近些年,农业技术创新在农业实践中产生了颠覆性和可持续的变化。
例如,智能农业是一个即将到来的概念,它将物联网 、计算机视觉和人工智能 (AI) 等技术部署到农业中。机器人和无人机通过取代人工农场操作(例如采摘水果、除草或喷水)来加速农场自动化。
无人机和卫星的图像与全球定位系统 (GPS) 相结合,提供了该领域的高分辨率和特定位置视图。此外,由传感器技术提供支持的物联网设备收集实时田间数据,使农民能够做出数据驱动的决策。
此外,近年来精准农业和室内农业的广泛采用推动了农业物联网的发展。总而言之,这些技术创新在农业实践中产生了颠覆性和可持续的变化。重点不仅是提高作物的整体质量和数量,加强牲畜管理,而且要实现可持续未来的最终目标。
总结全球未来农业科技技术十大趋势:01
农业物联网技术
在传统农业中监测农田需要密集的劳动力、物力、时间和精力。物联网为这些传统农业方式提供了替代方案。物联网设备包含一个或多个传感器,这些传感器收集数据并通过移动应用程序或其他方式实时提供准确信息。这些传感器执行无数活动,例如土壤温度和湿度感应、植物和牲畜跟踪等。物联网还有助于远程监控农场,为农民提供更大的便利。此外,新的灌溉系统利用物联网传感器自动向农作物供水。这些就需要使用蒸散传感器、现场土壤湿度传感器和雨量传感器等。利用传感器解决方案,将物联网技术与无人机、机器人、和计算机成像相结合,以提高农业信息的准确性和精确性。2
农业机器人营业
劳动力短缺是农民面临的一个关键问题,而在大型田间作业的情况下,这一问题会更加严重。因此,农业机器人可以帮助农民进行水果采摘、收获、种植、移栽、喷洒、播种和除草。农民越来越依赖机器人来自动执行田间重复性任务。他们部署智能农业机械,例如用于收割的自动和半自动拖拉机。拖拉机还配备了自动驾驶技术,可以更轻松地在农田中导航。此外,机器人也用于牲畜管理的自动化系统。这包括自动称重秤、孵化器、挤奶机和自动喂食器。机器人让农民可以更专注于提高整体生产力,而不必担心农业生产过程缓慢。
农业人工智能应用
将 AI 融入农业可以让农民实时了解田间状况,让他们能够积极主动。人工智能为预测天气数据、作物产量和价格提供预测性见解,从而帮助农民做出明智的决定。聊天机器人向农民提供建议和输入建议。AI 和 ML 算法自动识别植物和牲畜的异常和疾病。如果需要,可以实现及时检测和纠正响应。生物技术还部署机器学习算法来推荐基因选择。此外,人工智能通过替代信用评分为被银行拒绝信贷的农民提供了轻松的融资渠道。未来将会提供多种方式利用 AI 来提出创新解决方案,以提高整体农业质量。
农业生物技术
由于害虫和植物病害,大量作物产量被浪费。尽管农用化学品已在田间使用,但就可持续性而言,它们并不是最佳解决方案。另一方面,生物技术在农业中的应用提高了农作物和牲畜的品质。植物育种、杂交、基因工程和组织培养等科学技术有助于鉴定植物中更好的性状。国外正在利用一种基因组编辑技术,可以提高目标特异性并提高速度和精度。它生产具有所需品质的转基因植物,如抗病性、耐旱性、抗虫性和高产能力。这提高了农业生产的盈利能力。另外,还可以利用农业生物技术方法提供生物农药、生物除草剂等解决方案,生物肥料和用于农田的生物塑料。这些解决方案解决了土壤毒性问题,并确保对环境的负面影响降至最低。
精准农业
农业的可持续性是指使用生态友好的方法和投入,对环境的负面影响为零或最小。这方面的一个例子是特定地点的作物和牲畜管理,通常称为精准农业。农民使用精确数量的例如水、农药和化肥来提高作物的产量、质量和生产力的方法。整个田野的不同大片土地具有不同的土壤性质,接收不同的阳光,并且具有不同的坡度。因此,对整个农场进行同样的处理是低效的,并且会导致时间和资源的浪费。为了解决这个问题,许多农业科技初创公司正在开发精准农业解决方案,以提高盈利能力,同时应对可持续性挑战。
无人机
在节省成本的同时提高农场生产力具有挑战性。但是无人机,也称为无人驾驶飞行器 ,可以帮助农民有效地克服这一麻烦。无人机收集原始数据,将其转化为用于农场监控的有用信息。配备摄像头的无人机有助于对近距离和远距离区域进行航空成像和测量。这些数据优化了肥料、水、种子和杀虫剂的应用,推动了精准农业。此外,无人机有助于牲畜跟踪、地理围栏和放牧监控。它们飞越田野以捕捉从简单的可见光照片到有助于作物、土壤和田间分析的多光谱图像的图像。尽管无人机不适合家禽监测,因为它们的运动会吓到鸟类,无人机可有效用于牲畜监测、放牧监测和农作物种植。有些公司也在研究能够测量叶绿素水平、杂草压力以及土壤矿物质和化学成分的无人机。
大数据与分析
大数据和分析技术将日常农场数据转化为可操作的见解。农作物面积、产量、土地利用、灌溉、农产品价格、天气预报、农作物病害等统计数据,为下个农季打下基础。分析工具利用有关天气事件、农场设备、水循环、作物质量和数量的数据来提取与农场运营相关的信息。这使种植者能够识别可能隐藏的模式和关系。几家初创公司正在提供农场分析领域的解决方案,使农民能够利用他们的田间数据。例如,分析数据有助于了解土壤养分水平、酸度和碱度以及肥料需求,从而实现数据驱动的决策。
受控环境农业
波动和极端天气事件不断阻碍传统的耕作方法。此外,在人口稠密的城市、沙漠或其他不利条件下种植农作物会带来重大挑战。这是通过受控环境农业(CEA)克服的。在 CEA 中,植物受到一定比例的光照、温度、湿度和养分的影响。有不同的生长环境,即室内农业、垂直农业和温室等。越来越多地采用水培和气培等技术,这些技术涉及在液体营养介质或蒸汽中种植无土植物。另一种这样的技术是鱼菜共生,植物和鱼同时种植。鱼为植物提供养分,而植物为鱼净化水。CEA方法减少病虫害,增加产量。
再生农业
传统的耕作方式导致土壤长期侵蚀和结壳。通常耕作和过度放牧不会让土壤在下一个种植季节之前有太多时间恢复活力。另一方面,再生农业对土壤的干扰最小,同时侧重于改善土壤生物多样性和表土恢复。它涉及不同的做法,如免耕农业、减少耕作、作物轮作等。例如,在种植季节之间种植覆盖作物以覆盖土壤以恢复土壤肥力。此外,再生农业通过封存促进田地充当碳汇。这导致大气中的碳排放量减少,对气候变化的影响也较小。
5G互联技术在农业中运用
没有 5g、LPWAN、农村宽带或卫星通信等连接技术,智能农业是不可能实现的。5G 促进了物联网设备、机器人和传感器的采用,并使它们能够高速通信。这使农民能够更准确地实时监控数据并采取必要的行动。使用光纤电缆的高速互联网有助于实时交换现场数据,这对于提高准确性至关重要。连接技术支持物联网等其他技术,这些技术最终协同工作以形成互联农场。
近年来,消费互联网不断向产业互联网延伸和拓展,农业产业数字化、网络化、智能化转型加快,智慧农业开始落地见效,智能化、无人化水平逐步提高。
我国正处在向第二个百年奋斗目标迈进的过程中,更把智慧农业放到建设网络强国、数字中国、智慧社会中统筹谋划,推动智慧农业建设在“十四五”期间开好局、起好步。
智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去,运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制,为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策,使传统农业更具有“智慧”。
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