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智慧农业进行式:物联网+大数据,怎么成为农业迈向未来的起跑点
作者:本站收录
时间:2017-11-10 11:26:24
物联网与大数据技术对农业来说并非无懈可击,光是要大部分农友接受、懂得利用科技就是一个非常大的门坎,懂得使用软件来处理数据的农友并不多,也更不用说进一步将这些数据与现行使用的农机具加以整合了。

  士、农、工、商,无论是什么产业或领域,无一不受到科技冲击正站在转型巨浪上。农渔畜牧业也是,进入机械时代后,农友在许多工作上有机械代劳,自然省去不少身体劳动,然而另外还有很多环节,尚须仰赖大量人力与非结构化的种植、养殖经验;但以物联网、大数据为核心的新一波智慧农业兴起后,这种情况正在快速大幅被扭转,带领农业进入下一波的飞速发展。

  相信物联之家读者对物联网的科技趋势一点不陌生,但运用在农渔畜牧业中,物联网技术大幅提高了环境资料收集能力,并让高度精准作物控制、减少废弃物进一步降低成本得以实现。再讲白一点,若能建构起一套合格的物联网系统,农友就能随时在远程了解天气、空气与土壤湿度、作物生长情况或是养殖场的水温、氧气浓度等关键数据,大幅提升种植或养殖效率,让过去很难养的农作物得以顺利量产,摆脱只能“靠天吃饭”的窘境。

  乘着物联网浪潮兴起的龙胆石斑

  读者们或许最近看过一些龙胆石斑因需求量降低,造成滞销的新闻。但您知道吗?曾被视为农渔畜牧养殖业中最闪亮的龙胆石斑,正是最标准,由智慧农业所带动的明星渔产品。龙胆石斑对环境的适应力并不是太差,但对水中溶氧量却极为敏感。

  尤其夜间缺少阳光,容易让养殖池内的二氧化碳含量偏高,过去养殖户传统做法就是靠水车打水提高溶氧。但这么做还是有风险,万一水车晚上一出问题,池里大把大把的鱼群很可能因缺氧导致死亡;或是农友疏忽了藻类优养化的问题,导致养殖池的氧气消耗量太大,进一步影响鱼群健康。

  但借助传感器与数据收集等物联网科技,以往养殖门坎较高的龙胆石斑得以顺利突破,成为水产养殖工业化的新宠儿。关键就于这些传感器与数据可以 24 小时不间断监控溶氧量、温度、酸碱值、导电度、氧化还原值,并实时让养殖户监控养殖池内的水质。水只要有问题,预警信息就马上传数据到农友手机里,搭配水质自动控制系统,大幅提升养殖的生产效率。

  因科技温室而绽放的台湾兰花

  另一个因物联网技术大放异彩的台湾农作物就属兰花。台湾兰花长年以来就是花卉外销的最强主力,尤其蝴蝶兰更是世界级的供应者。但是其抽梗开花对温度、湿度的要求极为严苛,受天候、时节的影响程度也十分大。如果当年万一不小心比较冷一点或暖一点,就常常造成大批兰花无法在农历年准时开花,错过市场需求让花农的心血毁于一旦。

  而外销市场的情况就更严苛了。日本、欧洲或美国等对兰花要求的热门时节都不一样,这让花农必须掌握每批兰花的成长状况、花期、数量,才能满足不同国外市场通路的需求。也因此,物联网传感器+科技温室的出现,让花农可以随时按照市场时节,结合自动调控设备完全掌握农场的温度、照度、湿度,来控制每批兰花的出货时节。

  另外,大数据可说是与物联网相辅相乘,一体两面的科技趋势。在农业中物联网起了精准控制、大幅提升生产效率的作用,让农渔畜牧业达到前所未有的精致化。另一方面,大数据在农渔畜牧业最大作用则是扮演了精准预估、降低生产风险以及供应链掌控的关键角色。

  大数据与智慧农业

  以跨国农业生技巨人孟山都为例,他们近年买下了土壤分析公司、天气保险公司,为得就是取得大量的天气、土壤数据,不仅能用数据推估未来气候对农业生产造成损害的各种情况,还可以结合双方数据,进一步研究出那些孟山都肥料、种苗与作物、土壤、病虫害之间的最佳组合配方。

  另一方面,大数据更进一步推动了新育种技术。之前种苗培育者往往要在温室和田地之间反复测验育种、杂交之结果,但德惠于大量的基因数据,育苗者现在透过计算机仿真分析就能须先预测作物的种植成果,大幅减少育种实验的时间成本。换句话说,只需要在地里试种规模小得多的实验作物,进行验证,就可以判断出在大规模环境中,种植的效果如何,然后培育者便可以确定哪种杂交作物,最适合某个特定的土壤环境。

  最后大数据还能为农业提供“从田间到餐桌全程追踪”的作用。透过数据,生产、加工、销售之间的每个环节都能被数据完整串连,形成更加紧密的有机体。在台湾,花莲富里的“天赐粮源”稻米企业与资策会合作,用 app 帮助农友用手机就可完整纪录播种、引水、施肥等详尽的生产过程,还能让农友上传照片,回馈种植的数据数据,进一步把影像溯源与产地认证结合起来,直接提高稻米的消费信心。

  当然,物联网与大数据技术对农业来说并非无懈可击,光是要大部分农友接受、懂得利用科技就是一个非常大的门坎,懂得使用软件来处理数据的农友并不多,也更不用说进一步将这些数据与现行使用的农机具加以整合了。此外,科技温室与相关物联网设备的成本,对许多农友而言还是十分昂贵。若要将智慧农业普及,势必得思考物联网模块化、数据科学易用化的方向进行。

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