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        多域創新技術推動精準農業普及化

        —— 當耕者有了數字工具??
        作者: 時間:2022-11-27 來源:CTIMES 收藏

        過去幾年來,物聯網及其底層技術的普及,推動了新一代解決方案的發展,讓曾經只有大型商業農場才能使用的創新技術,現今已開始把的效益帶給更多人。

        近來,隨著燃料和肥料價格創下新高,世界各地的農民無不努力尋求維持收支平衡的方法。長期以來,大型商業農場一直比小型農擁有優勢,他們可利用人工智能和先進硬設備來規劃營運以及自動化任務,或是以廣泛部署的傳感器網絡來監測土壤質量,以具備視覺功能的無人機來監測農作物,或是讓自動曳引機在田地中自動行駛,因而大幅提高生產力。

        這些先進系統的成本非常昂貴,對小型農場而言,根本難以負擔。而全球超過 5.7 億個農場中,這些面積通常不到兩公頃的小型農場,卻占絕大多數。這些農民中,許多人都沒有足夠的資本來投資新設備,只好繼續依賴舊機器和人力。對他們來說,數字革命對提升農業效率的承諾,亦即所謂的智慧農業或 一直遙不可及。

        但是,現在情況不一樣了!過去幾年來,IoT及其底層技術的普及,推動了新一代精準農業解決方案的發展,可為小農提供新的工具來提升產量和質量。透過衛星定位、無線連接和視覺感測的結合,以及包括機器學習和人工智能等先進算法等技術,能夠協助農民以更少的成本收獲更多,進而能與大型商業農場進行更公平的競爭。

        本文將說明推動精準農業普及化的主要趨勢,并介紹一些正在改變全球小型農場營運的具體應用。我們先來探索核心的促成技術、它們所實現的應用及其發展方向。

        各領域技術同步進展
        傳感器融合平臺
        傳感器融合平臺是精準農業解決方案的核心,透過從各種傳感器中獲得數據,并使用算法來分析,再擷取出使用者(機器或人類)可以采取行動的方案。隨著此技術的成熟,這些傳感器融合平臺變得日益復雜,利用更先進的算法來處理各種類型的傳感器數據,以獲得更深入和更高價值的方案。

        這些方案通常是使用人工智能(artificial intelligence;AI)和機器學習(Machine Learning;ML)模型生成的,這些模型在傳感器附近的網絡邊緣執行,在曳引機、噴灑器或其他裝置上,而不是在云端上。

        希望把人工智能和機器學習(AI/ML)帶到邊緣裝置的設備制造商正在評估其設計方案,要如何整合可執行先進機器學習模型的應用處理器和硬件加速器,以支持攝影機和傳感器的輸入數據并做出實時決策。為了簡化邊緣AI/ML的采用,許多供貨商開始把AI加速器整合到 SoC 和模塊中,進而降低了進入門坎。

        對OEM業者來說,他們選擇整合這些單芯片系統(SoC),即使它們的軟件功能仍然落后。因為采用具前瞻性的硬件來建構解決方案,乃是一種潛在性有利可圖的策略,可透過韌體更新來提供未來的先進功能,創造經常性收入。

        盡管許多技術供貨商都可提供各種評估套件,但利用這些解決方案開發產品,從原型設計到實際生產仍可能耗費成本。雖然整合式傳感器融合平臺,例如用于自動轉向的預載動態車輛模型或用來監控作物健康的計算機視覺模型,可加速OEM的開發過程,并減少軟件投資的需求,但它們可能過于通用,無法解決特定應用的問題。更專用的AI/ML需要對數據收集和訓練模型進行更多投資,而且由于它們的專有性質,價格可能更高。

        攝影機系統
        自動曳引機已經廣泛采用攝影機系統,以視覺方式監控周圍環境,并把數據輸入計算機視覺解決方案中進行解析。這些視覺數據可用來優化農業投入品(agricultural input),例如水、種子、肥料和殺蟲劑的施放,并根據作物的大小和其他指標來實時改變噴灑速度控制,可顯著提高效率并降低整體成本。

        攝影機系統還有諸多挑戰是需要克服的,例如鏡頭可能會被水、碎屑、灰塵和雪弄臟。盡管這些情況會影響所有的相關視覺應用,包括大眾市場應用的自動駕駛等,但除了噴水噴嘴(這種方式仍會造成鏡片的污垢堆層問題)和傳統的人工維護之外,仍然沒有可靠的方法來保持其清潔。

        此外,即使是在云端處理視覺數據,高分辨率相機的高昂價格,以及對數據儲存和通訊的更高需求,也會推升最終解決方案的成本。

        全球導航衛星系統(GNSS)
        衛星定位已獲得精準農業解決方案的廣泛采用。透過此技術,自動引導曳引機可沿著精確的路徑行駛,以提高效率并減少重迭路徑;作物監測無人機采用 GNSS 技術來巡檢預定的飛行路徑;機器人割草機等全自動引導車輛也使用此技術來避開禁行區域。后三種應用通常都需要公分級的定位精準度。

        近十年來,高精準度公分級 GNSS 技術已經成熟,農民可訂閱為使用者自定義的昂貴 GNSS 校正服務。但唯有農村地區也有平價的實時動態定位(Real Time Kinematic;RTK)服務出現,以及農民可以采用低成本模塊來部署自己的RTK基地臺,高精準度定位的價格才會開始下降,使所有人都能負擔得起這項服務。

        如圖1所示,自主移動的收割機可以精準地在規劃的范圍內作業,而不會破壞到其他地區的農作物。

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        圖1 : 自主移動農業機具作業(source:u-blox)

        高精準度 GNSS 技術帶來了效率提升的效益—全面減少所有的農業投入品,并帶來其他的財務和環境效益。同時,它需要解決方案來處理訊號延遲,以及多徑效應的不準確性,這是由于訊號在到達 GNSS 接收器途中從建筑物、或其他固體結構物反彈所引起的。

        當透過因特網傳送時,GNSS 增強數據串流需要與網絡供貨商的服務器建立 IP 連接。這為缺乏 Wi-Fi 基地臺、sub-GHz 射頻系統,或蜂巢式網絡覆蓋等基礎設施的農場帶來了挑戰。

        無線連接
        在某種程度上,所有的先進精密農業應用都需依賴無線連接。環境傳感器和巡邏無人機需要它把數據傳送到云端。曳引機、無人機和其他農業機器人須利用它來上傳資通訊數據、報告狀態、啟用預測性維護工具以減少停機時間,并接收 GNSS 增強數據以進行高精準度定位。

        雖然蜂巢式連接是最容易使用的 — 僅需要行動數據服務和 SIM 卡就能把數據上傳到云端 — 但它有兩個主要缺點。首先,前面提到過,整個農場需要強大的網絡覆蓋,這在偏遠地區往往難以做到,即使是在美國和其他已開發國家也是如此。而且,即使在覆蓋范圍內時,數據傳輸的成本可能會迅速增加,這對較小、利潤較低的農場來說是難以負擔的,因為它們不像大型農場,由于數據使用率不高,無法向服務供貨商協商取得優惠的資費價格。

        解決覆蓋問題的方法之一是,選擇適切的無線通信技術。LTE-M、NB-IoT 和 Cat-1 等低功率廣域網技術已在許多國家提供與傳統 LTE 類似的覆蓋范圍,且成本低了許多。當需要更高帶寬時,LTE Cat 4 或以上的模塊可提供 150 Mbps+ 的數據傳輸量。此外,支持Gb級傳輸的 5G 模塊現已上市,但解決方案的成本可能會高達 10 倍以上。

        做為替代方案,5G Redcap(即將推出的 3GPP 技術)旨在提供具有中等帶寬和較低復雜性的 5G 兼容、平價解決方案,進而實現價格合宜的硬件裝置。我們可能會在 2025 年看到行動網絡業者開始提供首批 RedCap 產品。

        透過就近處理傳感器數據,人工智能和機器學習的邊緣運算提供了另一種降低帶寬需求的方法。透過僅上傳相關訊息,而無需把大量原始傳感器數據傳輸到云端,邊緣智能裝置降低了對無線通信的帶寬和成本要求。

        精準農業普及化的趨勢
        感測和傳感器融合平臺、攝影機系統、GNSS 技術和無線連接方面的進步只是推動精準農業普及化的動力之一。另一方面,進行中的生態系統轉型,藉由打破許多障礙,使精準農業解決方案不再只有大型、利潤豐厚的大型農場可以采用。

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        圖2 : 感測和傳感器融合平臺、攝影機系統、GNSS 技術和無線連接方面的進步,成為推動精準農業普及化的動力。(source:tnet4iot.com)

        這些趨勢的共同進展,降低了精密農業技術的擁有成本。就在幾年前,主要OEM業者提供的可用解決方案價格不菲,其中包括昂貴的硬設備和可觀的經常性訂閱費用,同時需要熟練的技術人員來建置、操作和維護智能設備。

        有些供貨商開發的資通訊系統,其中的接口端口已被鎖定,使農場無法采用其他的售后市場解決方案—盡管此作法被視為是提高安全性和農用車輛可靠性的一種方式。然而,最終卻限制了農民自己維護設備的能力,也使他們難以采用競爭供貨商提供的零組件,并根據他們的特定需求打造更具成本效益的解決方案。

        現今,這一切都在改變。硬件成本大幅下降,主要是由于IoT爆炸式成長帶來的規模經濟。農民現在可以取得平價、易于使用的售后解決方案,以升級他們既有的曳引機和其他農業機械,這些機械可采用新一代更具成本效益的 GNSS 校正服務。除了高階產品以外,OEM業者也試圖在其入門和中階產品中導入先進功能。

        與此同時,大量的開源(open-source)計劃、模塊式解決方案和預先認證的無線電技術正使精密農業解決方案的開發成本更低,進而降低了現成硬件的成本。加上采用 SSR-RTK 改善了廣播傳輸,因此也降低了 GNSS 校正服務的訂閱成本。

        連接技術的總成本也在下降。長期以來,連網基礎設施的部署是一個不可忽略的成本因素,其中主要包括無線基礎設施建置和數據傳輸費用。現今,由于覆蓋范圍更廣、以及成本和功率優化的無線通信技術(LTE-M、NB-IoT、LTE Cat 1)更易于取得,農民可以從蜂巢式網絡基礎設施的整體擴展中獲益。

        我們可以說,推動精準農業技術普及化的最有力趨勢,是來自農業小區本身,藉由采用以開源硬件和軟件設計為基礎的DIY解決方案來實現。

        以 AgOpenGPS(也稱為 AOG)為例,這是一套由加拿大農民和軟件開發人員創建的開源自動轉向解決方案。AOG 提供所有的硬件設計文件、實時微控制器韌體,和實現傳統曳引機自動轉向所需的軟件。AOG 開發人員社群投入了數千小時,使他們的解決方案在成本上(改裝曳引機的成本不到 1000 美元)和必備知識方面都能為大眾所接受。

        越來越多精準農業平臺的推出,從為財務優渥的大型農場所打造的高階商業解決方案,到可以在一年內收回成本,并適用于小農的低成本 DIY 解決方案,正在改變精準農業帶來的影響。隨著全球糧食供應正面臨嚴峻壓力,智慧農業技術的普及化將扮演重要角色,協助人們克服此一挑戰。

        致力推動技術發展 25 年
        25 年來,u-blox致力于推動改變游戲規則的技術普及化,從為使用者帶來第一款微型 GNSS 接收器開始,進而擴展到藍牙、Wi-Fi 和蜂巢式無線通信,最后構建了穩固的數據、定位和安全服務。現在u-blox率先開發藍牙室內定位解決方案,實現無縫的室內外定位解決方案。

        除了芯片與模塊等硬件外,u-blox也提供各種通訊、定位、與資安等服務,讓使用單位可以快速且輕易地建立與維護復雜的IoT系統。這些先進的技術能夠幫助全球小型農場提升農業效率,以更具成本效益的數字投資,帶入精準農業的效益,并進而普及化。

        (本文作者Nabeel Khan為u-blox美洲區域應用營銷經理)

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202211/440922.htm


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