7 moduri în care GIS elimină presupunerile în agricultură

  • 183

Inteligența artificială în agricultură a fost favorizată de dezvoltarea generală a tehnologiei din ultimele decenii.

Aplicația inteligenței artificiale în agricultură constă în analiza terenurilor, afișarea datelor de pe teren pe hărți și punerea în aplicare a acestor date. Cu ajutorul inteligenței artificiale, agricultura de precizie permite luarea de decizii și acțiuni informate care le permit fermierilor să obțină maximum de la fiecare hectar fără a afecta mediul înconjurător.

Printre instrumentele utilizate, tehnologia GIS agricolă se bazează pe sateliți, aeronave, drone și senzori. Aceste instrumente sunt folosite pentru a lua imagini și a le lega de hărți și date nevizualizate. Rezultatul este o hartă care arată locația și starea de sănătate a culturilor, topografia, tipul de sol, fertilizarea și alte informații similare.

Există multe aplicații ale geoinformaticii în agricultură.

Aflați mai multe despre următoarele aplicații și utilizări ale geoinformaticii în agricultură:

Prognoza randamentului

Prognoza exactă a randamentului poate ajuta guvernele să asigure securitatea alimentară și întreprinderile să prevadă profiturile și să planifice bugetele. Progresele recente în domeniul tehnologiei care combină sateliții, detectarea, datele mari și inteligența artificială pot face posibile aceste previziuni.

Una dintre cele mai profunde tehnici din acest domeniu este reprezentată de rețelele neuronale convoluționale (ConvNets sau CNN). Un ConvNet este un algoritm de învățare profundă care este învățat să identifice productivitatea unei plante. Dezvoltatorii antrenează acest algoritm alimentându-l cu imagini de plante ale căror randamente sunt deja cunoscute pentru a găsi modele de productivitate. Acuratețea CNN este de aproximativ 82%.

Sursa imaginii de mai sus: Sustainability and Artificial Intelligence Lab, Stanford University

Monitorizarea sănătății culturilor

Monitorizarea manuală a sănătății culturilor pe mai multe hectare este cea mai puțin eficientă soluție. În acest caz, teledetecția combinată cu GIS vine în ajutorul agriculturii.

Imaginile principale din satelit și informațiile de intrare pot fi asociate pentru a evalua condițiile de mediu, cum ar fi umiditatea, temperatura aerului, condițiile de suprafață și altele, pe câmp. Pe baza GIS, agricultura de precizie poate îmbunătăți astfel de evaluări și poate ajuta la stabilirea culturilor care necesită mai multă atenție.

O abordare mai sofisticată utilizează senzori de imagine pe sateliți și aeronave pentru a monitoriza temperatura culturilor. În cazul în care temperatura este mai mare decât în mod normal, aceasta ar putea indica o boală, o infecție sau o irigare necorespunzătoare.

Rețelele neuronale, cum ar fi CNN, Radial Basis Function Network (RBFN), Perceptron și altele pot fi, de asemenea, utile în evaluarea sănătății culturilor. Algoritmii pot analiza imaginile pentru a găsi modele nesănătoase.

Monitorizarea animalelor

Cea mai simplă aplicație a software-ului GIS agricol în producția de animale este urmărirea mișcărilor animalelor individuale. Acest lucru îi ajută pe fermieri să le localizeze în cadrul fermei și să le urmărească sănătatea, fertilitatea și nutriția. Serviciile GIS care fac acest lucru posibil constau în dispozitive de urmărire instalate pe animale și un dispozitiv mobil care primește și afișează informațiile de la aceste dispozitive de urmărire.

Iată un exemplu. Doriți să urmăriți greutatea vitelor de carne. Fiecare animal are un dispozitiv de urmărire pe ureche sau pe gât. De fiecare dată când pășiți pe cântarul digital, cântarul citește ID-ul animalului respectiv și atribuie o nouă valoare ID-ului în sistem.

Nu trebuie să introduceți manual aceste date. Între timp, dacă există o schimbare alarmantă a greutății animalului, puteți localiza rapid animalul și îi puteți verifica starea de sănătate.

Există și alte cazuri de utilizare interesante pentru software-ul GIS agricol, cum ar fi prevenirea întâlnirilor dintre lupi și vite. Există caracteristici spațiale ambigue care afectează distribuția faunei sălbatice într-o zonă, inclusiv a lupilor. Întâlnirile nedorite ar putea fi reduse prin înțelegerea acestor particularități subtile, ceea ce ar putea fi realizat prin utilizarea AI și GIS în combinație în agricultură.

Controlul insectelor și al dăunătorilor

Invaziile de insecte și dăunători dăunători, sau infestările, provoacă daune grave agriculturii. Vizibilitatea de deasupra capului poate permite alerte precise și în timp util pentru a preveni acest lucru.

În stratul de ozon, chiar și imaginile de înaltă rezoluție pot să nu ofere semne timpurii vizibile de infestare.

Alternativa ar fi utilizarea inteligenței artificiale. Dezvoltați o rețea neuronală și antrenați-o cu ajutorul algoritmilor de învățare profundă. În timpul antrenamentului, rețeaua neuronală primește imagini ale zonelor infectate, iar rețeaua învață să găsească tipare care să indice o infecție. Apoi puteți alimenta rețeaua cu imagini din satelit ale zonei pe care doriți să o analizați.

Așa cum am menționat mai devreme, în agricultură, puteți utiliza teledetecția împreună cu tehnologia geospațială pentru a monitoriza temperatura culturilor. Plantele răspund la infestare prin încălzire, deoarece nu mai primesc suficientă apă sau nutrienți.

Controlul irigării

Supravegherea fiecărei culturi care primește suficientă apă pe suprafețe vaste de teren este o sarcină dificilă, dar în agricultură, tehnologia geospațială o poate rezolva cu ușurință.

Aeronavele și sateliții dotați cu camere de înaltă rezoluție realizează imagini care pot fi utilizate de algoritmi de inteligență artificială pentru a calcula încărcătura de apă a fiecărei culturi în parte și pentru a detecta modelele vizuale care stau la baza penuriei de apă.

Însoțind aceste imagini cu hărți ale sistemului de alimentare cu apă, puteți vedea cât de bine funcționează sistemul dvs. actual de irigare.

Controlul inundațiilor, al eroziunii și al secetei

Combinarea GIS și a agriculturii vă poate ajuta să preveniți, să evaluați și să atenuați impactul negativ al fenomenelor naturale distructive.

Utilizați tehnicile de cartografiere a inundațiilor pentru a identifica zonele predispuse la inundații. Va trebui să colectați date, cum ar fi inundațiile din trecut, studii de teren și imagini din satelit. Folosiți aceste date pentru a crea un set de date pe care îl puteți utiliza pentru a antrena o rețea neuronală pentru a identifica și cartografia riscurilor de inundații și pentru a crea un instrument de atenuare a dezastrelor.

Dacă trebuie să studiați susceptibilitatea la eroziune a solului, puteți asocia ecuația universală de pierdere a solului (USLE) cu GIS și teledetecția. Efectuați imagini din satelit cu analiză spectrală pentru a verifica factorii USLE și verificați aceste imagini cu observații pe teren. Ca rezultat, puteți genera o hartă care să arate gradul de degradare a solului în întreaga zonă.

Soluții GIS similare pot fi utilizate în agricultură pentru a monitoriza seceta.

Automatizarea agriculturii

Semănătoarele, sistemele de irigare inteligente, mașinile de recoltat fără șofer și roboții care distrug buruienile reprezintă viitorul inevitabil. Ați putea dota fiecare mașină cu senzori sofisticați, dar de ce să faceți acest lucru când le puteți conecta la un sistem GIS integrat?

(Acest lucru nu înseamnă că vehiculele automate nu au nevoie de senzori – au).

GIS în agricultură poate furniza hărți precise, inclusiv toate informațiile de care aveți nevoie despre culturile din câmp. Astfel de hărți se numesc hărți de sarcini sau hărți de aplicații. Acestea sunt utilizate de mașini inteligente pentru a gestiona câmpul.

Iată un exemplu de utilizare a soluțiilor GIS în agricultură. În cazul în care un sistem GIS detectează o infestare cu buruieni, acesta va atribui o etichetă „Necesitatea combaterii buruienilor” zonei respective. Robotul de erbicidare citește eticheta și adaugă zona respectivă la lista sa de sarcini.

Pe lângă faptul că oferă semnale mașinilor, hărțile de sarcini pot ajuta lucrătorii necalificați să își facă treaba mai eficient.

Concluzie

Când căutați pe internet cazuri de utilizare a GIS în agricultură, puteți găsi articole și studii care datează de la începutul anilor 1990. Obiectivele agriculturii nu s-au schimbat prea mult de atunci – și nici problemele pe care se așteaptă ca GIS să le rezolve.

Format: https://intellias.com/gis-in-agriculture/