来自缅因大学生态与环境科学系的研究生Johnny Sanchez认为：“所有这些规模较小的有机农场主都有丰富的农业知识，因为这就是他们的工作。在很多情况下，这是一种代代相传的知识。真正的困难并不在于农作物或种植植物，而在于找出保持经济活力的最佳方法。”

为了实现这一目标，Sanchez制定了一个研究生研究项目：自动化净收益图——使用低成本技术最大化小型农场的利润(Automated Net Return Mapping: Using Inexpensive Technology for Maximizing Profit of Small-Scale Farms)。这个项目已获得可持续农业研究和教育基金会14660美元的补助金。此项目于2019年8月1日开始，到7月31日结束。

Sanchez发现大多数农民通常通过笔纸、日记式的东西来追踪所有资产和财务状况。他正在尝试一种能使其实现自动化并更快更高效的方法，这需要重点关注劳动效率。

为了跟踪、收集和分析现场的劳动效率数据，Sanchez借助GPS装置、在农场周围放置的RFID标签以及GIS(地理信息系统)来创建农场的可视化图表，并用“现有开源农场输入监控软件”来跟踪农场工人，从而跟踪农场内部存在的低效率问题。

Sanchez说：“目前，我将要测试四种不同的实验或解决方法，正如我所说的那样。第一个是把笔和纸(系统)作为一种控件，第二个是使用GPS设备，第三个是使用RFID标签在整个农场中建立网络，第四个是使用开源农场跟踪网站。”

实地研究将在Rogers农场进行，这是属于自然科学、林业和农业学院的畜牧和饲料作物研究设施运营的J. Franklin Witter教学研究中心的两家农场之一。Sanchez说，夏季在农场工作的大学生们在本项目中扮演“农民”的角色。

Sanchez说：“农民需要佩戴GPS设备和RFID标签。通过这种方式，我们可以了解到大部分劳动力的分配地点。开源软件称为Farm OS，它可以使用在整个农场中设置的传感器网络来跟踪许多不同的事物。我尝试使用GIS和其他一些空间分析方法来编译所有数据，以创建这种可视化和交互式的表现形式。”

Sanchez说，劳动力数据可以按照任务、位置、日期和时间、所涉及的时间量输入Farm OS中，并注明“已完成”或“未完成”。其他数据可以按执行的具体任务来进行分析，例如员工的小时工资率。劳动力成本是根据每个工人在各种活动上所花费的时间计算的，并且农场工人的时间戳会提供数字化、地理参考的地图，该地图可确定在何处以及如何利用劳动力来管理农作物、设备等。

Sanchez说：“这样，劳动力数据就可以非常容易获取。农民们查看历史记录时，会看到类似热成像图的景象。他们会发现自己花了很多钱，却没有在胡萝卜上投入太多劳动力，而市场上实际热销羽衣甘蓝。它就像是农场的航拍照片，农民可能会在谷歌地图上看到。每个字段都会用生长的作物进行标记;然后我会用这些不同的方法来覆盖这些数据。这样农民就能看到所有的劳动力都被分配到了哪里。”

Sanchez希望，他的项目能够为更复杂的基于数据的系统提供开发基础，使农民能够全面了解农场上正在发生的事情，以及何时适合实现劳动力和利润价值最大化。系统提供数据和图表，可以帮助农民开发最大限度使用劳动力的方法。

Sanchez表示：“这种方式可以让农民比较他们的经营方式。如果最终目标是保持经济上的可行性，那么知道如何帮助他们做到这一点就很好。”