El IoT en nieuwe technologieën in het algemeen hebben de manier veranderd waarop gewassen worden verbouwd.. In feite wordt beetje bij beetje een groot aantal technologieën in het veld geïmplementeerd om de productie te verbeteren, of om betere opbrengsten, comfort voor boeren, enz. te bereiken. Daarom laten we het je in dit artikel zien het potentieel van Landbouw 2.0 met enkele voorbeelden.
Bovendien wil iedereen die deel wil uitmaken van deze nieuwe transitie en moderniseren van hun landbouwproducties, U krijgt goede informatie en ideeën om aan de slag te gaan.
Wat is Landbouw 2.0?
La Landbouw 2.0, ook wel precisielandbouw of slimme landbouw genoemd, vertegenwoordigt een radicale transformatie in traditionele landbouwpraktijken. Het gaat om de toepassing van informatie- en communicatietechnologieën (ICT) in de landbouwsector, met als doel de productie te optimaliseren, de kosten te verlagen en de impact op het milieu te minimaliseren.
Het is waar dat de landbouw niet meer is wat zij was, zelfs voordat de zogenaamde 2.0 arriveerde, aangezien de genetica van transgene zaden, chemische fytosanitaire producten, kunstmest, enz. al heeft de sector volledig verwoest. Er wordt meer geproduceerd, ja. Maar het is ook waar dat wat er geproduceerd wordt minder gezond is. Dit, samen met de lage prijzen die op het platteland worden betaald, heeft de sector onder controle gebracht, waardoor deze op de rand van de afgrond staat, omdat veel gronden niet winstgevend zijn en boeren steeds minder winsten of zelfs verliezen hebben, terwijl de politici de andere kant op kijken, waardoor de aankoop van producten uit andere landen wordt aangemoedigd en nationale producten worden gewurgd.
Het nieuwe tijdperk van Landbouw 2.0 is daarom aangebroken in een tijd van onzekerheid, waarbij oplossingen worden geboden die niet de basis vormen voor de sector om terug te keren naar wat het was, en die meer voordeel opleveren voor de bedrijven die de technologie verkopen, wat voor de boer in het algemeen, vooral gezien het feit dat velen ouder zijn en geen digital natives zijn, en dat aanpassing een grote uitdaging voor hen is, een leercurve die vaak niet de moeite waard is. Hoe dan ook, Voor nieuwe en toekomstige boeren kan het enkele belangrijke punten bevatten interessant:
- Data: mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens van sensoren, satellietbeelden en andere apparaten te verzamelen en te analyseren, lokaal of via Big Data.
- automatisering– Gebruik van autonome machines en systemen om landbouwtaken efficiënt en nauwkeurig uit te voeren.
- Conectividad: interconnectie van apparaten en systemen om de communicatie en de uitwisseling van informatie te vergemakkelijken, met behulp van de nieuwe paradigma's van cloud-, fog- en edge-computing en IoT-apparaten.
- Kunstmatige intelligentie: toepassing van machine learning-algoritmen om beslissingen te nemen op basis van data, of de situatie van gewassen te analyseren, mogelijke problemen te diagnosticeren, enz.
tussen de de voordelen bijgedragen hebben we:
- Grotere efficiëntie: optimalisatie van het gebruik van hulpbronnen zoals water, meststoffen en pesticiden, wat de kosten verlaagt en de productiviteit verhoogt.
- Minder impact op het milieu: vermindering van de vervuiling en behoud van natuurlijke hulpbronnen.
- Hogere productkwaliteit: productie van veiliger en voedzamer voedsel.
- Beter geïnformeerde besluitvorming- Boeren kunnen beslissingen nemen op basis van echte gegevens en in realtime.
- Aanpassing aan de klimaatverandering: ontwikkeling van veerkrachtiger en duurzamere landbouwpraktijken.
Hoe kan open source en hardware libre naar Landbouw 2.0?
El open source-software en hardware libre Ze spelen een fundamentele rol in de democratisering van Landbouw 2.0, door een reeks voordelen te bieden ten opzichte van propriëtaire programma's, waardoor boeren die een ontwikkelingsplan voor Landbouw 2.0 implementeren een grotere toegankelijkheid krijgen, zonder de noodzaak om licenties te betalen, met de mogelijkheid om zich aan te passen of te wijzigen volgens hun wensen. aan de behoeften van iedereen, met totale transparantie om de betrouwbaarheid, veiligheid en vertrouwen te verbeteren, en om de afhankelijkheid van grote bedrijven te vermijden.
Gevallen van gebruik van technologie in de landbouwsector
Landbouw 2.0 heeft een exponentiële groei doorgemaakt dankzij de integratie van verschillende technologieën die het mogelijk maken de landbouwproductie te optimaliseren en de impact op het milieu te minimaliseren. Vervolgens zullen we enkele van de meest relevante technologieën en hun toepassingen verkennen:
Machines
La automatisering van machinale bewerking het werk van de zaai-, bemestings-, oogst- of verwerkingsprocessen van het eindproduct verminderen, met een grotere productiviteit, precisie en efficiëntie, evenals lagere kosten, met behulp van bijvoorbeeld robots, kunstmatige zichtsystemen, enz.
sommige Ook landbouwvoertuigen worden autonoom, zonder dat er een chauffeur nodig is, die ploeg- of oogsttaken kan vergemakkelijken en verbeteren, de routes of lijnen kan verbeteren die worden uitgevoerd met behulp van LiDAR- en AI-systemen, enz., waardoor ook de hoeveelheid benodigde brandstof of energie wordt verminderd.
Aan de andere kant kun je ook monitoren en uitvoeren van gecentraliseerde verkeerscontrole op productiegronden, het vermijden van congestie in sommige gebieden, het optimaliseren van de werkstroom zodat alles op het optimale tijdstip arriveert, het verbeteren van de veiligheid en het verminderen van schade aan gewassen als gevolg van het passeren van zware machines.
irrigatie
La waterschaarste is een mondiaal probleem die de landbouwsector aanzienlijk treft. Om dit probleem aan te pakken zijn er verschillende innovatieve technologieën ontwikkeld om de irrigatie te optimaliseren, het waterverbruik te verminderen en de gewasefficiëntie te verbeteren.
U kunt er bijvoorbeeld meerdere hebben sensoren die de gegevens die ze verzamelen draadloos verzenden en deze in verschillende delen van het veld plaatsen om het bodemvocht in realtime te meten, en zo irrigatie per sector te activeren precies wanneer dat nodig is. Weerstations kunnen ook worden gebruikt om gedetailleerde informatie over de weersomstandigheden te verkrijgen, zoals neerslag, temperatuur, relatieve vochtigheid, enz.
Daarnaast zijn er geavanceerde druppel- of micro-sprinklerirrigatiesystemen die veel efficiënter zijn en die kunnen worden geactiveerd door timers of selectief kunnen worden aangestuurd door software, om alleen water te geven waar dat nodig is.
Vooroogst, oogst en naoogst
De Drones hebben innovatieve en efficiënte oplossingen geboden voor diverse taken, van veldbehandeling tot oogst en naoogst. Hun veelzijdigheid en precisie maken ze tot onmisbare hulpmiddelen om landbouwprocessen te optimaliseren en de productiviteit te verbeteren. Ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om fytosanitaire producten efficiënter toe te passen, die gebieden te besproeien waar dat nodig is, en ze zelfs te voorzien van vision-systemen zodat ze zelf plagen of ziekten kunnen detecteren die heel vroeg moeten worden behandeld, voordat ze geïnfecteerd raken de gehele oogst.
Na de oogst kan technologie ook helpen bij het bepalen van de capaciteit van magazijnen en silo’s, het herkennen van de productstatus, het selecteren van monsters voor kwaliteitscontrole, het bijhouden van gegevens, enz.
Computationele modellen
De computationele modellen Ze bieden geavanceerde tools bij het analyseren van grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen. Deze modellen maken het mogelijk om beter geïnformeerde en op feiten gebaseerde beslissingen te nemen. Ze kunnen bijvoorbeeld toekomstige gewasopbrengsten nauwkeuriger voorspellen door historische gegevens over klimaat, bodem en landbouwpraktijken te analyseren. Deze informatie is cruciaal om landbouwpraktijken aan te passen om de opbrengsten te maximaliseren, of zelfs dingen te voorspellen voordat ze gebeuren, of om de impact van verschillende praktijken te helpen evalueren voordat ze worden geïmplementeerd, op basis van simulaties.
Een andere belangrijke toepassing van rekenmodellen is de ontwerp van vruchtwisseling. Door bodemkenmerken, klimaat en eerdere vruchtwisseling te analyseren, kunnen modellen voor elk perceel de meest geschikte gewassen selecteren, waardoor de bodemgezondheid verbetert en de gewasdiversiteit toeneemt.