Rozwiązania

Pojawienie się inteligentnych systemów sterowania szklarniami wynika z wymagań współczesnego rolnictwa w zakresie wydajności, precyzji i zrównoważonego rozwoju, napędzanych szybkim rozwojem Internetu rzeczy, czujników, dużych zbiorów danych i innych technologii. Tradycyjne praktyki rolnicze opierają się na ręcznym doświadczeniu w zarządzaniu środowiskami szklarniowymi, co często skutkuje pracochłonnymi procesami, marnowaniem zasobów i opóźnionymi dostosowaniami.

Aby sprostać wyzwaniom stojącym przed sadami górskimi (złożony teren, potrzeby ochrony gleby, trudności w zarządzaniu), firma BGT Hydromet oferuje zestaw inteligentnych planów sadzenia i zarządzania budową, dostosowanych do potrzeb sadów górskich. Rozwiązanie to integruje technologie Internetu rzeczy (iot), big data i sztucznej inteligencji, zapewniając kompleksowe rozwiązanie obejmujące takie aspekty, jak urządzenia sprzętowe, zarządzanie platformą chmurową, scenariusze aplikacji i korzyści, mające na celu pomóc właścicielom sadów w podejmowaniu decyzji naukowych, obniżaniu kosztów, zwiększaniu plonów i jakości.

Wraz z ciągłym postępem technologicznym coraz większą uwagę zwraca się na uprawę bezglebową – nowoczesną metodę rolniczą. Zastępując glebę roztworami składników odżywczych, które zapewniają roślinom niezbędną wodę, składniki odżywcze i tlen, uprawa bezglebowa oferuje takie korzyści, jak ochrona wody i gruntów, wysokie plony i zmniejszona zależność od złożonych kontroli środowiskowych. Jednak zarządzanie krytycznymi parametrami, takimi jak poziom pH i temperatura, jest niezbędne, aby zapewnić optymalny wzrost roślin. Inteligentne rozwiązanie do monitorowania upraw bezglebowych odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu wydajności, plonów i jakości, przy jednoczesnym rozwoju cyfrowego i inteligentnego rolnictwa.

Tradycyjne monitorowanie szkodników owadzich opiera się na ręcznych inspekcjach i liczeniu pułapek świetlnych, które charakteryzują się niską wydajnością, niską terminowością i niedokładnymi danymi. Na przykład ręczna identyfikacja szkodników charakteryzuje się 30% poziomem błędów i nie zapewnia wczesnych ostrzeżeń w czasie rzeczywistym w przypadku wystąpienia szkodników. Dzięki postępom w rozpoznawaniu obrazów AI, IoT i przetwarzaniu brzegowym systemy monitorowania owadów oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają obecnie automatyczne łapanie w pułapki, inteligentną identyfikację i dynamiczne wczesne ostrzeganie, zmieniając kontrolę szkodników z reaktywnych reakcji na proaktywne zapobieganie.