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农场无人机我们如何提高投资回报率

探讨农民如何能够并将看到他们的无人机投资回报是我与农民以及正在努力开发可在农场使用的新解决方案的专家讨论的话题。由于关于该技术的潜在影响的讨论继续成为头条新闻,因此能够准确了解无人机可以为种植者做些什么。

安东尼奥·雷·阿塞贝罗博士专注于为精准农业领域的每一个人做些什么。作为堪萨斯州立大学精准农业的助理教授,他积极参与各部门直接与农民和利益相关者合作的工作。

获得农学学士学位后,他直接获得了土壤肥力博士学位,主要研究光学传感器的氮推荐算法,主要集中在谷类作物上。他与各种遥感平台合作,同时还与农民直接合作,帮助创建算法,为他们提供可操作的数据,使他们能够做出更好的决策。

Asebedo博士在他的演示 AirWorks中谈到了热图像如何创造营养管理的可能性,我能够跟上他讨论他在那里提出的一些见解以及他在农场无人机采用时遇到的挑战,还有更多。

Jeremiah Karpowicz:堪萨斯州精准农业项目最重要的方面是什么?

Ray Asebedo:事实上,我们与农民和农作物顾问直接合作,确实有助于我们计划中的算法开发。它让我们立足于实际需要和必要的东西。

这些人拥有丰富的专业知识和经验。几十年来他们一直在这里。他们了解他们的土壤,他们非常了解他们的土地。我的工作是尝试帮助量化这些知识并将其实施到这些算法中。我们想教这些机器如何像人类农学家一样。

一般来说,农民是否愿意拥抱?

那么,这就把我们带到了文化方面。农民知道如何耕种他们的土地,他们已经成功地长期耕种,而这种想法,我们不需要他们的信息或他们的输入使他们偏离一点点。我们需要认识到他们拥有的信息的价值和专业知识。

不幸的是,这是开发人员并不总是考虑的观点。

当我们设计这些管理工具来帮助农民时,我们需要考虑他们需要哪些信息以及他们如何使用该工具。如果我们从开发人员的角度考虑这些技术,那么它们通常就不会被采用。

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您遇到了什么样的挑战?

让我们看一下产量监视器作为这个问题的一个很好的例子。产量是农民管理,遗传和环境之间所有相互作用的总和。因此,产量监测的概念及其改善农场管理的潜力是有道理的。产量监测器现在已经存在了一段时间,但实际上它们用于改善农场管理的程度是多少?事实并非如此。

障碍只是因为你可以得到一些产量数据并不意味着你可以天生地了解幕后发生的环境互动。还没有一种简化的算法可以帮助他们处理收益监控数据,告诉他们实际意味着什么,以及他们应该如何根据收益监控数据告诉他们调整管理计划。

这些障碍是否与产量监视器等工具提供的信息相关,或者与提供它们的方式有关?

我们需要为农民提供考虑的建议选择,而不是他们需要整理的数据。

我用工具看到的一个大问题是有很多步骤而没有简化的流程来让农场或作物顾问直接回答。他们不会浪费时间尝试使用只提供数据的工具,因为他们已经在农场上发生了太多事情。他们没有时间学习如何使用这些工具。如果这些工具不直观,无法直接给出答案,那么他们可以直接做出直接的管理决策,那么无论工具是什么,都有可能落到路边。

为农民预处理数据,以便为他们提供特定的选项或答案是关键。这才是他们正在寻找的东西以及他们要求的东西。他们想知道接下来应该做些什么。产量监视器只是提供数据,这就是它们没有真正用于改善农场管理的原因。农民最终希望基于数据推荐,而不一定是数据本身。

这告诉您无人机技术如何能够并且应该如何定位于精准农业领域?

我们需要从历史中吸取教训。我们需要了解哪些技术已经落实,并研究其采用率的成功率。如果它的采用率很低,尽管它有很大的潜力,为什么它没有被采用?

对于无人机而言,农民问我的第一件事就是“我能用这个做什么呢?”他们想知道它是否真的会给他们提供氮气推荐图,然后才能轻松获得它。如果我告诉他们他们必须创建一个马赛克,他们还有15个其他步骤要将它从图像转换为氮素推荐,他们只是说要忘记它并走开。他们还有太多其他事情要做。

我们需要开发无人机技术,使其符合农民愿意做的设计参数。它归结为同样的旧事物:系统是否易于使用,是否为农民提供了他们需要的直接答案?

我当然可以理解能够简单按下按钮的愿望和吸引力,但是我们能够看到整个精准农业的东西吗?

最终,我看到的是你将拥有特定于作物和环境特定的算法。

以我的家乡堪萨斯州为例。我可以有一个算法给堪萨斯州东南部的小麦农民提供氮气建议,但这与在堪萨斯州西南部实施的算法完全不同。虽然他们都在种植小麦,但这是环境差异的问题。如果我们正在努力开发一个能够最大化每英亩利润并减少环境影响的系统,我们必须使它们具体到位。它必须考虑不同的作物生理。它必须通过天气相互作用来考虑土壤。

这也是机器学习的基础。我们可以使用与小麦和玉米以及不同作物相同的基本算法,但随着时间的推移,它在堪萨斯州东南部或内布拉斯加州实施,它开始学习和发展,以便它可以优化自己环境正在努力。

从整体上看,我可以看到我们可能在AI中有一个算法框架,它可以在全世界范围内相同,但内部组件的工作方式可能会有所不同,因为它将适应环境它在工作。

这就是你开始考虑使用你的产量监测数据的东西的地方。该算法将开始使用该产量监视器数据,因此它可以学习并调整自身以针对该特定字段进行优化。当我们使用这些技术达到这一点时,按下启动按钮可能就是所需要的。

热您在AirWorks活动中的演讲主要关注热图像在农业中创造的营养管理的可能性。简而言之,您能告诉我们有关这些机会的信息吗?

无人机非常有利于作物监测。很容易将无人机放在空中飞行。因此,无论我们是在谈论热成像,多规格还是常规RGB,我们都会在更紧密的时间间隔内开始获得更多数据。这使我们可以更快地开始看到任何营养素缺乏的发生。因此,我们对作物压力的检测和响应时间得到改善。用于检测和响应作物胁迫的窗口通常很窄。但是,通过这项技术,我们将能够尽快解决问题,从而使我们不会失去任何收益。如果我们的响应时间太慢,我们通常会失去产量。

不仅如此,我们还可以看到该领域内的所有变化。我们可能有野外部分缺氮,然后该地区的另一个区域有足够的氮气来携带整个季节。如果我们可以量化,我们可以创建可变速率氮推荐图,以匹配任何给定作物田的特定地点需求。除了给出农民可变氮率建议之外,无人机可以告诉他们何时适合施氮。在整个生长季节,无人机可以告知农民适当的时间和施氮量以维持氮充足。

可变速率氮建议的好处是我们只在需要的地方施氮。因此,大自然赋予氮气的其他地区可以独自留下。您可以确定您正在获得优化的氮肥推荐,这将推动每英亩的高产量和高利润,同时最大限度地减少对环境的影响。

热成像是独一无二的,它可以用作作物根系条件及其吸收氮的能力的代表。这也与热能如何影响水管理有关。氮气通过质量流量(即水)移动,因此您应该将两者视为一个包装的集合。由于您的算法正在评估作物氮素状态,因此应使用热量来评估水的状况和热应力。因此,您也应该使用热量进行水管理。运行热图像检测热应力的现场场景,如果您知道土壤剖面中有大量的水,您的算法可以列出尽管有充足的水可用性,为什么会出现热应力的因素。与此同时,我们可以看到该地区的土壤中有较多的土壤或较少的水,如果可以灌溉,我们真的需要用水。然后,我们可以开始进行可变速率灌溉地图,并开始通过仅将其应用于需要它的作物来保护我们的水。它与可变速率氮一起使用的概念相同,仅适用于水。

这种推断与无人机技术可以在农场开辟的其他机会相关联,不是吗?我知道这是你个人开始用牛工业工具探索的东西。

在农场使用无人机方面要考虑的一件事是如何提高投资回报率。我们如何才能提高投资回报率?我们让无人机在农场上做的事情越多,整个农场的投资回报率就越高。

中西部的大多数农民经营各种业务。它们有作物侧和牲畜侧。当我和农民一起研究这些氮推荐算法时,他们看到了它所取得的成功,并给他们留下了深刻的印象。然后他们总是问我能为他们的牛做些什么。它只是一个反复出现的事情,我意识到我应该与无人机和牛做一些工作。我的发展基于他们说出他们真正需要的东西。我们有一些有趣的无人机牛应用正在进行中,我期待在2017年展示它们。

开发人员确实需要开始在农场操作中横向思考。他们应该将农场的其他哪些领域用于发展和提高利润?

我们谈到了农民和开发商在实际采用无人机技术时存在的障碍,那么谈话双方的人们可以采取哪些措施来打破这些障碍呢?

最好的办法是沟通。开发商真的需要与农民开辟沟通渠道。他们需要直接与农民合作。问题是,能够做到这一点意味着你必须应对文化障碍。

农民通常想亲自见到你。他们不想只是打个电话或发电子邮件。他们通常不喜欢这样,因为他们想知道你是谁以及你是谁。基本上,他们希望获得这种信任。它在ag社区中非常重要。

在农民方面,他们需要保持开放的态度,并意识到有许多人正在努力开发管理工具以真正改善他们的运作。他们不只是试图快速降价或推动一些不起作用的东西。

这种沟通是必不可少的,开发人员需要考虑的事情是他们实际上经常做出这种努力的频率是多少?他们是否出去农场并直接与农民打交道?让农民觉得他们的意见真的有价值吗?那些做到这一点的开发人员几乎总是在思考它是如何非常值得花时间的。

在建立了信任之后,这个词将在ag社区传播,这些人将在他们的余生中继续与你合作。当你看到真正的关系时,因为他们正在帮助你,而你正在帮助他们。

如果你想为农场开发东西,你必须踏上农场。

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