农业中的人工智能-使用Agritech的智能水管理

人工智能(AI), 机器学习(ML), 物联网(IoT)传感器最近以其广泛的功能颠覆了各行业，包括增强人类智能和处理大量数据. 作为人工智能, 特别是, 在农业方面取得进展，提高生产力和资源管理, 关于新技术如何帮助解决该行业的用水效率问题，已经进行了几次讨论.

在气候变化和随之而来的灾难事件中, 从洪水和热带风暴到干旱和地下水储量减少, 农业既面临水风险，也助长了水风险. 根据世界银行在美国，农业用水约占全球取水量的70%. 同时, 由于灌溉性能指标的低效率，大量用于灌溉的抽水或引水被浪费. 此外，这些水经常渗回地面，导致内涝和盐碱化.

除了这些问题, 农民正面临着增加粮食产量以养活不断增长的世界人口的挑战. 改善农业用水管理, 因此, 对确保可持续和高产的粮食部门至关重要. 在本文中, 您将了解人工智能如何在农业中极大地促进农业企业的水管理工作.

人工智能的兴起及其在农业用水管理中的应用

随着大数据分析和智能传感器的发展势头日益强劲, 农业已成为肥沃的工业之一精确农业方法和可见性工具. 随后，人工智能等颠覆性技术带来了一场农业革命. 人工智能保护农作物免受包括气候变化在内的各种因素的影响, 人口增长, 食品安全问题, 中国在提高农业用水效率方面也取得了更大的进步.

不同类型灌溉系统中的人工智能

农业领域的人工智能正在成为自动化的基石. 它可以帮助自动化简单而平凡的任务，例如收集现场信息, 标记和分析数据, 开发报告, 发送通知. 这些小步骤对农业实践的影响可以在短时间内看到.

智能灌溉包括最小化用水, 减少人力劳动, 统一的土壤特征观, 增强了长期的景观健康，同时节省了成本. 今天, 不同类型的灌溉系统广泛使用物联网传感器和人工智能系统来实现这些优势.

喷灌基于人工智能的灌溉系统从测量降雨强度的热声降雨传感器收集数据，以安排下一次灌溉. 通过对这些数据的分析和计算, 该系统向洒水器发送自动通知，以防止过度浇水或过度用水.

中心支点灌溉现场传感器为基于人工智能的系统提供数据洞察力，该系统控制循环灌溉喷头并调整水流或水流角度. 而不是给最近的植物过度浇水, 这有助于到达远离水源的植物.

滴灌和微灌在这些类型的灌溉, 水直接施用于植物的根部，以确保均匀分布, 减少蒸发和径流, 提高灌溉效率. 人工智能算法可以用于精确控制特定作物的水量.

数据驱动的水管理决策的人工智能分析

作物的品质取决于适当的浇水量，因为浇水过多和不足都会损害作物或阻碍其生长. 此外，土壤必须湿润，必须保持所需的湿度. 然而, 农民仍然很难确定适当的水量，以获得理想的产量和质量. 此外, 这很耗时, 操作上重, 而复杂的工艺要求高质量, 本地化数据输入.

人工智能的能力远远超出了提高作物产量和降低生产成本. 基于人工智能的农业系统使用一系列数据集，如卫星图像, 温度, 湿度, 气候, 天气预报可以帮助建立一个新的灌溉系统的自动化控制. 这将帮助农民做出最佳的水管理决策，从而在节约能源的同时减少水的浪费.

土壤水分蒸发蒸腾损失总量, 包括蒸发和蒸腾作用的水循环, 长期以来一直是创建特定作物灌溉系统的关键参数. 今天, 现代卫星图像, 天气预测, 遥感还可以帮助农民估算和改进对日降雨量和潜在蒸散量的评估，而无需对特定地点进行校准. 天气传感器与基于地理信息系统提供的数据相结合，可以进一步帮助生成更准确的水资源预测.

基于传感器的人工智能解决方案优化灌溉调度

随着管理农业用水效率问题的需求日益增加, 农民们正在努力为他们的作物制定更好的灌溉计划，这不仅可以优化产量和质量，还可以控制用水量.

取决于要捕获的数据类型-土壤, 光, 天气, 和植物, 物联网传感器可用于基于人工智能的灌溉系统，能够提供战略见解，了解最合适的灌溉时间, 使用化肥或杀虫剂, 等. 位于整个战场的重要地点, 基于土壤的传感器收集体积含水量的相关数据, 盐度, 以及其他关键参数，这些参数有助于快速了解土壤需求并实时预测灌溉需求.

尽管安装在植物茎或果实上的植物传感器的应用仍处于起步阶段, 它在测量工厂的水状况方面显示出很大的希望. 这些传感器可以感知或跟踪诸如收缩或膨胀之类的微小变化，并发出有关田间含水量不足或产量下降趋势的警报. 这种方式, 人工智能在农业中的应用能否证明在了解现场水位和适当优化灌溉计划活动以获得最大积极结果方面非常有用.