Raziskovalci WSU poročajo v marčevski številki »Računalniki in elektronika v kmetijstvu«, da bi nova tehnologija lahko pomagala pridelovalcem posebnih poljščin, da bolje izkoristijo svoje letine.
Večina pridelovalcev posebnih poljščin, kot so sadje, zelenjava in oreščki, plačuje nabiralce po košu ali polnem vedru. Toda delo na komad je lahko polno netočnosti, pri čemer nekateri pridelovalci preplačajo za več deset tisoč dolarjev.
V njihovem prispevku "Informacijski sistem za upravljanje žetve v oblaku za ročno pridelane posebne pridelke,« raziskovalci s kalifornijske državne univerze v Bakersfieldu, Centra za natančne in avtomatizirane kmetijske sisteme WSU, Šole za elektrotehniko in računalništvo WSU ter Oddelka za hortikulturo WSU predstavljajo pravičnejši pristop, ki temelji na pametnem zbiranju podatkov.
Vodilni avtor dr. Yiannis Ampatzidis, nekdanji podoktorski znanstvenik na WSU Irrigated Agriculture Research and Extension Center v Prosserju, zdaj docent za inženiring na California State University, Bakersfield, je sodeloval s profesorjem hortikulture WSU dr. Mattom Whitingom pri razvoju Sistem FairWeigh. FairWeigh, preizkušen v sadovnjakih češenj, borovnic in jabolk v Washingtonu, uporablja radiofrekvenčne identifikacijske oznake, module GPS in računalništvo v oblaku za beleženje in nalaganje podatkov vsakič, ko nabiralec prinese vedro sadja v zbiralnik.
FairWeig meri težo nabranega sadja ter čas in lokacijo vsakega padca sadja, nato pa te podatke brezžično prenese na računalniški strežnik. Pridelovalci lahko te podatke uporabijo za razumevanje donosa v realnem času, povečajo natančnost na svojih plačilnih listah ter izboljšajo varnost nabiralcev in kakovost sadja, s čimer je na koncu njihov pridelek učinkovitejši.
»Z današnjo računalniško zmogljivostjo je mogoče podatke zbirati in učinkovito analizirati,« je povedal dr. Li Tan, soavtor in profesor računalništva WSU, ki je ustvaril in patentiral programsko opremo, ki analizira podatke FairWeigh. "To pomaga graditi kmetijsko operacijo, ki temelji na podatkih, in izboljšuje učinkovitost s podatkovno znanostjo."
Preberite članek tukaj.
- Seth Truscott, Washington State University