天天看點

大資料徹底改變了傳統農業

大資料徹底改變了傳統農業

過去一百年農業産業化經曆了許多變革。自1900年農業産業化以來,人類一直朝着數字增強型農業方向努力。所謂的數字增強型農業是指在播種以前,把所有的一切都準備好;從播種到收獲産生的一系列資料均用于分析。大資料在很大程度上改變了農業産業化,在未來十年,在西方世界,在農業的各個領域,這一切将顯而易見。而在發達國家,這些變化也會逐漸顯現出來。大資料的出現将對以下三個方面産生深遠影響:

1.在耕種時,提高機械操作的效率,降低操作成本;

2.增加農作物和牲畜的産量,提高農作物和牲畜的效率

3.降低天氣狀況對農産品的影響,優化農産品的銷售價格。

機器方面

物聯網和工業網際網路将對拖拉機、農用噴霧機、收割機、土壤培養裝置或奶牛擠奶機等農業機械産生深遠的影響。上至大型拖拉機,下到奶牛擠奶機,安裝在這些機器上的傳感器能夠24小時一周7天不間斷實時地告訴農民很多資訊,無需農場主全天候監控。機器正演變為可以互相交流溝通并了解自身狀況的智能機。

傳感器能夠預測什麼時候出現問題,并采取合理的措施預防破壞産生。當問題确實發生了,農場主能夠立刻看到問題所在并采取措施。如果問題比較嚴重,技術服務人員會在裝置崩潰前來維修,縮短機器的罷工時間。與此同時,有效利用農業機械上的傳感器能夠作用于不同的農業階段,進而增加産量。

除了預測問題并維修機械,傳感器也能在收割或播種或運輸等一系列需要用到汽油的環節,幫助農場主節省汽油。

計算機在土地上工作時就能優化出最佳的行駛路徑。特别是對于那些有一大片土地需要整治的農場主,計算機能夠選擇出最短的行駛路徑。通過對土地的精确統籌安排,優化的線路能夠節省許多汽油。

而機器與機器之間的溝通交流也能幫助農場主要制在一塊土地上所需要的機器數量。當一台機器與另外一台機器溝通交流時,他們知道了對方所處的位置作用,如果有必要,他們會做出合理地調整。通過這些聰明的機械,一個人就能夠管理一小隊的機器,節省了大量的時間和金錢。同時,該系統能夠監測每台機器的産能,結合與之比對的投入,確定每台機器的使用率達到最大化。機器診斷程式實時管理機器,確定所有的裝置使用最優化。農場主通過分析收集得來的資料,得出機器的運作情況,未來應如何進一步改善。

天氣和價格方面                    

天氣狀況對土地産出具有重大影響。當地的天氣難以預料,但是結合算法和所擁有的土地面積,農場主們能夠及時地得知,在即将到來的極端天氣狀況下最佳的收割時間或是耕種時間。

如果這些資料與市場資訊實時關聯,農場主們就能減少價格波動性。市場農場品價格一向反複無常。而投機買賣既能夠提高農産品價格,也能夠降低産品價格。通過預測分析,當地某種農産品的價格就能夠提前預知。這能夠幫助農場主在正确的時間正确的地點為正當時的農場品獲得合理的産品價格。

農作物和牲畜

盡管應用于光學的機械的電磁的射線探測器方面的傳感器已經被測試了一個十年,但是大資料使精準農業變得有趣。精準農業包括認知了解利用資訊,這些資訊量化了土地農産品的種類和農業領域的農作物。

通過地上的傳感器和智能灌溉系統,農場主們能夠最大化農作物的産量。灌溉系統能夠精确了解哪種植物在什麼時候需要什麼養料,需要的量是多少。這就保證了不會供給過多或是補充太少,在施肥上節省了很多錢,同時增加了農作物的産出。為了了解更多的土地狀況,增加土地産出,傳感器可以安裝在地面上,通過算法告知農場主們什麼時候在什麼地方種植哪種農作物。算法也能夠告知農場主,最佳的耕作時間和收獲時間,以此獲得最大的産出。

不僅種植業能夠通過大資料得到改善提高,就是畜牧業也能從大資料技術中分一杯羹。在牲畜的棚屋上安裝傳感器,就能獲得動物狀況的資訊。傳感器們能夠自動計算動物的體重,根據需要調整喂食量。依靠着棚屋的環境或是動物的自身狀況,喂食方法也做出了調整。牲畜們在正确的時間吃到了合适的食物,而且食物量剛剛好。

在牲畜體内的晶片也能夠監測身體狀況。動物們生病了或是出現生病的征兆,系統就會自動在它們的食物裡添加藥方。如果是因為棚屋環境造成了牲畜的不适,系統也會自動調整

系統監測到了壓力,就會盡可能地采取措施減輕牲畜們的緊張感。特制項圈能夠幫助擁有大片土地的農場主們實時了解牛群的狀況。它幫助農場主們追蹤牛群,通過智能手機定位牛群的位置。

傳感器也能告知農場主們牛群的精神狀況,是否需要采取措施。

大資料徹底改變了傳統的農業産業化。對于農場主而言,投資大資料的成本很高,但是運用大資料技術所獲得的潛在收益是巨大的。像john deere公司正在努力使這些變成可能,正如這個用例所展示的那樣。你是否也知道大資料在農業産業化方面的其他應用呢?可以通過以下評論加入讨論中。

<b></b>

<b>原文釋出時間為:2013-09-05</b>

<b>本文來自雲栖社群合作夥伴“大資料文摘”,了解相關資訊可以關注“bigdatadigest”微信公衆号</b>

繼續閱讀