige analyse. Hoe meer gegevens beschikbaar zijn met betrekking tot boerderijen, hoe nauwkeuriger de detectie van weersverschijnselen, plagen, gewasopbrengst en winst zal zijn.

Toepassingen van cloudgebaseerde software

smart-5

Cloudgebaseerde software vindt toepassingen met

smart-img-3

Voedselproductiebedrijven - Voorspelbaarheid van output

smart-img-4

Financiële kredietverstrekkers - Risicobeheer

smart-img-5

Verzekeringsaanbieders - Risicodekking

smart-img-7

Zaadproductiebedrijven - Kwaliteitsmaximalisatie

smart-img-8

Overheidsadviezen - Voorspelbaarheid en duurzaamheid van output

smart-img-6

Agri-inputbedrijven - Productieprognose

OVERZICHT

Smart Farming richt zich op het toepassen van verkregen gegevens en het combineren ervan uit verschillende gegevensbronnen om het grotere geheel te laten zien om alle activiteiten van de boerderij te beheren. Slimme landbouw is een grote sprong voorwaarts ten opzichte van traditionele landbouw omdat het zekerheid en voorspelbaarheid op tafel brengt. Robotica, automatisering en cloudsoftwaresystemen zijn hulpmiddelen voor slimme landbouw. Robotica, drones en sensorapparatuur die over de boerderijen zijn geplaatst, kunnen gegevens verzamelen en deze gegevens worden verwerkt om boerderijinzichten te produceren. Cloudgebaseerde software kan worden gebruikt om de gegevens op de boerderij te verzamelen en de gegevens te verwerken met betrekking tot weerpatronen, opbrengsten, irrigatie en satellietbeelden, en buiten de boerderij, zoals markten en beschikbaarheid van dealers om voorspellende analyses uit te voeren. Cloudgebaseerde software vindt de toepassingen voor boeren, banken, voedselverwerkende bedrijven, verzekeringsmaatschappijen,

FAQ

Zijn IoT- of cloudgebaseerde SaaS-oplossingen (Software as a Service) toegepast voor 'slimmere landbouw'-scenario's in door de landbouw gedomineerde opkomende economieën?

Hoewel het IoT nog in de kinderschoenen staat, investeren de regeringen van de opkomende economieën die de landbouw domineren, 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 en veel onderhoud vergen en vereisen ze technisch geschoolde arbeid 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 hoge budgetposten zijn. Daarom moeten de ontworpen oplossingen kosteneffectief en zeer schaalbaar zijn, rekening houdend met de verschillende bedrijfsgroottes.