Aplicaciones de IoT en agricultura

La agricultura digital es una nueva forma de desarrollo agrícola que utiliza la información digital como un nuevo factor de producción agrícola y utiliza la tecnología de la información digital para expresar visualmente, diseñar digitalmente y gestionar la información sobre objetos agrícolas, entornos y todo el proceso. Es una de las aplicaciones típicas de transformación y modernización de las industrias tradicionales mediante la reorganización digital bajo la categoría de economía digital.

La agricultura tradicional incluye principalmente la cadena de la industria de mejoramiento y la cadena de la industria de plantación, etc. Los vínculos incluyen mejoramiento, riego, fertilización, alimentación, prevención de enfermedades, transporte y ventas, etc., todos los cuales se basan en "personas" y se basan principalmente en pasado. experiencia acumulada, esto también conduce a problemas tales como baja eficiencia en el proceso de producción general, grandes fluctuaciones y calidad incontrolable de cultivos o productos agrícolas. En el modelo de agricultura digital, a través de equipos digitales como cámaras de campo, monitoreo de temperatura y humedad, monitoreo de suelos, fotografía aérea con drones, etc., se utilizan "datos" en tiempo real como núcleo para ayudar al control y la implementación precisa de las decisiones de producción. , y a través de datos masivos y datos inteligentes manuales y soporte técnico para el mantenimiento preventivo de equipos, logística inteligente y métodos diversificados de gestión de riesgos, mejorando así en gran medida la eficiencia operativa de la cadena de la industria agrícola y optimizando la eficiencia de la asignación de recursos.

Internet de las cosas: la adquisición en tiempo real de datos agrícolas masivos sienta las bases para la digitalización agrícola. El Internet de las cosas agrícola es un importante campo de aplicación del Internet de las cosas y la principal fuente de datos en la agricultura digital. La Internet agrícola de las cosas ha sido catalogada como una de las 18 direcciones importantes de desarrollo de la Internet de las cosas por Europa, y también es uno de los proyectos de demostración clave en los nueve campos principales de la Internet de las cosas en mi país.

El Internet de las Cosas tiene una amplia gama de aplicaciones en el campo agrícola. Las soluciones agrícolas basadas en Internet de las cosas pueden lograr el objetivo de mejorar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos y reducir las pérdidas mediante la recopilación y el análisis en tiempo real de datos in situ y el despliegue de mecanismos de comando. Múltiples aplicaciones basadas en IoT, como tasa variable, agricultura de precisión, riego inteligente e invernaderos inteligentes impulsarán mejoras en los procesos agrícolas. La tecnología IoT se puede utilizar para resolver problemas únicos en el campo agrícola, construir granjas inteligentes basadas en Internet de las cosas y lograr tanto la calidad como el rendimiento de los cultivos.
El campo agrícola tiene abundantes requisitos de conexión, y el potencial de mercado del Internet de las cosas agrícola es enorme. Según los datos técnicos de Huawei, hay 750 millones, 190 millones, 24 millones, 150 millones, 210 millones y 110 millones de conexiones en medidores de agua inteligentes globales, alumbrado público inteligente, estacionamiento inteligente, agricultura inteligente, seguimiento de propiedades y hogares inteligentes. respectivamente. El espacio de mercado es muy considerable. Según el pronóstico de Huawei, para 2020, se espera que el tamaño del mercado potencial de Internet de las Cosas en el campo agrícola aumente de US$13,700 millones en 2015 a US$26,800 millones, con una tasa de crecimiento anual compuesta de 14,3%. Entre ellos, Estados Unidos tiene la mayor cuota de mercado y ha entrado en una etapa de madurez. La región de Asia-Pacífico se divide en las siguientes categorías según las diferentes aplicaciones de la tecnología IoT en el campo agrícola:

Agricultura de precisión: como método de gestión agrícola, la agricultura de precisión utiliza la tecnología de Internet de las cosas y la tecnología de la información y la comunicación para lograr el efecto de optimizar la producción y conservar los recursos. La agricultura de precisión requiere acceso a datos en tiempo real sobre el estado de los campos, el suelo y el aire para garantizar la rentabilidad y la sostenibilidad mientras se protege el medio ambiente.

Tecnología de tasa variable (VRT): VRT es una tecnología que permite a los productores variar la tasa a la que se aplican los insumos de cultivo. Combina el sistema de control de velocidad variable con el equipo de aplicación, coloca la entrada en el momento y lugar precisos y adapta las medidas a las condiciones locales para garantizar que cada terreno de cultivo reciba la cantidad de alimento más adecuada.

Riego inteligente: existe una necesidad creciente de mejorar la eficiencia del riego y reducir el desperdicio de agua. Hay un énfasis creciente en la conservación del agua a través del despliegue de sistemas de riego sostenibles y eficientes. El riego inteligente basado en Internet de las cosas mide parámetros como la humedad del aire, la humedad del suelo, la temperatura y la intensidad de la luz, calculando así con precisión la demanda de agua de riego. Se ha comprobado que este mecanismo puede mejorar efectivamente la eficiencia del riego.

UAV agrícolas: los UAV tienen una gran cantidad de aplicaciones agrícolas y se pueden usar para monitorear la salud de los cultivos, fotografía agrícola (con el fin de promover el crecimiento saludable de los cultivos), aplicaciones de tasa variable, manejo de ganado, etc. Los UAV pueden monitorear grandes áreas a bajo costo, y equipado con sensores puede recopilar fácilmente grandes cantidades de datos.

Invernadero inteligente: los invernaderos inteligentes pueden monitorear continuamente las condiciones climáticas, como la temperatura, la humedad del aire, la luz y la humedad del suelo, y minimizar la intervención humana en el proceso de plantación de cultivos. Estos cambios en las condiciones climáticas desencadenan respuestas automáticas. Después de analizar y evaluar el cambio climático, el invernadero realizará automáticamente la función de corrección de errores para mantener las condiciones climáticas en el nivel más adecuado para el crecimiento de los cultivos.

Monitoreo de la cosecha: el mecanismo de monitoreo de la cosecha puede monitorear varios factores que afectan la cosecha agrícola, incluido el flujo de masa de granos, el volumen de agua, la cosecha total, etc. Los datos en tiempo real obtenidos del monitoreo pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones. Este mecanismo ayuda a reducir costos y aumentar la producción.

Sistema de gestión agrícola (FMS): FMS proporciona servicios de recopilación y gestión de datos a los agricultores y otras partes interesadas mediante el uso de sensores y dispositivos de seguimiento. Los datos recopilados se almacenan y analizan para respaldar la toma de decisiones complejas. Además, FMS se puede utilizar para identificar mejores prácticas y modelos de entrega de software para análisis de datos agrícolas. Sus ventajas también incluyen: proporcionar datos financieros confiables y gestión de datos de producción, mejorando las capacidades de mitigación de riesgos relacionados con el clima o las emergencias.

Sistemas de monitoreo de suelos: Los sistemas de monitoreo de suelos ayudan a los agricultores a rastrear y mejorar la calidad del suelo y prevenir el deterioro del suelo. El sistema puede monitorear una serie de indicadores físicos, químicos y biológicos (como la calidad del suelo, la capacidad de retención de agua, la tasa de absorción, etc.) para reducir los riesgos de erosión del suelo, densificación, salinización, acidificación y sustancias tóxicas que ponen en peligro la calidad del suelo. .

Alimentación precisa del ganado: la alimentación precisa del ganado puede controlar la cría, la salud y el estado mental del ganado en tiempo real para garantizar los máximos beneficios. Los ganaderos pueden usar tecnología avanzada para implementar un monitoreo continuo y tomar decisiones basadas en los resultados del monitoreo para mejorar la salud del ganado.