Ciencia de datos agrícolas: recopilación de datos

Diariamente se transmiten grandes cantidades de datos invisibles a través de la red celular. Los datos pueden ser de varios tipos, según la fuente y el tipo. Como resultado, todos los tipos de industrias dependen en gran medida de los datos.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina muchas materias como matemáticas, estadística, informática y gestión empresarial. Combina una variedad de herramientas y técnicas creadas únicamente con fines analíticos. Desde la recopilación de datos hasta el aprendizaje automático, la presentación y la gestión de resultados, cada paso consiste en encontrar información valiosa a partir de los datos proporcionados. Los datos se utilizan como materia prima para encontrar soluciones a problemas comerciales y análisis predictivo para problemas futuros.

Uno de los principales sectores públicos que se beneficia de la ciencia de datos en la agricultura. Todavía está en pañales, pero tiene un gran alcance y aplicaciones.

Ciencia de datos en agricultura

El panorama agrícola empeora cada año:

  • Semillas de bajo rendimiento.

  • Desastres naturales

  • Falta de agua y maquinaria agrícola.

  • Falta de asistencia financiera.

Todo esto conduce a una subproducción o sobreproducción en la que los agricultores no obtienen el precio correcto, lo que lleva al suicidio de los agricultores y a granjas estériles que pueden cultivarse. El problema es que la innovación y los medios no se utilizan al máximo.

Varios métodos analíticos pueden ayudar a los agricultores y sus prácticas agrícolas a realizar mejoras tales como:

  • big data

  • Aprendizaje automático

  • Internet de las Cosas

  • Computación en la nube

Todas estas herramientas requieren datos históricos de trabajo y datos de fecha actual para que funcionen. Y todos estos datos se pueden recopilar de varias fuentes, como conjuntos de datos gubernamentales o de sensores cerca de granjas y máquinas. Las ricas fuentes de datos son:

  • Imágenes de campo basadas en satélites

  • Tractor y prouer basado en sensor GPS

  • Previsión meteorológica y climática

  • Datos de los requisitos de fertilizantes

  • Datos de invasión de plagas y malezas.

  • Datos basados ​​en sensores de la granja

El análisis de estos datos es útil no solo para los agricultores, sino también para las compañías de seguros, los bancos, los gobiernos, los comerciantes, los fabricantes de semillas y fertilizantes, y más.

Los macrodatos son útiles para la agricultura de precisión, también conocida como agricultura satélite. Funciona en base a observaciones y mediciones de diferentes fuentes. El objetivo principal es utilizar los recursos de forma eficaz y tomar decisiones informadas. Todo esto se hace manteniendo la temperatura, el terreno, la fertilidad del suelo, el contenido de sal, la disponibilidad de agua, los recursos químicos, el contenido de agua y más.

Agricultura inteligente

El uso principal de la ciencia de datos en la agricultura es la agricultura inteligente, donde se utiliza tecnología analítica. Ayuda a superar la escasez agrícola, controlar las cadenas de suministro, proporcionar conocimientos predictivos, proporcionar toma de decisiones en tiempo real y diseñar modelos comerciales. Esto incluye sistemas de información gerencial que se especializan en:

  • Rendimiento, estrés, población

  • Parche de hongos

  • Parche de malezas

  • Textura y condición del suelo

  • Humedad y nutrientes del suelo

  • Condiciones climáticas

  • Lluvia y temperatura

  • Humedad y velocidad del viento

Smart Farming inicia una nueva era de tecnología agrícola con muchos dispositivos como GPS, sensores de radar, sistemas de información geográfica, cámaras, drones y arquitectos de nubes.


Source by Shalini M

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