ГоловнаПлодоовочевий бізнесТехнологіїДрони та штучний інтелект допомагають американським фермерам вирощувати картоплю
НовиниТехнології

Дрони та штучний інтелект допомагають американським фермерам вирощувати картоплю

Підрахунок кущів картоплі, точні вимірювання параметрів рослин, аналіз ґрунтів та стану полів – усі ці операції виконує дрон, допомагаючи фермерам вирощуючи високі врожаї картоплі та вибирати найкращі сорти. Про це пише AgroExpert.md, посилаючись на інформацію американської компанії-постачальника дронів для рослинництва на сайті agremo.com.

«Картопля займає одне з перших місць у списку найважливіших сільськогосподарських культур у світі. Понад 156 країн виробляють картоплю і понад мільярд людей регулярно вживають її в їжу. У США картопля є провідною овочевою культурою. Очікується, що до 2025 року виторг американської картопляної галузі досягне $10,557 млрд.

Black Gold Farms входить до числа найбільших географічно різноманітних виробників картоплі в США.

Вони вирощують звичайну та солодку картоплю на сотнях полів (226) у 8 штатах і використовують дрони та штучний інтелект Agremo для підрахунку рослин, щоб отримати точну інформацію про кожне поле.

Читайте також: Drone UA: інвестиції в роботизацію агросектору повертаються у шестиразовому розмірі

Перед тим, як звернутися до технології точного землеробства, команда Black Gold Farms покладалася на традиційні методи вимірювання насаджень. Три роки тому вирішили протестувати технологію, а зараз вона застосовується на 100% картопляних полів компанії.

Дрони в поєднанні з програмним забезпеченням (штучний інтелект для польової аналітики Agremo) виконують збір та аналіз даних, які агрономи компанії використовують для порівняння щільності висіву та типу насіння картоплі, що забезпечують найбільш успішну закладку насаджень.

У компанії постійно тестують різні сорти картоплі. Один зі способів зрозуміти, який з них краще, точно виміряти висоту рослини. Завдяки кращому розумінню реальної продуктивності насіння і робиться вибір сорту зрештою.

Ще однією проблемою при вирощуванні картоплі є тип ґрунту та його якість. Картопля споживає велику кількість азоту та калію та потребує достатнього рівня інших поживних речовин у ґрунті. Проте важко виявити проблеми у сезоні, досліджуючи поля пішки. З висоти дронів простіше визначити область з менш продуктивними рослинами та внести корективи.

Традиційний метод підрахунку рослин картоплі виглядає так: агроном вибирає кілька місць на полі та вручну підраховує кількість рослин у ряді певної довжини. Ця вибірка дуже обмежена, але це єдиний спосіб розрахувати приблизну популяцію рослин, порівнюючи кількість підрахованих рослин із цільовою популяцією.

Оскільки відбір проб проводиться не по всьому полю, агроном не має інформації про всі рослини. Крім того, вибір місця для ручного підрахунку рослин є суб’єктивним та нерідко веде до варіативності.Крім того, в цій конкретній компанії на кожному полі присутні більше одного сорту, а багато полів з різною щільністю посіву, так що підрахунок кількості насаджень потрібен для кожної унікальної області поля.

Зображення з дрона швидко надають повну картину полів та їх стану. Знання того, який відсоток насіння стає продуктивними рослинами, є цінною інформацією як виробника, так і селекціонерів.

Штучний інтелект на основі розраховує прогноз і видає аналітику про кінцевий урожай. Компанії вдалося скоротити кількість малопродуктивного насіння на 20% і змінити калібр насіння, яке воно садить, на 30% для кращих урожаїв».

EastFruit

Використання матеріалів сайту припустимо за наявності прямого та відкритого для пошукових систем гіперпосилання на конкретну публікацію.

Головні новини та аналітика плодоовочевого ринку на Facebook и в Telegram – Підписуйтесь!

Вас також може зацікавити

Зрошення, зберігання та переробка – основні напрямки розвитку професійного картоплярства в Україні

EastFruit

Томати з поля, вирощені за унікальною технологією, українське агрогосподарство збиратиме у листопаді

EastFruit

Лазер проти бур’янів: у Латвії створено робота для боротьби з бур’янами

EastFruit

Залиште коментар