農業是印度經濟的生命。它占印度國內生產總值(GDP)的19.9%,雇傭了印度約41.49%的勞動力。印度蓬勃發展的創業生態係統在顛覆農業領域方麵發揮了重要作用。
傳統的農業技術費時且容易因人為努力而出錯。技術驅動和環保的精準農業為農民提供更好的精準農業技術。公司正在將物聯網、機器學習、人工智能和GPS等先進技術應用到機械中,以促進信息的簡化,提高產量生產率,最小化可變風險,並跟蹤不利天氣條件。
精準農業是一個圍繞“農場管理”的概念。它建立在響應、測量和觀察作物田間和田內變異的基礎上。這些實踐旨在為具有成本效益的農場生態係統提供端到端分析。
精準農業提供的數據為農民提供以下信息:
- 提高農產品的內在品質
- 促進更大的可追溯性
- 改善決策
- 建立農業活動記錄
它還幫助農民用最少的人力提高產量,同時減少浪費。精確種植策略基於理論概念識別特定地點的差異和種植決策。精準農業根據作物、土壤和天氣需求,促進農業投入的使用,優化化肥、殺蟲劑和灌溉需求的使用,以實現生產力最大化。
它簡化了整個農田管理決策過程,使我們能夠在需要的時候在適當的時間施用適當數量的農業投入。精準農業提供了人工智能(AI)、物聯網(IoT)和機器學習(ML)等先進技術,幫助農民實現各種效益。
人工智能
人工智能(AI)正在全球迅速發展。由全球變暖這一重要現象引起的問題是無法控製的。這一點尤其適用於發展中國家。基於人工智能的農業設備和機械將今天的農業係統提升到了一個新的水平。農民使用人工智能進行精確耕作、跟蹤作物收獲和土壤組成等技術。它幫助提供數據,可以指導農民研究如何照顧他們的作物,並決定用水或化肥的使用,以獲得更好的產量。機器人正在協助推廣高效農業方法,將農業垂直發展到新的高度,以節約能源、減少農藥和爭取收獲時間。
機器學習
包括濕度、溫度和氮含量在內的廣泛土壤特征對“作物健康”起著至關重要的作用。農民傳統上每平方米噴灑等量的農藥,這最終導致了資源的浪費。這種耕作方法不僅影響了農民的產量,還破壞了動植物,減少了傳粉昆蟲的數量。
在農業領域,機器學習需要更高的精確度,讓農民能夠幾乎單獨地對待植物和動物,並給予它們所需的關注,這顯著提高了農民決策的有效性,同時改善了動植物的福祉。
在圖像分析軟件的支持下,機器學習可以對單個作物的土壤侵蝕水平和土壤健康狀況進行分析。機器學習過程獲得的數據被用來確定田地的確切區域,這允許農民在需要殺蟲劑的地方使用殺蟲劑。它提供了深入的分析和定製處理,可以幫助農民做出精確的決策。
物聯網(IoT)
農民正在接受教育,了解物聯網在精準農業中的優勢。農業企業和AgriTech初創企業認為,將技術融入作物和牲畜管理將提高決策質量、場地安全和投資決策。
在精準農業中最受歡迎的物聯網應用有:
- 氣候監測
- 作物監測
- 牛的監控
- 溫室自動化
這些工具和技術允許農民通過傳感器、無人機設備和固定物聯網解決方案為精準農業收集精確數據。在數字工具的幫助下,種植者可以監測更廣泛的指標,包括降雨水平、作物生長到峰值所需養分的數量和質量、土壤采樣器、化肥投入。對作物和作物健康的深入分析和理解將有助於農民/種植者在所有領域做出更明智和更有計算性的決策。
傳感器的使用將方便農民監測田地,長期獲得實時數據。田間管理人員可以通過收獲和生長季節區分模式,預測變化、潛在風險和產量。
通過精準農業和使用物聯網驅動的工具和技術,團隊成員可以輕鬆地從任何設備訪問數據,即使不在工作空間遠程操作。
化學品和農藥的使用可能導致浪費和破壞土壤或作物健康。為了保護作物不受害蟲的侵害,農民過量使用氮肥。在精準農業中,農民隻有在有需要的時候才能施用化學藥品,並能高效地保護作物。
機器學習(ML)、人工智能(AI)、物聯網(IoT)在精準農業中扮演著至關重要的角色。他們提供的技術、工具和設備幫助農民和整個農場生態係統,使他們能夠做出可持續和明智的決定。
關於作者
桑托什先生Shinde
首席運營官兼聯合創始人
FarmERP:
Santosh Shinde先生是Shivrai Technologies ppt . Ltd.和FarmERP的聯合創始人,擁有廣泛的運營和技術背景。Santosh Shinde作為首席運營官(COO)擁有超過22年的行業和金融專業知識,擁有涵蓋各種業務垂直領域的技術項目管理豐富經驗。他目前的職責包括業務發展、銷售、財務基礎設施管理、一般運營管理以及客戶關係管理。他擁有印度浦那大學計算機科學工程學位。