陷入困境:
农民依靠人工智能来提高产量
15几百万覆盖着地球表面平方公里的面积
农民们正在采用一种综合技术来提高产量,包括有gps功能的拖拉机和机器人
农民有大量的数据。他们的领地都有GPS地图。他们的拖拉机装有传感器和摄像机。他们的田地里有土壤湿度传感器。他们甚至有土壤类型的数据,天气数据,以及哪种种子在不同环境下表现最好的数据。
即使有了这些数据,当涉及到核电站的性能时,仍然存在一个盲点。农场太大了,农民不使用技术就无法监测单个植物的健康状况。这就是为什么许多农民转向使用航空图像进行精确农业的原因。
"It’s time-consuming to walk an entire field, but aerial imagery can provide the detailed information needed for both in-season insights and end-of-season guidance on what to change to improve next year's crop. There is a lot of research and development focused on these applications from an agronomic perspective.”
乔·拉克博士,内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程副教授
空中图像可以实现植物的细节,农民需要在不断增长的季节采取适当的行动。例如,通过针对杂草持有杂草在一个领域的地方,农民可以将除草剂应用限制在该位置;他们不必喷洒整个领域。
农民对他们的土地有深刻的理解,但他们不是数据科学家。因此,而不是尝试破译空中图像生成的数据的Tberytes,而不是与图像分析公司合作。这些公司专注于将原始数据转化为农民可以在农场实施的建议。
这些公司使用无人机、有人驾驶飞机、甚至卫星来捕捉各种分辨率的图像,从卫星的每像素米到低空飞行的飞机的每像素厘米。金宝搏官方网站用于捕捉图像的传感器类型也各不相同,每一种都为不同类型的分析提供数据。
英特尔这家总部位于美国的精密农业公司专门从事航空图像分析,该公司使用有人驾驶飞机对农田进行成像。它们利用了可见光、近红外(NIR)和热感摄像机的组合。他们捕捉整个生长季节的图像,在给定的时间给农民提供快照,为长期计划收集趋势数据,并提醒农民问题,让他们知道在哪里采取行动。
“热量图像有助于我们了解土壤湿度曲线,而Nir相机旨在表现出该领域的压力或健康。一旦我们了解土壤水分和作物健康的趋势,我们就可以为农民提供局部指导确定他们的运营优先顺序。“
Greg Rose, IntelinAir产品副总裁
除了使用气象站和地面传感器的数据,瑞士精密农业公司Gamaya用卫星和定制无人机捕获高光谱图像。高光谱图像使用额外的光带来检测植物内的特定性状。
“高光谱图像可以详细诊断植物的生理状况,”佳美亚首席执行官优素夫·阿赫特曼说。“植物与阳光相互作用的方式构成了它们新陈代谢的一个重要部分,导致了它们的生理机能和反射特性之间的紧密关系。”
农民对最终报告更感兴趣
但精密农业公司如何将原始图像转化为最终报告中包含的精确处方?新兴作物是跨越土壤的微小的绿色斑点。在驾驶拖拉机穿过田野时,它很难发现杂草,那么如何从天空中发现杂草?
这就是计算机视觉和人工智能(AI)发挥作用的地方。计算机Vision和AI用于对大组图像数据进行分类,并检测可以与特定问题相关的模式,例如杂草爆发。
“在许多情况下,不希望的植物看起来与实际作物非常相似,特别是在人眼所感知的RGB色彩空间中。杂草和作物植物之间的差异将以光谱和形态特征的微妙组合表现出来。这使其成为AI驱动解决方案的完美候选者。“
Yosef Akhtman,Ceo,Gamaya
人工智能正在把precision ag变成decision ag。人工智能发现表明植物胁迫和诊断原因的模式。结果帮助农民解决了这些问题,使用了精确的投入量。农民们可以把精力集中在受感染的地区,而不是每年喷洒整个农场的害虫。同样,农民可以通过只在需要增加氮肥的地区施用氮肥来减少所需的化肥量。
罗斯解释说:“我们使用算法来区分由于其大小而几乎看不见的早期植被,并生成健康评分和异常算法来识别异常高或异常低的压力。”这些算法依赖于机器学习来进行模式识别、识别问题和领域趋势。这些算法产生了指标,这样农民就可以对他们需要采取的行动进行排序和优先排序。”
对于大型农场来说,精密农业可以显示注意力最有可能提高整体产量的位置。对于较小的农场,它可以通过例外帮助农民管理,从他们的护理下获得最大的领域。
“在接下来的几年里,计算机视觉、机器学习和机器人技术将逐渐融合在一起,帮助种植者生产更多的食物,更有效率,并在这个过程中获得更大的经济回报。”
Al Eisaian,CEO,Intelinair
精密农业对农民的底线有益;这对这个星球也有好处。减少使用的肥料量不仅可以节省农民资金,它也会降低庞大的农田。
“在精确农业中,可变施肥一直是,而且将继续是一个有前途的领域,”拉克教授解释说。“在季节,基于传感器的活性氮管理可以让我们提高氮的使用效率。如果作物的颜色是黄色(即缺氮),传感器就会检测到,并通知可变施氮者在这个位置施更多的氮,以纠正缺氮现象。当你进入一片深绿色区域时,算法会降低氮含量。”
增加产量同时降低投入:底线将是农民提供高质量,营养丰富农产品的能力,以养活我们的星球日益增长的人群,同时最大限度地减少环境影响。