L'agricoltura intelligente, un'estensione dell'agricoltura di precisione, può aumentare il rendimento totale fino al 5% e i profitti totali fino al 20%.

Nell'agricoltura di precisione vengono utilizzati dispositivi "Internet of Things", posizionamento globale e nuove tecnologie. Il loro compito è misurare e rispondere.

Con questo, potremmo essere in grado di affrontare le sfide del futuro nel migliorare il modo in cui produciamo e gestiamo il cibo.

Poiché la popolazione globale è destinata ad aumentare, è probabile che seguiranno i requisiti alimentari totali. La stima di crescita per l'agricoltura è del 70% entro il 2050.

I driver principali sono la crescita della popolazione e l'aumento del consumo calorico medio. L'aumento del consumo calorico medio è del 10% (2010-2050).

Meno esperti

Al giorno d'oggi una grande sfida per l'industria agricola è la bassa redditività e l'attrattiva del settore. Ciò causa un numero sempre minore di esperti, da cui dipende l'agricoltura tradizionale.

Bassa efficienza

La coltivazione di cereali e verdure soffre di inefficienze nell'agricoltura. Una delle cause principali è un'informazione e una prevedibilità. Questo porta a una perdita di prodotto, spreco nell'irrigazione, fertilizzazione e controllo dei parassiti. Con meno esperti nel settore, i risultati diventano più dipendenti dalle competenze. L'impatto ambientale causato dall'uso di materiali di consumo e risorse deve essere considerato e ridotto al minimo.

La custodia del bestiame mira a realizzare rese in latte, lana, uova e carne. Sfide specifiche sono la panoramica della salute del bestiame. Altrimenti, la diffusione di malattie e una minore fertilità sono possibili risultati. Inoltre, la tensione sugli animali deve essere ridotta al minimo per ottenere la migliore resa e una bassa mortalità.

Rischio ad alto rendimento

Un rischio generale sono i lunghi periodi tra seme e raccolto o nascita e macellazione. Durante questo periodo è probabile che si verifichino fluttuazioni dei prezzi per il prodotto. Con l'incertezza che ne deriva, il pagamento e il profitto futuri sono soggetti a rischio.

Se, al momento della vendita, il prezzo per il bestiame è inferiore al previsto, l'agricoltore è soggetto a un margine inferiore. L'accuratezza della pianificazione soffre di informazioni incomplete e incertezza.

soluzioni

La precisione dell'agricoltura è il risultato dell'uso di dispositivi connessi e di nuove tecnologie. I vantaggi includono:

Efficienza migliorata

Resa ottimizzata

Maggiore precisione di pianificazione

Ciò lascia una maggiore redditività per l'agricoltura, aumenta l'attrattiva del settore e fornisce strumenti per gestire meglio le sfide future.

Cereali, frutta e verdura

scoutismo

Lo scautismo di terra è un fattore importante per il successo in agricoltura. Ad esempio, gli agricoltori devono pensare a come posizionare le colture, a ruotare, quando seminare e raccogliere. Durante la stagione vegetativa, lo scouting aiuta a coordinare il concimazione, l'irrigazione, l'erba e il controllo dei parassiti.

Origine dei dati

Le tecnologie di imaging satellitare, aereo o basata sui droni utilizzano la scansione visiva: l'imaging satellitare offre una risoluzione dell'immagine di 0,5-10 m. I droni, o "RPAS" (sistemi aerei pilotati a distanza) offrono una risoluzione dell'immagine fino a 2-10 cm.

Le telecamere offrono immagini in spettro termico, infrarosso e visibile. Il post di Steve Blank sull'uso pratico delle fotocamere iperspettrali e il valore del cliente è un ottimo esempio.

Un'elevata velocità di scansione fino a 1000 acri / h rende RPAS adatto all'agricoltura su larga scala. Possono raccogliere dati sul livello di umidità, sulle erbe infestanti e sul contenuto di clorofilla nelle piante.

I sensori interrati possono essere installati in posizioni fisse o possono essere collegati ai veicoli. I veicoli tipici comprendono trattori intelligenti o "agri-robot" (veicoli senza pilota a terra). I sensori del suolo possono rilevare la conducibilità elettrica, l'umidità, i dati radiometrici e il pH. Le installazioni fisse del sensore possono anche includere la tecnologia acustica per monitorare i parassiti più grandi.

Il pool di dati può includere più fonti di dati quali previsioni meteorologiche e dati climatici. Un ulteriore vantaggio può derivare dall'interconnessione di pool di dati, ad esempio tra aziende agricole vicine e fornitori di attrezzature agricole.

Semina

Durante la semina, l'efficacia dei semi può essere migliorata con un posizionamento preciso. L'analisi del campo e del terreno necessaria e può provenire da agri-robot autonomi o guidati.

Coltivazione

Durante la coltivazione, un minore sforzo manuale può derivare da apparecchiature telecomandate e automatizzate. Le moderne attrezzature agricole possono anche prevedere previsioni di manutenzione per ridurre lo sforzo di ispezione.

Un eccellente risparmio di carburante deriva da trattori guidati che sono in grado di scegliere il percorso più efficiente. Inoltre, il monitoraggio sul campo garantisce che i trattori vengano distribuiti solo quando necessario. Con queste tecniche, un produttore di trattori ha registrato un calo del 40% del consumo di carburante.

La riduzione del consumo di acqua, pesticidi e fertilizzanti ha un impatto immediato. In primo luogo, sulla redditività, e in secondo luogo, sulla tensione ambientale. Vengono raccolte informazioni sul livello di umidità e previsioni del tempo per zone.