De belangrijkste veranderingen in de landbouwsector vinden plaats in de context van digitale transformatie. Dit is niet alleen de introductie van nieuwe software
Internet der dingen (Internet der dingen, IoT)
Sensoren helpen in realtimemeet bodemkenmerken, volg neerslag, temperatuur, vochtigheid, beweging van apparatuur. Hierdoor hebben boeren de mogelijkheid om een enorme hoeveelheid gegevens te verzamelen, ze samen te voegen in een informatiesysteem, te analyseren en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Dit leidt tot besparingen in hulpbronnen en geld, wat belangrijk is voor zo'n gebied met lage marges als de landbouw. Vóór het internet der dingen was dit niet mogelijk.
U kunt bijvoorbeeld sensoren installeren op apparatuur enom te begrijpen waar het is, welke route het volgt, of het ervan afwijkt, of het inactief is. Hierdoor optimaliseert de landbouweconomie de uitgaven aan benzine en voorkomt het diefstal. Sensoren in de bodem en weersensoren hebben niet zo snel effect, maar ze helpen de groei van planten te beheersen, te beslissen wanneer ze moeten bemesten, gewassen water te geven en ze te behandelen met pesticiden om meer opbrengst te krijgen.
Wereldwijde markt voor IoT in de landbouwgeschat op $ 22 miljard in 2021. Het zal jaarlijks met 10% groeien tot meer dan $ 35 miljard in 2026. Maar de ontwikkeling van het internet der dingen, ook in de landbouw, wordt sterk beïnvloed door de kwaliteit van de communicatie. Vaak zijn de landen ver verwijderd van zendmasten, het is moeilijk om een stabiele informatiestroom van sensoren te krijgen. De nieuwe generatie 5G moet deze taak makkelijker maken. Maar de bezetting van frequenties, de stopzetting van de levering van geïmporteerde telecomapparatuur en het ontbreken van Russische basisstations hebben tot nu toe de massale distributie van 5G-netwerken in Rusland verhinderd.
Aardse teledetectie
Satellieten en drones kunnen toezicht houden ende aarde aftasten zonder handenarbeid. Met satellietbeelden kun je de situatie in het veld op grote afstand beoordelen, terwijl drones meer geschikt zijn voor nauwkeurige en nauwkeurige monitoring. Het belangrijkste voordeel van methoden op afstand is een grote dekking en de mogelijkheid om snel de benodigde gegevens te verkrijgen. Bij grondpeilingen zijn de arbeidskosten veel hoger en duurt het hele proces langer.
Van drie belangrijke zijn satellietbeelden beschikbaarproviders - de Europese familie van satellieten Sentinel, het Amerikaanse programma Landsat en Roskosmos. In Rusland wordt voornamelijk Sentinel gebruikt. De resolutie van Sentinel-2-beelden is maximaal 10 meter per pixel. Drones hebben een veel hogere resolutie - tot 2 cm per pixel, maar elk bestand kan enkele gigabytes wegen, dus ze zijn moeilijk te verwerken. Meestal zijn satellieten voldoende om gewassen te monitoren.
Hoe de drone het veld ziet
Satellietgegevens en -informatie combineren metsensoren die enkele centimeters diep in de grond zijn ingegraven, is het bijvoorbeeld mogelijk om een temperatuurprofiel van de bodem op te stellen. Dit voorkomt dat de agronoom handmatig met een thermometer moet controleren of de temperatuur op het veld de optimale waarden voor zaaien heeft bereikt. Methoden op afstand houden ook rekening met de kenmerken van individuele secties binnen hetzelfde veld.
Geografische Informatie Systemen (GIS)
Voor werknemers in de agribusiness is het belangrijk om informatie in de vorm van kaarten te visualiseren. Tegenwoordig is GIS de basis en het hart van informatiesystemen die verband houden met het beheer van een landbouwbedrijf.
Het landbouwbedrijf maakt een plattegrond van een digitaal terrein,velden en technologie. Soms zijn ze verspreid over meerdere regio's en zelfs landen. Informatie wordt opgeslagen in het informatiesysteem en weergegeven in de vorm van lagen. Een laag is een attribuut van een veld, bijvoorbeeld vochtigheid, reliëf, hoogteverschillen, irrigatie- en drainagevoorzieningen, gewassen. Door te schakelen tussen verschillende attributen kan het bedrijf zich een totaalbeeld vormen van wat er op de akkers gebeurt.
In de GIS kunt u zien hoe de oogst verlooptcampagne, in welke gebieden het gewas al is geoogst en waar het werk nog niet is begonnen. Agro-ondernemingen kunnen zien welke akkers zijn behandeld met bestrijdingsmiddelen en welke niet, of er neerslag is gevallen, of er ongedierte is ontstaan. Of volg de beweging van apparatuur visueel, evalueer de kilometerstand, de kosten van brandstof en smeermiddelen, begrijp de redenen waarom de norm wordt overschreden.
“In GIS kun je zien hoe de oogstcampagne verloopt”
Precisie landbouw
Precisielandbouw is een uiterst nauwkeurig systeemhet beheer van een landbouwbedrijf, dat verschillende technologieën omvat: het internet der dingen, GIS en teledetectie van de aarde. Het is gebaseerd op informatie ontvangen van providers en sensoren.
Landbouw houdt in dat het veld in percelen wordt verdeeldop basis van hun kenmerken en als gevolg daarvan gedifferentieerd zaaien, water geven, behandeling met pesticiden. Als een deel van het veld meestal een rijkere oogst heeft, kun je daar meer zaden planten. En als de grond ergens armer is, verhoog dan de hoeveelheid kunstmest. Het uiteindelijke doel is om meer gewassen te oogsten en op alle stadia te besparen.
In de klassieke benaderingen van de landbouw, het veldals geheel verwerkt. Ondertussen kunnen de agrofysische en agrochemische parameters van de bodem binnen hetzelfde veld verschillen, vooral als het gaat om land van enkele duizenden hectaren. Landbouwactiviteiten kunnen, rekening houdend met dergelijke kenmerken, 15-20% van de middelen voor de landbouwsector besparen.
Tegenwoordig voeren veel landbouwbedrijven uitexperimenteel werk met betrekking tot precisielandbouw. Ze wijzen meestal land toe voor proefprojecten en gebruiken de NDVI-index om het op te splitsen in percelen. Het wordt berekend op basis van beelden van satellieten en UAV's en maakt het mogelijk om meer te weten te komen over de staat van gewassen in verschillende delen van het veld.
Kunstmatige intelligentie en wiskundige modellen
Het toepassingsgebied van AI en wiskundige modellen inlandbouw is vrij breed. Ze stellen u bijvoorbeeld in staat om de hoeveelheid oogst tijdens de hele cyclus van landbouwwerkzaamheden te voorspellen. Hierdoor kunnen boeren inschatten hoeveel geld ze aan het einde van het seizoen zullen verdienen.
Een andere populaire richting is vruchtwisseling.Zogenaamde de praktijk van het verbouwen van verschillende soorten gewassen op hetzelfde land gedurende verschillende groeiseizoenen. Elk gewas wordt gekenmerkt door zijn eigen micro-organismen in het wortelsysteem, de balans van chemische elementen die het uit de grond haalt. Dus als je meerdere jaren dezelfde planten in het veld plant, zal de vruchtbaarheid van de grond elk jaar dalen. Het is mogelijk dat de grond aan agrarisch gebruik moet worden onttrokken om zich te kunnen herstellen. En als u de volgorde van gewassen correct selecteert, kunt u niet alleen de balans van sporenelementen in de bodem egaliseren, maar ook de toestand ervan verbeteren.
Een agrarisch bedrijf kan een optimalisatie bouweneen wiskundig model dat, rekening houdend met verschillende factoren (voorlopergewassen, gewasopbrengsten, enz.), aanbevelingen geeft voor toekomstige aanplant. Vergelijkbare wiskundige modellen kunnen ook de winst maximaliseren. Om dit te doen, is het noodzakelijk om ze te verrijken met gegevens over prijzen en verkopen.
"Sensoren helpen om bodemeigenschappen in realtime te meten, neerslag, temperatuur, vochtigheid, voertuigbewegingen te volgen"
Vooruitzichten en moeilijkheden
De technologische ontwikkeling in de landbouw wordt belemmerdvele factoren: grote importafhankelijkheid van de Russische industrie in termen van de elementenbasis, fragmentatie van gegevens en gebrek aan uniforme protocollen voor de overdracht ervan, cyberbeveiligingsproblemen (in het geval van IoT).
Bovendien het gebruik van technologie in de landbouwVooralsnog zijn het vooral de grote landbouwbedrijven die het zich kunnen permitteren om dit op de boerderij te doen, omdat de introductie van dergelijk gereedschap investeringen vereist, niet alleen in de aanschaf van hardware, maar ook in het opleiden van mensen. Kleine boerderijen doen vaak weinig om te innoveren en houden de informatie toch op zijn best op papier. Hoe groter een bedrijf wordt, hoe groter de behoefte om interne processen te optimaliseren en de productiviteit te verhogen.
Ruim het informatiesysteem oponmogelijk totdat deze bestelling in bedrijf is. Om beslissingen te nemen op basis van informatie, moet u eerst uw processen begrijpen: begrijpen waar u deze informatie kunt krijgen, welke gegevens ontbreken, wat u moet doen om deze te verkrijgen, hoe u de weerstand kunt overwinnen van werknemers die geen kennis willen delen of zijn al gewend om in een bepaalde modus te werken. Digitale transformatie vindt daarom van bovenaf plaats en begint bij het topmanagement.
Lees verder:
NASA onthulde de oorsprong van Haumea - de meest mysterieuze planeet in het zonnestelsel
Levende organismen hebben Mars onbewoonbaar gemaakt
De lever kan meer dan 100 jaar werken: wetenschappers vertelden hoe dit mogelijk is