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农业跟大数据怎么挂钩?

2015-06-13 02:34
退思
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  几千年前,农业开始时是一种高度地点特异性的活动。第一代的农民是培植个别植物的园丁。他们会去寻找适合这些植物的小气候及小块的土地。但是,随着农民取得科学知识及机械专门知识,他们利用了标准化的方法,如耕土、散布动物粪便作为肥料、每年轮替作物,以扩大土地,从而提高产量。经过几个年代,他们开发了较好的方法,预备土地,保护植物不被昆虫破坏,最终也发明了机器,以减少所需要的人力。19世纪开始,科学家发明了化学农药,又利用新发现的基因原理,选择更高效的植物。虽然这些方法将整体的生产力最大化,但是它们也造成了田地里某些区域的表现欠佳。尽管如此,产量还是升到曾经不可思议的程度:有些作物的产量从19世纪到现在,增加了整10倍。

  但是,今天,迈向更统一的做法的趋势已经开始反转,这多亏了“精准农业“。农民现在能利用信息技术,收集关于他们的田地的精确数据,又能制定如何培植每一平方英尺的土地。

  其中一个影响就在产量上面:精准农业让农民能从每一颗种子提取最高的价值。这么做,应该能帮助养活全球的人口,总数经联合国估计,2050年之前将达到96亿。精准农业有望能减少农业对环境的影响,因为它能减少浪费、节约能源。它的影响力不局限于生产一年生作物,如小麦及玉米。它也有潜力革新人们如何监控与管理葡萄园、果园、牲畜以及森林。它或许会有一天甚至让农民能依靠机器人为个别植物进行评估、施肥、浇水,从而消除了农业自发明以来所带来的苦差事。

  一步一亩地

  美国政府在1983年宣布将美国军方开发的卫星导航系统,即全球定位系统(GPS),开放给平民使用的时候,铺下了精准农业原来的基础。不久之后,企业开始开发”可变速率技术”,让农民以不同的速度为田地施肥。农民将土地的种种特征(如酸度、磷和钾含量)测量并加以制图,然后对照需求而施肥。大致上,就连今天,田地还是以人工探测。过程需要农民本身或职员在预定位置采取样本,将之装袋,并送往化验室进行分析。之后,一位农学家会制作地图,标示每个区域相应的所需肥料,以优化生产。最后,一台连接GPS的肥料撒布器就会在每个地点依照所选择的肥料量进行施肥。

  超过六成的美国农业投入品经销商有提供某种形式的可变速率技术服务,但是美国农业部的数据显示,尽管有了多年来所提供的补贴及教育工作,少过20%的玉米种植面积正利用此科技管理。目前,其中一个主要的限制是经济。人工泥土测试昂贵,因此,那些有利用可变速率技术的农民与农业企业,往往使用稀疏采样策略。比方说,美国大多数农民每2.5英亩采取一个样本;巴西方面为每12.5英亩采取一个样本。但是,这么做的问题是:一英亩之内的泥土差别时常很大,而且农业科学家同意,每英亩要采取样本几次,才能测出差别。换言之,农民在田地的某些区域忽略了提高生产力,又在田地的其他区域施太多的肥料及其他投入品。

  调查人员已开始着手处理这个问题。他们开发了廉价的传感器,让农民提高他们的采样密度。举例说明,一种新的酸度传感器每几英尺就将电极插入泥土,以采取读数,并记录其GPS坐标;以那样的密度进行人工采样将会太过昂贵。但是这种传感器还没来到大多数的农场。有些不够可靠,用了几英亩就坏了;又有其他的不够准确。但是世界各地的几个研究小组正在努力开发更牢靠的传感器。

  比较实用的,就是能够探测植物颜色以决定其营养需求的传感器。例如,缺乏氮的植物会呈淡绿色或黄色,而氮充足的植物会呈深绿色。几家欧美公司已经开发能够探测绿色深度的传感器,以便产生测量,可用来产生地图,推荐各区域之后所应施的氮量。另外,这些测量可以直接和氮敷料器连接,以便同时更改施肥速度。一个拖拉机可以在前面装置传感器,在后面装置敷料器;当敷料器经过早前传感器经过的位置的时候,电脑就已经通过算法计算出应该使用的肥料量。这方面的研究由于只局限于小杂粮,如小麦、大麦、黑麦和燕麦,因此这种科技只适用于欧美种植这类作物的地区。根据普渡大学2013年的一份调查,只有7%的农业投入品经销商提供植物颜色传感器。但是,鉴于这个领域的初创公司的数量,很明显地,许多投资者视这种科技为一个潜在的金矿。

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