Soluzioni

L’emergere di sistemi di controllo intelligente delle serre deriva dalle esigenze di efficienza, precisione e sostenibilità dell’agricoltura moderna, guidate dal rapido progresso dell’IoT, dei sensori, dei big data e di altre tecnologie. Le pratiche agricole tradizionali si basano sull’esperienza manuale per gestire gli ambienti delle serre, che spesso si traducono in processi ad alta intensità di manodopera, spreco di risorse e aggiustamenti ritardati.

Per affrontare le sfide nei frutteti di montagna (terreni complessi, esigenze di conservazione del suolo, difficoltà di gestione), BGT Hydromet offre una serie di piani di costruzione e gestione intelligenti pensati su misura per i frutteti di montagna. Questa soluzione integra Internet of Things (IoT), big data e tecnologie AI, fornendo una soluzione completa attraverso aspetti quali dispositivi hardware, gestione della piattaforma cloud, scenari applicativi e vantaggi, con l'obiettivo di aiutare i proprietari di frutteti a prendere decisioni scientifiche, ridurre i costi, aumentare la resa e la qualità.

Con i continui progressi tecnologici, la coltivazione fuori suolo, un metodo agricolo moderno, ha guadagnato crescente attenzione. Sostituendo il suolo con soluzioni nutritive che forniscono alle piante acqua, sostanze nutritive e ossigeno essenziali, la coltivazione fuori suolo offre vantaggi come la conservazione dell’acqua e del territorio, rese elevate e una ridotta dipendenza da complessi controlli ambientali. Tuttavia, la gestione di parametri critici come i livelli di pH e la temperatura è essenziale per garantire una crescita ottimale delle piante. Una soluzione di monitoraggio intelligente per la coltivazione fuori suolo svolge un ruolo fondamentale nel migliorare l’efficienza, la resa e la qualità, promuovendo al contempo l’agricoltura digitale e intelligente.

Il monitoraggio tradizionale dei parassiti degli insetti si basa su ispezioni manuali e sul conteggio delle trappole luminose, che soffrono di bassa efficienza, scarsa tempestività e dati imprecisi. Ad esempio, l’identificazione manuale dei parassiti ha un tasso di errore del 30% e non può fornire avvisi tempestivi in ​​tempo reale per le epidemie di parassiti. Con i progressi nel riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale, nell’IoT e nell’edge computing, i sistemi di monitoraggio degli insetti basati sull’intelligenza artificiale ora consentono la cattura automatizzata, l’identificazione intelligente e gli avvisi tempestivi dinamici, spostando il controllo dei parassiti dalle risposte reattive alla prevenzione proattiva.