Почему цифровое земледелие станет новой сельскохозяйственной революцией

Цифровое сельское хозяйство — новый технологический джинн, который сейчас выходит из бутылки. Это всеобъемлющая концепция, охватывающая точное земледелие, интегрирующая новые датчики и элементы управления. Оцифровка также раскрывает компьютерную мощь, предвещая новую революцию в сельском хозяйстве.

Цифровое земледелие — это моделирование всего культивирования, то есть "цифровой двойник", цифровая копия физических активов, процессов и систем. И его интеграция с системой управления фермой в цифровой экосистеме позволяет всем заинтересованным сторонам исследовать альтернативы и генерировать информацию о качестве того или иного решения.

Этот "цифровой джин" уже вышел из бутылки, но перед тем, как он сотворит свою магию, есть несколько основных элементов цифровых и сельскохозяйственных экосистем, которые необходимо разработать и интегрировать. Цифровое сельское хозяйство должно автоматизировать прием и анализ данных, и оно должно масштабироваться. Здесь есть еще "белые пятна", которые необходимо заполнить.

Вот семь главных элементов цифрового земледелия, а также расшифровка их значимости для сельскохозяйственного и цифрового мира.

1. Интеграция цифровой платформы.

В первую очередь в этой экосистеме необходима интегрированная цифровая платформа. Мы начинаем понимать, что это означает с появлением и доминированием таких платформ как Amazon. Прежде чем что-то похожее может появиться в сельском хозяйстве, должна быть цифровая платформа, которая:

• обеспечит доступ главных стейкхолдеров и защитит информацию заинтересованных сторон;
• автоматизирует разработку и анализ массива данных;
• разрабатывает и управляет потенциальными издержками — и доходами — от этого решения.

2. Последовательность действий.

Как и в любом другом процессе, должны быть приоритеты, последовательность действий. Одновременно с появлением новых цифровых экосистем было активное развитие новых технологий и знаний. Они должны быть организованы, структурированы, чтобы идеи были применены в этой области.

Многие из этих технологий в настоящее время существуют за пределами цифровой экосистемы, и их необходимо моделировать и интегрировать в цифровой форме для улучшения процессов принятия решений и создания ценности для заинтересованных сторон.

Чтобы это стало возможным, каждая технология может быть рассмотрена относительно ее вклада в процесс принятия решений в сельском хозяйстве. Например, визуализация должна выполняться в цифровой форме, анализироваться и интегрироваться с другой уже известной информацией. В цифровой среде анализ изображения должен быть автоматизирован. К примеру, после того, как визуализации будут объединены с ранее известной информацией о предыдущем присутствии сорняков, это может подсказать, когда, где и почему они снова вырастут.

3. Автоматизация аналитики.

Ключевое применение цифровой среды — автоматизация аналитики. Автоматизация управляет аналитическими процессами по каждому файлу и данных в этом файле. Система анализирует данные и помогает аграриям принять оптимальное решение. Эти данные существуют в очень больших файлах, которые должны передаваться через доступные системы связи. Файлы должны быть в доступных формах и со возможностью редактирования, сохранения и анализа.

Это важный кусочек головоломки. Цифровая платформа должна перейти от сбора данных о прошедшем к тому, чтобы описывать, почему это произошло, и как негативные явления можно смягчить в последующем.

Фото: bloggang.com

4. Почва как производственный актив.

Почва является активом. В экосистеме должна быть также цифровая модель почвы. То есть речь опять идет о цифровом двойнике — модели почвы и ее производственных возможностей. Почва — это общий знаменатель, от одного выращивания к другому. Цифровой двойник описывает и анализирует все аспекты почвы, которые будут влиять на культивирование. Моделирование начинается с топографии, слоев почвы, ее характеристик. В модель входит информация об обработке почвы и защите растений. Все это должно быть привязано по геолокации; ранжировано от наименьшей переменной до большей; а также доступно в цифровом виде для анализа.

5. Цифровое описание семян или урожая.

Семена или урожай, подлежащие выращиванию, должны быть описаны в цифровой форме. Их характеристики нужно измерить в течении роста. Когда рост семян — или аналогичная историческая информация — сохраняется для любого урожая в цифровой экосистеме, для следующего выращивания становиться доступно множество данных и показателей. Это включает такую информацию о культурах, как первое появление, сроки вегетативных состояний, рост корней, использование питательных веществ и влаги, а также размер и созревание плодов.

6. Прогноз погоды.

Прогноз погоды стал значительно точнее. Сегодня можно даже удаленно мониторить ее изменения. Реально сопоставить погоду с точки зрения солнечного света, дождя, температуры и других переменных в процессе выращивания. Кроме того, можно создавать модели реального мира, которые включают почву, культуры и погоду для обеспечения непрерывного мониторинга, прогнозирования и планирования.

7. Постоянные стрессы.

Стрессы, которые воздействуют на культуры, довольно постоянны. Например, если во время последнего культивирования рос сорняк, вероятно, в следующем году он тоже вырастет. Расположение этих сорняков известно и может быть определено в пределах нескольких дюймов. Такая геолокация и "живучесть" относится не только к сорнякам, но и к грибкам, насекомым и т. д. Ранние признаки этих стрессов хранятся в памяти почвы, а цифровой спутник напомнит вам об этом.

Эти стрессы можно идентифицировать и контролировать, а также обнаружить последующее возникновение. Как только эти стрессы обнаружены, можно направить ресурсы на их локализацию и устранение. Эти семь элементов — лишь некоторые из основных звеньев, которые необходимо интегрировать в единое целое. В конце концов, цифровое сельское хозяйство должно быть экономично обоснованным и масштабируемым, а платформа должна создавать и обеспечивать ценность для всех стейкхолдеров.

Джин вышел из бутылки. А понятия выше являются частью цифрового земледелия, которое влечет за собой новую сельскохозяйственную революцию.

Напомним, ранее Aggeek писал, для чего агросектору нужны Big Data.

По материалам PrecisionAg