
機(jī)器人、無人機(jī)和大數(shù)據(jù)化身農(nóng)業(yè)高科技
24小時(shí)耕作、自動(dòng)駕駛拖拉機(jī)、無人多用途收割機(jī)…這些設(shè)備不再是科幻小說的想象,今日的農(nóng)業(yè)已經(jīng)開始擁抱各種創(chuàng)新科技。
在人們印象中農(nóng)民辛苦揮汗播種、祈求風(fēng)調(diào)雨順五谷豐收的那些畫面,其實(shí)從未精確反映農(nóng)業(yè)科技;美國(guó)威斯康星州戴恩郡(Dane County, Wisconsin)的作物與土壤部門代表官員Heidi Johnson表示,農(nóng)民其實(shí)是最具創(chuàng)意的“能工巧匠”。
Heidi Johnson
面對(duì)農(nóng)耕設(shè)備的科技化議題,農(nóng)人們通常都得自己解決;因?yàn)橛袎K地的那位王老先生不太可能擁有一個(gè)IT部門。美國(guó)威斯康辛大學(xué)麥迪遜分校(Univ. of Wisconsin, Madison)副教授Brian Luck表示:“農(nóng)民朋友們不只能自給自足,也擅長(zhǎng)于在開發(fā)能貼近他們需求的東西上掌握先機(jī)?!彼a(bǔ)充,其實(shí)現(xiàn)在看到的許多新興農(nóng)業(yè)科技,都是農(nóng)民們自己的發(fā)想。
美國(guó)威斯康星州在不久前舉行了一場(chǎng)“農(nóng)業(yè)科技展(Farm Tech Days Show)”,現(xiàn)場(chǎng)不只能看到大型收割機(jī)、農(nóng)業(yè)用直升機(jī),參觀者還能親自嘗試并與其他同業(yè)探討最先進(jìn)的農(nóng)業(yè)科技,包括能連結(jié)至云端進(jìn)行分析、改善農(nóng)作物產(chǎn)量的傳感器,以及能分擔(dān)勞力的機(jī)器人。
無人機(jī)在今日的農(nóng)業(yè)科技中也扮演了一個(gè)角色
你 可能不知道,無人機(jī)、機(jī)器人、分子科學(xué)、云端服務(wù),以及氣候變遷背后的大數(shù)據(jù)分析,已經(jīng)是當(dāng)代新農(nóng)民每日閑話的議題。而Luck表示,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的下一件大事,并非管理單一大農(nóng)場(chǎng),而是許多個(gè)小規(guī)模單位:“藉由透過GPS與地圖科技的進(jìn)展,我們的目標(biāo)是管理個(gè)別區(qū)域內(nèi)的農(nóng)地灌溉輛、施肥量,并精細(xì)到每一株作物?!?/span>
農(nóng)民需要能實(shí)時(shí)處理分析農(nóng)場(chǎng)數(shù)據(jù)的方案
如此精確的農(nóng)業(yè)耕作科技,能讓農(nóng)民們實(shí)時(shí)觀察、量測(cè)作物的狀況并作出回應(yīng),Luck指出:“資料是其中的關(guān)鍵?!?/span>
美國(guó)明尼蘇達(dá)州農(nóng)業(yè)合作社Land O’Lakes旗下的農(nóng)業(yè)顧問子公司W(wǎng)infield Solutions業(yè)務(wù)經(jīng)理Larry Fiene接受EE Times美國(guó)版編輯訪問時(shí)表示:“農(nóng)民們會(huì)想要立即知道農(nóng)作物何時(shí)‘不舒服’,以及原因所在;”他表示,農(nóng)民最需要的高科技方案,包括能告訴他們土壤肥沃度的傳感器,甚至精細(xì)到土壤顆粒中的化學(xué)/礦物質(zhì)成分比重。
Larry Fiene
此外Larry指出,農(nóng)民們也會(huì)想知道:“土壤營(yíng)養(yǎng)成分傳遞到作物的流速;”因此農(nóng)民需要實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù),以及所需的傳感器、診斷工具。
農(nóng)業(yè)技術(shù)供應(yīng)商John Deere的 Field Connect是一套能監(jiān)測(cè)濕度并將數(shù)據(jù)傳送上線,讓農(nóng)民實(shí)時(shí)做出是否需要灌溉的決定
去年底,美國(guó)國(guó)家食品及農(nóng)業(yè)研究所(National Institute of Food and Agriculture,NIFA)總監(jiān)Sonny Ramaswamy首度提出“農(nóng)事聯(lián)網(wǎng)(Internet of Ag Things)”這個(gè)名詞,但它也并非全新概念,因?yàn)檗r(nóng)民們已經(jīng)在實(shí)踐。Luck指出:“他們收集來自空氣與土地的資料──藉由放飛無人機(jī)、在施肥與噴藥 設(shè)備中布署作物傳感器,以及把濕度傳感器推入土壤?!?/span>
不過Luck也指出,農(nóng)民們?nèi)狈δ軡M足需求、具成本效益的寬帶連結(jié)技術(shù);現(xiàn)在就算是在偏遠(yuǎn)地區(qū),農(nóng)民們也能連上因特網(wǎng)──例如透過衛(wèi)星;但是其可取得性與聯(lián)機(jī)成本對(duì)他們來說不太友善,因?yàn)檗r(nóng)民們得處理越來越大量的數(shù)據(jù)流。
現(xiàn) 在農(nóng)民們是會(huì)用SD卡或U盤,來儲(chǔ)存在農(nóng)場(chǎng)上收集到的數(shù)據(jù),再帶回家輸入計(jì)算機(jī)、傳送至服務(wù)機(jī)構(gòu)讓顧問或農(nóng)作物專家進(jìn)行分析;整套流程可能得花上幾天。若農(nóng)場(chǎng)設(shè)備終端節(jié)點(diǎn)具備足夠運(yùn)算能力,可以處理或編輯原始數(shù)據(jù),再將其中最必要的部分直接傳送至云端呢?這樣的自動(dòng)化程序?qū)?huì)是實(shí)時(shí)運(yùn)作的,Luck指出: “我們正朝著這樣的方向邁進(jìn)?!?/span>
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11