משדר טמפרטורה ולחות בחקלאות

איסוף נתוני חיישן טמפרטורה ולחות לחקלאות

כענף, החקלאות התפתחה משלב של הסתמכות אך ורק על עצות עמיתים של חקלאים למאמץ מודרני מונע נתונים. כעת, חקלאים יכולים להשתמש בתובנות המגובות בכמויות אדירות של נתונים היסטוריים כדי לבצע ניתוח סופי של יבולים לשתול ושיטות חקלאות להשתמש.

1. ההיקף של ניתוח ביג דאטה במחזור החיים החקלאי

IoT, ביג דאטה ומחשוב ענן מחוללים מהפכה באופן שבו החקלאות פועלת כתעשייה בהודו וברחבי העולם. ניתוח נתונים חקלאי ממונף כדי לייעל כל שלב במחזור החיים החקלאי ליעילות עלות-תועלת ויעילות. ההשפעה מורגשת בכל שלב בשרשרת הערך, החל מבחירת גידולים, שיטות גידול, קטיף וניהול שרשרת האספקה.

איסוף נתונים של חיישן טמפרטורה ולחות בחקלאות

2. משדר טמפרטורה ולחות

עם חיישנים והתקנים מחוברים באינטראקציה זה עם זה בחווה, למנהלי חקלאים יש כעת גישה לכמויות אדירות של נתוני יבול בזמן אמת כדי להנחות את פעולות החקלאים. נתונים גדולים חקלאיים משנים את הטיפול בבעלי חיים, מפתחים מודולים אפקטיביים להערכת סיכונים, דמוקרטיזציה של הפוטנציאל של חקלאות עירונית וקידום שימוש יעיל במשאבים (אדמה ועבודה). באופן מיידי, השימוש ב-HENGKOמשדר טמפרטורה ולחותיכול למדוד בצורה יעילה, מהירה ומדויקת את הלחות באדמה או באוויר, ולספק תמיכה חזקה בנתונים להשקיית יבול.

3.שיפור ניהול היבול

בעזרת נתוני יבול מעוררי תובנה, חקלאים יכולים לקבל החלטות מושכלות לגבי סוגי הגידולים לגידול, ולבחור את הזנים הטובים ביותר עבור תנאי אטמוספירה, עונות גשומות וסוגי אדמה עבור יבול רווחי. באמצעות חיישני טמפרטורה ולחות, חיישני פוריות קרקע וכו' לאיסוף נתונים על פוריות הקרקע והלחות באוויר וכו', ניתן להמליץ על זנים היברידיים או זנים המתאימים ביותר לתנאי קרקע ואקלים בהתבסס על ניתוח נתונים. הוא עמיד ביותר בפני מחלות ושחיתות. כדי להבטיח מדידה מדויקת ומדויקת יותר, מומלץ להשתמש במשדר טמפרטורה ולחות תעשייתי מקצועי. HENGKOתַעֲשִׂיָתִימשדר טמפרטורה ולחות יש את היתרון של פלט אנלוגי סטנדרטי 485, 4-20mA, 0-5V או 0-10V אופציונלי, פלט אנלוגי בקנה מידה מלא בעל ליניאריות טובה, עקביות טובה, טווח רחב וחיי שירות ארוכים וכו'.

4. הערכת סיכונים טובה יותר

הסיכון במגזר החקלאי הוא בלתי נמנע, אך היכולת לחזות ולנהל סיכונים בכל שלב של מחזור החיים מאפשרת לחקלאים לקבל החלטות טקטיות טובות יותר. נתונים גדולים ומחשוב ענן משתמשים בנתונים מ-Google Earth, תנאי מזג אוויר גלובליים והזנת נתונים על ידי חקלאים כדי ליצור מפות דרכים המסייעות לחקלאים לתכנן את כל התהליך מבחירת היבול ועד להפצה. זה גם לוקח בחשבון את מחירי השוק המקומי, אסונות טבע, מזיקים וגורמים אחרים שעלולים להגדיל או להקטין את ערך הסחורות ואת הקשיים שחקלאים עלולים להתמודד איתם בניהול שרשרת האספקה. נתוני מכשירים כגון משדרי לחות טמפרטורה, עוזרים לחקלאים לקבל החלטות שעוזרות להם להימלט מתרחישים בעלי סיכון גבוה במחזור חיי היבול.

5. יעילות שרשרת אספקה

ניהול שרשרת האספקה הוא כבר לא רק הפצת מוצרים מוגמרים לשווקים הרצויים. באמצעות ניתוח נתונים, חקלאים מקבלים כעת תובנות שיכולות לעזור להם לחזות את תנאי השוק, התנהגות צרכנים עם מוצרים מוגמרים, גורמי אינפלציה ומשתנים נוספים שיעזרו להם לתכנן את כל התהליך עוד לפני השתילה. זו הופכת לתובנה חשובה שכן היא מאפשרת לחקלאים לנהל תנאים המאפשרים להם למקסם את ההחזר על ההשקעה ולהפחית כל הפסדים מיותרים.