Информационные центры

Как ИИ используется в сельскохозяйственном орошении?

Published:

2024-01-29 15:42

Технология ИИ широко используется в области интеллектуального орошения. Используя датчики для сбора данных о влажности почвы, температуре, освещении и других данных в сочетании с метеорологическими данными и моделями потребностей растений в воде, ИИ может отслеживать и анализировать потребности растений в воде в режиме реального времени. Основываясь на этих данных, ИИ может интеллектуально управлять ирригационной системой, регулируя количество и частоту орошения, чтобы удовлетворить потребности растений в воде и избежать растраты водных ресурсов и чрезмерного орошения.

01 Применение ИИ в области интеллектуального орошения

Прогнозирование и оптимизация схем орошения: ИИ может строить модели для прогнозирования будущей погоды и потребностей растений в воде путем анализа большого количества метеорологических данных, данных о почве и росте растений. Основываясь на этих прогнозах, ИИ может оптимизировать схемы орошения, чтобы растения получали воду в нужное время и в нужном количестве.

Адаптивная регулировка орошения: ИИ может автоматически регулировать параметры ирригационной системы в соответствии со стадией роста, типом и характеристиками потребности в воде растения. Например, для различных культур ИИ может разумно регулировать объем и частоту орошения для удовлетворения их потребностей в росте на основе их цикла роста и характеристик спроса на воду.

Обнаружение неисправностей и обслуживание: ИИ может контролировать состояние работы ирригационной системы, вовремя обнаруживать неисправности или аномалии, а также предоставлять информацию о тревоге и тревоге. Это может помочь фермерам своевременно выявлять и решать проблемы, сокращая время простоя и затраты на техническое обслуживание ирригационных систем.

Анализ данных и поддержка принятия решений: ИИ может анализировать большие объемы данных об орошении, включая влажность почвы, потребление воды и т. д., чтобы обеспечить поддержку принятия решений фермерами. Благодаря анализу данных ИИ может помочь фермерам понять состояние роста растений, эффекты орошения и использование воды, чтобы вносить коррективы и улучшения.

02 Применения и задействованные технологии

Интеллектуальная сенсорная технология: датчики являются ключевым компонентом интеллектуальных ирригационных систем. Благодаря использованию различных датчиков, таких как датчики влажности почвы, датчики температуры, датчики освещенности и т. Д., Условия почвы и окружающей среды можно контролировать в режиме реального времени. Данные, предоставляемые этими датчиками, могут помочь системам ИИ более точно оценивать потребности растений в воде, обеспечивая точное орошение.

Технология беспроводной связи: в интеллектуальных ирригационных системах требуется передача данных и связь между датчиками и контроллерами. Беспроводные коммуникационные технологии, такие как беспроводные сенсорные сети (WSN), Интернет вещей (IoT) и т. Д., Могут осуществлять передачу данных в реальном времени и дистанционное управление между датчиками и контроллерами. Таким образом, фермеры могут контролировать и контролировать ирригационные системы в любое время и в любом месте, повышая эффективность управления.

Машинное обучение и глубокое обучение: ИИ может использовать алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для анализа и обучения на больших объемах данных. Анализируя исторические данные об орошении, данные о росте растений и метеорологические данные, ИИ может изучать модели роста растений и модели спроса на воду. Основываясь на этих шаблонах, ИИ может автоматически корректировать схемы орошения для повышения эффективности орошения и эффективности использования воды.

Управление водными ресурсами и их сохранение: интеллектуальные ирригационные системы могут не только точно орошать растения в соответствии с их потребностями в воде, но и сокращать потери воды за счет анализа и оптимизации данных. ИИ может разумно распределять и регулировать количество поливной воды в соответствии с водоснабжением в реальном времени и потребностями растений в воде для достижения цели экономии воды.

03 Технологии и тренды будущего

В интеллектуальных ирригационных системах обработка и анализ данных между датчиками и контроллерами в реальном времени могут выполняться с использованием граничных вычислений, что снижает зависимость от облачных сервисов и повышает скорость отклика и точность решений по орошению.

Интеграция искусственного интеллекта и больших данных: сочетание искусственного интеллекта и технологий больших данных может обеспечить более мощную аналитику и предварительные возможности для интеллектуальных ирригационных систем. Обрабатывая большие объемы исторических данных и данных в реальном времени, ИИ может изучать более точные модели и алгоритмы для обеспечения более точных схем орошения и поддержки принятия решений.

Автономное роботизированное орошение: роботы могут автономно перемещать, находить и орошать растения в поле на основе алгоритмов ИИ и данных датчиков. Эта технология может повысить гибкость и эффективность орошения, уменьшая потребность в ручном труде.

В целом, применение ИИ в области интеллектуального орошения может помочь фермерам достичь интеллектуального управления орошением, повысить эффективность использования водных ресурсов, снизить производственные затраты, избежать отходов и повысить урожайность и качество сельскохозяйственных культур. Это имеет большое значение для устойчивого развития сельского хозяйства и охраны окружающей среды.

Связанные новости

Подписка на сообщения

Прислушивайтесь к голосу каждого клиента.

Представлено
%{tishi_zhanwei}%