Soluções

O surgimento de sistemas de controle inteligente de estufa decorre das demandas da agricultura moderna por eficiência, precisão e sustentabilidade, impulsionadas pelo rápido avanço da IoT, sensores, big data e outras tecnologias. As práticas agrícolas tradicionais dependem da experiência manual para gerenciar ambientes de efeito estufa, geralmente resultando em processos intensivos em mão-de-obra, desperdício de recursos e ajustes atrasados.

Para enfrentar os desafios em pomares montanhosos (terreno complexo, necessidades de conservação do solo, dificuldades de gerenciamento), o BGT Hydromet oferece um conjunto de planos de plantio e gerenciamento inteligentes, foram feitos sob medida para pomares de montanhas. Esta solução integra as tecnologias da Internet das Coisas (IoT), Big Data e IA, fornecendo uma solução abrangente por meio de aspectos como dispositivos de hardware, gerenciamento de plataformas em nuvem, cenários e benefícios de aplicativos, com o objetivo de ajudar os proprietários de pomares a tomar decisões científicas, reduzir custos, aumentar o rendimento e a qualidade.

Com os avanços tecnológicos contínuos, o cultivo sem peso - um método agrícola moderno - ganhou atenção crescente. Ao substituir o solo por soluções de nutrientes que fornecem às plantas água essencial, nutrientes e oxigênio, o cultivo sem soildade oferece vantagens como conservação de água e terra, altos rendimentos e redução de dependência de controles ambientais complexos. No entanto, o gerenciamento de parâmetros críticos como níveis de pH e temperatura é essencial para garantir o crescimento ideal das plantas. Uma solução inteligente de monitoramento para o cultivo de Soilless desempenha um papel vital no aumento da eficiência, rendimento e qualidade enquanto avançam na agricultura digital e inteligente.

O monitoramento tradicional de pragas de insetos depende de inspeções manuais e contagem de armadilhas leves, que sofrem de baixa eficiência, baixa pontualidade e dados imprecisos. Por exemplo, a identificação manual de pragas tem uma taxa de erro de 30% e não pode fornecer avisos antecipados em tempo real para surtos de pragas. Com avanços no reconhecimento de imagem de IA, IoT e computação de borda, os sistemas de monitoramento de insetos acionados por IA agora permitem armadilhas automatizadas, identificação inteligente e avisos precoces dinâmicos, mudando o controle de pragas de respostas reativas à prevenção proativa.