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人工智能如何解决农业用水效率问题

来源:河洛网    发布时间:2021-09-10     发布人:洛阳新闻网

随着&bull粮食需求的上升,世界必须管理其用水量。

人工智能如何解决农业用水效率问题

&bull农民可以获得前所未有的大量历史数据

&bull植物行为的人工智能分析是一个强大的工具,可以微调灌溉

通过灌溉优化用水与农业发展和成功耕作密不可分。 但是,在对技术和基础设施管理费用进行标准成本效益分析的同时,有效管理自然水资源是一种微妙的平衡行为。

减少用水量很重要,特别是当农业估计占世界用水量的70%以上时。 因为粮食需求只会增加,所以为了满足这个需求,预计用水量会再增加15%。

精密农业与人工智能革命科技公司和种植者一起,准备通过精密耕作方法和可视性工具解决这个复杂的问题。 人工智能( AI )是提高农田和温室用水效率的技术领域。

新的技术、设备和平台使我们能够收集和利用前所未有的海量数据,包括历史降雨模式、航空空图像、产量记录和农田传感器。 相反,汇总的数据可以与市场需求到天气的预测数据相结合,基于历史上最准确的预测“ 智能与” 决策。

制定最佳灌溉计划,识别水上或水下地区很重要。 对任何农民和农民来说,为获得最佳产量和质量而确定适当的水量都是一项日常任务。 根据植物的类型,过水也带来风险。 例如,过度灌溉的棉花作物会导致更多叶子的生长,而不是具有作物价值的棉花花的生长。

农民的目标是为他们的作物制定最佳的灌溉调度,在控制成本的同时优化产量和质量。 蒸散量是建立适合植物需要的灌溉系统的重要指标。 表示陆地表面的蒸发量和植物蒸发量的总和。 现代卫星影像和天气预报有助于改善农民蒸腾的评价。 但是,物联网( IoT )传感器技术的突破,有助于通过测量植物的行为(或除土壤和天气外)而不是土壤和天气,做出更深入的灌溉决定。

强大的人工智能引擎可以处理和分析来自卫星、飞机和无人机的图像数据源。 机器学习,特别是深度学习算法,有助于解释来自图像的数据,识别灌溉问题(害虫等其他问题)的模式。 如果将图像、土壤和植物传感器结合起来,数据会非常准确、实时地读取灌溉需求,提醒人们潜在的问题。

图像:传真

发现灌溉故障和渗漏浪费水资源,特别是在水资源不足的地区,是全世界农民和粮食种植者的一大头痛支出。 虽然光谱的一端有滴灌等技术和无土温室等复杂的控制环境,但是涉及它们的技术和系统成本较高,因此不适合大规模农业(或低价值作物)。 可以大幅改善的领域之一是发现灌溉系统泄漏等故障。

以前,为了找到损坏的设备或查明泄漏,有时需要自己检查。 将设备连接到物联网意味着,如果软件本身有问题或可疑,就可以发出警报— — 仅当设备相互连接时,此选项才可用。 这样,灌溉传感器可以检测不规则性,并将其与根本问题和变量相关联— — 特别是连接到其他数据点(如天气数据)可以排除其他潜在的原因。

与我合作的种植者在爱达荷州中部东部管理着2,630公顷的农田,该地区的温度将在2天内剧烈波动,最高可达到25°。 “是”。 控制灌溉是他们面临的最大挑战。 温度上升,80个灌溉枢纽就会打开,土地很快就会干涸,所以任何问题都可能成为大问题。 可以使用基于人工智能的工具(如ValleyInsights )访问现场的空中视觉和其他数据,包括各植物的热成像系统。 捕获的图像和人工智能领域的分析可以提供准确的警报,准确地确定问题所在,并很快确定值得关注的灌溉问题。 这意味着他们可以解决与轴心相关的泄漏等问题,这些问题肉眼难以发现。 人工智能的力量不仅仅是问题。 对如何纠正灌溉不规则提供了见解。

人工智能驱动的自主农业的未来正如我们所知,自动驾驶车的引进必然会改变驾驶方式,同样随着人工智能驱动的自动工具的采用,农业将在十年内被重新定义。 目前人工智能和预测分析的功能主要为农民的决策过程提供信息,但在不久的将来,机器可以自动操作。

农业中的自动机械并不仅仅考虑农作物的需求。 他们考虑了产量、质量、能源成本相关的财务考虑因素、其他参数等“ 智慧” 。 灌溉和用水总体上是重要的出发点,但该技术是包括施肥和作物保护在内的其他农艺过程的基础。

(编译/Cassie )

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