Технологии для мониторинга и прогнозирования погоды в сельском хозяйстве

Погода является одним из самых важных факторов, влияющих на рабочие процессы в сельском хозяйстве. Она воздействует на почву, фазы роста растений и многие другие параметры. Обычно именно аномальной погодой обусловлена большая часть общих годовых потерь урожая.

При этом потери можно существенно сократить, если своевременно и точно прогнозировать погоду, что также дает возможность правильно планировать сезонные работы и выбирать подходящие к конкретным климатическим условиям культуры.

Сегодня данные об осадках, температуре, ветре, давлении воздуха и влажности могут быть собраны в единую платформу мониторинга погоды, доступную с любого устройства. Отечественные и западные компании уже предлагают фермерам подобные системы, причем с каждым годом они развиваются, становясь удобнее и функциональнее.

Вместе с тем на сегодняшний день существуют три основные технологии, которые применяются в мониторинге погоды: интеллектуальные IoT-датчики для сбора и анализа данных, спутники и погодные станции, а также системы искусственного интеллекта и машинного обучения. Рассмотрим каждую из них в отдельности.

IoT-датчики

Датчики IoT, установленные на полях, формируют основу единой системы мониторинга погодных условий. Облачные вычислительные платформы, куда стекается вся информация с датчиков, обрабатывают собранные данные, чтобы на выходе фермер мог получать сигналы тревоги или уведомления о потенциальных погодных угрозах, которые могут повлиять на посевы.

В целом, используя IoT-датчики, фермеры могут в реальном времени получать информацию об окружающей среде, состоянии почвы и надвигающихся заморозках или дождях, что дает возможность значительно увеличивать финальную урожайность.

Спутниковые данные и аппаратные станции

Фермеры могут использовать спутниковые данные, в частности, аэроснимки для наблюдения за погодой и урожаем. Спутники могут применяться двумя способами. Во-первых, в качестве источника данных для приложений по прогнозированию погоды, используемых фермерами. Во-вторых, в качестве передатчиков данных, собираемых с сельскохозяйственных метеостанций, установленных на полях. Этот способ, конечно, дороже сам по себе, поэтому здесь выгоднее обращаться за услугами к специализированным компаниям.  

В целом фермеры могут использовать спутники для доступа к геопространственным и метеорологическим данным, чтобы подготовить поля к аномальной или суровой погоде. Кроме того, с помощью них можно следить за глобальными изменениями климата и прогнозировать погодные катаклизмы, такие как пожары и наводнения.

Чаще всего спутники контролируются государственными организациями, поэтому они не всегда доступны для индивидуального использования. Тем не менее, они дают достаточно точную картину погодных условий в том или ином районе.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования погоды является самым новым и многообещающим технологическим направлением в сельском хозяйстве. Как и любое другое ИИ-решение, прогнозирование погоды требует огромных объемов данных для составления алгоритмов (машинное обучение). Эти данные могут быть получены с помощью подключенных датчиков, спутников и локальных аппаратных метеостанций.

Из минусов можно выделить, что прогнозы, получаемые таким способом, требуют большой вычислительной мощности для обработки больших массивов данных, а для сохранения этих данных, чтобы использовать их в будущем, требуется мощное хранилище.

Также стоит отметить, что увеличение количества точных источников данных играет основную роль в успешном прогнозировании погоды этим способом. Но, собирая информацию со спутников на орбите, метеорологических станций на поверхности, а также со специальных датчиков, установленных на поле, можно получать самую точную информацию о погоде. Этот метод помогает распознавать последствия малейших изменений температуры и влажности, выявлять потенциальные погодные угрозы на основе изменения направления ветра и других параметров.

Пока эта технология еще не так доступна фермерам, но в будущем именно она может стать основной в прогнозировании погоды и планировании сельхозработ.