Lösungen

Die Entstehung intelligenter Steuerungssysteme für Gewächshäuser ist auf die Anforderungen der modernen Landwirtschaft an Effizienz, Präzision und Nachhaltigkeit zurückzuführen, die durch die schnelle Weiterentwicklung von IoT, Sensoren, Big Data und anderen Technologien vorangetrieben werden. Traditionelle landwirtschaftliche Praktiken basieren auf manueller Erfahrung, um Gewächshausumgebungen zu verwalten, was oft zu arbeitsintensiven Prozessen, Ressourcenverschwendung und verzögerten Anpassungen führt.

Um den Herausforderungen in Bergobstgärten (komplexes Gelände, Anforderungen an den Bodenschutz, Schwierigkeiten bei der Bewirtschaftung) zu begegnen, bietet BGT Hydromet eine Reihe intelligenter Pflanz- und Bewirtschaftungspläne an, die speziell auf Bergobstplantagen zugeschnitten sind. Diese Lösung integriert das Internet der Dinge (IoT), Big Data und KI-Technologien und bietet eine umfassende Lösung durch Aspekte wie Hardwaregeräte, Cloud-Plattform-Management, Anwendungsszenarien und Vorteile, mit dem Ziel, Obstgartenbesitzern dabei zu helfen, wissenschaftliche Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken, Ertrag und Qualität zu steigern.

Durch kontinuierliche technologische Fortschritte hat der erdlose Anbau – eine moderne landwirtschaftliche Methode – zunehmend an Bedeutung gewonnen. Durch den Ersatz des Bodens durch Nährlösungen, die Pflanzen mit lebenswichtigem Wasser, Nährstoffen und Sauerstoff versorgen, bietet der erdlose Anbau Vorteile wie Wasser- und Landeinsparung, hohe Erträge und eine geringere Abhängigkeit von komplexen Umweltkontrollen. Allerdings ist die Verwaltung kritischer Parameter wie pH-Wert und Temperatur für ein optimales Pflanzenwachstum unerlässlich. Eine intelligente Überwachungslösung für den erdlosen Anbau spielt eine entscheidende Rolle bei der Steigerung von Effizienz, Ertrag und Qualität und fördert gleichzeitig die digitale und intelligente Landwirtschaft.

Die traditionelle Überwachung von Insektenschädlingen basiert auf manuellen Inspektionen und der Zählung von Lichtfallen, die unter geringer Effizienz, schlechter Aktualität und ungenauen Daten leiden. Beispielsweise weist die manuelle Schädlingserkennung eine Fehlerquote von 30 % auf und kann keine Frühwarnungen in Echtzeit bei Schädlingsausbrüchen liefern. Dank der Fortschritte in den Bereichen KI-Bilderkennung, IoT und Edge Computing ermöglichen KI-gesteuerte Insektenüberwachungssysteme jetzt automatisches Fangen, intelligente Identifizierung und dynamische Frühwarnungen und verlagern die Schädlingsbekämpfung von reaktiven Reaktionen auf proaktive Prävention.