Es wird darüber geredet und niemand versteht es – Was ist Präzisionslandwirtschaft?

Es wird immer mehr über Präzisionslandwirtschaft gesprochen, aber es liegt immer noch Skepsis in der Luft, wahrscheinlich weil viele das Wesen des Konzepts und die Bedeutung der Notwendigkeit seiner Umsetzung nicht vollständig verstehen. Präzisionslandwirtschaft ist ein Rahmenwerk, das darauf abzielt, das absolute Maximum bei der Ausschöpfung des Potenzials natürlicher, menschlicher und maschineller Ressourcen bei minimaler Störung des Agrarökosystems zu erreichen.

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Übrigens war Präzisionslandwirtschaft ein großer „Auftrag“ der Notwendigkeit, die bestehende landwirtschaftliche Praxis zu verbessern, die auf die wachsenden Herausforderungen in Form von reagieren sollte sich verschlechternde klimatische Bedingungen, steigender Bedarf an sogenannten 4F (Fuel, Feed, Food, Fiber) oder Rohstoffen für die Produktion von menschlichen und tierischen Lebensmitteln, Rohstoffen und Energie aus erneuerbaren Quellen. Einige Zeit nach der Einführung des Konzepts (2000er Jahre) wurde jedoch festgestellt, dass es keine großen Umsätze mit investierten Mitteln gab, was zu einer Verlangsamung des Trends führte.

Der Grund dafür ist, dass potenzielle Nutzer eine echte Vorliebe für Zeitungen haben, weil sie ihnen nicht gehören multidisziplinäres Wissen Sie sind auch nicht in der Lage, eine Vielzahl fortschrittlicher Technologien selbst zu nutzen, und haben wenig Vertrauen in externe Dienste. Aber nicht nur die Landwirte sind das Problem… Es gibt noch eine weitere Absurdität, die besagt, dass auch in Wissenschaftskreisen Multidisziplinarität nicht ausreicht, denn es gibt weit verbreitete Meinungen führender Wissenschaftler, dass der Fokus auf einem Bereich (und dem, mit dem sie sich beschäftigen) liegen sollte ).

Einige sind beispielsweise Experten für Pflanzen, andere für Land, wieder andere für Bildverarbeitung, wieder andere für Sensoren, während für die vollständige Umsetzung der Präzisionslandwirtschaft das Wissen aller vier erforderlich ist. Die Folge des Individualismus ist eine schlechtere Koordination von nur wenigen Experten bei der Entwicklung einer bestimmten Lösung, was sich negativ auf den Gebrauchswert einer solchen Lösung auswirkt. Tatsache ist, dass der Ertrag eine Folge mehrerer natürlicher Faktoren ist, nicht nur zB Düngung, und mit durch Rationalisierung des Düngemittelverbrauchs man muss im Gegenzug keine positive Produktionsbilanz erwarten. Viele weitere Faktoren müssen berücksichtigt werden. Diese Situation führt zur Demotivation der Kunden, weil sie zu Recht mehr von diesen Technologien erwarten und mit dem Umsatz der investierten Gelder nicht zufrieden sind.

Die im Feld vorhandenen Schwankungen wirken sich kompliziert aus Pflanzenertrag und es gibt noch keine einfache Lösung, die den Einfluss einzelner Faktoren auf den Ertrag genau definiert. Daher ist es notwendig, verschiedene Messungen in verschiedenen Vegetationsperioden zu kombinieren. Softwarelösungen innerhalb der Präzisionslandwirtschaft sind nützlich für die Sammlung, Speicherung, Verarbeitung, Visualisierung von Daten, aber es wurden noch keine Lösungen gefunden, die qualitativ hochwertige Entscheidungen liefern können.

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Qualitätsentscheidungen erfordern langjährige Erfahrung, Intuition in bestimmten Situationen, die der Computer nicht hat, aber vor allem die Tatsache, dass der Computer nicht in der Lage ist, die Zuverlässigkeit von Messwerten im Feld direkt zu bestimmen, um die Fakten zu bestätigen.

Früher war die Pflanzenproduktion organisiert auf kleineren Parzellen deren Besonderheiten die Produzenten sehr gut kannten und Entscheidungen aufgrund langjähriger Erfahrung trafen. Mitte des 20. Jahrhunderts kam es in der Landwirtschaft durch die sogenannten grünen Revolutionen (Traktorisierung, mineralische Ernährung, Gentechnik etc.) zu wesentlichen Veränderungen. Die Landwirtschaft wurde räumlich neu organisiert, Parzellen wurden vergrößert, um Platz für größere zu schaffen Kapazitäten technischer Systeme und ihre rationelle Verwertung.

Dies führte jedoch zu neuen Problemen, und es war weit weniger menschliche Präsenz auf der Handlung, was es dem Produzenten unmöglich machte, einen dauerhaften Einblick zu haben Änderungen an Grundstücken. Der letztendliche Anwendungsbereich eines solchen Konzepts ist begrenzt, da die Parzelle unabhängig von internen Ungleichheiten einheitlich behandelt wird.

Die aktuelle Praxis der Entscheidungsfindung in der Pflanzenproduktion basiert auf traditionellen Mustern, früheren Erfahrungen, der Intuition des Einzelnen und meist ererbten Gewohnheiten aus der Vergangenheit. Eine solche stochastische Art der Verwaltung von Landressourcen bringt Ergebnisse, die nicht immer mit der Höhe der investierten Mittel übereinstimmen.

In der Folgezeit wird ein Zuzug von Beratungsunternehmen in Bezug auf die Erbringung von Dienstleistungen erwartet Aufnahme der Handlung aus der Luft, Datenverarbeitung, Düngeempfehlungen usw. Hier ist eine Erklärung, warum die Technologie, die auf dem Einsatz von Drohnen oder Satelliten basiert, immer noch keinen hohen Return on Investment abwirft.

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Die größten Schuldigen dafür sind Wissenschaftler und ihre offiziellen Veröffentlichungen, in denen vegetative Indizes (erhalten aus Drohnen- oder Satellitenaufzeichnungen) fast immer stark mit Pflanzenerträgen in Verbindung gebracht werden, aber tatsächlich ist diese Beziehung nicht so eindeutig. Wesentliche vegetative Indizes beziehen sich nur in bestimmten Situationen auf Schlüsselfaktoren der Pflanzenproduktion wie mineralische Ernährung, Boden, Klima usw., wenn andere Faktoren, die in der Produktion auftreten, kein begrenzender Faktor für die Pflanzenentwicklung sind.

Es ist für potenzielle Benutzer sehr akzeptabel und entspricht gleichzeitig der Strategie „Ein Parameter, eine Lösung“, eine Karte des Düngemittelbedarfs auf der Grundlage von NDVI zu erstellen, da es von den Benutzern einfach anzuwenden ist. Das Prinzip der „Ein-Parameter-Komplettlösung“ ist im Falle der Präzisionslandwirtschaft nicht anwendbar, da sie auf Flächen umgesetzt wird, die eine natürliche Schöpfung sind, die erheblichen zeitlichen und räumlichen Schwankungen unterliegen.

Jeder Standort mit seinen Besonderheiten (Land / Umwelt) erfordert eine optimale Herangehensweise aus Aspekten. Es kann festgestellt werden, dass sie es sind vegetative Indizes die sich aus Drohnen- oder Satellitenbildern ergeben, sind ein guter Ausgangspunkt, reichen aber allein nicht aus, um in der Präzisionslandwirtschaft die richtige Entscheidung zu treffen.

Nächste ..

Es gibt weltweit eine große Anzahl von Sensorlösungen, von denen ein sehr kleiner Prozentsatz in der Präzisionslandwirtschaft kommerziell genutzt wird. Der Hauptgrund ist Dateninkonsistenz für unterschiedliche Untergründe. Land als wichtigstes und unberechenbarstes Medium der landwirtschaftlichen Produktion ist eine große Unbekannte. Der mit belebter und unbelebter Materie durchsetzte Komplex hat noch einen stochastischen Charakter ohne die gewünschte Vorhersagbarkeit, um das Maximum der verfügbaren Ressourcen zu erreichen.

Alle oben erwähnten Systeme manipulieren einige der physikalischen Phänomene, die mehr oder weniger positiv mit irgendeiner Eigenschaft des Bodens zusammenhängen. Die Wechselwirkung ist normalerweise komplex und hängt nicht nur von einem Bodenfaktor ab, sodass die Interpretation der Daten komplex ist.

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Dann…

Die Frage ist, welche Daten erhoben werden sollen und was damit zu tun ist. Auch, ob „Big Data“ zum Syndrom geworden ist. Im Wesentlichen werden Big Data überhaupt nicht benötigt, sondern nur nützliche Daten. Was Forscher aus „Big Data“ herausholen wollen, sind gute Daten, weil sie es sind basierend auf guten Daten basierte Entscheidungen. Die Frage ist, warum so viele Daten sammeln, wenn man weiß, was gute Daten in Big Data sind.

Offensichtlich, wenn jemand sammelt viele Daten er weiß nicht, worauf sie sich beziehen, und wendet daher einen Ansatz an, der als “schießen umsonst” bezeichnet wird, was zu schlechten Entscheidungen führt, da große Datenmengen nichts bedeuten. Innerhalb des Projekts der Präzisionslandwirtschaft ist die Integration aller guten Daten und akzeptablen polnischen Praktiken der nächste Schritt, der Erfahrung und moderne Analysemethoden erfordert, und der letzte Schritt ist der intelligente Einsatz von Technologie, um die gewünschte Effizienz zu erreichen.

Hier ist ein weiteres Beispiel aus der jüngeren Vergangenheit…

Beispiele aus der jüngeren Vergangenheit

2011 auf der Welt gigantische IBM zusammen mit dem bekanntesten israelischen Wissenschaftsinstitut Technion aus der Stadt Haifa startete er das „Cloud-Computing-Projekt“ für die Landwirtschaft. Innerhalb des Projekts arbeiteten zahlreiche IT-Experten und Partner aus der Landwirtschaft mit dem Ziel zusammen, verschiedene wissenschaftliche und physikalische Daten aus dem landwirtschaftlichen Umfeld zu sammeln, um sie zu erstellen einzigartige Plattform für Vorhersagen, die Landwirten helfen würden, Echtzeit- und räumliche Entscheidungen zu treffen. In einem Interview mit mehreren IBM-Projektteammitgliedern waren sie damals fest davon überzeugt, dass die Landwirtschaft „algorithmisiert“ werden könne, da sie dachten, dass Algorithmen alle Probleme der Welt lösen könnten. Zuvor erzielte das kognitive Lernsystem von IBM erstaunliche Ergebnisse bei Wettbewerben.

Dieses System wurde in der Medizin mit großem Erfolg weit verbreitet, was teilweise dazu führte das Projekt verlassen in der Landwirtschaft. Danach erkannten sie bei IBM, dass die Aufgabe des Machens kognitives Systemund maschinelles Lernen für die Landwirtschaft ist viel komplizierter, als sie sich jemals hätten vorstellen können. Künstliche Intelligenz kann helfen, aber sie kann nicht die ganze Arbeit machen.

Obwohl wir Techniken der künstlichen Intelligenz und maschinelles Lernen lernen, die Umgebung zu verstehen, sind wir noch zu weit davon entfernt, die kritischen Parameter der Handlung vorherzusagen.

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Was macht die Landwirtschaft anders?

Die Landwirtschaft ist eine der kompliziertesten Produktionstätigkeiten und im Falle einer statistischen Quantifizierung sicherlich die unberechenbarste, und Statistiken sind die Grundlage jeder Datenanalyse. Auch wenn wir nur einen Bereich betrachten, sind die Bedingungen in verschiedenen Teilen variabel. Die Unvorhersehbarkeit des Wetters, der Bodenbeschaffenheit und das Vorhandensein von Krankheiten und Schädlingen ist etwas, das über die Strömung hinausgeht Möglichkeiten moderner Technik, sind diese vorbeugenden Reaktionen nicht möglich.

Endlich das Fazit…

Hersteller sollten Beratungsleistungen in Anspruch nehmen, aber nur, wenn die Berater spezifische Lösungen für ihr Problem anbieten können und die Lösung nicht in den Büchern steht. In der Tat ist es notwendig, Erfahrung zu haben, neugierig und in Maßen einfallsreich zu sein Anwendung von Technologie.

Die Landwirtschaft erfordert in erster Linie menschliche, nicht künstliche Intelligenz.

Precision Farming als Konzept lässt sich nur realisieren, wenn die Anwender folgendes erfüllen können:

  • Sie manipulieren mit mehreren Variablen gleichzeitig (Pflanze, Boden, Klima);
  • Erkennen, welche Variable wann gemessen werden sollte;
  • Sie integrieren alle Daten zu einem Ganzen, das eine konkrete Lösung bieten soll;
  • Verwenden Sie geeignete Technologie;
  • Erkennen, was als nächstes zu tun ist, um sicherzustellen, dass die angebotene Lösung die Verwirklichung des Ziels (Ertrag, Qualität) beeinflusst hat und
  • Die Grundvoraussetzung ist breiter Technologieanwendungen Precision Agriculture soll die angebotenen Lösungen für den Anwender kostengünstiger und einfacher machen.

AUTOR:

Prof. Dr. Marko Kostic
Universität Novi Sad
Landwirtschaftliche Universität


Source: Agromedia by www.agromedia.rs.

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