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        人工智能在2021年有潛力改善農業的10種方式

            根據BIIntelligenceResearch的數據,到2025年,全球在智能互聯農業技術和系統上的支出(包括AI和機器學習)預計將增加三倍,達到153億美元。
         
            根據Markets&Markets的數據,僅農業方面的AI技術和解決方案支出就將從2020年的10億美元增長到2026年的40億美元,復合年增長率(CAGR)為25.5%。
         
            普華永道(PwC)稱,基于物聯網農業(IoTAg)監控是智能的,互聯農業增長最快的技術領域,預計到2025年將達到45億美元。
        物聯網
         
            人工智能,機器學習(ML)和IoT傳感器為算法提供實時數據,可提高農業效率,提高農作物產量并降低食品生產成本。根據聯合國關于人口與饑餓的預測數據,到2050年,世界人口將增加20億,需要糧食生產力提高60%才能為他們提供食物。根據美國農業部經濟研究局的數據,僅在美國,種植,加工和分配食品便是一個價值1.7萬億美元的產業。到2050年,人工智能和機器學習已經顯示出潛力,可以彌補全球另外20億人口的預期糧食需求缺口。
         
            農業是人工智能和機器學習中最肥沃的產業之一
         
            想象一下,在一個通常以數百英畝為單位的大型耕作區中,至少有40個基本流程可以同時跟蹤,出色和監控。深入了解天氣,季節性陽光,動物,鳥類,昆蟲的遷徙方式,特種肥料的使用,農作物的殺蟲劑,種植周期和灌溉周期對機器學習的影響是一個完美的問題。作物周期在財務上如何成功從來沒有像現在這樣依賴于出色的數據。這就是為什么農民,合作社和農業發展公司加倍采用以數據為中心的方法,并擴大了他們使用AI和機器學習來提高農業產量和質量的方式的范圍和規模。以下是人工智能在2021年有潛力改善農業的十種方式:
         
            1.使用基于人工智能和基于機器學習的監視系統監視每個作物田地的實時視頻源,以識別動物或人類的違規行為,并立即發送警報。人工智能和機器學習降低了家畜和野生動物意外毀壞農作物或在偏遠農場位置遭受闖入或入室盜竊的可能性。借助AI和機器學習算法推動的視頻分析技術的迅速發展,涉及農業的每個人都可以保護自己的田地和建筑物的外圍。人工智能和機器學習視頻監控系統可輕松擴展到大規模農業運營,就像單個農場一樣。隨著時間的流逝,可以對基于機器學習的監視系統進行編程或培訓,以識別員工和車輛。Twenty20解決方案是基于人工智能和機器學習的監控領域的領導者,并且通過使用機器學習來識別在現場工作的員工,已證明在保護遠程設施,優化農作物和阻止闖入者方面有效。Twenty20Solutions的實時監控示例如下所示:
         
            人工智能在2021年有潛力改善農業的10種方式
         
            依靠人工智能和機器學習算法來識別人員和車輛,正在簡化遠程...
         
            2.人工智能和機器學習通過無人機的實時傳感器數據和視覺分析數據改善作物產量的預測。提供實時視頻流的智能傳感器和無人機捕獲的數據量為農業專家提供了他們從未訪問過的全新數據集?,F在可以結合水分,肥料和天然營養水平的地下傳感器數據來分析每種作物隨時間的生長方式。機器學習是結合大量數據集并提供基于約束的建議以優化農作物產量的理想技術。以下是AI,機器學習,地面傳感器,紅外圖像和實時視頻分析如何結合使用的示例,為農民提供了有關如何改善作物健康和單產的新見解:
         
            人工智能在2021年有潛力改善農業的10種方式
         
            事實證明,無人機是捕獲特定肥料,...[+]數據的可靠平臺。聯合國糧食及農業組織;行動中的電子農業:農業前沿,2018年,曼谷
         
            3.產量映射是一種農業技術,它依賴于監督的機器學習算法來查找大規模數據集中的模式并實時了解它們的正交性,所有這些對于作物計劃而言都是無價的。在植被周期開始之前,有可能知道給定田地的潛在產量。通過結合使用機器學習技術來分析3D制圖,傳感器的社會狀況數據和基于無人機的土壤顏色數據,農業專家現在可以預測給定作物的潛在土壤產量。完成了一系列飛行,以獲取最準確的數據集。下圖顯示了產量映射分析的結果:
         
            人工智能在2021年有潛力改善農業的10種方式
         
            有監督和無監督的機器學習算法正在被用來確定如何最好地...[+]TANHATALAVIYA,DHARASHAH,NIVEDITAPATEL,HITESHRIYAGNIK,MANANSHAH,“在農業中實施人工智能以優化灌溉和農藥和除草劑的應用”,《農業人工智能》,第4卷,2020年,第58-73頁,ISSN2589-7217。
         
            4.聯合國,國際機構和大規模農業行動正在率先將無人機數據與地面傳感器相結合,以改善害蟲管理。通過將無人機的紅外熱像儀數據與可監測植物相對健康水平的傳感器相結合,使用AI的農業團隊可以在蟲害發生之前對其進行預測和識別。一個例子是聯合國如何與普華永道一起使用,評估亞洲數據棕櫚果園的潛在有害生物侵染,如下圖所示:
         
            人工智能在2021年有潛力改善農業的10種方式
         
            聯合國正在結合地面傳感器和無人機數據,以微調他們的機器學習算法...[+]聯合國糧食及農業組織;行動中的電子農業:農業前沿,2018年,曼谷
         
            5.如今,農業工人短缺,使得基于AI和基于機器學習的智能拖拉機,農用機器人和機器人技術成為許多難以找到工人的偏遠農業行動的可行選擇。大型農業企業找不到足夠的員工,只能轉向機器人技術來獲取數百英畝的農作物,同時還為偏遠地區的周邊地區提供安全保障。對自行式機器人機械設備進行編程以在每行農作物上分配肥料,有助于降低運營成本并進一步提高田間產量。農業機器人的復雜度迅速提高,使用中的VineScout機器人的儀表板中顯示了一個示例。
         
            人工智能在2021年有潛力改善農業的10種方式
         
            事實證明,農業機器人技術擅長捕獲有價值的數據,以微調AI和...[+]SAIZ-RUBIOV,ROVIRA-MÁSF。從智慧型農業向農業5.0:作物數據管理回顧。農藝學。2020年;10(2):207。HTTPS://DOI.ORG/10.3390/AGRONOMY10020207
         
            6.通過消除阻礙將新鮮,安全的農作物推向市場的障礙,改善農業供應鏈的可追溯性是當今的必不可少的。大流行在2020年加快了在所有農業供應鏈中采用跟蹤和追溯的方式,并將在今年繼續推動這種方式的采用。一個管理良好的跟蹤系統可以通過提供更好的可見性和對整個供應鏈的控制來幫助減少庫存減少。最新的跟蹤系統可以區分入庫貨物的批次,批次和容器級別的物料分配。大多數先進的跟蹤系統都依靠先進的傳感器來獲取有關每批貨物狀況的更多信息。RFID和IoT傳感器現在在制造中變得越來越普遍。沃爾瑪進行了一項試驗,以了解RFID如何簡化配送中心的跟蹤和跟蹤性能,并比手動方法提高效率16倍。
         
            7.優化可生物降解農藥的正確混合并將其應用僅限于需要進行處理以降低成本同時提高產量的田間地區,是當今農業中AI和機器學習的最常見用途之一。通過將智能傳感器與無人駕駛飛機的可視數據流結合使用,農業AI應用程序現在可以檢測出種植區感染最嚴重的地區。然后,使用監督式機器學習算法,他們可以定義農藥的最佳組合,以減少有害生物的威脅,進一步擴散并感染健康的農作物。
         
            8.基于產量率的農作物價格預測有助于預測總產量,這在確定給定農作物的定價策略時具有不可估量的價值。了解農作物的收成率和質量水平有助于農業公司,合作社和農民更好地商討收成的最佳價格??紤]給定作物的總需求,以確定給定作物的價格彈性曲線是無彈性的,單一的還是高度彈性的,從而確定了定價策略。僅了解這些數據,每年就可以為農業企業節省數百萬美元的收入損失。
         
            9.尋找灌溉系統的滲漏,優化灌溉系統并衡量頻繁的農作物灌溉如何有效地提高產量,這是AI有助于提高農業效率的所有領域。在北美許多地區,水是最稀缺的資源,尤其是在最依賴農業為核心業務的社區中。高效使用它可能意味著農場或農業運營保持盈利與否之間的差異。線性編程通常用于計算給定田地或農作物達到可接受的產量水平所需的最佳水量。有監督的機器學習算法是確保田地和農作物獲得足夠的水以優化產量而又不會浪費任何過程的理想選擇。
         
            10.監測牲畜的健康狀況,包括生命體征,日?;顒铀胶褪澄飻z入量,確保牲畜的健康狀況是農業中人工智能和機器學習發展最快的方面之一。了解每種牲畜如何對飲食和寄宿條件做出反應,對于了解如何長期對其進行最佳處理具有非常重要的意義。利用人工智能和機器學習來了解維持日常奶牛競爭和幸福的原因,生產更多的牛奶是必不可少的。對于許多依靠牛和牲畜的農場而言,這一領域為農場如何提高利潤開辟了全新的視野。

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