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AI和机器学习

网络物理系统的开发,提高农业生产

亚洲必赢研究人员正在开发一个网络物理系统(CPS),通过不断地监测领域改善农业生产在近单株分辨率,预计生产率,帮助农民管理自己的水和肥料的使用。

由迈克·Krapfl 2020年7月19日
该传感器可埋连续地测量在土壤水分张力,即可以与土壤水分含量的读数。这是一个网络物理农业系统的一部分,是由研究人员在爱荷华州立大学和内布拉斯加 - 林肯大学开发。亚洲必赢礼貌:梁冬,爱荷华州立大学

经过几十年的中西部地区的玉米种植带种植玉米和大豆产量,每英亩的产量已接近其理论极限。但仍有需要更多的粮食饲料人畜。

在哪里可以认为粮食从何而来?农民和领域如何能产生更?有没有提高生产力新的,可持续的方式?

工程师,遗传学家,农艺师,系统建模和机器学习专家爱荷华州立大学内布拉斯加大学林肯分校可能已经找到一种方法。他们结合自己的电子,计算机和作物专业知识,开发一个系统,将不断在接近单厂分辨率的显示器领域,预计生产率,有利于农民管理自己的水和肥料的使用。

“我们的想法是结合和互动两个子系统 - 一个网络系统和物理系统来解决问题,”梁冬,该项目的领导者和爱荷华州立大学的教授说,电气和计算机工程。“我们要建立一个新的网络物理系统(CPS),以提高农业经营的作物生产,环境质量和农业系统的可持续性。”

东 - 谁开发可穿戴式设备的传感器,土壤水势传感器和植物和土壤养分传感器 - 说,研究人员将配合各种工具结合在一起,他们建立和测试数据驱动,实时系统:低成本/高亚洲必赢- 表演场传感器,整个场的传感器监测安装在无人驾驶飞行器,控制系统,分析引擎,决策算法和测试平台。

该系统,例如,可以检测到这些作物植物是不是绿色的,因为他们应该和将寻找原因,如缺乏水和氮的低水平。

“通过同时检测设备性能和诊断的原因,我们就可以启动适当的反应,”研究人员在项目总结中写道。亚洲必赢

在字段灌溉的地区,该响应可以包括受控的水和氮肥递送给需要该信息的场刚刚的区域。这可能减少的数量和施肥成本,同时减少化肥的那个逃跑领域和河流,湖泊和墨西哥湾饲料赤潮量。

这个新系统的关键是结合网络和许多不同的工具。

“我们已经看过发展到帮助农学家基于传感器的技术解决方案,”董说。“我们已经设计了这些土壤和植物传感器。这一次,我们要结合不同的传感器,模型和控制所有在一起来解释和预测高和前所未有的分辨率植物 - 土壤动态。我们正在生成有关的水和肥料沿着灌溉系统的中心枢纽浮动利率的控制,调度和应用决策可操作的信息“。

这是一个高科技的系统,肯定的,但它也是一个朴实的方式,帮助农民建立产量,改善可持续性。

“我们希望,”董说,“这不是科幻小说。”

- 编辑克里斯Vavra,副主编,必赢亚洲平台,CFE媒体和技术,cvavra@cfemedia.com


迈克Krapfl
作者简介:迈克Krapfl,爱荷华州立大学