Những ứng dụng khoa học kỹ thuật trong nông nghiệp

Khoa học dữ liệu trong nông nghiệp Cứu sống người nông dân

Nông nghiệp là lĩnh vực quan trọng nhất của nền kinh tế Ấn Độ, cung cấp việc làm cho gần một nửa dân số lực lượng lao động của đất nước !! Ấn Độ là nhà sản xuất trái cây và rau củ quả lớn thứ hai trên thế giới.

Nông nghiệp được xem là trụ cột của nền kinh tế Ấn Độ, nhưng nước này phải chịu một số thảm họa lớn như biến đổi khí hậu, gió mùa bất thường hay hạn hán, lũ lụt, sự di cư của nông dân đến các thành phố để tìm kiếm việc làm trả lương cao hơn, v.v.

Tuy nhiên, nông dân là những người ít được quan tâm nhất ngay cả khi họ là nguồn lao động nuôi sống cả nước.

Đã đến thời điểm, công nghệ phải lên tiếng khi các tổ chức hiếm khi cung cấp các khoản vay và các chương trình phúc lợi cho nông dân. Giải pháp khoa học dữ liệu được xem là cứu cánh công nghệ đó.

Dưới đây là 6 ứng dụng của khoa học dữ liệu trong ngành nông nghiệp:

1. Lập bản đồ đất và cây trồng kỹ thuật số

Điều này có liên quan đến việc xây dựng bản đồ kỹ thuật số cho các loại đất và tính chất đất. Một số người trong ngành nông nghiệp quản lý rất nhiều mẫu đất, gần như không thể nhận được cập nhật và cảnh báo kịp thời về các vấn đề tiềm ẩn nếu không có sự trợ giúp từ công nghệ.

Farmers Edge, một công ty Canada chụp ảnh vệ tinh hàng ngày của các trang trại và kết hợp nó với các dữ liệu liên quan khác. Nó bao gồm thông tin từ hơn 4000 trạm thời tiết được kết nối với nhau!

Một số quốc gia như Ireland cũng phụ thuộc vào giám sát đất và cây trồng dựa trên vệ tinh để kiểm tra các khu đất nhanh hơn các phương pháp truyền thống. Điều này giúp nông dân đưa ra phương án cây trồng thích hợp trên một khu vực cụ thể. Nó sẽ tiết kiệm nhiều thời gian, công sức và sản xuất với năng suất cao hơn.

2. Dự báo thời tiết

Thời tiết đóng một vai trò rất quan trọng trong sản xuất nông nghiệp và có ảnh hưởng đến sự tăng trưởng, phát triển và năng suất của cây trồng. Sự sai lệch thời tiết có thể gây thiệt hại vật chất cho mùa màng và xói mòn đất.

Chất lượng cây trồng từ đồng ruộng ra thị trường phụ thuộc vào thời tiết. Thời tiết xấu có thể ảnh hưởng xấu đến chất lượng cây trồng trong quá trình vận chuyển hoặc bảo quản.

Các chuyên gia khoa học dữ liệu biết cách sử dụng các công cụ để xác định các mẫu chung và mối quan hệ ẩn đằng sau. Họ đưa ra kết luận rằng việc thúc đẩy khoa học nông nghiệp phát triển bằng cách kiểm tra các yếu tố cụ thể dẫn đến thay đổi thời tiết.

Bằng cách sàng lọc thông qua cơ sở dữ liệu và nghiên cứu để tìm ra các kết luận trong các quy trình nông nghiệp, nhà khoa học dữ liệu có thể mang lại những thay đổi đáng kể.

Các yếu tố dự báo thời tiết nông nghiệp là:

• Số lượng và kiểu bao phủ bầu trời bằng các đám mây
• Lượng mưa và tuyết
• Nhiệt độ tối đa, tối thiểu và điểm sương
• Độ ẩm tương đối
• Tốc độ và hướng gió
• Vùng áp suất thấp, bão, lốc xoáy và áp thấp
• Sương mù, sương giá, mưa đá, giông bão và gió giật mạnh

3. Khuyến nghị về phân bón

Biết tỷ lệ phân bón chính xác là một vấn đề khoa học và đòi hỏi phải phân tích kỹ lưỡng nhiều yếu tố. Thông thường, hàng trăm tham số động phải được xem xét.

Các thông số như vậy bao gồm tỷ lệ hấp thu chất dinh dưỡng cây trồng, dữ liệu nghiên cứu, hóa chất đất, tính chất vật lý và sinh học, thời tiết, thành phần nước, loại đất, phương pháp thử nghiệm đất, kỹ thuật tưới tiêu, đặc tính phân bón, tương tác giữa phân bón và nhiều hơn nữa.

Do sự phức tạp của việc tìm kiếm phạm vi bón phân tối ưu nên dẫn đến vấn đề lạm dụng phân bón trên toàn cầu. Phần lớn nông dân vẫn dựa vào các thử nghiệm, phỏng đoán và ước tính.

Kết quả là cây trồng không mang lại năng suất như kỳ vọng mà còn làm tăng mức độ ô nhiễm môi trường. Nhưng hiện nay, các chuyên gia khoa học dữ liệu có thể tư vấn cho nông dân về số lượng phân bón phù hợp.

4. Phát hiện bệnh và quản lý dịch bệnh cây trồng

Trong nông nghiệp hiện đại, các thuật toán tiên tiến được sử dụng để xác định các hiện tượng thiên nhiên giúp dự báo sự xâm nhập của sâu bệnh và sự lây lan của các bệnh vi mô.

Phân tích nâng cao trong nông nghiệp đang cung cấp cho nông dân cách quản lý sâu bệnh. Các công cụ kỹ thuật số và phân tích dữ liệu trong nông nghiệp đang sử dụng để đối phó với côn trùng có hại.

Sâu bệnh nông nghiệp có thể nhanh chóng làm giảm lợi nhuận của nông dân. Nhưng mà việc lạm dụng thuốc trừ sâu có thể có tác dụng phụ đối với con người, thực vật và các sinh vật sống khác.

Thật may, một số công ty đã tuyển dụng các chuyên gia khoa học dữ liệu để phát triển các nền tảng giúp nông dân phân tích thời điểm áp dụng thuốc trừ sâu và mức độ sử dụng.

Trong khi một số côn trùng cực kỳ có lợi cho nông dân và cây trồng, những loài khác lại độc hại và lây lan bệnh tật. Phát hiện bệnh có thể được thực hiện bằng cách chụp ảnh đồng ruộng bằng máy bay không người lái và xử lý chúng để phát hiện các khu vực bị nhiễm bệnh.

5. Thích ứng với biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu là một mối quan tâm tiềm ẩn ảnh hưởng đến ngành nông nghiệp. Tuy nhiên, các chuyên gia khoa học dữ liệu đang làm việc chăm chỉ để tìm ra cách khắc phục cho sự biến đổi khí hậu.

Một dự án liên quan đến việc cung cấp cảm biến IoT cho nông dân Đài Loan sản xuất lúa gạo để họ có thể thu thập thông tin cần thiết về cây trồng của họ. Nó sẽ giúp nông dân tối ưu hóa chu kỳ sản xuất, ngay cả khi thay đổi khí hậu là thách thức đe dọa đến cây trồng.

Lịch canh tác truyền thống không còn thích hợp do những thay đổi khí hậu khắc nghiệt, nhưng phân tích dữ liệu có thể cách mạng hóa tương lai của nông nghiệp.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng đang phân tích dữ liệu đất nông nghiệp để hiểu cách đất có thể đối phó với biến đổi khí hậu bằng cách giải phóng khí nhà kính và cả cách đất có thể thích nghi với biến đổi khí hậu.

6. Hệ thống tưới tự động

Chúng tôi cũng có thể sử dụng dự báo thời tiết trong hệ thống tưới tự động. Vậy hệ thống có chính xác không? Điển hình là có một hệ thống cho bạn biết đất khô nhưng bạn không cần tưới vì trời sẽ mưa sau vài giờ.

Tất cả các quốc gia trên thế giới hiện đang ở trong tình trạng thiếu nước tưới tiêu. Theo các nghiên cứu gần đây, nước ngày càng trở nên thiếu hụt trên toàn thế giới và hơn một phần ba dân số thế giới sẽ phải đối mặt với tình trạng thiếu nước vào năm 2025.

Trong nông nghiệp cũng vậy, vấn đề lớn mà nông dân phải đối mặt là khan hiếm nước. Vì vậy để cải thiện việc sử dụng nước, một trong những hệ thống tưới tiêu sử dụng tưới nhỏ giọt được thực hiện như hệ thống tưới tự động cho các trang trại quy mô nhỏ.

Một hệ thống tưới tiêu khác Hệ thống tưới tự động sử dụng dự báo thời tiết.

Nghiên cứu khoa học dữ liệu về dự án DATOS

Theo báo chí gần đây, dự án DATOS đã áp dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và các kỹ thuật khoa học dữ liệu khác vào dữ liệu cảm biến từ xa. Ngoài ra, nó sử dụng các hệ thống để sản xuất sản phẩm phát hiện các thảm họa, ứng dụng trong nông nghiệp và các mục đích khác.

Dự án DATOS có thể quy hoạch cây trồng bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh và trích xuất các dấu hiệu tạm thời của cây trồng được xác định thông qua hình ảnh vệ tinh radar.

Hơn nữa, DATOS tạo ra bản đồ lũ lụt bằng cách truy xuất hình ảnh vệ tinh và cho phép AI xác định các khu vực bị ngập lụt từ những hình ảnh này.

Nó có thể phát hiện lũ lụt ở những khu vực bị ảnh hưởng bởi mưa lớn và gửi cảnh báo tại các khu vực này đến các văn phòng khu vực DOST tương ứng trong trường hợp thời tiết khắc nghiệt bị gián đoạn.

Khoa học dữ liệu cũng được sử dụng để phát hiện các vật thể từ hình ảnh vệ tinh. Một ví dụ là việc hợp tác với Đại học Bán đảo Bataan để giúp tổ chức tự động hóa việc lập bản đồ cây xoài của tỉnh.

Các vật thể khác đã được phát hiện từ hình ảnh vệ tinh bao gồm mạng lưới đường bộ, tàu biển, lớp phủ đất liền và các khu vực xây dựng.

Ví dụ thực tế về khoa học dữ liệu trong nông nghiệp

Một ví dụ điển hình là ở Ai Cập, nông dân sử dụng máy bơm nước để đưa nước từ sông Nile đến cây trồng của họ. Vòi phun nước tiên tiến được sử dụng để tưới cho các cánh đồng lớn và điều này giúp cây trồng có đủ nước cần thiết cho cây phát triển. Phương pháp này rất hữu ích trong việc sử dụng nước hiệu quả.

Việc phát minh ra ứng dụng di động như Fam Graze giúp nông dân quản lý cây cỏ hiệu quả hơn bằng cách đề xuất thức ăn rẻ nhất cho vật nuôi của họ. Nó tiết kiệm thời gian và không cần bất kỳ giấy hoặc bảng tính nào. Điều này giúp làm việc nhanh hơn và chính xác cả trong và ngoài lĩnh vực này!

Các cơ sở công nghệ vận chuyển hiện đại giúp nông dân dễ dàng vận chuyển phân bón hoặc các sản phẩm nông nghiệp khác đến các nơi khác nhau trên thế giới. Ví dụ người tiêu dùng ở Dubai sẽ nhận được cà rốt tươi từ Châu Phi vào cùng ngày khi cà rốt thu hoạch ở Châu Phi.

Tóm tắt

Đây chỉ là một vài trường hợp nhà khoa học có thể sử dụng khoa học dữ liệu trong nông nghiệp hiện nay bởi vì trong tương lai, chúng ta khó có thể dự đoán những cơ hội mà nó mang lại. Công nghệ đã đóng một vai trò rất lớn trong việc phát triển ngành công nghiệp này.

Ngày nay, nông dân có thể trồng trọt trong sa mạc bằng cách sử dụng công nghệ sinh học nông nghiệp và hứa hẹn phát triển vượt bậc hơn nữa trong tương lai.

Bài viết gốc: Data Science in Agriculture Advancing Together & Benefiting Farmers

Link bài viết: //data-flair.training/blogs/data-science-in-agriculture/

Biên dịch: Tường Vi

Biên tập: Mary