Ciencia de datos agrícolas: Datos de cosecha

Una cantidad masiva de datos invisibles se transmite diariamente a través de redes celulares. Los datos pueden ser de varios tipos según la fuente y el tipo, y es por eso que todos los tipos de industrias dependen tanto de los datos.

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario, que combina muchas materias como matemáticas, estadística, informática y administración de negocios. Combina varias herramientas y técnicas juntas, que se crean solo con fines analíticos. Desde la recopilación de datos hasta el aprendizaje automático y la presentación de resultados a la administración, cada paso consiste en encontrar información sobre el significado a partir de los datos proporcionados. Los datos se utilizan como materia prima para encontrar soluciones para problemas de negocios y análisis predictivo de problemas futuros.

Uno de los principales sectores públicos que se benefician de la ciencia de datos en la agricultura. Aunque todavía está en su etapa incipiente, tiene grandes ámbitos y aplicaciones.

LA CIENCIA DE LOS DATOS EN LA AGRICULTURA

La escena de la agricultura está empeorando cada año con:

  • Semillas de mal rendimiento.
  • Desastres naturales
  • Falta de agua y maquinaria agrícola.
  • Falta de ayuda financiera.

Todo esto lleva a una producción insuficiente o insuficiente para los agricultores que no obtienen un precio adecuado y conduce a que los suicidios de agricultores y las granjas cultivables se vuelvan estériles. El problema es que las innovaciones tecnológicas y los medios no se utilizan en toda su capacidad.

Varias técnicas de análisis pueden ayudar a los agricultores y sus prácticas agrícolas hacia el mejoramiento como:

  • Grandes datos
  • Aprendizaje automático
  • El internet de las cosas
  • Computación en la nube

Para que todas estas herramientas funcionen, se necesita tener datos históricos y datos actuales sobre los que trabajar. Y todos estos datos se pueden recopilar de diferentes fuentes, como conjuntos de datos gubernamentales o de sensores ubicados cerca de los brazos y las máquinas. Algunas fuentes ricas de datos son:

  • Imágenes satelitales de campo base
  • Gps sensores basados ​​en tractores y plouchers.
  • Predicciones climáticas y climáticas.
  • Datos requeridos de fertilizante
  • Datos de infestación de plagas y malezas.
  • Sensores basados ​​en datos de las fincas.

El análisis de estos datos puede ser útil no solo para los agricultores, sino también para las compañías de seguros, bancos, gobierno, comerciantes, fabricantes de semillas y fertilizantes, etc.

Big data ayuda en la agricultura de precisión, que también se llama agricultura por satélite; Funciona sobre la base de la observación y la medición de diversas fuentes. El objetivo principal es utilizar los recursos de manera efectiva y tomar decisiones informadas. Todo esto se hace manteniendo la temperatura, topografía, fertilidad del suelo, salinidad, disponibilidad de agua, recursos químicos, contenido de humedad, etc.

AGRICULTURA INTELIGENTE

La aplicación principal de la ciencia de datos en la agricultura es la agricultura inteligente donde se utiliza la tecnología analítica. Ayuda a superar las deficiencias de la agricultura y el control de la cadena de suministro, proporciona perspectivas predictivas, toma decisiones en tiempo real y diseña modelos de negocios. Se trata de sistemas de gestión de la información especializados para:

  • Cosecha de cultivos, estrés, población.
  • Parches de hongos
  • Parches de hierba
  • Textura y condición del suelo.
  • Humedad del suelo y nutrientes.
  • Condiciones climáticas
  • Lluvia y temperatura
  • Humedad y velocidad del viento.

La agricultura inteligente comenzará una nueva era de técnicas agrícolas utilizando muchos dispositivos como GPS, sensores de radar, sistemas de información geográfica, cámaras, drones, arquitectos en la nube, etc.

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