智能农业专注于在农场活动管理中使用通过各种来源(历史、地理和工具)获取的数据。技术*并不意味着它是一个智能系统。智能系统通过记录数据并从中理解数据的能力来区分自己。智能农业采用硬件(IoT)和软件(云平台)来捕获数据并提供可操作的见解来管理农场的所有操作，包括收获前和收获后。数据是有组织的，可随时访问，并且包含可以从世界任何地方进行监控的财务和现场操作各个方面的完整数据。
 

　　传统和智能农业之间的差异
 

　　传统农业
 

　　在整个地区种植作物的相同做法
 

　　单独手动维护所有字段和财务数据导致错误
 

　　全田施肥农药
 

　　无法进行地理标记和区域检测
 

　　没有办法预测天气
 

　　智能农业
 

　　分析每个农场以查看适合的作物和水的需求以进行优化
 

　　仅在受影响地区早期发现和应用，节省成本
 

　　现场和财务数据在同一位置可用，通过简单的报告显示利润、收益和模式。
 

　　卫星图像检测农场的不同区域
 

　　天气分析和预测
 

　　自动化和物联网传感器如何提供帮助？
 

　　农业中的物联网(IoT)涉及通过互联网连接的传感器、无人机和物联网传感器，它们自动和半自动地执行操作并收集旨在提高效率和可预测性的数据。随着需求的增加和劳动力的短缺，农业自动化和物联网传感器开始受到农民的关注。仅在美国，由于劳动力短缺，作物产量估计每年减少21.3亿卢比(约31亿美元)。传感器和人工智能技术的进展使机器能够在周围环境中进行训练，这让农业物联网传感器更加引人注目。世界正处于农业物联网传感器革命的早期阶段，大部分产品仍处于试验阶段和研发模式。带臂的半自动物联网传感器可以在受影响的植物中检测杂草并喷洒农药，从而节省植物以及所有农药成本。这些物联网传感器还可用于收割和起重。重型农用车辆也可以在舒适的家中通过电话屏幕进行导航以执行任务，GPS可以随时跟踪它们的位置。配备传感器和摄像头的无人机用于对农场进行成像、测绘和调查。它们可以远程控制，也可以通过嵌入式系统中软件控制的飞行计划自动飞行，与传感器和GPS协同工作。从无人机数据中，可以深入了解作物健康、灌溉、喷洒、种植、土壤和田地、植物计数和产量预测等等。
 

　　基于物联网的遥感利用沿农场(如气象站)放置的传感器来收集数据，然后将数据传输到分析工具进行分析。他们监测作物的光照、湿度、温度、形状和大小的变化。传感器收集的湿度、温度、水分降水和露水检测数据有助于确定农场的天气模式，以便为合适的作物进行种植。土壤质量分析有助于确定农场的营养价值和干燥区域、土壤排水能力或酸度，从而可以调整灌溉所需的水量和选择益的耕作类型。计算机成像涉及使用安装在农场不同角落的传感器摄像头或配备摄像头的无人机来生成经过数字图像处理的图像。图像通过图像处理结合机器学习用于质量控制、病害检测、分选分级和灌溉监测，利用数据库中的图像与作物图像进行比较，确定大小、形状、颜色和生长情况，从而控制质量.
 

　　基于云平台的云软件在智能农业中的作用
 

　　基于云的软件用于管理农场的财务和现场活动。在使用计算机之前，农民通过在纸上保存冗长的记录来手动维护数据。这种方法容易出现人为计算错误。在1980年代的计算机热潮之后，农民面临的挑战是无法管理田间数据。这些软件仅用于维护财务数据。大约在2000年代中期，使用视频工具进行现场区域跟踪的卫星图像被广泛使用。农民必须实施和协调不同的工具来管理完整的农场运营。多年来，随着欣仰邦云平台的不断改进，欣仰邦云平台已成为管理所有这些活动的多合一工具，并通过单一工具在一个地方管理更多活动。
 

　　数据采集
 

　　云软件在农业中的应用之一是数据收集和检索。云软件存储了大量与天气周期、作物模式、土壤质量、收获和卫星图像相关的数据，以提供极其准确和快速的见解。与农场相关的所有数据都存储在云中，因此易于访问。因此，如果将来农作物感染了与10年前相同的症状，则可以使用这些数据找到当时使用的补救措施。
 

　　数据处理/分析
 

　　云软件中的数据库管理将与农场相关的每种可用数据的所有松散端联系起来，以实现更高级别的决策。气象数据、市场数据、农场数据、GIS和用水量——在给出农场播种、水和杀虫剂需求的值之前，对过去和现在的所有数据进行*分析。每当检测到作物生长的差异时，该系统还具有警报系统。因此，这些系统可以在虫害侵袭的情况下有效地工作，向农民提供可操作的数据。
 

　　数据存储和传播
 

　　数据存储是的支柱。早期的数据存储是基于硬件的，因此需要仔细维护和存储硬件。硬件丢失意味着数据永远消失了。如今，农业技术系统是基于云的，这意味着人们无需投资购买和维护硬件。所有数据始终可用，并可通过手机、PC和平板电脑访问。数据存储对于准确分析也很重要。与农场有关的数据越多，对天气现象、害虫、作物产量和利润的检测就越准确。欣仰邦专注于应用获取的数据，并将其从各种数据源中结合起来，以展示管理农场所有活动的更大图景。智能农业是传统农业的一大飞跃，因为它为餐桌带来了确定性和可预测性。物联网传感器、自动化和云软件系统是智能农业的工具。遍布农场的物联网传感器、无人机和传感器设备可以收集数据，并处理这些数据以产生农场见解。基于云的软件可用于收集农场数据并处理与天气模式、产量、灌溉和卫星图像以及农场外(例如市场和经销商可用性)相关的数据，以执行。基于云的软件为农民、银行、食品加工公司、保险公司。
 

　　物联网或基于云的云平台(软件即服务)解决方案是否已应用于以农业为主的发展中经济体的“智慧农业”场景？尽管物联网仍处于起步阶段，但以农业为主导的发展中经济体的政府确实投资于物联网、人工智能和机器学习等技术，以制定更智能的农业解决方案。在印度等以农业为基础的经济体中，物联网在农业中的实施有其*的好处和挑战。首先，农民害怕升级到农业科技，因为他们缺乏对技术在农业中的适用性的知识。除此之外，用于开发物联网解决方案的传感器、物联网传感器和无人机价格昂贵且维护成本高，并且需要经过技术培训的劳动力来操作它们。需要分析收集到的数据——这可以通过将它们带到实验室或使用农场仪器来完成。还需要各种传感器来收集需要单独分析的不同参数的数据，因此使它们成为高价预算项目。因此，考虑到各种农场规模，设计的解决方案必须具有成本效益和高度可扩展性。
 

　　使用云平台解决方案的智能农业有哪些好处？
 

　　通过智能手机、平板电脑和PC进行随时可用和可访问的管理
 

　　警报日志和管理(虫害、疾病等)
 

　　包含从农场到餐桌可追溯性的端到端解决方案
 

　　强大而灵活的农场管理系统
 

　　基于卫星和天气输入的咨询
 

　　随着输入的优化和持续监控，产量更高
 

　　可追溯性和输出可预测性
 

　　作物报告和见解——随时随地轻松报告
 

　　由于符合食品标准和营养跟踪，质量更高
 

　　负责任和高效的运营
 

　　地理标记以实现问责制和准确的可预测性
 

　　定制化实践可减少浪费，实现资源的精确应用，从而降低生产成本
 

　　标准实践包
 

　　遵守合规性和认证
 

　　作为一家跨国农业公司，我们转向智能农业以优化生产力是很自然的。在投资IoT和云平台解决方案之前，我们应该考虑它们之间的区别是什么？
 

　　软件即服务
 

　　不需要高技能劳动力
 

　　农场不需要设备
 

　　可用的劳动日志和化学品使用数据
 

　　无需在农场上放置物理设备。
 

　　无需硬件维护成本，可在笔记本电脑或PC屏幕问洞察，并将数据存储在云中
 

　　用于监测和天气分析的高分辨率卫星图像
 

　　用于管理收获前后所有操作的一站式解决方案
 

　　非常适合多国实施的可扩展性，用于管理多个农场的单一应用程序
 

　　可以与现有设备和物联网集成整体供应链管理