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大数据彻底改变了传统农业

小旋风柴进 2017-04-03 19:00:00 浏览143 评论0 发表于: 大数据文摘

大数据 算法

摘要: 过去一百年农业产业化经历了许多变革。自1900年农业产业化以来,人类一直朝着数字增强型农业方向努力。所谓的数字增强型农业是指在播种以前,把所有的一切都准备好;从播种到收获产生的一系列数据均用于分析。

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过去一百年农业产业化经历了许多变革。自1900年农业产业化以来,人类一直朝着数字增强型农业方向努力。所谓的数字增强型农业是指在播种以前,把所有的一切都准备好;从播种到收获产生的一系列数据均用于分析。大数据在很大程度上改变了农业产业化,在未来十年,在西方世界,在农业的各个领域,这一切将显而易见。而在发达国家,这些变化也会逐渐显现出来。大数据的出现将对以下三个方面产生深远影响:
1.在耕种时,提高机械操作的效率,降低操作成本;
2.增加农作物和牲畜的产量,提高农作物和牲畜的效率
3.降低天气状况对农产品的影响,优化农产品的销售价格。

机器方面

物联网和工业互联网将对拖拉机、农用喷雾机、收割机、土壤培养设备或奶牛挤奶机等农业机械产生深远的影响。上至大型拖拉机,下到奶牛挤奶机,安装在这些机器上的传感器能够24小时一周7天不间断实时地告诉农民很多信息,无需农场主全天候监控。机器正演变为可以相互交流沟通并了解自身状况的智能机。
传感器能够预测什么时候出现问题,并采取合理的措施预防破坏产生。当问题确实发生了,农场主能够立刻看到问题所在并采取措施。如果问题比较严重,技术服务人员会在设备崩溃前来维修,缩短机器的罢工时间。与此同时,有效利用农业机械上的传感器能够作用于不同的农业阶段,从而增加产量。
除了预测问题并维修机械,传感器也能在收割或播种或运输等一系列需要用到汽油的环节,帮助农场主节省汽油。
计算机在土地上工作时就能优化出最佳的行驶路径。特别是对于那些有一大片土地需要整治的农场主,计算机能够选择出最短的行驶路径。通过对土地的精确统筹安排,优化的线路能够节省许多汽油。

而机器与机器之间的沟通交流也能帮助农场主控制在一块土地上所需要的机器数量。当一台机器与另外一台机器沟通交流时,他们知道了对方所处的位置作用,如果有必要,他们会做出合理地调整。通过这些聪明的机械,一个人就能够管理一小队的机器,节省了大量的时间和金钱。同时,该系统能够监测每台机器的产能,结合与之匹配的投入,确保每台机器的使用率达到最大化。机器诊断程序实时管理机器,确保所有的设备使用最优化。农场主通过分析收集得来的数据,得出机器的运作情况,未来应如何进一步改善。

天气和价格方面                    

天气状况对土地产出具有重大影响。当地的天气难以预料,但是结合算法和所拥有的土地面积,农场主们能够及时地得知,在即将到来的极端天气状况下最佳的收割时间或是耕种时间。
如果这些数据与市场信息实时联动,农场主们就能减少价格波动性。市场农场品价格一向反复无常。而投机买卖既能够提高农产品价格,也能够降低产品价格。通过预测分析,当地某种农产品的价格就能够提前预知。这能够帮助农场主在正确的时间正确的地点为正当时的农场品获得合理的产品价格。

农作物和牲畜

尽管应用于光学的机械的电磁的射线探测器方面的传感器已经被测试了一个十年,但是大数据使精准农业变得有趣。精准农业包括认知理解利用信息,这些信息量化了土地农产品的种类和农业领域的农作物。

通过地上的传感器和智能灌溉系统,农场主们能够最大化农作物的产量。灌溉系统能够精确了解哪种植物在什么时候需要什么养料,需要的量是多少。这就保证了不会供给过多或是补充太少,在施肥上节省了很多钱,同时增加了农作物的产出。为了了解更多的土地状况,增加土地产出,传感器可以安装在地面上,通过算法告知农场主们什么时候在什么地方种植哪种农作物。算法也能够告知农场主,最佳的耕作时间和收获时间,以此获得最大的产出。
不仅种植业能够通过大数据得到改善提高,就是畜牧业也能从大数据技术中分一杯羹。在牲畜的棚屋上安装传感器,就能获得动物状况的信息。传感器们能够自动计算动物的体重,根据需要调整喂食量。依靠着棚屋的环境或是动物的自身状况,喂食方法也做出了调整。牲畜们在正确的时间吃到了合适的食物,而且食物量刚刚好。
在牲畜体内的芯片也能够监测身体状况。动物们生病了或是出现生病的征兆,系统就会自动在它们的食物里添加药方。如果是因为棚屋环境造成了牲畜的不适,系统也会自动调整
系统监测到了压力,就会尽可能地采取措施减轻牲畜们的紧张感。特制项圈能够帮助拥有大片土地的农场主们实时了解牛群的状况。它帮助农场主们追踪牛群,通过智能手机定位牛群的位置。

传感器也能告知农场主们牛群的精神状况,是否需要采取措施。

大数据彻底改变了传统的农业产业化。对于农场主而言,投资大数据的成本很高,但是运用大数据技术所获得的潜在收益是巨大的。像John Deere公司正在努力使这些变成可能,正如这个用例所展示的那样。你是否也知道大数据在农业产业化方面的其他应用呢?可以通过以下评论加入讨论中。


原文发布时间为:2013-09-05


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