Oblakovni transformativni model priporočil za pridelke spreminja natančno kmetijstvo

Kmetijstvo je na razpotju. Ker naj bi svetovno prebivalstvo do leta 2050 doseglo 9,7 milijarde, morajo kmetje pridelati 70% več hrane, hkrati pa se boriti proti podnebnim spremembam, degradaciji tal in pomanjkanju vode.

Tradicionalne kmetijske metode, ki temeljijo na zastarelih praksah in ugibanjih, niso več zadostne. Vstopite v Transformativni model priporočil za pridelke (TCRM), rešitev, ki jo poganja umetna inteligenca in je zasnovana za neposredno reševanje teh izzivov.

Ta članek raziskuje, kako TCRM uporablja strojno učenje, senzorje interneta stvari in računalništvo v oblaku za zagotavljanje 94% natančna priporočila za pridelke, s čimer se kmetom omogoča povečanje donosa, zmanjšanje odpadkov in sprejetje trajnostnih praks.

Naraščajoča potreba po umetni inteligenci v sodobnem kmetijstvu

Povpraševanje po hrani strmo narašča, vendar tradicionalno kmetijstvo komaj dohaja. V regijah, kot je Punjab v Indiji – pomembno kmetijsko središče – se zdravje tal zaradi prekomerne uporabe gnojil slabša, zaloge podtalnice pa se hitro izčrpavajo.

Kmetje pogosto nimajo dostopa do podatkov v realnem času, kar vodi do slabih odločitev o izbiri pridelkov, namakanju in rabi virov. Tukaj pride do izraza precizno kmetijstvo, ki ga poganja umetna inteligenca, postane ključnega pomena.

Za razliko od konvencionalnih metod precizno kmetijstvo uporablja tehnologijo, kot so senzorji interneta stvari in strojno učenje, za analizo terenskih razmer in zagotavljanje prilagojenih priporočil. TCRM ponazarja ta pristop, ki kmetom ponuja uporabne vpoglede na podlagi hranil v tleh, vremenskih vzorcev in zgodovinskih podatkov.

Z integracijo umetne inteligence v kmetijstvo TCRM premosti vrzel med tradicionalnim znanjem in sodobnimi inovacijami, s čimer zagotovi, da lahko kmetje trajnostno zadovoljijo prihodnje potrebe po hrani.

“Ne gre samo za tehnologijo – gre za to, da ima vsak kmet orodja za uspeh.”

Kako deluje TCRM: Združevanje podatkov in strojnega učenja

V svojem bistvu je TCRM Sistem za priporočila pridelkov z umetno inteligenco ki združuje več tehnologij za zagotavljanje natančnih nasvetov. Postopek se začne z zbiranjem podatkov. Senzorji interneta stvari, nameščeni na poljih, merijo ključne parametre, kot so dušik (N), fosfor (P), kalij (K) v tleh, temperatura, vlažnost, padavine in pH.

Ti senzorji v realnem času posredujejo podatke platformi v oblaku, ki prav tako pridobiva zgodovinske podatke o uspešnosti pridelkov iz globalnih podatkovnih zbirk, kot sta NASA in FAO. Ko so podatki zbrani, so podvrženi temeljitemu čiščenju.

Manjkajoče vrednosti, kot so odčitki pH tal, se zapolnijo z regionalnimi povprečji, medtem ko se izstopajoče vrednosti – kot so nenadne spremembe vlažnosti – izločijo s filtriranjem. Očiščeni podatki se nato normalizirajo, da se zagotovi doslednost; na primer, vrednosti padavin so za poenostavitev analize razvrščene med 0 (100 mm) in 1 (1000 mm).

Nato prevzame TCRM-ov hibridni model strojnega učenja. Združuje Algoritmi naključnega gozda– metoda, ki uporablja 500 odločitvenih dreves za preprečevanje napak – s plastmi globokega učenja, ki zaznavajo kompleksne vzorce.

Kako deluje TCRM: Združevanje podatkov in strojnega učenja

Ključna inovacija je mehanizem pozornosti z več glavami, ki identificira povezave med spremenljivkami. Na primer, prepoznava, da je visoka količina padavin pogosto povezana z boljšo absorpcijo dušika pri poljščinah, kot je riž.

Model se uči v 200 ciklih (epohah) s stopnjo učenja 0,001, pri čemer se njegove napovedi izpopolnjujejo, dokler ne dosežejo natančnosti 94%. Na koncu sistem uvede priporočila prek aplikacije v oblaku ali SMS opozoril, kar zagotavlja, da tudi kmetje na oddaljenih območjih prejmejo pravočasne nasvete.

Zakaj TCRM prekaša tradicionalne kmetijske metode

Tradicionalni sistemi za priporočanje pridelkov, kot so tisti, ki uporabljajo logistično regresijo ali K-najbližje sosede (KNN), nimajo dovolj sofisticiranosti za obvladovanje kompleksnosti kmetijstva.

KNN se na primer spopada z neuravnoteženimi podatki – če ima nabor podatkov več vnosov za pšenico kot za lečo, se njegove napovedi nagibajo k pšenici. Podobno je AdaBoost, drug algoritem, v študiji dosegel le 11,51 TP3T natančnost zaradi prekomernega prilagajanja. TCRM te pomanjkljivosti premaga s svojo hibridno zasnovo.

Z združitvijo algoritmov, ki temeljijo na drevesih (za preglednost) z globokim učenjem (za obravnavo zapletenih vzorcev), uravnoteži natančnost in interpretabilnost.

V poskusih je TCRM dosegel Rezultat navzkrižne validacije 97,671 TP3T, kar dokazuje njegovo zanesljivost v različnih pogojih. Na primer, pri testiranju v Pandžabu je priporočil granatno jabolko za kmetije z visoko vsebnostjo kalija (120 kg/ha) in zmernim pH (6,3), kar je vodilo do povečanja pridelka 30%.

Kmetje so zmanjšali tudi porabo gnojil za 151 TP3T in porabo vode za 251 TP3T, saj je sistem zagotavljal natančne smernice za hranila in namakanje. Ti rezultati poudarjajo potencial TCRM za preoblikovanje kmetijstva iz panoge, ki intenzivno uporablja vire, v trajnosten ekosistem, ki temelji na podatkih.

TCRM prekaša tradicionalne kmetijske modele

Vpliv na resnični svet: Študije primerov iz Pandžaba

Kmetje v Pandžabu se soočajo z resnimi izzivi, vključno z izčrpano podtalnico in neravnovesjem hranil v tleh. TCRM je bil tukaj preizkušen, da bi ocenili njegovo praktično vrednost.

En kmet je na primer vnesel podatke, ki kažejo, da je v tleh 80 kg/ha dušika, 45 kg/ha fosforja in 120 kg/ha kalija, poleg tega pa še pH 6,3 in 600 mm letnih padavin.

TCRM je analiziral te podatke, prepoznal visoke ravni kalija in optimalno območje pH ter priporočil granatno jabolko – pridelek, ki je znan po tem, da uspeva v takšnih pogojih. Kmet je prejel SMS opozorilo s podrobnostmi o izbiri pridelka in idealnih gnojilih (sečnina za dušik, superfosfat za fosfor).

Kmetje, ki uporabljajo TCRM, so v šestih mesecih poročali 20–30% višji donosi za osnovne pridelke, kot sta pšenica in riž. Izboljšala se je tudi učinkovitost rabe virov: poraba gnojil se je zmanjšala za 151 TP3T, saj je sistem natančno določil potrebe po hranilih, poraba vode pa se je zaradi namakanja, usklajenega z napovedmi padavin, zmanjšala za 251 TP3T.

Ti rezultati kažejo, kako lahko orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, kot je TCRM, povečajo produktivnost in hkrati spodbujajo okoljsko trajnost.

Tehnične inovacije za uspehom TCRM

Uspeh TCRM-ja je odvisen od dveh prebojev. Prvič, njegov mehanizem pozornosti z več glavami omogoča modelu, da tehta odnose med spremenljivkami.

Na primer, zaznala je močno pozitivno korelacijo (0,73) med padavinami in absorpcijo dušika, kar pomeni, da imajo pridelki v regijah z veliko padavinami koristi od gnojil, bogatih z dušikom.

Nasprotno pa je ugotovila rahlo negativno povezavo (-0,14) med pH tal in absorpcijo fosforja, kar pojasnjuje, zakaj kisla tla zahtevajo apnjenje pred sajenjem poljščin, ki vsebujejo veliko fosforja, kot je krompir.

Drugič, TCRM-ji integracija oblaka in SMS-ov zagotavlja skalabilnost. Sistem, ki gostuje na Amazon Web Services (AWS), hkrati upravlja z več kot 10.000 uporabniki, zaradi česar je primeren za velike zadruge.

Malim kmetom brez interneta Twilio API pošilja SMS-opozorila – samo v Pandžabu jih je več kot 3000 mesečno – z nasveti za pridelke in gnojila. Ta dvojni pristop zagotavlja, da noben kmet ne bo zapostavljen, ne glede na povezljivost.

Tehnične inovacije za uspehom TCRM

Izzivi pri uvajanju umetne inteligence v kmetijstvu

Kljub svoji obljubi se TCRM sooča z ovirami. Mnogi kmetje, zlasti starejši, ne zaupajo priporočilom umetne inteligence in imajo raje tradicionalne metode. V Pandžabu je med poskusi TCRM sprejelo le 35% kmetov.

Stroški so še ena ovira: stroški senzorjev interneta stvari 200500 na hektar, kar si mali kmetje ne morejo privoščiti. Poleg tega so se podatki o usposabljanju TCRM osredotočili na indijske pridelke, kot sta pšenica in riž, kar je omejilo njihovo uporabnost za pridelovalce kvinoje ali avokada v drugih regijah.

Študija poudarja tudi vrzeli v testiranju. Čeprav je TCRM pri navzkrižni validaciji dosegel 97,671 TP3T, ni bil ocenjen v ekstremnih pogojih, kot so poplave ali dolgotrajne suše. Prihodnje različice morajo te omejitve odpraviti, da bi zgradile odpornost in zaupanje.

Prihodnost umetne inteligence v kmetijstvu

Razvijalci TCRM-a načrtujejo integracijo Razložljiva umetna inteligenca (XAI) orodja, kot sta SHAP in LIME. Ta bodo pojasnila priporočila – na primer, kmetom bodo pokazala, da je bil pridelek izbran, ker so bile ravni kalija 20% nad pragom.

Globalna širitev je še ena prednostna naloga; dodajanje naborov podatkov iz Afrike (npr. koruza v Keniji) in Južne Amerike (npr. soja v Braziliji) bo TCRM naredilo univerzalno uporabno.

Na obzorju je tudi integracija interneta stvari v realnem času z uporabo dronov. Droni lahko vsako uro kartirajo polja in posodabljajo priporočila glede na spreminjajoče se vreme ali aktivnost škodljivcev.

Takšne inovacije bi lahko pomagale napovedati izbruhe kobilic ali glivičnih okužb, kar bi omogočilo preventivne ukrepe. Nenazadnje bi lahko partnerstva z vladami subvencionirala senzorje interneta stvari, s čimer bi precizno kmetijstvo postalo dostopno vsem kmetom.

Zaključek

Model transformativnih priporočil za pridelke (TCRM) predstavlja preskok naprej v kmetijski tehnologiji. Z združevanjem umetne inteligence, interneta stvari in računalništva v oblaku kmetom ponuja 94% natančen, orodje za odločanje v realnem času, ki povečuje donose in varčuje z viri.

Čeprav izzivi, kot so stroški in ovire za uvajanje, ostajajo, je potencial TCRM za revolucijo v kmetijstvu neizpodbiten. Medtem ko se svet spopada s podnebnimi spremembami in rastjo prebivalstva, bodo rešitve, kot je TCRM, ključne za ustvarjanje trajnostne in prehransko varne prihodnosti.

ReferencaSingh, G., Sharma, S. Izboljšanje preciznega kmetijstva s pomočjo transformativnega modela priporočil za pridelke v oblaku. Sci Rep 15, 9138 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93417-3

Avtomatiziran okvir umetne inteligence za mala in srednje velika podjetja. Nepovratna sredstva zvezne države Severno Porenje-Vestfalija.

Z veseljem sporočamo, da GeoPard kmetijstvo, v partnerstvu z Univerza uporabnih znanosti Hamm-Lippstadt, prejel obvestilo o dodelitvi nepovratnih sredstev od Ministrstvo za gospodarske zadeve Severnega Porenja-Vestfalije za projekt Avtomatiziran okvir umetne inteligence za mala in srednje velika podjetja (AKI4KMU). Ta pobuda si prizadeva poenostaviti uporabo in integracijo umetne inteligence v obstoječe procese, s poudarkom na geoprostorski analitiki.

O projektu
The AKI4KMU Projekt, ki ga vodi konzorcij, v katerem sodelujejo Hochschule Hamm-Lippstadt, FlyPard Analytics GmbH in Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG, se osredotoča na izkoriščanje umetne inteligence (UI) in sodobnih komunikacijskih tehnologij za spodbujanje inovacij in trajnosti, zlasti v kmetijskem sektorju. Mala in srednje velika podjetja (MSP) se pogosto soočajo z izzivi pri zbiranju podatkov, vrednotenju in izvajanju UI. Cilj tega projekta je premagati te ovire z napredovanjem avtomatizirani procesi umetne inteligence in njihovo integracijo z Digitalni dvojčki in tehnologijo 5G.

s projektnim partnerjem prof. dr. Stefanom Henklerjem

Ključni cilji

  • Optimizacija kmetijske učinkovitostiZ uporabo preciznega kmetijstva, analiz, ki jih poganja umetna inteligenca, in digitalnih simulacij si projekt prizadeva izboljšati učinkovitost in trajnost kmetijstva.
  • Zmanjšanje porabe virovVpogledi, ki jih poganja umetna inteligenca, pomagajo zmanjšati porabo vode in gnojil ter s tem znižati operativne stroške za kmete.
  • Izboljšanje odločanjaUI izboljšuje načrtovanje pridelkov, zaznavanje škodljivcev in optimizacijo pridelka, s čimer povečuje produktivnost in konkurenčnost.
  • Realistične simulacije umetne inteligenceDigitalni dvojčki omogočajo testiranje scenarijev v resničnem svetu brez dragih fizičnih poskusov.

Vpliv na regijo
Projekt, ki je bil izveden v Severno Porenje-Vestfalija, Nemčija, je usklajen z regionalnimi inovacijskimi strategijami in prispeva k razvoj naprednega tehnološkega ekosistema za kmetijstvo. Skozi Avtomatizacija na osnovi umetne inteligence in trajnostne digitalne rešitve, Projekt malim in srednje velikim podjetjem omogoča, da sprostijo polni potencial umetne inteligence in ustvarijo dolgoročno vrednost za podjetja in družbo.

Podpira Ministrstvo za gospodarstvo, industrijo, podnebne ukrepe in energijo zvezne dežele Severno Porenje-Vestfalija. Sofinancira Evropska unija. Številka nepovratnih sredstev EFRE-20800498.

Velike kmetije prevladujejo na področju preciznega kmetijstva, pravi USDA

Uporaba tehnologij preciznega kmetijstva narašča, pri čemer velike kmetije prevzamejo vodilno vlogo pri vključevanju naprednih orodij za povečanje učinkovitosti, zmanjšanje stroškov in povečanje pridelka.

Glede na poročilo ameriškega ministrstva za kmetijstvo (USDA) skoraj 70% velikih kmetij, opredeljenih kot tiste z letnim bruto prihodkom nad $1 milijon, uporablja tehnologije, kot so merilniki pridelka, sistemi za samodejno krmiljenje in talni zemljevidi, za izboljšanje svojega delovanja.

To je precejšnja razlika v primerjavi s samo 13% malih kmetij, ki so leta 2023 poročale o uporabi podobnih tehnologij, glede na podatke Službe za ekonomske raziskave USDA.

Zakaj večje kmetije pogosteje sprejemajo precizno kmetijstvo

Precizno kmetijstvo se nanaša na uporabo naprednih tehnologij za optimizacijo kmetijskih praks in povečanje produktivnosti. Za večje kmetije so koristi teh tehnologij precejšnje.

Z osredotočanjem na povečanje pridelka, znižanje obratovalnih stroškov ter obvladovanje nepredvidljivih vremenskih in tržnih nihanj imajo velike kmetije več finančnih sredstev za vlaganje v tehnologijo. To jim olajša uvajanje orodij, ki zahtevajo znatne začetne stroške, kot so monitorji pridelka, sistemi za samodejno krmiljenje in avtomatizirana oprema.

Glede na raziskavo USDA so razlike v uporabi tehnologije očitne. Medtem ko je 68% velikih kmetij uporabljalo tehnologije za podporo odločanju, kot so monitorji pridelka in talni zemljevidi, je ta orodja uporabljalo le 13% malih kmetij.

Poročilo poudarja, da imajo večja podjetja ne le finančno zmožnost vlaganja v takšne tehnologije, temveč lahko od njihove uporabe tudi bolj koristijo. Tehnologije preciznega kmetijstva, zlasti tiste, osredotočene na avtomatizacijo in odločanje na podlagi podatkov, lahko vodijo do večje učinkovitosti, boljšega upravljanja virov in navsezadnje do višjih dobičkonosnih marž.

Ključne tehnologije, ki spodbujajo uvajanje preciznega kmetijstva

Med različnimi orodji za precizno kmetijstvo, ki so na voljo, jih nekaj izstopa zaradi svoje široke uporabe na velikih kmetijah:

  1. Monitorji pridelkaTe naprave merijo količino in kakovost pridelkov med žetvijo. Z zagotavljanjem podatkov v realnem času merilniki pridelka omogočajo kmetom, da ocenijo spremenljivost polj in sprejemajo premišljene odločitve o upravljanju pridelkov in dodelitvi virov.
  2. Sistemi za samodejno krmiljenje vodenjaTi sistemi so sestavni del velike kmetijske opreme, kot so traktorji in kombajni. Samodejno krmiljenje uporablja tehnologijo GPS za vodenje opreme, kar zmanjšuje človeške napake in optimizira natančnost operacij, kot so sajenje, gnojenje in žetev. Glede na poročilo USDA je 70% velikih kmetij uporabljalo sisteme za samodejno krmiljenje v primerjavi z le 9% majhnih kmetij.
  3. Zemljevidi tal in analiza podatkovTehnologija kartiranja tal zagotavlja podrobne informacije o stanju tal na kmetiji, kar kmetom omogoča sprejemanje natančnih odločitev o namakanju, gnojenju in sajenju. Z razumevanjem spremenljivosti sestave tal in ravni vlage lahko veliki kmetje povečajo donose in zmanjšajo vhodne stroške.

Dejavniki, ki vplivajo na sprejemanje tehnologije

Poročilo USDA izpostavlja več dejavnikov, ki vplivajo na sprejetje preciznega kmetijstva, pri čemer sta najpomembnejša velikost kmetij in finančni viri. Večje kmetije z višjimi prihodki in sposobnostjo dolgoročnih naložb bodo bolj verjetno sprejele tehnologije, ki zahtevajo znaten začetni kapital.

Po drugi strani pa se manjša podjetja, zlasti tista, ki ustvarijo manj kot 140.000 funtov na leto, soočajo z izzivi pri upravičevanju začetne naložbe zaradi omejenih proračunov in nižjih dobičkonosnih marž.

Poleg finančnih omejitev ima na sprejemanje tehnologije vlogo tudi narava kmetije. Upokojitvene kmetije ali tiste, ki jih upravljajo kmetje, ki se bližajo upokojitvi, so pogosto manj nagnjene k vlaganju v nove tehnologije, saj je njihova dolgoročna udeležba v kmetijskem poslu lahko negotova.

Pri teh operacijah koristi preciznega kmetijstva morda ne bodo odtehtale stroškov, zlasti če kmet načrtuje postopno opustitev aktivnega kmetovanja v bližnji prihodnosti.

Boj za široko posvojitev

Čeprav tehnologije preciznega kmetijstva ponujajo očitne prednosti, je njihovo široko uvajanje počasnejše od pričakovanega. Kljub vse večji uporabi orodij, kot so merilniki pridelka in sistemi za samodejno krmiljenje, na velikih kmetijah nekatere tehnologije še niso pridobile pomembnega učinka na vseh velikostih kmetij. Droni, nosljive naprave za spremljanje živine in robotski molzniki na primer ostajajo premalo izkoriščeni tudi na večjih kmetijah.

Uporabo dronov, ki pogosto veljajo za obetavno orodje za spremljanje pridelkov in analizo polj, je leta 2023 poročalo le 12% velikih družinskih kmetij. Tudi druga visokotehnološka orodja, kot so robotski molzniki in nosljive naprave za živino, so zabeležila nizko stopnjo sprejemanja, saj so kmetje oklevali s sprejetjem teh tehnologij zaradi stroškov, kompleksnosti ali negotovih koristi.

Vloga proizvajalcev opreme

Ker povpraševanje po preciznem kmetijstvu še naprej narašča, proizvajalci kmetijske opreme povečujejo naložbe v napredne tehnologije. Podjetja razvijajo cenovno dostopnejše in bolj dostopne rešitve, da bi zadovoljila potrebe širšega kroga kmetov, vključno s tistimi z manjšimi podjetji.

Vendar pa kljub tem prizadevanjem trg ostaja zahteven, saj mnogi kmetje še vedno oklevajo pri sprejemanju novih tehnologij v težkih kmetijskih razmerah.

Proizvajalci se osredotočajo tudi na ustvarjanje avtomatiziranih sistemov, ki lahko pomagajo optimizirati delovanje traktorjev, kombajnov in druge kmetijske mehanizacije. Namen teh inovacij je pomagati kmetom zmanjšati stroške dela in povečati produktivnost, s čimer se zagotovi, da tehnologije preciznega kmetijstva postanejo privlačnejše za kmete vseh velikosti.

Zaključek

Tehnologije preciznega kmetijstva ponujajo znatne koristi kmetom, zlasti tistim, ki upravljajo obsežne operacije. Z orodji, kot so merilniki pridelka, sistemi za samodejno krmiljenje in talni zemljevidi, lahko velike kmetije optimizirajo svojo produktivnost, zmanjšajo stroške in se spopadejo z izzivi, ki jih predstavljajo nestanovitni trgi in nepredvidljivo vreme. Vendar pa visoki začetni stroški teh tehnologij še vedno ovirajo njihovo sprejetje med manjšimi kmetijami, zlasti tistimi z omejenimi finančnimi viri.

Z nadaljnjim razvojem kmetijske industrije je verjetno, da se bo uporaba preciznega kmetijstva še razširila. Za male kmete bo razvoj cenovno dostopnejših in dostopnejših rešitev ključnega pomena za zagotovitev, da bodo te tehnologije na voljo vsem. Zdi se, da bodo prihodnost kmetijstva vse bolj oblikovala digitalna orodja, ki kmetom omogočajo sprejemanje pametnejših odločitev, ki temeljijo na podatkih, pri njihovem poslovanju.

Razvoj preciznega kmetijstva: Kako preteklost oblikuje jutrišnji dan

Precizno kmetijstvo (Precision Ag), inovativen pristop k kmetovanju, ki združuje tehnologijo, podatke in napredne metodologije, je spremenilo kmetijsko krajino.

Z uporabo orodij, kot so GPS-navodila, droni, senzorji in analiza podatkov, lahko kmetje povečajo učinkovitost, zmanjšajo odpadke in optimizirajo donose. Vendar pa se to revolucionarno področje ni pojavilo osamljeno. Njegov razvoj je globoko zakoreninjen v stoletnih kmetijskih praksah, kar dokazuje, kako preteklost služi kot uvod v prihodnost.

Pogled nazaj: Temelji preciznega kmetijstva

Kmetijstvo je bilo vedno področje inovacij. Že dolgo pred pojavom sodobne tehnologije so se kmetje zanašali na natančno opazovanje, izkušnje ter poskuse in napake, da bi izboljšali produktivnost.

Prakse, kot so kolobarjenje, namakanje in selektivna vzreja, so primeri zgodnjih oblik preciznega kmetovanja. Te metode, čeprav so bile po današnjih standardih rudimentarne, so postavile temelje za sodobne kmetijske strategije.

Industrijska revolucija v 18. in 19. stoletju je zaznamovala pomembno prelomnico. Mehanizirana oprema, kot so plugi, sejalnice in mlatilnice, je povečala učinkovitost in kmetom omogočila obdelovanje večjih zemljišč.

V tem obdobju so se pojavila tudi kemična gnojila in pesticidi, kar je še povečalo donose. Te inovacije so postavile temelje za precizne tehnologije, ki so sledile v 20. in 21. stoletju.

Pojav sodobnega preciznega kmetijstva

Koncept preciznega kmetijstva, kot ga poznamo danes, se je začel oblikovati konec 20. stoletja z napredkom satelitske tehnologije, računalniške moči in geografskih informacijskih sistemov (GIS). Ključni mejniki v tem obdobju vključujejo:

  1. Tehnologija GPS (1990): Uvedba sistemov GPS je povzročila revolucijo v kmetijstvu, saj je omogočila natančno navigacijo strojev. Kmetje so zdaj lahko optimizirali vzorce sajenja, gnojenja in žetve, s čimer so zmanjšali prekrivanje in zmanjšali porabo virov.
  2. Spremljanje pridelka (1990): Monitorji pridelka, nameščeni na kombajnih, so zagotavljali podrobne podatke o uspešnosti pridelka in kmetom pomagali prepoznati območja z visokim in nizkim donosom na njihovih poljih.
  3. Daljinsko zaznavanje (2000-ta leta): Uporaba satelitskih posnetkov in dronov je kmetom omogočila spremljanje zdravja pridelkov, stanja tal in porabe vode z izjemno natančnostjo.
  4. Tehnologija spremenljive hitrosti (VRT): VRT je kmetom omogočil, da so po polju uporabljali vložke, kot so semena, gnojila in pesticidi, v spremenljivih količinah, prilagojenih specifičnim potrebam različnih con.

Te inovacije so zaznamovale prehod od splošnih kmetijskih praks k upravljanju, specifičnemu za posamezno lokacijo, kar je znatno povečalo učinkovitost in trajnost.

Trenutna pokrajina: Precizno kmetijstvo danes

V 21. stoletju je precizno kmetijstvo postalo temelj sodobnega kmetijstva. Današnje tehnologije vključujejo napredne senzorje, algoritme strojnega učenja in analizo podatkov v realnem času. Ključni trendi, ki oblikujejo trenutno krajino, vključujejo:

  • Veliki podatki in umetna inteligenca: Kmetje zdaj zbirajo ogromne količine podatkov s svojih polj, vključno s sestavo tal, vremenskimi vzorci in uspešnostjo pridelkov. Umetna inteligenca obdeluje te podatke, da ustvari uporabne vpoglede.
  • Internet stvari (IoT): Pametni senzorji in naprave interneta stvari omogočajo nenehno spremljanje terenskih razmer, kar omogoča sprejemanje odločitev v realnem času.
  • Avtonomni stroji: Samovozeči traktorji in robotski žetveni stroji zmanjšujejo potrebe po delovni sili, hkrati pa izboljšujejo natančnost in učinkovitost.
  • Osredotočenost na trajnost: Precizno kmetijstvo se ujema z vse večjim poudarkom na trajnosti z zmanjševanjem porabe virov, zmanjševanjem vpliva na okolje in izboljšanjem vezave ogljika v tleh.

Prihodnost preciznega kmetijstva

V prihodnosti se bo precizno kmetijstvo še naprej razvijalo, saj bodo nove tehnologije preoblikovale industrijo. Med najbolj obetavnimi dosežki so:

  • Urejanje genov: Orodja, kot je CRISPR, bi lahko omogočila ustvarjanje pridelkov, posebej zasnovanih za precizno kmetijstvo, z lastnostmi, optimiziranimi za lokalne talne in podnebne razmere.
  • Napovedna analitika: Napredek na področju umetne inteligence in strojnega učenja bo izboljšal natančnost napovednih modelov, kar bo kmetom pomagalo predvideti izzive, kot so izbruhi škodljivcev ali vremenske anomalije.
  • Tehnologija veriženja blokov: Blockchain lahko izboljša preglednost in sledljivost v kmetijskih dobavnih verigah, kar zagotavlja etično nabavo in pošteno oblikovanje cen.
  • Razširjena povezljivost: Z uvedbo omrežij 5G bodo podeželska območja dobila dostop do visokohitrostnega interneta, kar bo omogočilo še bolj dovršene tehnologije preciznega kmetijstva.

Preteklost kot prolog: Učenje iz zgodovine

Pot preciznega kmetijstva poudarja ključno lekcijo: inovacije gradijo na temeljih preteklosti. Zgodnje kmetijske prakse so nas naučile pomena opazovanja in prilagajanja. Doba mehanizacije je poudarila vrednost učinkovitosti in skalabilnosti. Današnje precizno kmetijstvo združuje te lekcije z najsodobnejšo tehnologijo za reševanje izzivov prehranjevanja rastočega svetovnega prebivalstva.

Z razumevanjem in spoštovanjem zgodovinskega konteksta preciznega kmetijstva lahko bolje krmarimo po njegovi prihodnosti. Preteklost nam ne služi le kot vodilo, temveč kot opomnik, da je napredek nenehno potovanje, ki temelji na iznajdljivosti in odpornosti tistih, ki so prišli pred nami.

Zaključek

Precizno kmetijstvo je dokaz moči človeških inovacij in trajne pomembnosti zgodovine. Ker stojimo na pragu novih prebojev, se je bistveno zavedati, da bodo napredek jutrišnjega dne oblikovali današnji dosežki in nauki iz preteklosti. S sprejemanjem te kontinuitete lahko zagotovimo, da se precizno kmetijstvo še naprej razvija in spodbuja trajnostno in uspešno prihodnost tako za kmete kot za planet.

Turkmenistan sprejema napredno tehnologijo daljinskega zaznavanja za izboljšano spremljanje pridelka

Kmetijstvo v Turkmenistanu predstavlja skromen delež bruto domačega proizvoda (BDP) države, vendar ima pomemben strateški pomen. Velik del prebivalstva živi na podeželju, v kmetijskem sektorju pa je zaposlenih več kot 401 TP3T delovne sile.

Turkmenistan se od osamosvojitve leta 1991 sooča z izzivi pri posodabljanju kmetijskih praks, vključno z odsotnostjo sodobnega sistema za spremljanje pridelkov, ki bi lahko zagotavljal zanesljive in pravočasne podatke. Tak sistem je ključnega pomena za informirano odločanje, trajnostno upravljanje zemljišč in povečanje produktivnosti.

Da bi zapolnil to vrzel, je Turkmenistan sklenil partnerstvo z Organizacijo Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO) pri uvedbi naprednih tehnologij daljinskega zaznavanja in strokovnega znanja na področju spremljanja rabe zemljišč.

To sodelovanje v okviru novozačetega projekta Programa tehničnega sodelovanja (TCP) FAO si prizadeva optimizirati procese, povezane s spremljanjem, napovedovanjem in statističnim poročanjem pridelkov, ter preizkusiti nove metodologije s terenskimi aplikacijami. Projekt naj bi trajal do konca leta 2026.

Projekt sta 7. januarja 2025 uradno podpisala Viorel Gutu, pomočnik generalnega direktorja FAO in regionalni predstavnik za Evropo in Srednjo Azijo, in Charyyar Chetiyev, turkmenistanski minister za kmetijstvo.

“Daljinsko zaznavanje ponuja inovativne metode za zbiranje in analizo podatkov, ki lahko koristijo različnim sektorjem, vključno s kmetijstvom, upravljanjem vodnih virov in odzivanjem na nesreče,” je dejal Maxim Gorgan, vodilni tehnični direktor projekta pri FAO. “V kmetijstvu zagotavlja skoraj v realnem času vpogled v posejane površine, dinamiko vegetacije, ocene pridelka, vodni stres, načrtovanje namakanja in celo spremljanje škodljivcev in bolezni.”

Začetna faza projekta bo vključevala temeljit pregled obstoječih predpisov in institucionalnih okvirov, povezanih s spremljanjem pridelkov in daljinskim zaznavanjem, s priporočili za potrebne izboljšave. Metodologija bo združevala napredno tehnologijo s tradicionalnimi statističnimi metodami, vzorčenjem in zbiranjem podatkov.

FAO bo razvila tudi prilagojen program usposabljanja za osebje ministrstva in Službe za zemljiške vire, da bi jih opremila z veščinami, potrebnimi za uvedbo in delovanje novega sistema za spremljanje pridelkov na podlagi daljinskega zaznavanja. Pobuda bo poleg tega raziskala vključitev daljinskega zaznavanja v učne načrte visokega šolstva.

Za demonstracijo potenciala sistema bodo vzpostavljene pilotne parcele z različnimi pridelki in agroklimatskimi razmerami. Ta demonstracijska območja bodo ustvarila podatke za izboljšanje metodologije in podlago za razvoj koncepta za razširitev pristopa po vsej državi.

“Kmetom lahko ta tehnologija pomaga prepoznati specifične potrebe različnih območij na polju, kar omogoča učinkovitejšo uporabo vode, gnojil in drugih vložkov, kar na koncu vodi do boljših pridelkov,” je dodal Gorgan.

FAO bo ves čas projekta upoštevala svoje regionalne in globalne smernice, s poudarkom na enakosti spolov in odgovornem upravljanju zemljišč.

Projekti programa tehničnega sodelovanja FAO državam članicam omogočajo dostop do tehničnega znanja in podpore organizacije, kar prispeva k ciljem trajnostnega razvoja in spodbuja dolgoročni razvoj kmetijstva.

Natisnjeni senzorji tal bi lahko kmetom pomagali povečati pridelek in zmanjšati stroške

Inženirji na Univerzi Wisconsin-Madison so ustvarili cenovno dostopne senzorje za spremljanje ravni nitratov v tleh v realnem času za vrste tal, ki so pogoste v Wisconsinu. Ti tiskani elektrokemični senzorji lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju pametnejših odločitev o gnojenju, kar jim lahko prihrani denar.

“Naši senzorji lahko kmetom dajo jasnejšo sliko o ravni hranil v njihovih tleh in o tem, koliko nitratov je na voljo za pridelke. Te informacije jim omogočajo, da se natančno odločijo o tem, koliko gnojila je potrebno,” pravi Joseph Andrews, docent strojništva na Univerzi v Wisconsinu v Madisonu in vodilni raziskovalec. “Zmanjšanje uporabe gnojil bi lahko pomenilo znatne prihranke stroškov, zlasti za velike kmetije.”

Nitrat je bistvenega pomena za rast poljščin, vendar lahko preveč le-tega pronica v podtalnico, onesnažuje pitno vodo in škoduje okolju. Ti novi senzorji lahko služijo tudi kot orodja v kmetijskih raziskavah, spremljajo odtekanje nitratov in vodijo boljše prakse za zmanjšanje onesnaževanja.

Tradicionalne metode za spremljanje nitratov v tleh so zamudne, drage in ne ponujajo takojšnjih rezultatov. Da bi to rešili, je Andrews, strokovnjak za tiskano elektroniko, s svojo ekipo zasnoval te senzorje kot enostavnejšo in ekonomičnejšo alternativo.

Za ta projekt so raziskovalci uporabili metodo brizgalnega tiskanja za izdelavo potenciometričnih senzorjev, ki so neke vrste tankoplastni senzorji, ki uporabljajo elektrokemične reakcije. Ti senzorji se običajno uporabljajo za natančno merjenje ravni nitratov v tekočih raztopinah. Vendar pa običajno ne delujejo dobro v tleh, ker lahko grobi delci tal opraskajo senzorje in vplivajo na natančne odčitke.

Oblika in namestitev natisnjenih senzorjev tal.jpg

Andrews pojasnjuje: “Naš glavni cilj je bil, da bi ti elektrokemični senzorji učinkovito delovali v zahtevnih talnih pogojih in natančno zaznali nitratne ione.”

Da bi to rešili, je ekipa na senzor dodala zaščitno plast z materialom, imenovanim poliviniliden fluorid. Po Andrewsovih besedah ima ta material dve pomembni lastnosti. Prvič, ima izjemno majhne pore, približno 400 nanometrov, ki prepuščajo nitratne ione, vendar preprečujejo vstop delcev zemlje. Drugič, je hidrofilen, kar pomeni, da privlači vodo kot goba.

Andrews pravi: “To pomeni, da bo naš senzor absorbiral vso vodo, ki vsebuje nitrate, kar je ključnega pomena, saj tudi tla absorbirajo vodo. Brez tega bi senzor težko dobil dovolj vlage, a ker se naš material ujema z absorpcijo vode v tleh, pomaga pritegniti vodo, bogato z nitrati, na površino senzorja za natančne odčitke.”

Raziskovalci so svoj napredek delili v članku, objavljenem marca 2024 v reviji Advanced Material Technologies.

Delovanje in testiranje tiskanih senzorjev tal

Ekipa je preizkusila svoje senzorje v dveh vrstah tal, ki jih najdemo v Wisconsinu: peščenih tleh, ki so pogosta v severno-osrednjem območju, in meljastih ilovnatih tleh, ki jih najdemo v jugozahodnem Wisconsinu. Ugotovili so, da senzorji dajejo natančne rezultate v obeh vrstah.

Raziskovalci zdaj dodajajo svoje senzorje za nitrate sistemu, ki ga imenujejo “senzorska nalepka”. Ta sistem združuje tri različne senzorje – za nitrate, vlago in temperaturo – na prožni plastični foliji z lepilom na hrbtni strani.

Načrtujejo, da bodo več teh senzorskih nalepk namestili na palico na različnih višinah, nato pa palico zakopali v zemljo. Ta postavitev jim bo omogočila merjenje razmer na različnih globinah v tleh.

Andrews pojasnjuje: “Z merjenjem nitratov, vlage in temperature na različnih globinah tal lahko zdaj spremljamo proces izpiranja nitratov in opazujemo, kako se nitrat premika skozi tla, česar prej nismo mogli storiti.”

Poleti 2024 bodo raziskovalci nadaljevali s testiranjem svojih senzorjev tako, da bodo v tla na kmetijskih raziskovalnih postajah Hancock in Arlington na Univerzi v Wisconsinu v Madisonu namestili 30 senzorskih palic.

Ekipa si prizadeva za patentiranje te tehnologije prek fundacije za raziskave alumnov Wisconsina.

Soavtorji z univerze UW–Madison so Kuan-Yu Chen, Aatresha Biswas, Shuohao Cai in profesor Jingyi Huang z oddelka za talne znanosti.

To raziskavo so financirali program USDA Agriculture and Food Research Initiative Foundational Program (projekt št. WIS04075), nepovratna sredstva Nacionalne znanstvene fundacije Signals in the Soil št. 2226568 in inovacijski center za mlečne izdelke Univerze v Wisconsinu v Madisonu.

Izzivi, s katerimi se soočajo ameriški kmetje pri zavarovanju pridelka in podnebnih spremembah

Bloomberg: V Kansasu je dolgotrajna suša uničila pridelke in poškodovala tla, vendar kmetija Gail Fuller izstopa. Njegove ovce, krave in kokoši se prosto sprehajajo in hranijo s pridelki in rastlinami v bujnem in živahnem okolju.

Če pa bi Fullerjevo kmetijo prizadel tornado, poplava ali huda suša, bi moral vse stroške kriti sam. To pa zato, ker njegove kmetijske metode niso krite z zveznim zavarovanjem pridelka, ki je stara varnostna mreža, ki ni sledila podnebnim spremembam.

Fuller je eden izmed mnogih kmetov, ki nimajo dovolj zavarovanja, ker panoga ne podpira prehoda s tradicionalnega na regenerativno kmetovanje. Regenerativno kmetovanje lahko pomaga zajeti dovolj ogljika, da se emisije v kmetijstvu do leta 2030 prepolovijo.

Ta sprememba je pomembna za upočasnitev podnebnih sprememb in zaščito kmetov pred njihovimi učinki, vendar zavarovalniška industrija ne dohaja tega.

V ZDA kmetijstvo povzroči približno 111 TP3T vseh emisij toplogrednih plinov. Velik del tega izvira iz obdelave zemlje, ki sprošča ogljikov dioksid, in uporabe preveč gnojil, ki sproščajo dušikov oksid.

Dušikov oksid je toplogredni plin, ki je več kot 270-krat močnejši od CO2. Regenerativno kmetijstvo pomaga zmanjšati te emisije z absorpcijo ogljikovega dioksida s fotosintezo, shranjevanjem ogljika v tleh in zajemanjem dušika, ki bi sicer odtekel v bližnje potoke.

Ekstremno vreme se zdaj dogaja vse pogosteje in ogroža pridelke in dobavne verige. Po podatkih ameriškega monitorja suše se štiriindvajset zveznih držav, vključno s Kansasom, sooča s hudimi do izjemnimi sušami. To je problem, prav tako kot močno deževje, ki lahko poplavi pridelke in pada vse močneje.

Raziskovalci na Univerzi Stanford so ugotovili, da je bilo skoraj 201 od 140 milijard izplačil zavarovanja pridelka med letoma 1991 in 2017 posledica naraščajočih temperatur. Menijo, da se bo ta odstotek še naprej povečeval, saj ekstremno vreme zaradi podnebnih sprememb postaja vse pogostejše.

Kljub tem tveganjem in koristim, ki jih regenerativno kmetijstvo ponuja za boj proti podnebnim spremembam, so močnejše spodbude ohranile sedanji sistem, pravi Anne Schechinger, direktorica neprofitne organizacije Environmental Working Group (EWG) za Srednji zahod.

Zavarovalne police za pridelke večinoma krijejo običajne pridelke, kot so koruza, soja, bombaž in pšenica. Kmetje, ki gojijo te pridelke, običajno sklenejo zavarovanje za več nevarnosti, ki jih ščiti pred slabimi letinami, ki jih povzročajo bolezni, poplave, suše in druge hude vremenske razmere.

Tako kot pri zdravstvenem, avtomobilskem ali premoženjskem zavarovanju je tudi pri zavarovanju pridelka ocena izgub ali škode odvisna od standardov, imenovanih dobre kmetijske prakse. Ti standardi zagotavljajo, da nizki donosi niso posledica slabega gospodarjenja.

Vendar ta pravila ne smejo vključevati praks, ki bi lahko zmanjšale pridelek, zato običajno sledijo tradicionalnim industrijskim metodam monokulture. Na primer, kmetu, ki goji različne pridelke med vrstami ali prepozno konča s pokrovnimi pridelki, se lahko zavrnejo zavarovalni zahtevki.

Regenerativno kmetijstvo pogosto pomeni skupno gojenje različnih poljščin na istem polju in uporabo trajnic z nižjim donosom, kar lahko povzroči težave za zavarovalnice. Vendar pa po besedah profesorice Silvie Secchi z Univerze v Iowi izplačila zavarovanja pridelkov večinoma niso odvisna od tega, ali kmetove prakse povečujejo ali zmanjšujejo podnebna tveganja.

Fuller, kmet iz družine s tremi generacijami kmetovanja, je sredi devetdesetih let prejšnjega stoletja začel preizkušati regenerativne metode kmetovanja. Verjel je, da bodo te metode sčasoma prinesle boljše donose in močnejše pridelke.

Pokrovne posevke je sejal izven sezone, kar je običajna regenerativna praksa. To so netržni pridelki, ki izboljšujejo zdravje tal. V tem času je Fuller še vedno imel zavarovanje pridelka in upošteval njegova pravila, tako da je svoje pokrovne posevke uničil s herbicidom, preden je sadil tržne pridelke.

Avgusta 2012 je bila huda suša in Fullerjeva zavarovalnica je pregledala njegovo zemljišče. Odločili so se, da so preostali pokrovni pridelki plevel, in zavrnili vse njegove zahtevke. Zaradi tega mu je posojilodajalec odvzel operativno kreditno linijo.

Fuller je svojo zavarovalnico tožil in zmagal. Toda dve leti pozneje, ko jih je potreboval za kritje izgub za dve sojini polji, so njegove zahtevke ponovno zavrnili. Zaradi finančnih težav je bil prisiljen zmanjšati velikost svoje kmetije s 1800 hektarjev na 400 hektarjev in se je končno odločil, da ne bo več uporabljal zavarovanja pridelka.

“Ko kot kmet enkrat bankrotiraš, se je precej težko rešiti,” je dejal Fuller. “Nisem hotel biti del tega sistema. Najti moramo boljši način kmetovanja.”

V zadnjem desetletju je ameriško ministrstvo za kmetijstvo uvedlo spremembe programa zavarovanja pridelkov, da bi se spopadlo s podnebnimi tveganji. Te spremembe vključujejo dodajanje kritja za nove pridelke in ponujanje spodbude v višini $5 na hektar za sajenje pokrovnih pridelkov v času izven sezone.

Agencija za obvladovanje tveganj, ki nadzira zvezno zavarovanje pridelkov, je povečala kritje za nekatere podnebno pametne prakse, kot so zmanjšanje porabe vode, pokrovni pridelki in vbrizgavanje dušika v tla namesto trošenja po vrhu.

Vendar pa morajo kmetje upoštevati posebna pravila, kot je na primer zgodnje prenehanje gojenja pokrovnih posevkov, kar po mnenju nekaterih znanstvenikov omejuje sposobnost teh praks za zmanjšanje emisij.

Sistem zavarovanja pridelka se že sooča z izzivi zaradi podnebnih sprememb. Prilagoditi se mora, da bi spodbujal prakse, primerne za različne regije, in kril različna tveganja, je dejal tiskovni predstavnik USDA. Program mora ostati tudi finančno stabilen, kar pomeni, da mora zaračunavati premije, ki so dovolj visoke, da pokrijejo pričakovane izgube.

“Že v majhnem obsegu lahko huda nevihta škoduje eni vrsti pridelka, hkrati pa zagotavlja prepotreben dež za drugo,” je za Bloomberg Green povedal tiskovni predstavnik USDA.

“Zavarovanje pridelka je prostovoljno,” je dejal RJ Layher, direktor za vladne zadeve pri Ameriški federaciji kmetijskih uradov. Kmetje, ki uporabljajo regenerativne tehnike, ki niso vključene v dobre kmetijske prakse, lahko poiščejo druge možnosti, je dodal, na primer tako, da Agenciji za obvladovanje tveganj pokažejo, da so njihove prakse finančno stabilne.

Za katerega koli kmeta je težko zbrati dovolj podatkov, da bi dokazal, da podnebju prijazne prakse, kot je diverzifikacija pridelkov, ne bodo vplivale na pridelek.

Leta 2014 je Ministrstvo za kmetijstvo ZDA začelo s programom zaščite prihodkov celotne kmetije. Ta program zavaruje celotne prihodke kmetije in ne le posameznih pridelkov. Ponuja varnostno mrežo za kmete, ki na svojih poljih sadijo spremljevalne pridelke ali redijo živali.

Vendar pa ni veliko kmetov vključenih v program zaščite prihodkov celotne kmetije. Po podatkih Schechingerja iz EWG je bilo leta 2023 prodanih le približno 1800 polic. To je manj kot 1% zavarovanja pridelka. Program ima veliko papirjev in zgornjo mejo prihodkov, ki ne pokriva vedno prihodkov celotne kmetije, zaradi česar zavarovalni agenti težko prodajajo in kmetje kupujejo, pravi Layher.

Layher je tudi dejal, da Urad za kmetijstvo podpira idejo, da bi bil program za zaščito prihodkov celotne kmetije lažji za kmete in da bi ga zavarovalni agenti lažje prodajali. Te izboljšave so predlagane v kmetijskem zakonu, ki je v predstavniškem domu odložen vsaj do septembra.

Gibanje regenerativnega kmetijstva je še vedno majhno, vendar je v zadnjih letih zraslo z zvezno podporo in zanimanjem kmetijskih podjetij. Podjetja, kot je CoverCress Inc., ki so večinoma v lasti Bayer AG, spodbujajo kmete k sajenju pokrovnih poljščin za trajnostno letalsko gorivo. General Mills Inc. ima pilotne programe, ki pomagajo 24 pridelovalcem pšenice v Wichitu v Kansasu pri začetku njihovih regenerativnih praks.

Trenutno je prizadevanje za spremembo pravil zavarovanja odvisno predvsem od kmetov, kot sta Fuller in Rick Clark. Clark je kmet tretje generacije iz zahodno-osrednje Indiane, ki že šest let ni zavarovan, ker se ukvarja z regenerativnim kmetovanjem.

Ko Clark ne dela na svoji kmetiji, ki uporablja pokrovne posevke na vseh 7000 hektarjih, uči druge kmete, kako prenehati uporabljati kemična gnojila in namesto tega uporabljati pokrovne posevke.

“Poskrbeti moramo, da bo pot do sprememb lahka,” je dejal Clark. Ena največjih težav za nezavarovane kmete je, da njihovi posojilodajalci pogosto zahtevajo zavarovanje, da bi lahko še naprej dobivali posojila.

Clark je konec leta 2022 govoril s kongresom v imenu skupine Regenerate America, ki si prizadeva za kmetijsko reformo. Pozval je k spremembam, za katere je Schechinger dejal, da so potrebne. Dan po Clarkovem govoru je kongres sprejel zakon o zmanjševanju inflacije, veliki podnebni zakon predsednika Joeja Bidna, ki vključuje 14,5 milijarde tolarjev za programe ohranjanja narave USDA. Clark je menil, da je pri tem imel majhno vlogo.

“Včasih, ko govoriš, se sprašuješ, ali te kdo posluša,” je dejal Clark. Potem pa “imaš občutek, da morda tvoje besede ne naletijo na gluha ušesa in da morda nekateri ljudje resnično poslušajo.”

VirBloomberg Businessweek (Bloomberg LP)

Postopni prehod na precizno kmetijstvo

Od devetdesetih let prejšnjega stoletja si precizno kmetijstvo prizadeva za revolucijo v kmetijstvu, saj pridelovalcem zagotavlja podrobne informacije o njihovih pridelkih in tehnologijo za učinkovito uporabo teh podatkov.

Doseženih je bilo veliko napredka, ki je izboljšal natančnost v kmetijstvu. Sodobni traktorji se lahko sami krmilijo z GPS-om, kmetje pa lahko zdaj prilagajajo količino semena in gnojila. Napredek je bil opažen tudi na področju genetike poljščin in zatiranja plevela.

“Edina stvar, ki je še nismo izboljšali, je senzor,” je dejal Pablo Sobron, ustanovitelj podjetja Impossible Sensing. “Sposobnost videti stvari, ki so pomembne tako v rastlinah, kot v tleh in koreninah.”

Sobron in njegova ekipa znanstvenikov v St. Louisu zdaj razvijajo drugi prototip senzorja, zasnovanega za namestitev na zadnji del sejalnice. Ta senzor bo kmetom omogočil, da med vožnjo po svojih poljih vidijo informacije v realnem času o ravni hranil, zdravju tal, vodnih pogojih in drugih dejavnikih, ki vplivajo na posamezne rastline.

“Prepričani smo, da bo natančnejše poznavanje tega, katera območja kmetije potrebujejo več ali manj gnojil, kmetom pomagalo pri uporabi prave količine,” je dejal Sobron. “Resnična vrednost in potreba tukaj je v tem, da zagotovimo vpoglede in znanje ter predpišemo, kaj in kdaj storiti.”

Ti podatki bi morali kmetom pomagati pri sprejemanju odločitev, ki ne le izboljšajo njihov dobiček, temveč tudi zmanjšajo prekomerno uporabo gnojil in kemikalij ter omogočijo bolj ciljno usmerjeno namakanje.

Vendar je Sobron priznal, da napredek v preciznem kmetijstvu še ni povsem spremenil kmetijstva.

“"Ne izpolnjuje pričakovanj, s katerimi se je tržilo," je dejal.

Verjetno bodo minila leta, preden bodo obetavna orodja, kot so laserji, sprejeta na tisočih, kaj šele milijonih hektarjev kmetijskih zemljišč.

“Eksperimentiranje je tveganje,” je dejal Bill Leigh, kmet iz okrožja Marshall v Illinoisu, ki s svojim bratom goji približno 2200 hektarjev koruze in soje. Od začetka osemdesetih let prejšnjega stoletja je Leigh svoji opremi postopoma dodajal več natančnih orodij, ki so mu pomagala učinkoviteje saditi semena ter nanašati gnojila, herbicide in fungicide.

Vendar je bila ta sprememba počasna, je pojasnil.

“Ne gre za skok z obema nogama, ampak za proces,” je dejal Leigh. “Preprosto je predrago in preveč je tvegano, če narediš ta skok in ugotoviš, da na koncu ni skakalnice, ampak kos betona.”

Nova kmetijska tehnologija lahko v nekaterih primerih stane več kot 140.000 funtov. Leigh je pripravljen na takšne naložbe, če vidi ekonomski donos. Ta finančni vidik je ključnega pomena, saj številne kmetije delujejo z nizkimi maržami.

Po besedah direktorja BioSTL Agrifood Chada Zimmermana še vedno obstaja vrzel med novo tehnologijo, ki je na voljo, in kmeti, ki jo uporabljajo, saj si mnogi ne morejo privoščiti, da bi na vseh svojih poljih preizkusili nekaj novega.

“Ne moremo od njih zahtevati, da prevzamejo več tveganja, da preprosto zmanjšajo svoj dobiček, da bi dosegli cilj nekoga drugega,” je dejal Zimmerman.

To pritiska na podjetja, da dokažejo, da njihova tehnologija preciznega kmetijstva resnično deluje. Mnoga delajo na tem, je opozorila Alison Doyle, izredna direktorica raziskovalnega parka Univerze Iowa State.

“Veliko kmetijskih podjetij se bolj pozicionira v tehnološkem prostoru kot v tradicionalnem kmetijstvu,” je dejal Doyle.

Delovna sila je pomemben dejavnik. Danes je manj kmetijskih delavcev kot v preteklosti, današnje kmetije pa so veliko večje, je dodal Doyle.

“Ko imaš tako veliko podjetje, kjer so cene surovin in vhodnih materialov takšne, kot so, iščeš majhno maržo, kjerkoli jo lahko najdeš,” je dejala. “Zato postanejo ta precizna orodja nujna.”

Kako SDSU oblikuje revolucijo preciznega kmetijstva v državi?

Državna univerza Južne Dakote (SDSU) je bila pionir programa za izobraževanje in pomoč kmetom pri uporabi preciznega kmetijstva.

V Brookingsu v Južni Dakoti je novi program preciznega kmetijstva SDSU uspešno spodbudil lokalne in nekatere druge kmete s Srednjega zahoda k uvajanju več tehnologije v svoje dejavnosti. Vendar pa kmetje v drugih državah to tehnologijo sprejemajo počasneje.

SDSU je postala prva univerza v državi, ki je vzpostavila program, ki izobražuje in pomaga kmetom pri uporabi preciznega kmetijstva, ki je znanost o vključevanju novih tehnologij in tradicionalnih metod za izboljšanje operativne učinkovitosti, kar vodi do povečanega pridelka in hkrati zmanjšuje vplive na okolje.

Na primer, uporaba satelitov za globalno pozicioniranje pomaga pri usmerjanju kemikalij in gnojil točno tja, kjer so najbolj potrebna.

Ali Mirzakhani Nafchi, docent v centru za precizno kmetijstvo, je omenil, da si šola prizadeva za povečanje uporabe z izobraževanjem in raziskavami, da bi bila tehnologija za kmete bolj praktična.

“Zelo sem optimističen, da bo delovalo. Spremembe bomo videli ne le v Južni Dakoti, ampak tudi v državi in po svetu,” je dejal Nafichi.

Južna Dakota ima enega najvišjih odstotkov uporabe, saj 53% kmetov uporablja tehnologijo preciznega kmetijstva, kaže študija ameriškega ministrstva za kmetijstvo.

V drugih zveznih državah Srednjega zahoda, kot so Severna Dakota, Iowa, Illinois in Nebraska, več kot polovica kmetov uporablja precizno kmetijstvo, kaže študija, ki jo je izvedla šola za management in ekonomijo SDSU Ness.

Vendar pa na nacionalni ravni le 27% kmetov uporablja prakse preciznega kmetijstva za upravljanje poljščin ali živine, kot je ugotovila študija Ness.

Prednosti preciznega kmetijstva in izzivi pri uvedbi

Tehnologije preciznega kmetijstva postajajo vse bolj priljubljene med kmeti. Samodejno krmiljenje strojev je ena od pogosto uporabljenih tehnologij. Kmetom pomaga krmiliti svoje stroje, ne da bi to morali početi ročno. Druga pomembna tehnologija je “georeferenciranje”, ki vključuje zajemanje digitalnih slik za natančno določanje lokacij.

Prednosti preciznega kmetijstva in izzivi pri uvedbi

Satelitski posnetki se prav tako pogosto uporabljajo, saj jih je preizkusilo skoraj 601 TP3T kmetov, kaže študija podjetja Ness. Ta tehnologija kmetom omogoča, da si svoja polja ogledajo od zgoraj. Raziskave kažejo, da tehnologije preciznega kmetijstva običajno povečajo pridelek poljščin za 41 TP3T in izboljšajo učinkovitost gnojenja za 71 TP3T, kaže študija Združenja proizvajalcev opreme. Poleg tega precizno kmetijstvo zmanjšuje uporabo herbicidov, pesticidov, fosilnih goriv in vode.

Vendar pa kljub prednostim izboljšanja donosov in pridelkov dejavniki, kot so stroški in pomanjkanje splošnega znanja o preciznem kmetijstvu, mnogim kmetom preprečujejo, da bi te tehnologije uporabljali tako široko, kot je bilo pričakovano.

Anna Karels, študentka v centru za precizno kmetijstvo, je pripomnila, da čeprav je za začetek potreben denar, dolgoročno prihrani denar.

“Mislim, da mnogi kmetje težko razumejo, da se mi bodo stroški morda povečali že na začetku, vendar se bodo sčasoma izplačali,” je dejal Karels.

Nafchi je omenil, da bo znižanje začetne stopnje spodbudilo več kmetov k uporabi tehnologije.

“Začetni stroški za uporabo spremenljive stopnje so previsoki,” je dejal Nafchi. “Predstavljajte si, kaj bi se zgodilo, če bi dobili pomoč. Morda bi jo nekako pocenili, znižali začetne stroške ali pa jim preprosto zagotovili spodbudo, naložbo in jih prosili, naj preprosto poskusijo. In potem bi videli, da je donosnost njihove naložbe res dobra. Zelo sem optimističen, da jo bodo uporabili.”

Če so začetni stroški za nekatere kmete previsoki, obstajajo programi za pomoč. Po podatkih Urada za odgovornost vlade ZDA sta USDA in Nacionalna znanstvena fundacija od leta 2017 do 2021 namenila skoraj 14200 milijonov funtov za raziskave in razvoj natančnega kmetijstva.

Drug razlog za nizko stopnjo sprejemanja je pomanjkanje znanja o novi tehnologiji. Vendar pa obstajajo možnosti, da se kmetje v Južni Dakoti naučijo več.

“Prodajalci, kot je John Deere, organizirajo veliko klinik, kjer kmetom pokažejo, kako ga uporabljati,” je dejal Karels.

Center za precizno kmetijstvo Raven

Center za precizno kmetijstvo Raven je bil ustanovljen z namenom, da bi študentom tega študija pomagal pri praktičnem učenju o preciznem kmetijstvu.

Stavba ima sobe, polne opreme in izdelkov za precizno kmetijstvo, ki jih študenti uporabljajo za praktično učenje. Odprla se je avgusta 2021, stala pa je 46,2 milijona funtov, s čimer je postala prvi program preciznega kmetijstva v državi.

Center za precizno kmetijstvo Raven

“Želimo dvigniti naš program preciznega kmetijstva na višjo raven in izboljšati izkušnje naših študentov,” je dejal Muthukumarappan.

Oddelek mora še naprej uvajati spremembe, da bi sledil novim tehnologijam. Po mnenju nekaterih študentov je to eno od področij, kjer se lahko program izboljša.

“Program preciznega kmetijstva se bo moral nenehno spreminjati, da bi se prilagodil vsem novim tehnologijam, ki se pojavljajo. In mislim, da bi SDSU morda lahko nekoliko bolje sledil temu,” je dejal Karels.

Na tem programu delajo.

Ena od sprememb je dodajanje več specializiranih smeri za zbiranje več podatkov o preciznem kmetijstvu.

“Prej smo imeli en sam recept za vse študente, ki so vpisani v program preciznega kmetijstva, kar pomeni, da združujemo agronomijo in tehnologije ter ustvarjamo en sam robusten program,” je dejal Muthukumarappan. “Zdaj ga izdelujemo bolj uporabniku prijaznega. Imamo tri različne smeri. Ena je za tehnološko smer. Druga je za agronomsko smer. Tretja pa je za podatkovno smer, elektronske udarne mehanizme.”

“Trenutno naši novi profesorji delajo na razvoju biosenzorjev in brezpilotnih vozil,” je dejal Muthukumarappan.

Cilj programa je izvesti več raziskav, ki bodo naredile precizno kmetijstvo bolj praktično za kmete, kar bi lahko posledično povečalo stopnjo sprejemanja.

Program si prizadeva povečati stopnjo vpisa do leta 20% v naslednjih petih letih, da bi ta cilj dosegli. Poslanstvo SDSU je poenostaviti to tehnologijo in jo narediti bolj praktično za kmete, je dejal Nafchi.

Trenutno je v programu 66 študentov.

“Kot stavba imamo odlične vire. Vendar nismo imeli veliko fakultetnih virov, človeških virov za izvajanje dejavnosti, ponujanje dejavnosti in izvajanje raziskovalnih dejavnosti na tem področju,” je dejal Muthukumarappan. “V zadnjih dveh letih smo lahko zaposlili tri nove fakultetne delavce za izvajanje vrhunskih raziskovalnih dejavnosti, pritegnili več raziskovalnih sredstev in pomagali rasti našega raziskovalnega programa.”


Vir: South Dakota News Watch

Zemljevidi območij upravljanja in pridelovalci koruze: Koliko so pomembni?

Med večletno analizo so raziskovalci preizkusili, ali lahko zemljevidi območij upravljanja, ki temeljijo na talnih razmerah, topografiji ali drugih krajinskih značilnostih, zanesljivo napovedo, kateri deli koruznega polja bodo imeli največ koristi od povečanih stopenj setve ali uporabe dušika.

Študija je pokazala, da se v nasprotju s splošnimi predpostavkami odzivi poljščin na iste vnose iz leta v leto precej razlikujejo. Najbolj nepredvidljiv dejavnik, vreme, je očitno imel največji vpliv na to, kako so se pridelki odzvali na te vnose. Vendar pa lahko kmetje še vedno sprejmejo ukrepe za obvladovanje vplivov vremena na svoje pridelke.

Kartiranje upravljavskih con je nastalo zaradi povečanega zanimanja za digitalno kmetijstvo – uporabo novih tehnologij za zbiranje in analizo podatkov za boljše razumevanje medsebojnega delovanja dejavnikov, ki vplivajo na pridelek, je pojasnil profesor kmetijskih znanosti na Univerzi Illinois Urbana-Champaign Nicolas Martin, ki je analizo izvedel z nekdanjim podoktorskim raziskovalcem Carlosom Agustinom Alessom.

Te metode vključujejo uporabo senzorjev na terenu, satelitskih podatkov in drugih digitalnih orodij za spremljanje odziva pridelkov na lokalne razmere, gnojila, količine semen in druge vložke. Cilj je zmanjšati potratne ali uničujoče prakse in hkrati povečati pridelek, je dodal Martin.

Nedavna študija je uporabila edinstveno metodo za potrditev napovedi kart upravljavskih con.

“Kmečko mehanizacijo smo uporabili kot tiskalnik in ustvarili mozaik vhodnih podatkov, podoben odeji z različnimi barvami,” je pojasnil Martin. “Poskus smo izvedli na več lokacijah z uporabo popolnoma naključnega načrta.”

Raziskovalci so svojo študijo izvedli na sedmih tipičnih nenamakanih lokacijah za pridelavo koruze v Illinoisu. Vsaka lokacija je bila razdeljena na številne parcele. Vsaki parceli so bile naključno dodeljene različne stopnje setve koruze in uporabe dušika.

Poleg tega so raziskovalci izmerili sestavo tal, topografijo in druge krajinske značilnosti, specifične za vsako lokacijo. Standardizirali so vse spremenljivke, razen vremenskih razmer na poljih. Ta študija je bila izvedena od leta 2016 do 2021.

Raziskovalci so več let ob žetvi merili pridelek vsake parcele. To jim je pomagalo ugotoviti, katere parcele se vsako leto najbolje odzivajo na različne vnose. Uporabili so napreden algoritem naključnega gozda, da bi ugotovili, kateri dejavniki – kot so vremenske razmere, značilnosti tal ali naklon – so najnatančneje napovedali, ali bo povečanje vnosa dušika ali uporaba večje setve povečala pridelek.

Martin je pojasnil, da so vremenske spremenljivke glavni dejavniki, ki vplivajo na prostorske vzorce odziva na dušik ali setvene količine, tesno pa jim sledijo značilnosti pokrajine in tal. Poleg tega je opozoril, da se ti odzivi zaradi vremenskih vplivov vsako leto spreminjajo, kar povzroča nedoslednost, vsaj na poljih, ki smo jih pregledali.

“To pomeni, da se parcela, ki se eno leto dobro odzove na višjo stopnjo dušika, morda ne bo tako dobro odzvala naslednjič, ko bo na njej zasajena koruza,” je dejal. “Zaradi tega koncept kartiranja območij upravljanja ni zanesljiv napovedovalec odziva pridelkov na vnose.”

“Menimo, da lahko te ugotovitve delno pojasnijo, zakaj kmetje niso enotno sprejeli tehnologij preciznega kmetijstva,” je dejal Martin.

Raziskovalci verjamejo, da bi zbiranje več podatkov v več letih in uporaba boljših orodij za analizo na kraju samem lahko izboljšala natančnost kartiranja območij upravljanja.

To raziskavo sta podprla Služba za ohranjanje naravnih virov ameriškega ministrstva za kmetijstvo in Nacionalni inštitut za hrano in kmetijstvo.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Zahtevaj brezplačno GeoPard predstavitev / posvet

    Zdravo








    S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti. Potrebujemo ga za odgovor na vašo zahtevo.

      Naročite se na


      S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti

        Pošljite nam informacije


        S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti