Introduktion til IoT i landbrug

I en æra med internet og tilsluttede enheder er Internet of Things (IoT) den næste store ting for branchen. På den anden side forventes det, at verdens befolkning i løbet af de næste 30 år vil overstige 6 milliarder, og den trinvise gennemstrømning, der er nødvendig for at producere mad til denne befolkning, er 70%. Det er vigtigt at indarbejde IoT-baserede, smarte landbrugssystemer for at imødekomme dette behov. Lad os se på de udfordringer, landbruget står overfor, og hvordan IoT er et svar på problemerne.

Udfordringer i det moderne landbrugsindustri, og hvordan IoT er et svar?

De største udfordringer, som landbruget og landbruget står overfor, kan kort klassificeres på følgende måder

  • Global opvarmning og miljøændringer
  • Mangel på arbejdsstyrke, en enorm mangel på udbud og efterspørgsel i arbejdskraft
  • Manglende korrekt overvågning og behov for store manuelle indgreb
  • Udfordringer til at analysere ustrukturerede data i stor skala

IoT-applikationer inden for smart landbrug og landbrug

Brugervenlighed af internetforbindelse og billig computing har gjort det muligt at integrere IoT-løsninger i landbruget. Følgende er nogle af de vigtige anvendelsestilfælde af IoT i landbrugssektoren

1. Overvågning i realtid afgrøder

Smarte sensorer, bevægelsesdetektorer, smarte bevægelsessensor-kameraer, lysdetektorer gør det muligt for landmænd at få deres gårdsdata i realtid for at overvåge kvaliteten af ​​deres produkter og optimere ressourcestyring.

2. IoT-analyse i landbruget

Data fra smarte sensorer kan analyseres til forudsigelig analyse og automatiseret beslutningstagning. Det hjælper landmænd med smart automatiseret beslutningstagning i stedet for klassiske regelbaserede systemer eller manuelle procedurer. Forudsigelig analyse og maskinlæring kan hjælpe landmændene til at klare ekstreme vejrforhold som oversvømmelser, tørke osv. Den største fordel ved IoT-analyse er inkluderingen af ​​jordkvalitet, temperatur, fugtighed som parameter.

3. Kvægforvaltning

Da erhvervslivet i landbrug stærkt afhænger af den manuelle arbejdsstyrke. I betragtning af ændringerne i det globale økonomiske landskab øges forskellen mellem udbud og efterspørgsel dag for dag. Kvæg er et sådant område, der kræver regelmæssig overvågning. IoT-baseret smart tracking kan hjælpe landmænd med at få lageroplysninger direkte til deres smarte enheder. Det gør det muligt for landmænd med bestandsforvaltning, at opdage røggraphuller meget tidligere og adskille inficerede racer med ikke-inficerede.

4. Drone-baserede brugssager

Droner i erhvervskvalitet har også sager til flere formål i smart landbrug. På den ene side bruges droner til at overvåge luft, jord, fugtighedskvalitet, andre hænder kan det hjælpe med fysiske aktiviteter som automatisk sprøjtning af gødning, forebyggelse af fysiske udbrud på gårde osv. Naturligvis er der nogle udfordringer med at inddrage droner i gårde, men vellykket udsættelse og brug sager kan hjælpe med at reducere den manuelle arbejdsstyrke i landbruget markant.

5. Smarte drivhusløsninger

Drivhuse bruges traditionelt til at opretholde den nødvendige atmosfære for planter, og denne proces kræver kontinuerlig overvågning og manuel indgriben. Industrielle IoT-løsninger kan inkorporeres for at automatisere denne proces. Data indsamlet af smarte sensorer kan analyseres automatisk, og dybe læringsbaserede systemer kan anvendes til at træffe beslutninger og skabe et vist klima automatisk. Med disse smarte sensorer kan klimavariabler og vandforbrug overvåges via SMS eller Wi-Fi-baserede systemer.

6. Smart affaldshåndtering

En af de største forskelle mellem landbrug og anden industri er værdien af ​​industriaffald. Biologisk affald produceret fra landbrug kan genbruges til fremstilling af gødning, IoT-løsninger kan hjælpe med at styre processen eksternt på en smart måde. Smarte sensorer kan bruges til at måle tilstedeværelsen af ​​giftige kemikalier i affald og styre den rette landbrugslevelsescyklus.

Globale tendenser til IoT-applikationer i landbruget

kilde: https://trends.google.com/trends/

Den typiske livscyklus for en IoT Analytics-baseret landbrugsanvendelsessag

Livscyklussen for en typisk IoT-baseret brugssag. Hvis vi opdeler en prøveeksempel på IoT-analyse, består den af ​​følgende trin:

1. Valg af sensorer

Valget af sensorer adskiller sig fra brugskasse til brugskasse. For eksempel er de sensorer, der kræves til husdyrstyring, meget forskellige fra sensorkravene til en smart drivhusbrugssag.

2. Dataindsamling

Indsamling af data fra implementerede sensorer og konvertering til det krævede format.

3. At træffe beslutninger og implementering

Data indsamlet fra sensorerne kan bruges til at trække indsigt og træffe automatiske forretningsbeslutninger. Efter at have gennemgået en ordentlig datavidenskab, implementeres livscyklusmodeller til skyen eller lokale servere efter behov.

4. Genkalibrering af modeller

Resultaterne opnået fra de foregående processer overvåges og rekalibreres på baggrund af forretningens KPI og afvigelse fra resultatet.

Konklusion

I denne artikel diskuterede vi de forskellige problemer, landbrugssektoren står overfor, og hvordan industriel IoT kan hjælpe med at afhjælpe problemerne. IoT med maskinlæring og computervision kan ændre det industrielle landskab i smart landbrug. Vi har også drøftet de forskellige faser i en typisk IoT-brugssag og de globale tendenser for IoT i landbrugssektoren. Selvom det er en kendsgerning, at skalerbarheden i IoT-brugssager stadig er meget begrænset sammenlignet med andre sektorer, er det at integrere det samme blive vigtigt for den globale fødevarestyring.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til IoT i Landbrug. Her diskuterer vi introduktions- og IoT-applikationer i smart landbrug og landbrug. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere–

  1. Introduktion til IoT
  2. IoT-software
  3. Big Data-teknikker
  4. IoT-platform
  5. Fordelene ved IoT
  6. KPI i Power BI
  7. IoT-projekter
  8. Top 3 ulemper ved IoT i detaljeret

Kategori:

Big Data