Прикладное точное земледелие: интеграция всей фермы, внедрение агротехнологий и будущее сельского хозяйства, основанного на данных

Реальная ценность точного земледелия реализуется не на какой-то одной карте или рецепте, а в течение нескольких сезонов, по мере накопления данных, появления моделей и принятия управленческих решений, которые постепенно становятся более калиброванными с учетом фактической изменчивости ландшафта. Реализация этой ценности требует интеграции всей фермы: согласование множества потоков данных, создание систем для непрерывности данных, оценка того, какие технологии генерируют реальную отдачу от инвестиций, и развитие аналитической культуры в рамках операции для эффективного использования данных. Этот прикладной курс посвящен этой проблеме интеграции. К концу этого курса вы сможете разработать стратегию управления данными всей фермы, которая интегрирует данные о почве, урожайности, изображениях и погоде в течение нескольких сезонов, оценить агрономическую и финансовую отдачу от инвестиций в крупные инвестиции в технологии точного земледелия, анализировать многолетние данные о урожайности и управлении для выявления тенденций, аномалий и возможностей управления и оценить новые инновации AgriTech, включая мониторинг сельскохозяйственных культур на основе искусственного интеллекта, робототехнические системы и сети датчиков IoT. Что вы узнаете: - Управление многосезонными данными: создание последовательной истории полевых данных, которая поддерживает межгодовое сопоставление - Оценка рентабельности инвестиций в точное земледелие: методология и распространенные ошибки - Интеграция данных о погоде и климате с данными о почве и урожайности для принятия решений по управлению рисками - Ирригация с переменной скоростью: принципы, планирование на основе датчиков и соображения, касающиеся осуществления - Автоматизированная техника и робототехника в выращивании специальных и рядовых культур: нынешние возможности и ограничения - Сети датчиков IoT для мониторинга влажности почвы, микроклимата и урожая в полевых условиях - Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в мониторинге сельскохозяйственных культур и прогнозировании урожайности: что может и не может сделать технология - Формирование культуры ведения сельского хозяйства на основе использования данных: потенциал коллектива, стандарты данных и процессы непрерывного совершенствования Курс основан на тематических исследованиях коммерческих операций точного земледелия, отчетах об оценке технологий, агрономических исследованиях и чтениях по управлению фермами и экономике сельского хозяйства. Разделы чередуются между оценкой технологий и инструментами стратегического планирования. Рассмотренные примеры анализируют многолетние модели данных из реальных (анонимных) тематических исследований ферм. Вопросы для размышления предлагают вам применить стратегические рамки к вашей собственной операции или контексту. Шаблон планирования завершения направляет вас на разработку трехлетней стратегии интеграции точного земледелия. Этот курс является образовательным; внедрение обсуждаемых технологий требует соответствующей сертификации оператора, соответствия оборудования и соблюдения местных нормативных требований. Этот курс предназначен для опытных фермеров, агрономов, консультантов по точному земледелию и специалистов по сельскохозяйственным технологиям, которые готовы стратегически подойти к интеграции данных и внедрению технологий на уровне всей фермы. Он подходит для тех, кто имеет практический опыт работы с как минимум некоторыми инструментами точного земледелия. Предполагается предыдущий опыт работы с GPS, картированием урожайности или изображениями с беспилотников.