Megoldások

Az üvegházhatású intelligens vezérlőrendszerek megjelenése a modern mezőgazdaság hatékonyságra, precizitásra és fenntarthatóságra vonatkozó követelményeiből fakad, amelyeket az IoT, az érzékelők, a big data és más technológiák gyors fejlődése vezérel. A hagyományos mezőgazdasági gyakorlatok kézi tapasztalatra támaszkodnak az üvegházhatású környezet kezelésében, ami gyakran munkaigényes folyamatokat, erőforrás-pazarlást és késleltetett módosításokat eredményez.

A hegyvidéki gyümölcsösökben felmerülő kihívások (összetett terep, talajvédelmi igények, kezelési nehézségek) megoldására a BGT Hydromet egy sor intelligens telepítési és kezelési építési tervet kínál a hegyi gyümölcsösök számára személyre szabottan. Ez a megoldás az Internet of Things (iot), a big data és az AI technológiákat integrálja, átfogó megoldást nyújtva olyan szempontok alapján, mint a hardvereszközök, a felhőplatform-kezelés, az alkalmazási forgatókönyvek és az előnyök, és célja, hogy segítse a gyümölcsösök tulajdonosait a tudományos döntések meghozatalában, a költségek csökkentésében, a hozam és a minőség növelésében.

A folyamatos technológiai fejlődéssel egyre nagyobb figyelmet kapott a talaj nélküli művelés – egy modern mezőgazdasági módszer. Azáltal, hogy a talajt olyan tápoldatokkal helyettesítik, amelyek biztosítják a növényeket nélkülözhetetlen vízzel, tápanyagokkal és oxigénnel, a talaj nélküli művelés olyan előnyöket kínál, mint a víz és a föld megőrzése, a magas hozamok és a komplex környezeti szabályozástól való kisebb támaszkodás. A kritikus paraméterek, például a pH-szint és a hőmérséklet kezelése azonban elengedhetetlen az optimális növénynövekedés biztosításához. A talaj nélküli művelés intelligens felügyeleti megoldása létfontosságú szerepet játszik a hatékonyság, a hozam és a minőség javításában, miközben előmozdítja a digitális és intelligens mezőgazdaságot.

A hagyományos rovarkártevő-ellenőrzés a kézi ellenőrzéseken és a könnyű csapdák számlálásán alapul, amelyek az alacsony hatékonyságtól, a rossz időszerűségtől és a pontatlan adatoktól szenvednek. Például a kézi kártevőazonosítás 30%-os hibaaránnyal rendelkezik, és nem tud valós idejű korai figyelmeztetést adni a kártevők kitörésére. A mesterséges intelligencia képfelismerés, az IoT és a szélső számítástechnika fejlődésének köszönhetően az AI-vezérelt rovarmegfigyelő rendszerek lehetővé teszik az automatikus csapdázást, az intelligens azonosítást és a dinamikus korai figyelmeztetéseket, így a kártevők elleni védekezést a reaktív reakciókról a proaktív megelőzésre helyezik át.