Tầm quan trọng của kiến ​​thức dữ liệu trong nông nghiệp hiện đại

Sự chuyển đổi kỹ thuật số của nông nghiệp

Ngành nông nghiệp đứng trước ranh giới của cuộc cách mạng công nghệ, một chiếc được điều khiển không bằng máy kéo và kết hợp một mình, nhưng bằng byte và thuật toán. Nông nghiệp hiện đại đã phát triển từ một phương pháp thực hành chỉ bắt nguồn từ truyền thống và trực giác đến một phương pháp phức tạp., doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Sự thay đổi này, thường được gọi là ‘Nông nghiệp 4.0’ hay nông nghiệp số, tích hợp các công nghệ tiên tiến như Internet of Things (IoT), trí tuệ nhân tạo (trí tuệ nhân tạo), và phân tích dữ liệu lớn vào cơ cấu hoạt động nông nghiệp. Từ hình ảnh vệ tinh và giám sát hiện trường bằng máy bay không người lái đến cảm biến đất và hệ thống tưới tiêu tự động, các trang trại đang tạo ra một khối lượng dữ liệu chưa từng có. Dữ liệu này có tiềm năng mở ra những hiệu quả chưa từng có, tăng sản lượng, nâng cao tính bền vững, và giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, chỉ thu thập dữ liệu này là không đủ. Giá trị đích thực của nó chỉ được nhận ra khi nó được diễn giải chính xác, đánh giá nghiêm túc, và hành động một cách hiệu quả. Đây là nơi kiến ​​thức về dữ liệu trở thành mấu chốt quan trọng, chuyển đổi dữ liệu thô thành trí tuệ nông nghiệp có thể hành động.

Khối lượng thông tin khổng lồ có thể áp đảo. Máy gặt đập liên hợp hiện đại duy nhất, ví dụ, có thể tạo ra hàng gigabyte dữ liệu mỗi ngày, chi tiết hóa các biến đổi năng suất trên một cánh đồng với độ chính xác đến từng mét. Cảm biến độ ẩm đất cung cấp mức độ hydrat hóa theo thời gian thực, trong khi máy bay không người lái được trang bị camera đa quang phổ có thể xác định sự xâm nhập của sâu bệnh hoặc sự thiếu hụt chất dinh dưỡng từ rất lâu trước khi mắt người nhìn thấy chúng. Thử thách, Vì vậy, không còn là vấn đề khan hiếm dữ liệu nữa mà là tổng hợp dữ liệu. Nông dân và nhà nông học phải được trang bị để điều hướng bối cảnh dữ liệu phức tạp này, để hỏi đúng câu hỏi về dữ liệu, và để phân biệt các mối tương quan có ý nghĩa với nhiễu giả. Không có trình độ hiểu biết dữ liệu cơ bản, lượng thông tin tràn ngập này có nguy cơ trở thành một sự xao lãng tốn kém hơn là một tài sản chiến lược, để lại những hiểu biết sâu sắc có khả năng biến đổi bị chôn vùi trong các bộ dữ liệu không thể truy cập được.

Từ trực giác đến cái nhìn sâu sắc: Các thành phần cốt lõi của kiến ​​thức dữ liệu nông nghiệp

Kiến thức dữ liệu trong nông nghiệp vượt ra ngoài trình độ máy tính đơn giản. Nó bao gồm một bộ kỹ năng cho phép các cá nhân làm việc hiệu quả với dữ liệu. Trước hết, nó liên quan đến nhận thức về dữ liệu—hiểu dữ liệu nào đang được thu thập, bằng công nghệ nào, và nhằm mục đích gì. Người nông dân phải biết sự khác biệt giữa NDVI (Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa) dữ liệu từ máy bay không người lái và thu được dữ liệu từ một tổ hợp, và cách chúng có thể được sử dụng trong buổi hòa nhạc.

Thứ hai, nó đòi hỏi kỹ năng phân tích để diễn giải dữ liệu này. Điều này bao gồm khả năng đọc và hiểu bản đồ, biểu đồ, và đồ thị được tạo bởi phần mềm quản lý trang trại. Ví dụ, diễn giải bản đồ sản lượng bao gồm việc nhận biết các mô hình—chẳng hạn như các vùng năng suất thấp—và đưa ra giả thuyết về nguyên nhân của chúng, có thể bao gồm từ việc nén chặt đất đến mất cân bằng độ pH. Khả năng đọc viết nâng cao hơn bao gồm hiểu biết thống kê cơ bản để nắm bắt các khái niệm như tính biến đổi và mối tương quan.

thứ ba, Kiến thức dữ liệu bao gồm tư duy phản biện. Không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra như nhau, và không phải tất cả các đề xuất thuật toán đều không thể sai lầm. Người nông dân hiểu biết về dữ liệu có thể đặt câu hỏi về đầu ra của hệ thống hỗ trợ quyết định: “Tại sao hệ thống lại khuyến nghị sử dụng lượng nitơ thấp hơn ở vùng này? Điều này có phù hợp với kết quả kiểm tra đất và lịch sử thực địa của tôi không?” Sự hoài nghi này là rất quan trọng để tránh những sai sót tốn kém và để điều chỉnh lời khuyên thuật toán chung cho phù hợp với từng trường hợp cụ thể., điều kiện sắc thái của vùng đất của họ.

Cuối cùng, nó lên đến đỉnh điểm ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng là biến cái nhìn sâu sắc thành hành động. Điều này có thể có nghĩa là điều chỉnh tỷ lệ gieo hạt khác nhau trên một cánh đồng dựa trên bản đồ tiềm năng đất., chỉ bắt đầu sử dụng thuốc trừ sâu có mục tiêu khi hình ảnh máy bay không người lái xác nhận một đợt bùng phát, hoặc thay đổi lịch tưới dựa trên dữ liệu thoát hơi nước thời gian thực và dự báo thời tiết.

Lợi ích hữu hình: Năng suất, Tính bền vững, và Kinh tế

Việc áp dụng kiến ​​thức dữ liệu trực tiếp chuyển thành những lợi ích có thể đo lường được trên ba lĩnh vực chính: năng suất, sự bền vững môi trường, và khả năng phục hồi kinh tế.

Về mặt năng suất, Các hoạt động sử dụng kiến ​​thức dữ liệu có thể thực hiện các kỹ thuật nông nghiệp chính xác với hiệu quả cao hơn. Bằng cách hiểu và hành động dựa trên dữ liệu không gian và thời gian, nông dân có thể tối ưu hóa việc bố trí đầu vào như hạt giống, phân bón, và nước. Điều này dẫn đến tiềm năng năng suất tối đa và cải thiện đáng kể hiệu quả đầu vào. Thay vì bón một lượng phân bón đồng đều trên toàn bộ cánh đồng, cách tiếp cận dựa trên dữ liệu cho phép áp dụng tỷ lệ thay đổi, đưa thêm nguồn lực vào những nơi cần thiết và ít hơn ở những nơi không cần thiết, từ đó tăng năng suất tổng thể đồng thời giảm chất thải.

Về tính bền vững, kiến thức dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ để quản lý môi trường. Việc áp dụng chính xác các chất đầu vào giúp giảm thiểu chất dinh dưỡng chảy vào đường thủy và giảm việc lạm dụng hóa chất, bảo vệ hệ sinh thái địa phương. Quản lý nước hiệu quả, được hướng dẫn bởi dữ liệu độ ẩm của đất, bảo tồn một nguồn tài nguyên quan trọng. Hơn nữa, bằng cách tối ưu hóa lộ trình cho máy móc sử dụng dữ liệu GPS, nông dân có thể giảm tiêu thụ nhiên liệu và phát thải khí nhà kính. Dữ liệu cung cấp bằng chứng cần thiết để hướng tới các hoạt động nông nghiệp tái tạo hơn.

Về mặt kinh tế, hiểu biết về dữ liệu nâng cao quản lý rủi ro và lợi nhuận. Bằng cách phân tích dữ liệu sản lượng lịch sử cùng với các kiểu thời tiết, nông dân có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về lựa chọn cây trồng và thời gian trồng trọt. Dữ liệu có thể giúp dự đoán áp lực sâu bệnh, cho phép thực hiện các biện pháp chủ động thay vì phản ứng. Điều này giảm thiểu rủi ro tài chính. Hơn thế nữa, hồ sơ dữ liệu chi tiết có thể cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc của chuỗi cung ứng, đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng về tính minh bạch và có khả năng đưa ra mức giá cao. Họ cũng cung cấp bằng chứng có thể kiểm chứng về việc tuân thủ các quy định nông nghiệp và để đảm bảo bảo hiểm hoặc các khoản vay.

Thu hẹp khoảng cách: Những thách thức và con đường phía trước

Mặc dù có những lợi ích rõ ràng, việc áp dụng rộng rãi kiến ​​thức dữ liệu trong nông nghiệp phải đối mặt với những trở ngại đáng kể. Một thách thức hàng đầu là chia kỹ thuật số. Truy cập đáng tin cậy, Internet tốc độ cao ở nông thôn vẫn là rào cản đối với nhiều người. Ngoài ra còn có một lượng đáng kể khoảng cách kỹ năng; nhiều chuyên gia nông nghiệp hiện tại không được đào tạo về phương pháp lấy dữ liệu làm trung tâm và có thể mắc chứng sợ công nghệ hoặc hoài nghi. các trị giá việc tiếp thu công nghệ cần thiết và đào tạo để sử dụng nó có thể là điều khó khăn đối với các trang trại nhỏ hơn, có khả năng dẫn đến lợi thế hợp nhất cho các công ty lớn hơn, hoạt động giàu có hơn.

Vượt qua những thách thức này đòi hỏi phải có sự phối hợp, nỗ lực của nhiều bên liên quan. Các tổ chức giáo dục phải tích hợp khoa học dữ liệu và phân tích vào chương trình giảng dạy nông nghiệp của họ, chuẩn bị cho thế hệ nông dân tiếp theo. Các dịch vụ khuyến nông và doanh nghiệp nông nghiệp đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp đào tạo và hỗ trợ liên tục cho nông dân đã thành lập, làm sáng tỏ công nghệ và chứng minh lợi tức đầu tư rõ ràng của nó. Nhà phát triển công nghệ, lần lượt, phải tập trung vào việc tạo ra trực quan, nền tảng thân thiện với người dùng trình bày dữ liệu rõ ràng, định dạng có thể hành động, giảm tải nhận thức cho người dùng. Các nhà hoạch định chính sách có thể khuyến khích việc áp dụng thông qua các khoản tài trợ và trợ cấp cho công nghệ và đào tạo, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đảm bảo rằng lợi ích của cuộc cách mạng nông nghiệp kỹ thuật số được phân phối công bằng.

Phần kết luận: Nuôi dưỡng một tương lai có kiến ​​thức về dữ liệu

Dữ liệu đang nhanh chóng trở thành cây trồng có giá trị nhất trong nền nông nghiệp hiện đại. Tuy nhiên, nó là loại cây trồng đòi hỏi một hình thức canh tác mới—bắt nguồn từ khả năng đọc viết và hiểu biết. Khả năng thu thập dữ liệu giờ đây đã trở thành một loại hàng hóa; khả năng rút ra được sự khôn ngoan từ nó là lợi thế cạnh tranh mới. Khi dân số toàn cầu tiếp tục tăng và áp lực lên tài nguyên thiên nhiên ngày càng tăng, yêu cầu sản xuất nhiều lương thực hơn với ít tác động hơn trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Kiến thức dữ liệu không còn là chuyên môn tùy chọn đối với một số nông dân am hiểu công nghệ; đó là năng lực cốt lõi thiết yếu cho toàn bộ ngành nông nghiệp. Bằng việc đầu tư vào giáo dục, phát triển các công cụ có thể truy cập, và thúc đẩy văn hóa tìm hiểu thông tin dữ liệu, chúng tôi có thể trao quyền cho cộng đồng nông nghiệp để khai thác toàn bộ tiềm năng của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, đảm bảo năng suất cao hơn, bền vững, và tương lai kiên cường cho nông nghiệp.

Câu hỏi thường gặp (Câu hỏi thường gặp)

1. Tôi không am hiểu về công nghệ. Có phải đã quá muộn để tôi trở nên hiểu biết về dữ liệu??
Tuyệt đối không. Kiến thức dữ liệu là một phổ. Bắt đầu với những điều cơ bản, chẳng hạn như hiểu dữ liệu bạn đã có từ máy móc hoặc các ứng dụng thời tiết đơn giản. Nhiều tài nguyên và chương trình đào tạo được thiết kế dành riêng cho người mới bắt đầu làm nông nghiệp.

2. Phần dữ liệu quan trọng nhất để người nông dân bắt đầu là gì??
Không có câu trả lời duy nhất, nhưng dữ liệu lợi nhuận thường là điểm khởi đầu hữu ích. Đó là thước đo trực tiếp về sản lượng của bạn và, khi được ánh xạ, có thể tiết lộ sự biến đổi đáng kinh ngạc về không gian đặt ra câu hỏi về sức khỏe của đất, Nước, và quản lý dinh dưỡng.

3. Làm thế nào các trang trại nhỏ có thể mua được công nghệ cho nông nghiệp dựa trên dữ liệu?
Chi phí thực sự là rào cản, nhưng cảnh quan đang thay đổi. Tìm kiếm các mô hình hợp tác trong đó nông dân chia sẻ thiết bị như máy bay không người lái hoặc cảm biến. Cũng, nhiều nền tảng phần mềm đưa ra mức giá theo từng cấp độ, và một số chính phủ cung cấp các khoản tài trợ hoặc trợ cấp cho việc áp dụng công nghệ nông nghiệp chính xác.

4. Dữ liệu trang trại của tôi có riêng tư và an toàn không?
Quyền riêng tư và quyền sở hữu dữ liệu là những vấn đề quan trọng. Điều cần thiết là phải đọc các điều khoản dịch vụ của bất kỳ phần mềm hoặc nền tảng nào bạn sử dụng. Công ty uy tín sẽ có chính sách rõ ràng về quyền sở hữu dữ liệu, cách sử dụng, và an ninh. Luôn hỏi ai sở hữu dữ liệu và cách sử dụng dữ liệu đó.

5. Kiến thức dữ liệu có thể thực sự giúp ích với các kiểu thời tiết không thể đoán trước?
Đúng. Dù không thể ngăn chặn hạn hán hay lũ lụt, hiểu biết về dữ liệu cho phép bạn quản lý rủi ro tốt hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu thời tiết lịch sử và sử dụng dự báo chính xác, bạn có thể đưa ra quyết định tốt hơn về việc trồng trọt, tưới tiêu, và thời điểm thu hoạch, giảm thiểu tác động của thời tiết bất lợi.

6. Sự khác biệt giữa hiểu biết về dữ liệu và việc chỉ làm theo những gì phần mềm quản lý trang trại yêu cầu tôi làm là gì?
Làm theo khuyến nghị phần mềm là một hình thức sử dụng dữ liệu, nhưng nó thụ động. Kiến thức về dữ liệu giúp bạn hiểu *tại sao* phần mềm lại đưa ra đề xuất. Nó cho phép bạn xác thực, câu hỏi, và điều chỉnh những khuyến nghị đó dựa trên kiến ​​thức sâu sắc của bạn về vùng đất của bạn, giúp bạn trở thành đối tác tích cực trong quá trình ra quyết định.

7. Thường mất bao lâu để thấy lợi tức đầu tư (ROI) từ việc trở nên thông thạo dữ liệu hơn?
ROI có thể rất khác nhau. Một số lợi ích, như tối ưu hóa việc sử dụng đầu vào (phân bón, Nước), có thể tiết kiệm trong một mùa sinh trưởng. Người khác, như cải thiện sức khỏe đất lâu dài dẫn đến năng suất cao hơn, có thể mất vài năm để hiện thực hóa hoàn toàn. Điều quan trọng là bắt đầu nhỏ, theo dõi kết quả của bạn, và mở rộng quy mô.