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多域创新技术推动精准农业普及化
当耕者有了数位工具

【作者: Nabeel Khan】2022年11月22日 星期二

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过去几年来,物联网及其底层技术的普及,推动了新一代精准农业解决方案的发展,让曾经只有大型商业农场才能使用的创新技术,现今已开始把精准农业的效益带给更多人。


近来,随着燃料和肥料价格创下新高,世界各地的农民无不努力寻求维持收支平衡的方法。长期以来,大型商业农场一直比小型农拥有优势,他们可利用人工智慧和先进硬体设备来规划营运以及自动化任务,或是以广泛部署的感测器网路来监测土壤品质,以具备视觉功能的无人机来监测农作物,或是让自动曳引机在田地中自动行驶,因而大幅提高生产力。


这些先进系统的成本非常昂贵,对小型农场而言,根本难以负担。而全球超过 5.7 亿个农场中,这些面积通常不到两公顷的小型农场,却占绝大多数。这些农民中,许多人都没有足够的资本来投资新设备,只好继续依赖旧机器和人力。对他们来说,数位革命对提升农业效率的承诺,亦即所谓的智慧农业或精准农业 一直遥不可及。


但是,现在情况不一样了!过去几年来,IoT及其底层技术的普及,推动了新一代精准农业解决方案的发展,可为小农提供新的工具来提升产量和品质。透过卫星定位、无线连接和视觉感测的结合,以及包括机器学习和人工智慧等先进演算法等技术,能够协助农民以更少的成本收获更多,进而能与大型商业农场进行更公平的竞争。


本文将说明推动精准农业普及化的主要趋势,并介绍一些正在改变全球小型农场营运的具体应用。我们先来探索核心的促成技术、它们所实现的应用及其发展方向。


各领域技术同步进展

感测器融合平台

感测器融合平台是精准农业解决方案的核心,透过从各种感测器中获得数据,并使用演算法来分析,再撷取出使用者(机器或人类)可以采取行动的方案。随着此技术的成熟,这些感测器融合平台变得日益复杂,利用更先进的演算法来处理各种类型的感测器数据,以获得更深入和更高价值的方案。


这些方案通常是使用人工智慧(artificial intelligence;AI)和机器学习(Machine Learning;ML)模型生成的,这些模型在感测器附近的网路边缘执行,在曳引机、喷洒器或其他装置上,而不是在云端上。


希??把人工智慧和机器学习(AI/ML)带到边缘装置的设备制造商正在评估其设计方案,要如何整合可执行先进机器学习模型的应用处理器和硬体加速器,以支援摄影机和感测器的输入数据并做出即时决策。为了简化边缘AI/ML的采用,许多供应商开始把AI加速器整合到 SoC 和模组中,进而降低了进入门槛。


对OEM业者来说,他们选择整合这些单晶片系统(SoC),即使它们的软体功能仍然落後。因为采用具前瞻性的硬体来建构解决方案,乃是一种潜在性有利可图的策略,可透过韧体更新来提供未来的先进功能,创造经常性收入。


尽管许多技术供应商都可提供各种评估套件,但利用这些解决方案开发产品,从原型设计到实际生产仍可能耗费成本。虽然整合式感测器融合平台,例如用於自动转向的预载动态车辆模型或用来监控作物健康的电脑视觉模型,可加速OEM的开发过程,并减少软体投资的需求,但它们可能过於通用,无法解决特定应用的问题。更专用的AI/ML需要对数据收集和训练模型进行更多投资,而且由於它们的专有性质,价格可能更高。


摄影机系统

自动曳引机已经广泛采用摄影机系统,以视觉方式监控周围环境,并把数据输入电脑视觉解决方案中进行解析。这些视觉数据可用来最隹化农业投入品(agricultural input),例如水、种子、肥料和杀虫剂的施放,并根据作物的大小和其他指标来即时改变喷洒速度控制,可显着提高效率并降低整体成本。


摄影机系统还有诸多挑战是需要克服的,例如镜头可能会被水、碎屑、灰尘和雪弄脏。尽管这些情况会影响所有的相关视觉应用,包括大众市场应用的自动驾驶等,但除了喷水喷嘴(这种方式仍会造成镜片的污垢堆层问题)和传统的人工维护之外,仍然没有可靠的方法来保持其清洁。


此外,即使是在云端处理视觉数据,高解析度相机的高昂价格,以及对数据储存和通讯的更高需求,也会推升最终解决方案的成本。


全球导航卫星系统(GNSS)

卫星定位已获得精准农业解决方案的广泛采用。透过此技术,自动引导曳引机可沿着精确的路径行驶,以提高效率并减少重叠路径;作物监测无人机采用 GNSS 技术来巡检预定的飞行路径;机器人割草机等全自动引导车辆也使用此技术来避开禁行区域。後三种应用通常都需要公分级的定位精准度。


近十年来,高精准度公分级 GNSS 技术已经成熟,农民可订阅为使用者自订的昂贵 GNSS 校正服务。但唯有农村地区也有平价的即时动态定位(Real Time Kinematic;RTK)服务出现,以及农民可以采用低成本模组来部署自己的RTK基地台,高精准度定位的价格才会开始下降,使所有人都能负担得起这项服务。


如图1所示,自主移动的收割机可以精准地在规划的范围内作业,而不会破坏到其他地区的农作物。



图1 : 自主移动农业机具作业(source:u-blox)
图1 : 自主移动农业机具作业(source:u-blox)

高精准度 GNSS 技术带来了效率提升的效益全面减少所有的农业投入品,并带来其他的财务和环境效益。同时,它需要解决方案来处理讯号延迟,以及多径效应的不准确性,这是由於讯号在到达 GNSS 接收器途中从建筑物、或其他固体结构物反弹所引起的。


当透过网际网路传送时,GNSS 增强数据串流需要与网路供应商的伺服器建立 IP 连接。这为缺乏 Wi-Fi 基地台、sub-GHz 射频系统,或蜂巢式网路覆盖等基础设施的农场带来了挑战。


无线连接

在某种程度上,所有的先进精密农业应用都需依赖无线连接。环境感测器和巡逻无人机需要它把数据传送到云端。曳引机、无人机和其他农业机器人须利用它来上传资通讯数据、报告状态、启用预测性维护工具以减少停机时间,并接收 GNSS 增强数据以进行高精准度定位。


虽然蜂巢式连接是最容易使用的  仅需要行动数据服务和 SIM 卡就能把数据上传到云端  但它有两个主要缺点。首先,前面提到过,整个农场需要强大的网路覆盖,这在偏远地区往往难以做到,即使是在美国和其他已开发国家也是如此。而且,即使在覆盖范围内时,数据传输的成本可能会迅速增加,这对较小、利润较低的农场来说是难以负担的,因为它们不像大型农场,由於数据使用率不高,无法向服务供应商协商取得优惠的资费价格。


解决覆盖问题的方法之一是,选择适切的无线通讯技术。LTE-M、NB-IoT 和 Cat-1 等低功率广域网路技术已在许多国家提供与传统 LTE 类似的覆盖范围,且成本低了许多。当需要更高频宽时,LTE Cat 4 或以上的模组可提供 150 Mbps+ 的数据传输量。此外,支援Gb级传输的 5G 模组现已上市,但解决方案的成本可能会高达 10 倍以上。


做为替代方案,5G Redcap(即将推出的 3GPP 技术)旨在提供具有中等频宽和较低复杂性的 5G 相容、平价解决方案,进而实现价格合宜的硬体装置。我们可能会在 2025 年看到行动网路业者开始提供首批 RedCap 产品。


透过就近处理感测器数据,人工智慧和机器学习的边缘运算提供了另一种降低频宽需求的方法。透过仅上传相关讯息,而无需把大量原始感测器数据传输到云端,边缘智慧装置降低了对无线通讯的频宽和成本要求。


精准农业普及化的趋势

感测和感测器融合平台、摄影机系统、GNSS 技术和无线连接方面的进步只是推动精准农业普及化的动力之一。另一方面,进行中的生态系统转型,藉由打破许多障碍,使精准农业解决方案不再只有大型、利润丰厚的大型农场可以采用。



图2 : 感测和感测器融合平台、摄影机系统、GNSS 技术和无线连接方面的进步,成为推动精准农业普及化的动力。(source:tnet4iot.com)
图2 : 感测和感测器融合平台、摄影机系统、GNSS 技术和无线连接方面的进步,成为推动精准农业普及化的动力。(source:tnet4iot.com)

这些趋势的共同进展,降低了精密农业技术的拥有成本。就在几年前,主要OEM业者提供的可用解决方案价格不菲,其中包括昂贵的硬体设备和可观的经常性订阅费用,同时需要熟练的技术人员来建置、操作和维护智慧设备。


有些供应商开发的资通讯系统,其中的介面埠已被锁定,使农场无法采用其他的售後市场解决方案尽管此作法被视为是提高安全性和农用车辆可靠性的一种方式。然而,最终却限制了农民自己维护设备的能力,也使他们难以采用竞争供应商提供的零组件,并根据他们的特定需求打造更具成本效益的解决方案。


现今,这一切都在改变。硬体成本大幅下降,主要是由於IoT爆炸式成长带来的规模经济。农民现在可以取得平价、易於使用的售後解决方案,以升级他们既有的曳引机和其他农业机械,这些机械可采用新一代更具成本效益的 GNSS 校正服务。除了高阶产品以外,OEM业者也试图在其入门和中阶产品中导入先进功能。


与此同时,大量的开源(open-source)计画、模组式解决方案和预先认证的无线电技术正使精密农业解决方案的开发成本更低,进而降低了现成硬体的成本。加上采用 SSR-RTK 改善了广播传输,因此也降低了 GNSS 校正服务的订阅成本。


连接技术的总成本也在下降。长期以来,连网基础设施的部署是一个不可忽略的成本因素,其中主要包括无线基础设施建置和数据传输费用。现今,由於覆盖范围更广、以及成本和功率优化的无线通讯技术(LTE-M、NB-IoT、LTE Cat 1)更易於取得,农民可以从蜂巢式网路基础设施的整体扩展中获益。


我们可以说,推动精准农业技术普及化的最有力趋势,是来自农业社区本身,藉由采用以开源硬体和软体设计为基础的DIY解决方案来实现。


以 AgOpenGPS(也称为 AOG)为例,这是一套由加拿大农民和软体开发人员创建的开源自动转向解决方案。AOG 提供所有的硬体设计文件、即时微控制器韧体,和实现传统曳引机自动转向所需的软体。AOG 开发人员社群投入了数千小时,使他们的解决方案在成本上(改装曳引机的成本不到 1000 美元)和必备知识方面都能为大众所接受。


越来越多精准农业平台的推出,从为财务优渥的大型农场所打造的高阶商业解决方案,到可以在一年内收回成本,并适用於小农的低成本 DIY 解决方案,正在改变精准农业带来的影响。随着全球粮食供应正面临严峻压力,智慧农业技术的普及化将扮演重要角色,协助人们克服此一挑战。


致力推动技术发展 25 年

25 年来,u-blox致力於推动改变游戏规则的技术普及化,从为使用者带来第一款微型 GNSS 接收器开始,进而扩展到蓝牙、Wi-Fi 和蜂巢式无线通讯,最後构建了稳固的数据、定位和安全服务。现在u-blox率先开发蓝牙室内定位解决方案,实现无缝的室内外定位解决方案。


除了晶片与模组等硬体外,u-blox也提供各种通讯、定位、与资安等服务,让使用单位可以快速且轻易地建立与维护复杂的IoT系统。这些先进的技术能够帮助全球小型农场提升农业效率,以更具成本效益的数位投资,带入精准农业的效益,并进而普及化。


(本文作者Nabeel Khan为u-blox美洲区域应用行销经理)


**刊头图(source:ied.eu)


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