Λύσεις

Η εμφάνιση των έξυπνων συστημάτων ελέγχου θερμοκηπίου πηγάζει από τις απαιτήσεις της σύγχρονης γεωργίας για αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και βιωσιμότητα, με γνώμονα την ταχεία πρόοδο του IoT, των αισθητήρων, των μεγάλων δεδομένων και άλλων τεχνολογιών. Οι παραδοσιακές γεωργικές πρακτικές βασίζονται στη χειρωνακτική εμπειρία για τη διαχείριση περιβαλλόντων θερμοκηπίου, με αποτέλεσμα συχνά διαδικασίες έντασης εργασίας, σπατάλη πόρων και καθυστερημένες προσαρμογές.

Για την αντιμετώπιση των προκλήσεων στους ορεινούς οπωρώνες (σύνθετο έδαφος, ανάγκες διατήρησης του εδάφους, δυσκολίες διαχείρισης), η BGT Hydromet προσφέρει ένα σύνολο έξυπνων σχεδίων κατασκευής φυτεύσεων και διαχείρισης που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για ορεινούς οπωρώνες. Αυτή η λύση ενσωματώνει τεχνολογίες Internet of Things (iot), big data και AI, παρέχοντας μια ολοκληρωμένη λύση μέσω πτυχών όπως συσκευές υλικού, διαχείριση πλατφόρμας cloud, σενάρια εφαρμογών και οφέλη, με στόχο να βοηθήσει τους ιδιοκτήτες οπωρώνων να λαμβάνουν επιστημονικές αποφάσεις, να μειώσουν το κόστος, να αυξήσουν την απόδοση και την ποιότητα.

Με τις συνεχείς τεχνολογικές εξελίξεις, η καλλιέργεια χωρίς έδαφος -μια σύγχρονη γεωργική μέθοδος- έχει κερδίσει όλο και μεγαλύτερη προσοχή. Αντικαθιστώντας το έδαφος με θρεπτικά διαλύματα που παρέχουν στα φυτά απαραίτητο νερό, θρεπτικά συστατικά και οξυγόνο, η καλλιέργεια χωρίς έδαφος προσφέρει πλεονεκτήματα όπως η διατήρηση του νερού και της γης, υψηλές αποδόσεις και μειωμένη εξάρτηση από πολύπλοκους περιβαλλοντικούς ελέγχους. Ωστόσο, η διαχείριση κρίσιμων παραμέτρων όπως τα επίπεδα pH και η θερμοκρασία είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση της βέλτιστης ανάπτυξης των φυτών. Μια έξυπνη λύση παρακολούθησης για καλλιέργεια χωρίς έδαφος διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στη βελτίωση της αποδοτικότητας, της απόδοσης και της ποιότητας, ενώ προάγει την ψηφιακή και έξυπνη γεωργία.

Η παραδοσιακή παρακολούθηση παρασίτων εντόμων βασίζεται σε χειροκίνητες επιθεωρήσεις και καταμέτρηση παγίδων φωτός, οι οποίες πάσχουν από χαμηλή απόδοση, κακή επικαιρότητα και ανακριβή δεδομένα. Για παράδειγμα, η μη αυτόματη αναγνώριση παρασίτων έχει ποσοστό σφάλματος 30% και δεν μπορεί να παρέχει έγκαιρες προειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο για εστίες παρασίτων. Με τις εξελίξεις στην αναγνώριση εικόνων AI, το IoT και τον υπολογισμό άκρων, τα συστήματα παρακολούθησης εντόμων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν πλέον την αυτοματοποιημένη παγίδευση, την έξυπνη αναγνώριση και τις δυναμικές έγκαιρες προειδοποιήσεις, μετατοπίζοντας τον έλεγχο παρασίτων από τις αντιδραστικές αντιδράσεις στην προληπτική πρόληψη.