Soluciones

La aparición de sistemas de control inteligentes de invernadero proviene de las demandas de la eficiencia, precisión y sostenibilidad de la agricultura moderna, impulsado por el rápido avance de IoT, sensores, big data y otras tecnologías. Las prácticas agrícolas tradicionales dependen de la experiencia manual para administrar entornos de invernadero, lo que a menudo resulta en procesos de mano de obra intensiva, desechos de recursos y ajustes retrasados.

Para abordar los desafíos en los huertos montañosos (terreno complejo, necesidades de conservación del suelo, dificultades de gestión), BGT Hydromet ofrece un conjunto de planes de construcción de plantación y gestión inteligentes que se han hecho a medida para los huertos de montaña. Esta solución integra las tecnologías de Internet de las cosas (IoT), Big Data y AI, proporcionando una solución integral a través de aspectos como dispositivos de hardware, gestión de plataformas en la nube, escenarios de aplicaciones y beneficios, con el objetivo de ayudar a los propietarios de huertos a tomar decisiones científicas, reducir costos, aumentar el rendimiento y la calidad.

Con los avances tecnológicos continuos, el cultivo de Soilless, un método agrícola moderno, ha ganado una atención cada vez mayor. Al reemplazar el suelo con soluciones de nutrientes que proporcionan a las plantas agua, nutrientes y oxígeno esenciales, el cultivo Soilless ofrece ventajas como la conservación del agua y la tierra, los altos rendimientos y la dependencia reducida de los controles ambientales complejos. Sin embargo, el manejo de parámetros críticos como los niveles de pH y la temperatura es esencial para garantizar un crecimiento óptimo de las plantas. Una solución de monitoreo inteligente para el cultivo de Soilless juega un papel vital en la mejora de la eficiencia, el rendimiento y la calidad al tiempo que avanza la agricultura digital e inteligente.

El monitoreo tradicional de plagas de insectos se basa en inspecciones manuales y recuento de trampas de luz, que sufren de baja eficiencia, mala puntualidad y datos inexactos. Por ejemplo, la identificación manual de plagas tiene una tasa de error del 30% y no puede proporcionar advertencias tempranas en tiempo real para los brotes de plagas. Con los avances en el reconocimiento de imágenes de IA, IoT y la computación de borde, los sistemas de monitoreo de insectos impulsados por la IA ahora permiten la captura automatizada, la identificación inteligente y las advertencias tempranas dinámicas, cambiando el control de plagas de las respuestas reactivas a la prevención proactiva.