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• 隨著糧食需求的上升，世界必須管理其用水量。

• 農(nóng)民現(xiàn)在可以獲得史無前例的大量歷史數(shù)據(jù)

• 植物行為的人工智能分析是一個強(qiáng)大的工具，可以對灌溉進(jìn)行微調(diào)

通過灌溉優(yōu)化用水一直與農(nóng)業(yè)的發(fā)展和成功耕作密不可分。但是，在對技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施管理費用進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)成本效益分析的同時，有效管理自然水資源是一項微妙的平衡行動。

減少用水量至關(guān)重要，特別是在農(nóng)業(yè)估計占全球用水量70%以上的情況下。由于糧食需求只會增加，預(yù)計用水量將額外增加15%，以滿足這一需求。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)與人工智能革命

科技公司和種植者一起，已經(jīng)準(zhǔn)備好通過精密耕作方法和能見度工具來解決這個復(fù)雜的問題。人工智能(AI)是一個正在大踏步提高田間和溫室用水效率的技術(shù)領(lǐng)域。

新興的技術(shù)、設(shè)備和平臺使我們能夠從多種來源收集和利用前所未有的海量數(shù)據(jù)：歷史降雨模式、航空圖像、產(chǎn)量記錄、田間傳感器等。反過來，匯總的數(shù)據(jù)可以與預(yù)測數(shù)據(jù)(從市場需求到天氣)結(jié)合起來，幫助我們根據(jù)有史以來最準(zhǔn)確的預(yù)測做出“智能”決策。

創(chuàng)建最優(yōu)灌溉計劃和分配

識別水上或水下區(qū)域是關(guān)鍵。對任何農(nóng)民或農(nóng)學(xué)家來說，一項很難評估的日常任務(wù)是確定適當(dāng)?shù)乃?，以獲得最佳的產(chǎn)量和質(zhì)量。根據(jù)植物的類型，過水也會帶來風(fēng)險。例如，過度灌溉的棉花作物會導(dǎo)致更多的葉子生長，而不是擁有作物價值的棉花花的生長。

農(nóng)民的目標(biāo)是為他們的作物創(chuàng)造一個最佳的灌溉時間表，在控制成本的同時優(yōu)化產(chǎn)量和質(zhì)量。蒸散量一直是創(chuàng)建適合植物需要的灌溉系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)。它表示陸地表面的蒸發(fā)量加上植物蒸騰量的總和?，F(xiàn)代衛(wèi)星圖像和天氣預(yù)報幫助農(nóng)民改進(jìn)對蒸散的評估。然而，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)傳感器技術(shù)的突破，通過測量植物的行為而不是土壤和天氣(或除了土壤和天氣之外)，有助于做出更深刻的灌溉決策。

強(qiáng)大的人工智能引擎能夠處理和分析來自衛(wèi)星、飛機(jī)或無人機(jī)圖像的數(shù)據(jù)源。機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)算法，可以幫助我們解釋來自圖像的數(shù)據(jù)，并識別聚焦灌溉問題(以及其他問題，如害蟲)的模式。如果圖像與土壤和植物傳感器相結(jié)合，數(shù)據(jù)可以讓我們非常準(zhǔn)確地實時讀取灌溉需求，并提醒我們潛在的問題。

Image: FAO

發(fā)現(xiàn)灌溉故障或滲漏

浪費水資源，特別是在水資源稀缺的地區(qū)，對全世界的農(nóng)民和糧食種植者來說是一個巨大的頭痛開支。雖然在光譜的一端，有滴灌等技術(shù)和無土溫室等復(fù)雜的受控環(huán)境，但它們涉及的技術(shù)和系統(tǒng)成本高昂，因此不適合大規(guī)模農(nóng)業(yè)(或低價值作物)。一個可以大大改進(jìn)的領(lǐng)域是發(fā)現(xiàn)故障，如灌溉系統(tǒng)的泄漏。

在過去，可能需要親自檢查才能找到損壞的設(shè)備或確定泄漏。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備意味著軟件本身可以在出現(xiàn)問題或可疑時發(fā)出警報——而這只有在設(shè)備互聯(lián)時才可用。通過這種方式，灌溉傳感器可以檢測到不規(guī)則性，并將其與根本問題或變量聯(lián)系起來——特別是當(dāng)它連接到其他數(shù)據(jù)點(如天氣數(shù)據(jù))時，這樣就可以排除其他潛在的原因。

我與之合作的一位種植者在愛達(dá)荷州中部東部管理著2,630公頃的農(nóng)田，該地區(qū)的溫度在兩天內(nèi)會劇烈波動，最高可達(dá)25°C?？刂乒喔仁撬麄兠媾R的最大挑戰(zhàn)。當(dāng)溫度升高時，有80個灌溉樞軸要打開，任何問題都可能成為一個大問題，因為土地很快就會干涸。使用ValleyInsights等基于人工智能的工具，他們能夠訪問現(xiàn)場的空中視覺和其他數(shù)據(jù)，包括每一種植物的熱成像。捕獲的圖像和人工智能領(lǐng)域分析能夠提供準(zhǔn)確的警報，精確定位問題點，確定需要立即關(guān)注的灌溉問題。這意味著他們能夠解決與樞軸相關(guān)的泄漏等問題，這些問題用肉眼很難發(fā)現(xiàn)。人工智能的力量不僅僅是關(guān)注一個問題。它為如何糾正灌溉不規(guī)則性提供了見解。

人工智能驅(qū)動的自主農(nóng)業(yè)的未來

正如我們所知，自動駕駛汽車的引入必然會改變駕駛方式，同樣，隨著人工智能驅(qū)動的自動工具的采用，農(nóng)業(yè)將在10年內(nèi)重新定義。雖然現(xiàn)在人工智能和預(yù)測分析的功能主要是為農(nóng)民的決策過程提供信息，但在不久的將來，機(jī)器將能夠自動操作。

農(nóng)業(yè)中的自動機(jī)械不會只考慮農(nóng)作物的需求。他們將擁有將產(chǎn)量、質(zhì)量、與能源成本相關(guān)的財務(wù)考慮以及其他參數(shù)等因素考慮在內(nèi)的“智慧”。雖然灌溉和用水總體上是一個重要的起點，但這項技術(shù)也將成為包括施肥和作物保護(hù)在內(nèi)的其他農(nóng)藝過程的基石。

( 編譯/Cassie )