- Progresīvu tehnoloģiju, piemēram, lietu interneta (IoT), sensoru un GPS, ieviešana, lai optimizētu ūdens resursu un mēslošanas līdzekļu izmantošanu.
- Tālizpētes izmantošana, izmantojot dronus un satelītus, kultūraugu veselības uzraudzībai reāllaikā.
- Vienotas vadības aizstāšana ar lokalizētu specifisku vadību, lai palielinātu rentabilitāti un ilgtspējību.
Jūs noteikti esat dzirdējuši, ka lauksaimniecība mainās, un tam ir labs iemesls. Digitalizācija no nākotnes solījuma ir kļuvusi par lauku saimniecību ikdienas maizi. Mēs runājam par precīzo lauksaimniecību – viedu pārvaldības stratēģiju , kas cenšas pārsniegt vispārēju intuīciju un paļauties uz reāliem, konkrētiem datiem, ļaujot lauksaimniekiem precīzi zināt, kas notiek katrā viņu zemes kvadrātmetrā.
Būtībā tas sastāv no pareizas resursu devas pielietošanas pareizajā vietā un pareizajā laikā. Runa nav tikai par dārgas tehnikas iegādi, bet gan par domāšanas maiņu, kur lauksaimniecības IKT un datu analīzes apvienojums ļauj daudz efektīvāk ražot, aizsargāt vidi un, protams, uzlabot peļņu sezonas beigās.
Kas īsti ir precīzā lauksaimniecība?
Lai to pilnībā izprastu, mums tas jāuztver kā informācijas un komunikācijas tehnoloģiju integrācija primārajā sektorā. Ja iepriekš zemes gabals tika uzskatīts par vienotu veselumu, šodien mēs zinām, ka viena lauka ietvaros pastāv milzīga augsnes un klimata mainība. Mērķis ir vietai specifiska apsaimniekošana , kas ļauj katru platību apstrādāt atbilstoši tās īpašajām vajadzībām, pat pārvaldot darbību līdz pat atsevišķu koku līmenim koku kultūrās.
Šis process ir balstīts uz nepārtrauktu ciklu, kas sākas ar ģeoreferencētu datu iegūšanu, izmantojot sensorus, satelītattēlus vai tiešu paraugu ņemšanu. Kad informācija ir iegūta, mēs iegūstam noderīgus datus, lai izlemtu, vai turpināt vienotu apsaimniekošanu vai ir nepieciešama diferencēta apstrāde. Visbeidzot, mēs darbojamies dabā, izmantojot mainīgas devas tehnoloģijas (VRT) , kas acumirklī pielāgo mēslojuma vai apūdeņošanas devu.
Galvenās tehnoloģijas viedai pārvaldībai
Tehnoloģiskais arsenāls ir plašs un izvietots trīs dažādos līmeņos. Uz zemes mums ir GPS un DGPS pozicionēšana , kas ir būtiska, lai novērstu traktoru dubultu braukšanu pāri vienai un tai pašai platībai un izveidotu precīzas ražas kartes. Jāatzīmē arī augsnes sensori, kas reāllaikā analizē pH līmeni un barības vielas.
- Attālinātā izpēte no gaisa: Izmantošana droni ar multispektrālām kamerām Tas ļauj noteikt ūdens stresu vai barības vielu trūkumu, pirms tie ir redzami cilvēka acij.
- Satelītu monitorings: Ideāli piemērots liela mēroga modeļu uzraudzībai un veģetācijas indeksu iegūšanai, piemēram, NDVI vai NDMIkas daudz pastāsta par kultūraugu veselību un mitrumu.
- Lietu internets (IoT) un robotika: Savienoti sensori, kas brīdina jūsu mobilo tālruni par laikapstākļiem, un mazu robotu flote, kas var strādāt 24 stundas diennaktī bez atpūtas.
Runājot par programmatūru, ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) ir visa smadzenes, kas ļauj holistiski vizualizēt zemes gabalu un plānot stādīšanu vai apūdeņošanu ar milimetra precizitāti, izvairoties no ūdens un ķimikāliju izšķērdēšanas.
Praktisks pielietojums un tiešie ieguvumi
Šīs metodes ieviešana praksē sniedz taustāmas priekšrocības. Piemēram, apūdeņošanā viedās sistēmas pielāgo ūdens piegādi faktiskajam ūdens pieprasījumam, kas ir ļoti svarīgi sausuma skartajos apgabalos, piemēram, Vidusjūras reģionā. Kaitēkļu apkarošanā agrīna atklāšana, izmantojot attēlveidošanu, ļauj veikt mērķtiecīgu apstrādi , ievērojami samazinot laukos izmantoto pesticīdu daudzumu.
Arī 4.0. rūpnieciskās revolūcijas tehnikai ir izšķiroša nozīme. Mūsdienās ir pieejamas sējmašīnas un mēslojuma izkliedētāji, kas, vadoties pēc GPS, optimizē energoefektivitāti un samazina ekspluatācijas izmaksas. Lai gan sākotnējās investīcijas var šķist biedējošas, uzlabotā rentabilitāte , pateicoties ietaupījumiem uz izejvielām un augstākai ražas kvalitātei, parasti vairāk nekā kompensē izdevumus.
Tehnoloģiju ieviešanas izaicinājumi un šķēršļi
Tas nav tik vienkārši kā pogas nospiešana. Viens no lielākajiem šķēršļiem ir lēmumu pieņemšana ; tūkstošiem datu punktu ir bezjēdzīgi, ja lauksaimnieks vai tehniķis nezina, kā tos interpretēt. Tāpēc specializēta apmācība ir būtisks pīlārs, lai nodrošinātu, ka šie rīki ne tikai krāj putekļus noliktavā.
Turklāt pastāv ekonomiski un sociāli šķēršļi. Mazie lauksaimnieki dažkārt tiek atstāti novārtā augsto infrastruktūras izmaksu vai optiskās šķiedras platjoslas piekļuves trūkuma dēļ lauku apvidos. Pastāv arī reālas bažas par datu privātumu un to, kam pieder saimniecības ģenerētā informācija. Neskatoties uz to, tādas programmas kā KLP bioloģiskās lauksaimniecības shēmas Eiropā sniedz finansiālu atbalstu, lai digitālā pāreja būtu taisnīgāka un pieejamāka.
Mākslīgā intelekta un lielo datu integrācija ļauj lauksaimniecībai paredzēt sausumu un pretoties kaitēkļiem, izmantojot simulācijas modeļus. No hiperkontrolētām pilsētu siltumnīcām līdz vertikālām hidroponiskām saimniecībām, spēja maksimāli palielināt produktivitāti, vienlaikus samazinot ietekmi uz vidi, veido mūsdienu lauksaimniecības un pārtikas nozares ceļvedi.
Šo tehnoloģisko rīku ieviešana ļauj primārajam sektoram būt daudz noturīgākam pret klimata pārmaiņām un resursu trūkumu. Apvienojot tālizpēti, tehnikas automatizāciju un rūpīgu datu analīzi, tiek panākts līdzsvars starp augstu ražošanas apjomu un ekosistēmas aizsardzību, nodrošinot, ka lauksaimnieciskā darbība nākamajām paaudzēm ir ilgtspējīga, ienesīga un efektīva.
