Топ-10 самых интригующих технологий в сельском хозяйстве

Американские обозреватели рынка сельскохозяйственных технологий считают: то, что сегодня кажется дорогой новинкой, доступной далеко не в каждом хозяйству, завтра станет повседневностью — разработчики работают над удешевлением технологий и оборудования.

1. «Умная» технология распыления

Для многих новых технологий, которые сегодня используются в сельском хозяйстве, трудно найти практические приложения, которые придают им ценности. Поэтому немаловажным является так называемое обучение машины — способность компьютера накапливать информацию об определенных действиях или вещах и самостоятельно принимать решения. Эта функция будет иметь широкое применение в агропромышленности.

2. Интернет вещей

Термин «Интернет вещей» (IoT) ассоциируется с Силиконовой долиной, но польза этой технологии для сельского хозяйства несомненна. По сути, это подключение всех разрозненных устройств мониторинга и калькуляции выполняемой работы, доступ ко всей накопленной информации. IoT используется для контроля влажности почвы, уровня осадков, работы оросительных систем и т.п. непосредственно со смартфонов. «Эти новые технологии помогают улучшить операционное планирование и ускорить процесс принятия решений. IoT имеет потенциал, который может включать буквально тысячи устройств и «вещей», которые ранее были недоступны, поскольку были слишком дорогими. Теперь же мы можем свести данные по почвы, воды, растений, животных, машин, любых других объектов, и с помощью этих программ получить ценную информацию для дальнейшего планирования работ», — говорит директор по развитию бизнеса в области сельского хозяйства в Сенете Пол Вальбиг.

3. Контроль ирригации

Технологии, которые улучшают контроль и эффективность орошения является, пожалуй, наиболее распространенными. Системы, контролирующие состояние работ, показатели влажности почвы, погоду и другие данные на мобильных телефонах и компьютерах, являются обычным явлением и предоставляют конечным пользователям инструменты для принятия и реализации решений по управлению орошением. У ирригационного контроля большое будущее: производители работают над построением связей со всеми возможными типами датчиков на местах, чтобы помочь конечным пользователям принимать более всеобъемлющие агрономические решения, считает фермер Небраського и эксперт по орошение Рорик Полман.

4. Моделирование использования удобрений

Удобрения до сих пор являются крупнейшим источником доходов для поставщиков розничных услуг, и в последнее время это, несомненно, важный вклад в сельское хозяйство. Наряду с различными инициативами управления были коммерческие программы, которые контролируют и улучшают эффективность азота.

Программы по управлению применением удобрений помогают розничным торговцам принимать лучшие решения, обеспечивающие наибольшую эффективность питательных веществ. «В принятии решений по управлению удобрениями руководствуются двумя вещами: проверкой и упрощением, — говорит Стив Сибулкин, КЭП Agronomic Technology Corp., который разработал Adapt-N. — Проверка — это ответ на вопрос «работает ли это»: для производителей это означает улучшение каждого этапа процесса принятия решений». Динамические, гибкие решения обеспечивают дееспособность, позволяя понимать ситуацию и мгновенно вносить коррективы в программы.

5. Измерение электрической проводимости

Измерение электрической проводимости (EC) почв становится все более важным компонентом любой программы для точного орошения. Сочетая исходящие данные с данными датчиков ЕС, можно принимать более обоснованные решения относительно полива, как по таймингу, так и количеству. Виноградники Забала (Соледад, штат Калифорния) — это одно из многочисленных хозяйств в Калифорнии, где используются датчики ЭК по всему его винограднику для правильного расписания ирригации. Данные из этих датчиков позволяют диспетчеру адаптировать график орошения к каждому сорту отдельных виновных блоков.

6-7. Дроны и беспилотная техника

Потенциал беспилотных технологий выходит за рамки простой фермы… Прогресс в этой области полностью изменит жизнь. Дроны еще полноценно не вошли в повседневную жизнь точного сельского хозяйства. Пока это слишком дорогая технология. Однако специалисты утверждают, что за несколько лет дорогие летающие роботы и беспилотная техника станут еще более доступными.

8. Датчик SmartFirmer

Один из важных вопросов, который стоял годами — как собирать данные о том, что происходит с семенами. Один из методов, который использовался в прошлом — просто визуальное наблюдение с блокнотом, на коленях, сколько семян взошло, или сколько органики в почве можно было определить на глаз. Несовершенный процесс, несомненно страдает от субъективной интерпретации (т.е. человеческой ошибки).

SmartFirmer делает сбор агрономических данных в пределах траншеи семян без участия человека реальностью. Беспрецедентная чувствительность этих датчиков позволит фермерам не только отражать состояние органики, данные о влажности почвы и т.д., но и осуществлять контроль за посадкой, что дает понимание динамики взаимодействия почвенного покрова.

9. New Leader NL5000 G5

Аппликатор сухих удобрений New Leader NL5000 G5 с управлением достичь высокой точности применения питательных веществ с помощью спиннер-разбрасывателя. «G5 дает беспрецедентный уровень точности и уверенность, что питательные вещества попадают именно туда, где должны быть», — сказал Роки Шепард, президент и главный исполнительный директор HECO.

10. Робототехника

Нет спекуляций в утверждении, что робототехника может положительно повлиять на производство продуктов питания, в частности культур, требующих интенсивного труда для ухода и сбора урожая.

Сегодня, когда наличие рабочей силы становится все более серьезной проблемой в области коммерческой промышленности, интерес к робототехнике вызывает волну интереса, — говорит Кристина Херрик, редактор American Fruit Growermagazine. «Робототехника рассматривается как решение трудовых проблем, с перспективой коммерциализации в ближайшие несколько сезонов», — считает она.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

двенадцать + один =