Introduktion till IoT i jordbruk
I era med internet och anslutna enheter är Internet of Things (IoT) nästa stora sak för branschen. Å andra sidan förväntas det att världsbefolkningen under de kommande 30 åren kommer att överstiga 6 miljarder och den inkrementella genomströmning som krävs för att producera mat för denna befolkning är 70%. Att införliva IoT-baserade smarta jordbrukssystem är viktigt för att klara detta behov. Låt oss ta en titt på de utmaningar som jordbruksindustrin står inför och hur IoT är ett svar på problemen.
Utmaningar inom det moderna jordbruket och hur IoT är ett svar?
De viktigaste utmaningarna som jordbruk och jordbruksindustri står inför kan klassificeras kort på följande sätt
- Global uppvärmning och miljöförändringar
- Brist på arbetskraft, ett stort gap mellan utbud och efterfrågan på arbetskraft
- Brist på korrekt övervakning och behov av stora manuella ingripanden
- Utmaningar att analysera storskaliga ostrukturerade data
IoT-applikationer inom smart jordbruk och jordbruk
Enkel internetuppkoppling och billig datoranvändning har gjort det möjligt att integrera IoT-lösningar i jordbruket. Följande är några av de viktiga användningsfallen för IoT i jordbruksindustrin
1. Övervakning i realtid
Smarta sensorer, rörelsesdetektorer, smarta rörelseavkännande kameror, ljusdetektorer gör det möjligt för jordbrukare att få realtidsdata från sina gårdar för att övervaka kvaliteten på sina produkter och optimera resurshantering.
2. IoT-analys inom jordbruk
Data från smarta sensorer kan analyseras för prediktiv analys och automatiserad beslutsfattande. Det hjälper jordbrukare med smart automatiserat beslutsfattande istället för klassiska regelbaserade system eller manuella förfaranden. Prediktiv analys och maskininlärning kan hjälpa jordbrukare att hantera extrema väderförhållanden som översvämningar, torka etc. Den viktigaste fördelen med IoT-analys är inkluderingen av jordkvalitet, temperatur, fuktighet som parameter.
3. Uppfödning av boskap
Eftersom industriell jordbruk starkt beror på den manuella arbetskraften. Med tanke på förändringarna i det globala ekonomiska landskapet ökar gapet mellan utbud och efterfrågan dag för dag. Boskap är ett sådant område som behöver regelbunden övervakning. IoT-baserad smart spårning kan hjälpa jordbrukare att få lagerinformation direkt till sina smarta enheter. Det gör det möjligt för jordbrukare med beståndshantering, upptäcka rökgasutbrott mycket tidigare och separera infekterade raser med icke-infekterade.
4. Dronbaserade användningsfall
Drönare i industriklass har också flera fall i smart jordbruk. Å ena sidan används drönare för att övervaka luft, jord, fuktkvalitet, andra händer som det kan hjälpa till med fysiska aktiviteter som automatisk sprutning av gödselmedel, förhindra fysiska utbrott i gårdar, etc. Det är uppenbart att det finns några utmaningar med att drönare ingår i gårdar, men framgångsrika utplacerings- och användningsfall kan bidra till att minska den manuella arbetskraften inom jordbruket avsevärt.
5. Smarta växthuslösningar
Växthus används konventionellt för att upprätthålla den nödvändiga atmosfären för växter och denna process kräver kontinuerlig övervakning och manuell ingripande. Industriella IoT-lösningar kan införlivas för att automatisera denna process. Data som samlas in av smarta sensorer kan analyseras automatiskt och djupa inlärningsbaserade system kan användas för att fatta beslut och skapa ett visst klimat automatiskt. Med dessa smarta sensorer kan klimatvariabler och vattenförbrukning övervakas via SMS eller Wi-Fi-baserade system.
6. Smart avfallshantering
En av de största skillnaderna mellan jordbruk och annan industri är värdet på industriavfall. Biologiskt avfall producerat från jordbruk kan återanvändas för att göra gödningsmedel, IoT-lösningar kan hjälpa till att hantera processen på distans på ett smart sätt. Smarta sensorer kan användas för att mäta förekomsten av giftiga kemikalier i avfall och hantera rätt jordbrukslivscykel.
Globala trender för IoT-tillämpningar inom jordbruk
källa: https://trends.google.com/trends/
Den typiska livscykeln för ett IoT Analytics-baserat jordbruksfall
Livscykeln för ett typiskt IoT-baserat användningsfall. Om vi delar upp ett exempel på IoT-analyser består det av följande steg:
1. Val av sensorer
Valet av sensorer skiljer sig från användningskassett till kassaskåp. Till exempel är sensorerna som krävs för boskapshantering mycket annorlunda från sensorkraven för ett smart växthusbrukskåp.
2. Insamling av data
Insamling av data från distribuerade sensorer och konvertering till önskat format.
3. fatta beslut och distribuera
Data som samlas in från sensorerna kan användas för att få insikter och fatta automatiska affärsbeslut. Efter att ha genomgått en korrekt datavetenskap distribueras livscykelmodeller till molnet eller lokala servrar efter behov.
4. Omkalibrering av modeller
Resultaten som erhållits från tidigare processer övervakas och omkalibreras baserat på företagets KPI och avvikelse från resultatet.
Slutsats
I den här artikeln diskuterade vi de olika problem som jordbrukssektorn står inför och hur industriell IoT kan bidra till att mildra problemen. IoT med maskininlärning och datorsyn kan förändra det industriella landskapet för smart jordbruk. Vi har också diskuterat de olika faserna i ett typiskt IoT-användningsfall och de globala trenderna för IoT inom jordbrukssektorn. Även om det är ett faktum att skalbarheten i fall av IoT-användning fortfarande är väldigt begränsad jämfört med andra sektorer, är att integrera samma allt viktigare för den globala livsmedelsförvaltningen.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till IoT inom jordbruk. Här diskuterar vi introduktions- och IoT-applikationerna inom smart jordbruk och jordbruk. Du kan också gå igenom våra andra artiklar som föreslås för att lära dig mer–
- Introduktion till IoT
- IoT-programvara
- Big Data-tekniker
- IoT-plattformen
- Fördelarna med IoT
- KPI i Power BI
- IoT-projekt
- Topp 3 nackdelar med IoT i detalj