Углубленный взгляд на Интернет вещей в сельском хозяйстве и решения для интеллектуального земледелия

Сельское хозяйство и сельскохозяйственная промышленность полагаются на инновационные идеи и технологические достижения, которые помогают повысить урожайность и лучше распределять ресурсы. Конец 19 века и 20 век принесли ряд механических новшеств, таких как тракторы и комбайны. Сегодня движущей силой увеличения сельскохозяйственного производства при меньших затратах является Интернет вещей (IoT) , который оставляет двери широко открытыми для инженеров, которые хотят вывести на рынок решение для интеллектуального сельского хозяйства или сельскохозяйственный датчик IoT.

Приложения Интернета вещей в сельском хозяйстве включают отслеживание активов, таких как сельскохозяйственные машины, мониторинг скота, мониторинг хранилищ и многое другое. Например:

• Датчики домашнего скота могут уведомлять владельцев ранчо, когда животные вышли из стада, чтобы работники ранчо могли их окружить.
• Датчики почвы могут предупреждать фермеров о нестандартных условиях, например о высокой кислотности, давая фермерам время решить проблему и получить более качественный урожай.
• Беспилотными тракторами можно управлять дистанционно, что значительно снижает затраты на рабочую силу.

В ближайшие несколько лет мы увидим рост использования этих и других технологий интеллектуального земледелия. Фактически, согласно прогнозам, совокупный годовой темп роста установок Интернета вещей в мире сельского хозяйства составит 20 процентов. Согласно отчету Machina Research за январь 2016 года, количество подключенных сельскохозяйственных устройств вырастет с 13 миллионов в конце 2014 года до 225 миллионов к 2024 году.

Ищете обзор того, как внедрить технологию, необходимую для решения интеллектуального земледелия?

Ниже мы описали три общих варианта использования IoT в сельском хозяйстве и семь сельскохозяйственных приложений IoT, уже представленных на рынке, которые позволяют фермерам и владельцам ранчо собирать значимые данные. Кроме того, мы расскажем вам о пяти инженерных вопросах, которые следует рассмотреть, прежде чем вы завершите разработку своего интеллектуального решения для сельского хозяйства.

Интернет вещей в сельском хозяйстве - примеры использования

Мониторинг поголовья

Благодаря мониторингу домашнего скота владельцы ранчо могут использовать приложения беспроводного Интернета вещей для сбора данных о здоровье, самочувствии и местонахождении своего скота. Эта информация экономит им деньги двумя способами:

1. Это помогает идентифицировать больных животных чтобы их можно было вытащить из стада, предотвращая распространение болезней.
2. Это снижает затраты на рабочую силу потому что владельцы ранчо могут определить, где находится их скот.

При оснащении домашнего скота датчиками возникают некоторые специфические проблемы. В частности, скот ошейником довольно сложно оснастить. Альтернативный вариант - использовать модифицированный беспроводной болюс в желудке коровы, который может связываться через Bluetooth с ушной биркой.

Еще одна потенциальная проблема, с которой сталкиваются владельцы ранчо при внедрении IoT-решения, - это выбор беспроводной технологии с аккумулятором, достаточным для жизни животного. Например, мясная корова живет 15 месяцев или дольше, и хотя некоторые технологии, использующие ячеистую сеть, вероятно, не справятся с таким временем автономной работы, Symphony Link может легко подключиться в течение такого периода времени без особой инфраструктуры вокруг ранчо. подключите все устройства.

Мониторинг сохранения

Мониторинг носорогов, находящихся под угрозой исчезновения, не относится к категории «сельское хозяйство», но является одним из наиболее интересных вариантов использования Интернета вещей для животных. Информация о том, где обитают носороги в крупных охотничьих хозяйствах, может помочь защитникам природы защитить их от браконьеров.

Как можно догадаться, поймать носорога в ошейнике непросто, и мы обнаружили, что это не всегда удается. Ошейники срывают во время схваток, и известно, что они вызывают изменения в поведении носорогов. Чтобы преодолеть эти препятствия, в настоящее время мы изучаем идею размещения устройств Symphony Link внутри рога носорога.

Мониторинг растений и почвы для точного земледелия

Мониторинг состояния растений и почвы - простой вариант использования, но он может дать фермерам фантастический возврат инвестиций. Мы увидели несколько отличных вариантов использования Интернета вещей в сельском хозяйстве в этой сфере:

1. Определение влажности почвы и питательных веществ.
2. Контроль использования воды для оптимального роста растений.
3. Определение индивидуальных профилей удобрений на основе химического состава почвы.
4. Определение оптимального времени для посадки и сбора урожая.
5. Сообщение о погодных условиях.

Поскольку датчики во всех описанных выше случаях использования расположены близко к земле, использование ячеистой сети может быть затруднено. Бюджета на ссылки просто не хватает. Но звездообразные топологии, такие как Symphony Link, идеально подходят, потому что одна точка доступа может взаимодействовать с несколькими датчиками на расстоянии 20–100 квадратных километров.

Хотя эти общие тематические исследования дают представление о том, как Интернет вещей в сельском хозяйстве может быть полезен для фермерского сообщества, также важно понимать, какие проекты и приложения IoT в сельском хозяйстве уже разработаны:

7 интересных проектов и приложений IoT в сельском хозяйстве

1. Система мониторинга почвы Cropx

Cropx производит аппаратные и программные системы для измерения влажности, температуры и электропроводности почвы. Их система сообщает фермерам, когда и сколько нужно поливать.

2. Мониторинг беспроводных датчиков TempuTech

Компания TempuTech увидела необходимость повышения безопасности при хранении сельскохозяйственной продукции. Силосы и элеваторы могут быть опасными местами, так как конвейерные ленты могут воспламениться, а скопление пыли может стать взрывоопасным. Использование датчиков для отслеживания опасностей имеет огромное значение. С помощью GE Equipment Insight компания TempuTech создала способ подключения беспроводных датчиков и помощи фермерам в анализе данных из своих силосов и элеваторов. Используя эту платформу, производители могут устанавливать базовые нормы производительности и устанавливать условия оповещения и сигнализации, связанные с температурой, вибрацией, влажностью и другими условиями.

3. Интеллектуальное оборудование CLAAS

CLAAS - один из ведущих мировых производителей сельскохозяйственной техники. Фермеры могут управлять техникой CLAAS на автопилоте, получать советы о том, как улучшить поток урожая и минимизировать потери зерна, или автоматически оптимизировать производительность оборудования. Компания сотрудничает с 365FarmNet, программой, которая позволяет фермерам управлять всем своим аграрным хозяйством с компьютера или мобильного устройства. Система собирает данные и эффективно использует их с помощью картографирования полей, планирования удобрений, баланса питательных веществ, календаря и программ планирования.

4. Платформа данных о дронах PrecisionHawk

Компания PrecisionHawk создала автономный БПЛА, который собирает высококачественные данные с помощью серии датчиков, которые используются для съемки, картирования и визуализации сельскохозяйственных земель. По сути, это дрон, который выполняет наблюдения и мониторинг в полете. Прежде чем отправить дрон в воздух, фермеры сообщают ему, какое поле обследовать, и выбирают разрешение местности или высоту. Каждый дрон может определять погодные условия с помощью искусственного интеллекта, поэтому он выбирает наилучшую траекторию полета на основе таких параметров, как скорость ветра или давление воздуха. Во время полета дрон собирает визуальные, тепловые и многоспектральные изображения; затем он приземляется в том же месте, где взлетел. (Теперь это крутой и полезный фермерский инструмент Интернета вещей!)

5. Кукурузный лабиринт от Precision Planting

Семейные фермы Radar начинались как тыквенная ферма в 1990-х годах, а сегодня каждую осень предлагают посетителям кукурузный лабиринт площадью 10 акров. Вначале семья создала лабиринт, посадив все 10 акров кукурузы, а затем наняв компанию, чтобы скосить форму лабиринта. Это была трата семян - и трата денег. Используя технологию точной посадки, они теперь могут сажать в форме карты - чего, по их мнению, не делает ни одна другая ферма в США.

6. Сеть TeamDev Libelium по качеству табачных культур

Табачная промышленность в Италии является крупной отраслью и требует определенных экологических и климатических требований для оптимального роста. В ответ на эту проблему итальянская компания-разработчик программного обеспечения TeamDev развернула платформу Libelium Waspmote Plug &Sense для сбора данных о погодных условиях, которые могут повлиять на посевы табака. Фермеры, выращивающие табак, могут использовать этот метод для оптимизации выращивания урожая в условиях, обычно не подходящих для выращивания табака.

7. Connected Cows от JMB North America

Компания JMB North America представила на рынке решение IoT, которое помогает владельцам ранчо контролировать беременных коров, готовящихся к родам. Датчик с батарейным питанием изгоняется из телки, когда она выходит из воды, что отправляет уведомление владельцу ранчо или управляющему стадом. Датчик позволяет фермерам уделять больше внимания времени, проведенному со стельными телками.

5 технических вопросов, которые следует учесть перед разработкой решения для умного земледелия

Как показано в приведенных выше примерах, существует множество вариантов использования IoT в сельском хозяйстве, которые охватывают целый ряд вопросов, связанных с сельским хозяйством и животноводством. Если вы разрабатываете интеллектуальное решение для сельского хозяйства, при создании продукта следует учитывать определенные области.

1. Что будет отслеживать ваше приложение?

Фермеры, земледельцы и производители промышленных продуктов питания одинаково ищут решения IoT для повышения эффективности и урожайности, а также сокращения потерь и краж. Другими словами, они стремятся оптимизировать ресурсы и снизить затраты. То, что конечный пользователь будет контролировать, должно быть в центре внимания при разработке приложения.

Например, фермер, выращивающий кукурузу, может в первую очередь беспокоиться об использовании воды. Он не хочет использовать слишком много воды, но ему также нужно быть уверенным, что достаточно воды поступает туда, где нужно. С другой стороны, мониторинг в реальном времени может помочь владельцу ранчо найти больную корову в стаде до того, как она заразит остальных животных. Это резко сократит потери домашнего скота и сократит расходы, связанные с покупкой антибиотиков, необходимых для лечения большой группы.

2. Какая дальность действия беспроводной связи требуется?

Расстояние, которое должны пройти данные, оказывает огромное влияние на то, какой тип технологии следует использовать. Если вы измеряете что-то на расстоянии 10 метров, вы не будете использовать ту же технологию, что и для чего-то на расстоянии 1500 метров.

Для коротких расстояний вы можете использовать радиочастотную идентификацию (RFID) или связь ближнего радиуса действия (NFC), которая широко распространена в сотовых телефонах. NFC или RFID можно использовать, если вы помечаете мешок с кормом и вам нужно знать, сколько фунтов соевых бобов находится в каждом мешке.

Если вы отправляете данные к объекту на расстоянии 10 метров или ближе, Bluetooth или Bluetooth с низким энергопотреблением (BLE) могут быть хорошими вариантами. Хорошим примером этого может быть разработка ушной бирки Bluetooth для свиней, живущих на небольшой территории, которая сообщала бы конечному пользователю возраст свиней и важную информацию о них.

Если вашему приложению необходимо отправлять данные на сотни или даже тысячи метров, вы можете рассмотреть варианты маломощной глобальной сети (LPWAN). Несколько примеров включают Symphony Link или другие технологии с частотой менее ГГц. Приложение в сети этого типа можно использовать для измерения влажности почвы на полях или для поиска и отслеживания домашнего скота во время его выпаса. Этот тип приложения также идеально подходит для мониторинга рыбоводных хозяйств с большими огороженными участками аквакультуры и труднодоступными местами.

3. Откуда источник энергии?

Между временем автономной работы и дальностью действия существует очень тесная зависимость. Датчик, который находится очень далеко, требует больше энергии для передачи информации из одной точки в другую. Чтобы обойти это, создатели продуктов Интернета вещей часто разрабатывают приложения, которые будут отправлять гораздо меньше данных (или отправлять данные реже), чтобы сэкономить на затратах и ​​электроэнергии.

Итак, вам нужно определить, откуда ваше приложение датчика будет получать энергию. Учитывая, что большая часть сельского хозяйства IoT обычно находится за пределами территории или разбросана по большой территории, вам необходимо подумать о приложении с низким энергопотреблением. В противном случае обслуживание и содержание многих удаленных датчиков будет непосильным для конечного пользователя.

4. Как часто конечному пользователю нужно собирать данные?

Вы можете подумать, что чем больше пакетов данных может отправить датчик, тем лучше, но это не всегда так. Количество необходимых пакетов данных зависит от множества различных факторов, включая приложение конечного пользователя и локальную среду.

Например, если у фермера есть датчик влажности на далеком картофельном поле, ему, вероятно, не нужно собирать информацию каждые две секунды. Один или два раза в день, вероятно, будет достаточно, а это значит, что время работы от батареи будет намного больше.

С другой стороны, приложение, которое используется для отправки координат GPS и другой информации, собранной трактором, может легко отправлять почти постоянные пакеты данных обратно на шлюз. В конце концов, трактор предлагает идеальный (и почти неограниченный) источник питания, поэтому можно отправлять большие объемы данных или видеопотоков, не засоряя сеть. Вы можете видеть, как это сильно отличается от нашего примера датчика влажности, у которого нет постоянного источника питания.

Другой пример - сравнение выравнивания резервуара и полива. Многие фермы имеют большие резервуары для удобрений, топлива или корма для скота. Вероятно, нет необходимости контролировать уровни в этих резервуарах более одного раза в день. С другой стороны, когда идет орошение, постоянные обновления могут гарантировать, что будет выпущено нужное количество воды и что нет утечки.

Все это, чтобы сказать:прежде чем создавать приложение для сельского хозяйства M2M, убедитесь, что вы считаете, что объем данных - это слишком много.

5. Какие типы датчиков необходимы и как они будут связаны?

Все технологии беспроводного зондирования индивидуальны, поэтому вам нужно подумать, какие из них вы собираетесь использовать и как вы будете с ними взаимодействовать, прежде чем приступить к работе. Некоторые датчики, например датчики влажности, встроены и требуют взаимодействия микроконтроллеров. Создание датчика и его защита от атмосферных воздействий - сложная инженерная задача, которую необходимо решить.

Еще одна инженерная задача - позиционировать датчик для обеспечения оптимального канала связи. Если датчики размещены в апельсиновом саду, деревья могут мешать, если антенны не установлены должным образом. Очевидно, что это не такая большая проблема, если антенна установлена ​​в клубничном поле.

В заключение помните:технология, которую вы внедряете в свое сельскохозяйственное приложение IoT, не должна мешать тому, что конечный пользователь пытается измерить. Поэтому убедитесь, что вы понимаете, что нужно измерять вашему конечному пользователю, а затем выберите надежную технологию, которую нужно использовать для получения этой информации.

Выведем ваше сельскохозяйственное приложение IoT на рынок.

Поскольку они не зависят от сторонних подключений Wi-Fi или 3G, такие варианты подключения с низким энергопотреблением (LPWA), как Symphony Link, обладают большей надежностью и масштабируемостью сети даже в масштабах крупного сельскохозяйственного предприятия. Загрузите брошюру ниже, чтобы узнать больше о том, как Symphony Link может помочь подключить ваше сельскохозяйственное приложение IoT. Если есть вопросы, давай поговорим.