数据如何改变现代农业
数字技术正在向这些领域传播，有助于确保农民继续满足世界日益增长的粮食需求。
机械化一直是我们目前看到的规模实现作物生产的关键，但它远非完美。例如，许多农场的庞大规模意味着田地用水、肥料和杀虫剂进行统一处理，即使实际需求往往因田地而异，甚至在同一田地的不同部分之间也是如此。这种“一刀切”的方法浪费了资源并破坏了环境。
农业中的物联网
对于农民（和其他所有人）来说，好消息是，与其他行业一样，物联网（iot）带来了把事情做得更好的力量。这种被称为“农业4.0”的农业数字化将使农民能够以极高的精度定制他们照顾作物的方式，而不会影响规模。
这是由于农民现在能够收集的大量数据，从环境信息到天气预报和作物价格的实时数据。除此之外，基于云的预测分析和人工智能 （ai） 意味着他们拥有从这些数据中获取有意义的见解的工具，从而在整个运营中做出更好的决策。最终，这可以带来更高的产量和更高的收入，以及加强环境保护。
近年来，机器人农业机械一直是农业4.0最引人注目的表现之一。这些机器现在在全球导航卫星系统（gnss）接收器的引导下广泛用于耕作、种植、浇水、喷雾和收割田地。除了自动化一些相对平凡的任务外，这些机器还可以通过减少在田间纵横交错时的重叠来帮助最大限度地减少土壤压实、减少资源消耗并节省时间。更重要的是，它们可以对来自传感器的数据做出动态反应，从而在正确的时间、正确的地点提供正确的现场处理。
创新降低成本并提高准确性
最近的创新正在降低技术成本，同时实现更高的准确性。这为农业中的许多新应用打开了大门。利用现有的卫星星座、新一代多频段定位硬件和gnss校正数据服务，为紧凑、多功能和低功耗使用而调整，厘米级精度现已成为现实。这使农民有机会收集有关其田地的高度精细数据 - 无论这些规模如何 - 从而更有效地管理它们。
收集数据的另一种方法是从空中收集数据。以雅马哈发动机开创性的无人驾驶农用直升机为例，该直升机已被证明在世界各地很受欢迎，仅在日本每年就处理数百万英亩的农田。另一个例子是大疆阿格拉斯mg-1无人机，它可以携带多达10公斤的肥料，除草剂或农药，并以高精度施用不同数量。mg-1包括一个“智能”模式，使农民的飞行计划和执行变得简单明了。
由数据和 ai 驱动
正如我们所讨论的，支撑这种更精确农业的是数据。一个常见的来源可以是收集环境信息的广泛传感器网络。然后将这些数据发送到云端，其中典型的用例涉及将其叠加到地图上。这些帮助农民更有效地管理水、肥料或其他资源，甚至诊断潜在的作物疾病。
更进一步，人工智能技术可用于分析数据集的混合，并挑选出人类或传统预编程算法可能遗漏的趋势和模式。ibm watson machine learning是这种可以应用于农业的技术的一个例子。
当然，传感器不必在地面上（或地面上）。flurosat和gamaya使用无人机安装的摄像机飞上天空，使农民能够测量植物反射的光，并将其分成40个单独的频段，包括可见光和红外电磁光谱。
通过适当的机器学习工具提供这种类型的高分辨率数据可以为农民提供非常有价值的见解：某些地区是否缺乏营养？害虫开始在某个地方扎根了吗？是否有作物病害的早期迹象？杂草在哪里生长？农民应该如何最好地解决出现的任何问题？
帮助养活不断增长的人口的令人兴奋的机会
这种增加的数据量和更好的分析工具的结合提供了巨大的潜力，可以帮助农民使用更少的资源种植更健康的作物，并减少对环境的影响。为了充分发挥其潜力，任何旨在帮助农业部门更好地满足世界日益增长的粮食需求的解决方案都必须有力且易于实施。
其核心将是高精度定位和无线连接能力，这反过来意味着gnss校正数据服务和蜂窝或无线网络将发挥重要作用。总之，这些有能力彻底改变农业，释放新的运营策略，利用数据来推动更好的决策。
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对于农民（和其他所有人）来说，好消息是，与其他行业一样，物联网（iot）带来了把事情做得更好的力量。这种被称为“农业4.0”的农业数字化将使农民能够以极高的精度定制他们照顾作物的方式，而不会影响规模。
这是由于农民现在能够收集的大量数据，从环境信息到天气预报和作物价格的实时数据。除此之外，基于云的预测分析和人工智能 （ai） 意味着他们拥有从这些数据中获取有意义的见解的工具，从而在整个运营中做出更好的决策。最终，这可以带来更高的产量和更高的收入，以及加强环境保护。
近年来，机器人农业机械一直是农业4.0最引人注目的表现之一。这些机器现在在全球导航卫星系统（gnss）接收器的引导下广泛用于耕作、种植、浇水、喷雾和收割田地。除了自动化一些相对平凡的任务外，这些机器还可以通过减少在田间纵横交错时的重叠来帮助最大限度地减少土壤压实、减少资源消耗并节省时间。更重要的是，它们可以对来自传感器的数据做出动态反应，从而在正确的时间、正确的地点提供正确的现场处理。
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由数据和 ai 驱动
正如我们所讨论的，支撑这种更精确农业的是数据。一个常见的来源可以是收集环境信息的广泛传感器网络。然后将这些数据发送到云端，其中典型的用例涉及将其叠加到地图上。这些帮助农民更有效地管理水、肥料或其他资源，甚至诊断潜在的作物疾病。
更进一步，人工智能技术可用于分析数据集的混合，并挑选出人类或传统预编程算法可能遗漏的趋势和模式。ibm watson machine learning是这种可以应用于农业的技术的一个例子。
当然，传感器不必在地面上（或地面上）。flurosat和gamaya使用无人机安装的摄像机飞上天空，使农民能够测量植物反射的光，并将其分成40个单独的频段，包括可见光和红外电磁光谱。
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