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農業物聯網:7個智慧農業使用案例

2020-10-16 09:12 物聯之家網

導讀:農業物聯網解決方案的實施速度呈指數級增長。據統計,到2020年,農業物聯網設備安裝數量將達到7500萬臺,年均增長20%。

農業物聯網解決方案的實施速度呈指數級增長。據統計,到2020年,農業物聯網設備安裝數量將達到7500萬臺,年均增長20%。

導致增長的原因有幾個:

到2050年人口增長97億(30年內增長25%)及其糧食需求在過去的40年里,由于水土流失和污染,世界耕地面積減少了三分之一有限的昂貴資源,例如水、電、化學肥料等極端的天氣條件價格合理、耐用且易于維護的傳感器

物聯網和分析技術的發展為農民提供了一種提高耕作方法效率和增加現有耕地產量的方法。精準農業包括使農民能夠更精確地管理作物生長和飼養牲畜的一切。智能傳感器可以24小時自動運行,從而減少了人工干預的需要,降低了種植者的成本,提供了農場的整體視圖,并突出了可操作的見解。

此外,精準農業解決方案可告知生產者他們需要了解的有關土壤、濕度、水位和其他重要指標的參數,以便在小問題影響利潤之前采取糾正措施。

創新用例

讓我們了解一下物聯網在農業實踐中的一些實際應用和好處:

1. 水資源管理

根據糧農組織的數據,淡水總量的70%用于農業,使其成為全球最大的淡水消費者。通過實施精確灌溉,農民可以更有效地用水,從而避免灌溉不足和過度灌溉。

通過使用連網傳感器測量土壤濕度,農民可以做出數據驅動的決策,實現灌溉自動化,并減少多達30%的耗水量。

由于作物價格完全由灌溉用水的成本(以及化肥、農藥和雇用的勞動力)來決定,因此,數據驅動的費用管理有助于評估資源的使用效率,制定有吸引力的價格,并贏得市場。

2. 簡倉和儲罐液位測量

手動監測儲罐和筒倉的液位非常耗時,而且容易出錯。智能傳感器取代手動讀數,并為遠程設備提供實時測量。

使用超聲波測量的液位傳感器允許配置自動閾值,以通知液位過低或過高。這些傳感器是自主的,其電池可幫助運行長達20年。供應商可以跟蹤有多少小麥、谷物、石油和燃料可用,并計劃再填充時間表或發現泄漏甚至偷竊。

3. 測量糧庫的溫度和濕度

有些作物需要特殊的儲存條件。智能溫度監控器提供了一種安全和自主的方式來遠程管理溫度和濕度,以防止作物變質和利潤損失。種植者可以在圖表和電子表格中收集和接收有關多個單位的信息,以輕松分析趨勢并根據結果采取行動。物聯網技術有助于確保溫度保持一致且質量不受影響。

4. 收集土壤狀況數據

如今,物聯網技術實現了對數據驅動型精準農業的強勁需求。土地本身可以協調農民有關豐收的最佳條件。借助無線網絡,農民可以遠程獲取精確的田間數據,如土壤溫度、含水量和氣溫,以制定定制的調整方案。

土壤濕度數據有助于準確預測最佳種植時間,減少用水量,并保持土壤健康。此外,對歷史模式的分析有助于做出明智的長期決策。

5. 協助病蟲害防治

病蟲害管理不善可能導致生長季節無利可圖。物聯網傳感器可以提供關于作物健康的實時信息,并顯示害蟲的存在,從而消除了手動的耗時檢查。

可以收集傳感器和無人機的實時讀數,以進一步調查害蟲的行為模式。一旦檢測到特定的天氣模式,便可以創建警報,以便農民提前做好準備并減輕損失。

根據定期、最新的數據配置戰術性蟲害管理策略,以不斷調整如何、何時以及在何處應用蟲害管理計劃。

6. 牲畜監測、地理圍欄

農場主可以利用無線物聯網應用程序收集有關牲畜的位置和健康狀況的數據。這些數據有助于防止疾病傳播,并降低勞動力成本。

7. 下一代溫室栽培,無需土壤且水分減少90%

垂直農業正在變得越來越受歡迎。

水培設施可以更快、更便宜、更清潔地種植水果、蔬菜和菌類食材。與傳統做法相比,垂直農場每年可有12個生長周期。這種裝置不需要土壤或自然光,因為它位于室內廢棄的倉庫、工廠、停車場。(來自于物聯之家網)在不需要使用肥料、除草劑和殺蟲劑的情況下,通過同樣的水培系統再次使用循環水,可以大大降低運營成本。

此外,溫室可以配備由低成本可再生能源(太陽能、風能)驅動的節能LED燈。

應遵循的步驟

物聯網是智慧農業的一個關鍵組成部分,因為它允許自動收集、處理數據和遠程控制資產。但是,智慧農業需要領域專業知識和許多反復的嘗試,而這就是為什么重點不應該僅僅放在技術上,而且還應該放在解讀和數據分析上的原因所在。

對于有意采用新做法的農業組織來說,我們建議如下:

創建一個無線傳感器網絡收集來自多個來源的數據,監測地圖上的數據,如果數值違反指定的閾值,則設置自定義通知分析和解讀數據,驗證假設,關注一兩個最重要的指標,并發現隱藏的關系調整運營以取得令人滿意的結果并預測未來

Meet ThingsBoard是一個穩健、可擴展且用戶友好的物聯網平臺,它為農民提供了可靠的靈活解決方案,可以遠程監測和管理寶貴的農業。

ThingsBoard是主流廠商提供的昂貴繁瑣解決方案的最佳替代品,被認為是GitHub上最受歡迎的開源物聯網平臺之一。該平臺可以輸入和分析來自任何傳感器的遙測數據。

數據分析是物聯網系統的關鍵部分,如果您無法理解這些數據,那么收集的數據將毫無用處。這也就是為什么農業物聯網解決方案應包括強大的數據分析功能以應用預測算法和機器學習,以便從原始數據中獲得可行見解的原因所在。數據驅動的方法使農民能夠策略性地使用智慧農業并減輕風險,從而獲得最大收益。


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