عنوان |
مطالعه ای بر کاربردهای کلان داده در کشاورزی |
سال تهیه : 1403 | تعداد اسلاید : 23 |
فرمت فایل : ppt - pptx | نوع فایل : پاورپوینت |
کیفیت : طلایی | مناسب : دانشجویان |
کاربردهای کلان داده در حوزه کشاورزی بسیار گسترده و متنوع هستند.
این پاورپوینت در 23 اسلاید تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به اسلاید شماره 2 آن قرار داده شده است:
کلان داده، انقلابی در حوزه کشاورزی ایجاد کرده است. با حجم عظیمی از دادههای تولید شده از سنسورها، ماهوارهها و دستگاههای هوشمند کشاورزی، امکان تحلیلهای دقیقتر و تصمیمگیریهای مبتنی بر داده فراهم شده است. از طریق جمعآوری و تحلیل این دادهها، کشاورزان میتوانند به اطلاعات ارزشمندی درباره شرایط آب و هوایی، وضعیت خاک، رشد گیاهان و موارد دیگر دسترسی پیدا کنند. این اطلاعات به آنها کمک میکند تا تصمیمات بهتری در مورد آبیاری، کوددهی، مبارزه با آفات و بیماریها و برنامهریزی کشت بگیرند.
یکی از کاربردهای مهم کلان داده در کشاورزی، پیشبینی محصولات و مدیریت زنجیره تأمین است. با استفاده از مدلهای پیشبینی مبتنی بر داده، کشاورزان میتوانند میزان تولید محصولات خود را تخمین بزنند و برنامهریزی بهتری برای فروش و توزیع محصولات انجام دهند. همچنین، کلان داده به کشاورزان کمک میکند تا ریسکهای ناشی از تغییرات آب و هوایی و سایر عوامل محیطی را کاهش دهند. با استفاده از دادههای تاریخی و مدلهای پیشبینی، کشاورزان میتوانند به تغییرات آب و هوایی آینده پاسخ دهند و محصولات مقاومتری را کشت کنند.
علاوه بر این، کلان داده در کشاورزی دقیق نیز کاربرد فراوانی دارد. کشاورزی دقیق به کشاورزان اجازه میدهد تا عملیات کشاورزی را در سطح مزرعه به صورت دقیق و با توجه به نیازهای هر بخش از مزرعه انجام دهند. با استفاده از سنسورها و پهپادها، کشاورزان میتوانند اطلاعات دقیقی درباره وضعیت هر گیاه به دست آورند و سپس با استفاده از سیستمهای آبیاری و کوددهی هوشمند، به صورت هدفمند به هر گیاه آب و کود مورد نیاز آن را برسانند. این امر منجر به افزایش بهرهوری، کاهش مصرف آب و کود و کاهش آلودگی محیط زیست میشود.
در ادامه، تصویر مربوط به اسلاید شماره 17 این پاورپوینت قرار داده شده است:
1. پیش بینی محصولات کشاورزی: با استفاده از داده های جمع آوری شده از سنسورها، داده های هواشناسی و داده های خاک، می توان به پیش بینی عملکرد محصولات کشاورزی در آینده پرداخت. این پیش بینی ها می توانند به کشاورزان کمک کنند تا برنامه ریزی بهتری برای کشت و داشت محصولات خود داشته باشند.
2. بهبود مدیریت آب: با استفاده از داده های حاصل از سنسورهای نصب شده در مزارع و مزارع گلخانه، می توان بهبود مدیریت منابع آبی را انجام داد. این داده ها می توانند به کشاورزان کمک کنند تا آب را بهینه تر استفاده کرده و از تلفات آب جلوگیری کنند.
3. پایش بیماری ها و آفات: با استفاده از داده های جمع آوری شده در مورد شرایط هواشناسی، نمونه برداری خاک و سایر داده های مرتبط، می توان به پایش بیماری ها و آفات در محصولات کشاورزی پرداخت. این کاربرد می تواند به کشاورزان کمک کند تا به صورت بهینه تری از سموم شیمیایی استفاده کرده و هزینه های خود را کاهش دهند.
4. بهبود سیستم تغذیه: با استفاده از داده های حاصل از پایش خصوصیات خاک و محصولات کشاورزی، می توان بهبود سیستم تغذیه را در نظر گرفت. این داده ها می توانند به کشاورزان و تولیدکنندگان محصولات کشاورزی کمک کنند تا بهبود در کیفیت و تغذیه محصولات خود داشته باشند.
5. بهینه سازی زمان برداشت: با استفاده از داده های حاصل از سنسورهای نصب شده در مزارع و گلخانه ها، می توان زمان برداشت محصولات را بهینه سازی کرد. این بهینه سازی می تواند به کشاورزان کمک کند تا هزینه های خود را کاهش داده و سودآوری بالاتری داشته باشند.
با توجه به اینکه حجم داده های جمع آوری شده در حوزه کشاورزی رو به افزایش است، استفاده از تکنولوژی های مرتبط با کلان داده و هوش مصنوعی در این حوزه، بهبود چشمگیری را در عملکرد و بهره وری صنعت کشاورزی به همراه خواهد داشت.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.