“`html
Улучшение устойчивости сельского хозяйства с помощью дистанционного зондирования и искусственного интеллекта
Современное сельское хозяйство сталкивается с серьезными вызовами, такими как изменение климата, ограниченные водные ресурсы, рост затрат на производство и различные нарушения, такие как пандемия COVID-19. Эти проблемы подвергают устойчивость систем производства продовольствия опасности, что требует инновационных решений для удовлетворения потребностей растущего мирового населения. Недавние достижения в области дистанционного зондирования и искусственного интеллекта открывают новые пути для улучшения мониторинга и управления урожаями. Путем интеграции этих технологий мы можем собирать и анализировать фенотипические данные большого масштаба с беспрецедентной точностью, облегчая разработку инструментов прогностического и предписывающего управления.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) революционизируют цифровое сельское хозяйство
БПЛА предлагают эффективную альтернативу традиционным датчикам полей, которые могут быть дорогими и нарушительными для сельскохозяйственных операций. БПЛА, оснащенные датчиками, предоставляют данные высокого разрешения, временные и пространственные данные о росте растений, превосходящие традиционные методы, которые часто упускают внутриполевые вариации. Недавние исследования подчеркивают растущий интерес к БПЛА для сельского хозяйства с применениями от оценки фенотипов растений и водного стресса до мониторинга болезней и оценки урожайности. В то время как применение БПЛА сталкивается с вызовами обработки данных и их интерпретации, их интеграция с искусственным интеллектом обещает улучшить эффективность и производительность сельского хозяйства.
Интеграция геномики и феномики с БПЛА
Продвинутая геномика улучшила селекцию культурных растений, выявляя генетические маркеры, связанные с сложными признаками. Однако для связи геномных данных и фенотипического выражения требуются точные измерения на уровне полей. БПЛА решают эту проблему, предоставляя данные фенотипов высокого разрешения и последовательные. Исследования показали, что БПЛА эффективно измеряют такие признаки, как высота растений и покров кроны, дополняя геномные инструменты и улучшая точность селекции. Путем интеграции БПЛА с геномным анализом исследователи могут выявить детальные генотипно-фенотипные связи, улучшить селекцию с помощью маркеров и ускорить разработку высококачественных сортов культурных растений.
Сочетание дистанционного зондирования, моделей симуляции и искусственного интеллекта в цифровом сельском хозяйстве
БПЛА предлагают эффективное фенотипирование культурных растений, но их пространственное покрытие ограничено сроком службы батареи и затратами на обработку данных. В то время как спутниковые данные используются для более широких применений, они не обладают необходимым разрешением для точного сельского хозяйства. Интеграция высокоразрешенных данных БПЛА с информацией от спутников может улучшить прогнозы в большом масштабе. Продвинутые методы машинного обучения и моделирования урожаев предоставляют возможности улучшить точность и масштабируемость. Сочетая эти технологии, мы можем разработать надежные модели для оценки урожайности и управления внесезонными моментами, устраняя разрывы между данными на уровне полей и широкомасштабными сельскохозяйственными применениями.
Перспективы устойчивого управления культурными растениями в будущем
Для продвижения устойчивого управления культурными растениями мы должны улучшить ресурсную эффективность в сельском хозяйстве. Технологический прогресс предлагает многообещающие решения на предстоящие десятилетия, с БПЛА, эффективно измеряющими фенотипические данные на уровне полей и ускоряющими циклы селекции при интеграции с GWAS. Хотя эти технологии все еще развиваются, их сочетание с дистанционным зондированием, искусственным интеллектом и моделями симуляции урожаев открывает путь для широкомасштабных применений цифрового сельского хозяйства. Будущие усилия должны сосредоточиться на создании междисциплинарных команд и установлении стандартизированных протоколов сбора и анализа данных. Обеспечение высококачественных исходных данных остается критически важным для успешного внедрения этих достижений.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Не забудьте следить за нами в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 48 тыс. подписчиков.
Узнайте о предстоящих вебинарах по искусственному интеллекту здесь.
Статья была опубликована на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Advancing Agricultural Sustainability: Integrating Remote Sensing, AI, and Genomics for Enhanced Resilience
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru