Интернет вещей в сельском хозяйстве

Умное сельское хозяйство: 7 основных вариантов использования в 2024 году

Главная > Заполнитель > Интернет вещей в сельском хозяйстве: 7 основных вариантов использования в 2024 году

Сельское хозяйство всегда было нелёгким делом. Купив ферму сегодня, вы столкнётесь с серьёзными проблемами, с которыми фермеры боролись веками: низкое плодородие почв, нехватка воды, болезни сельскохозяйственных культур, нехватка рабочей силы… и этот список можно продолжать. Традиционные методы ведения сельского хозяйства, которые когда-то были надёжными, больше не работают. В условиях бурного роста населения планеты эти устаревшие методы не справляются с удовлетворением стремительно растущего спроса на продовольствие. Именно здесь на помощь приходят Интернет вещей и интеллектуальное сельское хозяйство. В этой статье мы рассмотрим основные области применения Интернета вещей в сельском хозяйстве. Итак, давайте разберёмся.

Что такое умное сельское хозяйство?

Умное сельское хозяйство или «умное фермерство» в основном подразумевает использование современных технологий в сельском хозяйстве. Используя датчики и устройства Интернета вещей для сбора различных данных, фермеры могут принимать обоснованные решения для улучшения всех аспектов своей деятельности, как животноводства, так и растениеводства.

Ключевые принципы умного сельского хозяйства включают в себя:
– Мониторинг и принятие решений на основе данных
– Точное управление вносимыми ресурсами (вода, удобрения, пестициды и т. д.)
– Автоматизация и дистанционное управление сельскохозяйственной деятельностью
– Интеграция множества новых технологий (датчики, связь, ИИ, дроны и т. д.)

Хотя рынок интеллектуального сельского хозяйства пока не так популярен, как потребительские устройства Интернета вещей, он очень динамичен и постоянно растёт. COVID-19 фактически ускорил рост этого рынка, а проблемы с цепочками поставок и нехватка рабочей силы привели к увеличению среднегодового темпа роста до 9.9%. Согласно последним отчётам, объём рынка интеллектуального сельского хозяйства в 12.5 году составит 2022 млрд долларов США, а в будущем он, как ожидается, достигнет до 71.753 млрд долларов США к 2032 году. Поскольку рынок все еще находится в стадии развития, у компаний, готовых принять участие, остается множество возможностей.

Архитектура Интернета вещей для умного сельского хозяйства

Архитектура Интернета вещей для интеллектуального сельского хозяйства состоит из четырёх интегрированных уровней: восприятия, сети, облака и приложений. Эти уровни обеспечивают эффективный сбор данных, безопасную передачу и надёжное хранение.

  1. Уровень восприятия или датчиков и исполнительных механизмов: датчики и исполнительные механизмы, размещаемые на полях для сбора данных (влажность почвы, температура, освещенность, pH и т. д.) и управления операциями (орошение, внесение удобрений).
  2. Сетевой уровень: обеспечивает передачу данных между уровнями датчиков/исполнительных механизмов и облаков с использованием LoRaWAN, сотовой связи и т. д.
  3. Cloud Layer: облачная платформа для обработки, хранения и анализа данных с датчиков, предоставляющая информацию для принятия решений на основе данных.
  4. Уровень приложений: удобные для пользователя приложения и интерфейсы, позволяющие фермерам контролировать условия на ферме и принимать обоснованные решения для оптимизации урожайности и использования ресурсов.

7 практических применений Интернета вещей в сельском хозяйстве

Умное земледелие давно вышло за рамки концепции. Технологии Интернета вещей прочно укоренились практически во всех областях сельского хозяйства по всему миру:

Мониторинг почвы и урожая

Датчики, отслеживающие влажность почвы, уровень питательных веществ, температуру и другие параметры, позволяют фермерам получать подробную информацию о состоянии почвы и сельскохозяйственных культур. Помимо более быстрого выявления проблем, агропроизводители могут использовать эти данные для прогнозирования потенциальных проблем и применения профилактических мер.

Точное земледелие и управление ресурсами

Вместо равномерного внесения удобрений (воды, удобрений, пестицидов) по всему полю, точное земледелие и технологии дифференцированного внесения подбирают вносимые вещества на основе детальных данных и конкретных условий на уровне растения, ряда или зоны. Это радикально сокращает отходы.

Мониторинг и управление поголовьем скота

От отслеживания крупного рогатого скота и молочных продуктов до мониторинга птицы — технологии Интернета вещей оптимизируют и упрощают управление животноводством. Умные ушные бирки, биометрические носимые устройства, видеокамеры и датчики окружающей среды дают подробную информацию о благополучии, питании и развитии животных.

Развернутое ранчо в Парагвае следопыты крупного рогатого скота с датчиками движения для отслеживания местонахождения и поведения скота на свободном выпасе с целью выявления аномальных проблем, таких как травмы, падения или кражи.

Автоматизация теплиц и сельского хозяйства в закрытых помещениях

Традиционные теплицы и новые крытые вертикальные фермы становятся контролируемыми средами, автоматизированными с помощью Интернета вещей. Каждый фактор можно отслеживать и оптимизировать — от управления климатом до дополнительного освещения, гидропонных удобрений и многого другого.

На голландском тепличном предприятии установка датчиков отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха и интеллектуальных счетчиков позволила сократить расходы на электроэнергию на 50%.

Мониторинг погоды и окружающей среды

Метеостанции, оснащенные интеллектуальными датчиками и возможностями подключения, обеспечивают актуальный мониторинг микроклимата сельскохозяйственных культур. Данные поступают на платформы, анализирующие потенциальные риски, такие как заморозки, засуха, осадки и нашествие вредителей, чтобы в режиме реального времени оповещать о необходимости вмешательства.

Умное орошение и управление водными ресурсами

Благодаря Интернету вещей (IoT) для мониторинга воды и интеллектуальным системам орошения фермеры могут поддерживать идеальный уровень влажности, оптимизируя при этом расход воды. Интегрированные метеорологические данные и датчики почвы позволяют автоматически составлять графики капельного орошения, настраиваемые в зависимости от зоны, культуры и цикла роста.

Прослеживаемость и прозрачность цепочки поставок

Используя уникальные идентификаторы подключенных датчиков и устройств Интернета вещей, сельскохозяйственные компании могут автоматически регистрировать цифровой маршрут, отслеживая движение урожая от поля до транспортировки, переработки, распределения и розничной продажи. Это повышает прозрачность и подотчетность по всей цепочке поставок.

Технологии Интернета вещей на основе интеллектуального сельского хозяйства

В то время как интеллектуальное сельское хозяйство включает в себя множество новых технологий, Интернет вещей служит его основной основой, объединяя и взаимодействуя между собой такие инструменты, как:

Датчики и устройства Интернета вещей

Обширная экосистема подключенных датчиков, развёрнутых на полях, измеряет и контролирует ключевые параметры, такие как влажность, температура, количество осадков, питательные вещества в почве, состояние листьев, работу оборудования и многое другое. Расширенные типы датчиков включают:

  • Влажность почвы, температура, Датчики нитратов, pH и электропроводности
  • Датчики окружающей среды: ветер, влажность, свет, CO2, уровень воды, обнаружение пожара
  • Датчики движения и камеры для отслеживания биометрических данных и поведения скота

Технологии подключения

Данные, собранные датчиками, требуют надежных механизмов передачи на облачные платформы и в программные приложения для анализа и принятия мер. В зависимости от потребностей в подключении, пропускной способности и энергопотреблении, решения для интеллектуального сельского хозяйства интегрируют такие технологии, как:

  • Маломощные сети дальнего действия (LPWAN), такие как LoRaWAN, SigFox и LTE-M
  • Сотовая связь (NB-IoT для удаленного управления, 4G/5G для видео)
  • Спутниковая связь для полного покрытия отдаленных районов
  • WiFi, Bluetooth и другие беспроводные технологии ближнего действия

Облачные вычисления и анализ данных

Учитывая поток данных от миллионов точек Интернета вещей (IoT) по всей ферме, сверхмасштабируемые облачные вычисления и платформы аналитики больших данных критически важны для интеллектуального сельского хозяйства. Облачные экосистемы, такие как AWS IoT и Microsoft Azure IoT, предоставляют инфраструктуру для сбора, обработки и визуализации данных датчиков в больших масштабах.

Дроны и аэрофотосъемка

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА или дроны) с камерами высокого разрешения обеспечивают аэрофотосъемку целых посевных полей. В сочетании с изображениями и машинным обучением аэрофотосъёмка позволяет оценить общее состояние посевов, выявить пробелы в ирригационных системах, выявить заражение вредителями/сорняками и многое другое. Дроны также могут распылять точечные препараты.

Робототехника и автономные транспортные средства

Умные машины, такие как автономные тракторы и рои роботов, могут автоматизировать трудоемкие полевые работы, такие как посадка, обрезка, прополка и сбор урожая, используя комбинацию GPS, компьютерного зрения, датчиков и автономной навигации.

Преимущества Интернета вещей в интеллектуальном сельском хозяйстве

Интернет вещей в сельском хозяйстве, как и в других секторах, обеспечивает многочисленные преимущества.

  • Повышенная эффективностьИнтернет вещей в сельском хозяйстве позволяет фермерам легко контролировать урожай в режиме реального времени. Они получают информацию, которая помогает им быстрее прогнозировать проблемы до их возникновения. Вероятность того, что продукт попадёт на рынок быстрее и проще, выше, если вы знакомы с культурой.
  • Сохранение ресурсов: Благодаря точному земледелию на основе Интернета вещей можно оптимизировать такие ресурсы, как вода, энергия и земля, путем точного распределения нужных объемов на основе данных с полевых датчиков.
  • Устойчивые методы: Умное сельское хозяйство с поддержкой Интернета вещей сводит к минимуму использование пестицидов и удобрений, что приводит к получению более чистой продукции и уменьшению воздействия на окружающую среду по сравнению с традиционными методами.
  • проворство: Системы мониторинга и прогнозирования в режиме реального времени позволяют фермерам быстро реагировать на изменения погоды, состояния урожая и потенциальные угрозы, минимизируя потери и защищая урожайность.
  • Низкие эксплуатационные расходы: Потребление ресурсов, операционные расходы и человеческие ошибки можно значительно сократить за счет автоматизации процессов посадки, обработки и сбора урожая.
  • Повышение качества продукцииИнтернет вещей в сельском хозяйстве вносит значительный вклад в повышение производительности. Используя подключенные системы, фермеры могут максимально повысить питательную ценность продукции и воссоздать лучшие условия её производства.

Что следует учесть перед разработкой решения для интеллектуального земледелия

Хотя преимущества Интернета вещей в сельском хозяйстве огромны, разработка и внедрение решений для интеллектуального земледелия требуют тщательного планирования и учета ключевых факторов:

Конфиденциальность и безопасность данных: Сельскохозяйственные операции создают огромные массивы конфиденциальных данных и записей, которые необходимо защищать от таких угроз, как хакерские атаки или корпоративный шпионаж. Шифрование, контроль доступа, изолированная сеть и другие меры кибербезопасности должны быть реализованы на любой платформе интеллектуального сельского хозяйства.

Взаимодействие и стандартизация: В связи с распространением устройств Интернета вещей и сельскохозяйственного программного обеспечения от различных поставщиков, взаимодействие и стандартизация систем приобретают решающее значение для облегчения интеграции и обмена данными.

Анализ затрат и рентабельности инвестиций: Перед внедрением необходимо провести тщательный анализ затрат и выгод, чтобы понять такие расходы, как приобретение оборудования, установка, подключение/облачные сервисы, обслуживание и т. д. Реалистичные прогнозы окупаемости инвестиций, основанные на повышении эффективности и улучшении доходности, оправдают инвестиции.

Масштабируемость и системная интеграцияРешения для интеллектуального земледелия должны иметь возможность масштабирования по мере ежегодного роста числа развертываний устройств Интернета вещей и объёмов данных. Облачная инфраструктура должна поддерживать масштабирование вычислительных мощностей и потребностей в хранении данных. Интеграция с существующим оборудованием, датчиками и программными системами также критически важна.

Нормативные и нормативные требования: В зависимости от региона могут существовать нормативные требования и нормы, которые необходимо соблюдать в таких областях, как конфиденциальность данных, сельскохозяйственные ресурсы, распыление химикатов и другие процессы, которые должны обеспечиваться технологиями Интернета вещей.

Обучение и управление изменениями: Внедрение новых процессов на базе Интернета вещей часто требует обучения персонала по установке, обслуживанию и интерпретации данных для максимального повышения эффективности решения.

Почему стоит выбрать MOKO для оборудования Интернета вещей в интеллектуальном сельском хозяйстве

Будущее сельского хозяйства, несомненно, определяется интеллектуальными цифровыми технологиями, где Интернет вещей служит базовой платформой для анализа, объединения и автоматизации сельскохозяйственных операций. Благодатное будущее сельского хозяйства оцифровано, оптимизировано и готово к преобразованию. Готовы узнать, как Интернет вещей может способствовать значительному росту вашей сельскохозяйственной организации? Свяжитесь с нашим экспертом по Интернету вещей, чтобы начать прокладывать свой путь к интеллектуальному, подключенному сельскому хозяйству.

Часто задаваемые вопросы

Какие типы датчиков обычно используются в умном сельском хозяйстве?

Обычно используемые датчики Интернета вещей включают датчики влажности почвы, уровня питательных веществ и температуры почвы, датчики мониторинга таких факторов окружающей среды, как осадки и ветер, а также датчики движения и камеры для отслеживания местоположения и поведения скота.

Как собираются и анализируются данные с сельскохозяйственных устройств Интернета вещей?

Данные с датчиков Интернета вещей передаются по беспроводной связи, используя такие технологии, как LoRaWAN, сотовая связь, Wi-Fi или спутниковая связь, в зависимости от инфраструктуры объекта. Они передаются на облачные вычислительные платформы для извлечения аналитической информации, выявления проблем и запуска автоматизированных рабочих процессов.

Какой уровень связи необходим для отдаленных сельскохозяйственных районов?

Для ферм и полей, расположенных в сельской местности или отдаленных районах с ограниченным покрытием интернетом/сотовой связью, технологии маломощных сетей дальнего действия (LPWAN), такие как LoRaWAN, в сочетании со спутниковой связью предлагают эффективный способ передачи данных Интернета вещей на большие расстояния с минимальным потреблением энергии.

Как Интернет вещей может повысить безопасность и прослеживаемость пищевых продуктов?

Подключённые датчики Интернета вещей создают постоянную, неизменяемую запись, связывающую сельскохозяйственные культуры и скот с определёнными пространственно-временными данными на протяжении всей цепочки поставок. Этот след данных обеспечивает комплексную прослеживаемость и анализ первопричин в случае загрязнения пищевых продуктов или проблем с безопасностью.

Какие еще новые технологии работают с Интернетом вещей в сельском хозяйстве?

В то время как Интернет вещей формирует цифровую нервную систему, интеллектуальное сельское хозяйство часто интегрирует другие инновации, такие как аэрофотосъемка с помощью беспилотников, автономная робототехника, компьютерное зрение и машинное обучение, прослеживаемость на основе блокчейна, системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха и климат-контроля, а также автоматизированные системы орошения.

Содержание

Готовы ли вы вместе разрабатывать комплексные решения для устройств Интернета вещей?