Co ma wspólnego big data z rolnictwem?

Big data to ogromne i złożone zbiory danych, których przetwarzanie i analiza wymagają specjalistycznych narzędzi i technik. Analiza tych danych odgrywa kluczową rolę w inteligentnym rolnictwie. Bez kompletu danych producent rolny nie jest w stanie prawidłowo ocenić sytuacji na polu i zastosować optymalnej strategii produkcji, obejmującej wykonywanie odpowiednich zabiegów we właściwych terminach.

Dzięki danym zbieranym z sensorów, dronów, urządzeń, maszyn rolniczych i zdjęć satelitarnych można precyzyjnie monitorować i oceniać stan upraw. W czasie rzeczywistym analizowane są liczne czynniki, takie jak warunki glebowe, czynniki pogodowe oraz kondycja roślin. Na podstawie tych informacji producenci rolni mogą podejmować trafne decyzje, optymalizować procesy i minimalizować potencjalne straty, co jest szczególnie istotne w obliczu postępujących zmian klimatycznych.

Przykładem zastosowania big data w rolnictwie jest monitorowanie terminów siewu zbóż ozimych. W związku z ociepleniem klimatu tradycyjne optymalne terminy siewu mogą prowadzić do nadmiernego wzrostu roślin przed zimą, co zwiększa ich podatność na mróz i inne niekorzystne warunki pogodowe. Dłuższy okres wegetacji jesiennej zwiększa także ryzyko żerowania szkodników oraz porażenia chorobami, w tym wirusowymi przenoszonymi przez mszyce. To wymusza stosowanie dodatkowych zabiegów ochronnych, co podnosi koszty produkcji i może wpływać na środowisko.

Big data umożliwią również precyzyjne planowanie terminów wykonywania zabiegów ochronnych i nawożeniowych. Na przykład, gdy prognozowane są opady deszczu, wykonywanie oprysków dolistnych staje się nieopłacalne, ponieważ składniki odżywcze mogą zostać spłukane, zanim zostaną wchłonięte przez rośliny.

Dzięki analizie danych możliwe jest stosowanie modeli predykcyjnych, które pozwalają przewidywać zagrożenia dla upraw, takie jak ryzyko wystąpienia chorób czy szkodników, na podstawie danych historycznych i bieżących warunków. To pozwala producentom rolnym odpowiednio wcześniej przygotować się na potencjalne zagrożenia i skutecznie planować działania ochronne.

Analiza danych wspiera również efektywne zarządzanie zasobami, takimi jak woda, nawozy i pestycydy. Precyzyjne nawadnianie, nawożenie i ochrona roślin nie tylko zwiększają plony, ale również przyczyniają się do obniżenia kosztów produkcji oraz zmniejszenia negatywnego wpływu na środowisko naturalne.

Dla producenta rolnego istotna jest także forma, w jakiej otrzymuje wyniki analizy big data. Dane muszą być prezentowane w sposób prosty i zrozumiały, aby można było szybko podejmować trafne decyzje.

Korzyści z wykorzystania big data w rolnictwie odnoszą także konsumenci. Lepsza jakość i większa stabilność produkcji przekłada się na wysoką jakość produktów spożywczych. Ponadto ograniczanie skutków niekorzystnych warunków pogodowych pozwala na zmniejszenie wahań plonów, co ma wpływ na stabilizację cen żywności na rynku. W sytuacji, gdy zbiory są mniejsze z powodu suszy, ceny rosną, natomiast przy obfitych zbiorach ceny mogą być niższe. Zastosowanie nowoczesnych technologii w rolnictwie pozwala na lepsze zarządzanie tymi wyzwaniami, zapewniając zarówno efektywność produkcji, jak i stabilność rynku spożywczego.