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Sfruttare i dati analitici per ottenere rese agricole più elevate

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L'industria agricola sta affrontando una sfida imponente. Con l'aumento della popolazione e la riduzione delle terre coltivabili, le aziende agricole dovranno nutrire più persone con meno risorse. Il Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti (USDA) prevede che la domanda di cibo aumenterà del 70-100% entro il 2050. Allo stesso tempo, i problemi ambientali e le risorse limitate limitano le possibilità di crescita delle aziende agricole.

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Le rese agricole devono migliorare, ma le aziende non possono espandersi come hanno fatto per gran parte della loro storia. La soluzione a questo problema è l'analisi dei dati.

Di quali strumenti hanno bisogno gli agricoltori per l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati - l'uso di nuove tecnologie per ottenere informazioni dai dati digitali - è più comune in altri settori rispetto all'agricoltura. Tuttavia, l'agricoltura ha molto da guadagnarci. Prima di iniziare a sfruttare queste tecnologie, però, gli agricoltori devono dotarsi degli strumenti necessari.

Il primo passo nell'analisi dei dati è la raccolta dei dati, che le aziende agricole possono fare attraverso l'Internet delle cose (IoT). Dispositivi wireless e interconnessi come i sensori del suolo, i droni e le soluzioni di monitoraggio meteorologico raccolgono informazioni cruciali e le trasmettono a un unico punto accessibile. Nonostante siano piuttosto nuove, queste tecnologie sono sempre più accessibili: le aziende agricole sono destinate a installare 12 milioni di questi sensori entro il 2023.

Le aziende agricole avranno anche bisogno di soluzioni di archiviazione cloud per memorizzare e organizzare questi dati. Utilizzeranno poi algoritmi di apprendimento automatico per analizzarli e produrre informazioni utili. Le aziende agricole possono progettare i propri modelli, ma sono disponibili anche soluzioni già pronte.

In che modo i dati analitici possono migliorare la resa dei raccolti?

Disporre delle tecnologie necessarie è solo una parte dell'equazione. Una volta che le aziende agricole dispongono dei dispositivi e dei software necessari, possono utilizzarli per migliorare la resa dei raccolti attraverso queste cinque strategie.

1. Individuare le colture migliori da coltivare

Il primo modo in cui l'analisi dei dati può migliorare la resa è scoprire quali colture coltivare in una determinata stagione. La rotazione delle colture può aumentare il tempo di coltivazione attiva, massimizzando così i rendimenti, ma determinare quali piante sono più adatte a ciascuna stagione può essere impegnativo. L'analisi dei dati rende il processo molto più rapido e accurato.

L'apprendimento automatico è in grado di analizzare grandi serie di dati più velocemente degli esseri umani e di trovare connessioni che potrebbero sfuggire a questi ultimi. Di conseguenza, sono ideali per soppesare fattori come l'andamento meteorologico e la qualità del suolo per determinare quali colture saranno più produttive.

All'approssimarsi di una nuova stagione, gli agricoltori possono fornire agli algoritmi predittivi i dati del suolo, le letture della temperatura, le riprese dei droni e le immagini satellitari. Questi modelli possono quindi produrre un quadro completo delle condizioni della prossima stagione, suggerendo le colture più adatte. Le aziende agricole possono quindi piantare gli elementi che producono i migliori rendimenti in queste condizioni.

2. Gestione del consumo di risorse

Un altro ruolo fondamentale dell'analisi dei dati nella resa agricola è la gestione delle risorse. Le aziende agricole devono fornire alle colture acqua, fertilizzanti e pesticidi a sufficienza, ma un uso eccessivo di queste risorse può essere dannoso e limitare la produzione alimentare globale. L'apprendimento automatico può analizzare le condizioni del suolo in tempo reale per consentire un'agricoltura di precisione, aiutando gli agricoltori a produrre il più possibile utilizzando il minimo delle risorse.

I sensori IoT del suolo possono monitorare i livelli di acqua e nutrienti nel terreno e regolare di conseguenza i sistemi di irrigazione e fertilizzazione. In questo modo, garantiscono che le piante abbiano ciò di cui hanno bisogno senza sprecare risorse.

Questi sistemi di precisione sono anche una parte fondamentale per diventare più sostenibili. La sostenibilità può essere una sfida per l'agricoltura, poiché anche le mucche possono produrre emissioni di gas serra e le grandi aziende agricole spesso richiedono ingenti risorse. Ridurre al minimo i consumi adattandosi alle esigenze in tempo reale aiuta a compensare queste pratiche per ridurre l'impronta ecologica delle aziende agricole.

3. Monitoraggio della salute delle piante

Allo stesso modo, le aziende agricole possono utilizzare l'analisi dei dati per monitorare la salute delle colture. Proprio come nel caso delle malattie umane, individuare tempestivamente le condizioni potenzialmente dannose per le piante può ridurre al minimo i danni e garantire la salute a lungo termine. A tal fine, le aziende agricole hanno bisogno di informazioni in tempo reale sulle loro colture.

I modelli di analisi possono esaminare i dati provenienti dai sensori del suolo per vedere come le piante consumano i nutrienti e crescono, indicando la loro salute. In alternativa, i sistemi di visione artificiale possono analizzare le riprese delle colture effettuate da droni o altre telecamere per individuare i segni di malattie o carenze di nutrienti. Questi sistemi possono quindi avvisare gli agricoltori, informandoli di un'azione rapida ed efficace.

Anche i modelli addestrati su serie di dati relativamente piccole si sono dimostrati accurati al 95% nell'identificare le malattie delle colture. Con strumenti di questo tipo, le aziende agricole potrebbero riconoscere molto più rapidamente i potenziali problemi, consentendo loro di reagire il più rapidamente possibile per minimizzarne l'impatto e preservare rese elevate.

4. Ottimizzare la semina e il raccolto

Anche determinare quando piantare e raccogliere le colture può avere un impatto sulle rese. Sebbene anni di esperienza agricola possano fornire una programmazione abbastanza accurata, i cambiamenti climatici e i modelli meteorologici imprevisti possono modificare le condizioni dell'azienda agricola di anno in anno. I dati analitici possono aiutare le aziende agricole a capire e a rispondere a questi cambiamenti.

Le stagioni di coltivazione non sono così regolari come può sembrare all'inizio. Il caffè, ad esempio, può crescere tutto l'anno, ma in alcuni climi le forti piogge interrompono la stagione. Le aziende agricole devono avere una visione aggiornata e completa dei fattori che influenzano i tempi ideali di semina e raccolta per produrre i raccolti migliori.

I modelli analitici possono esaminare le tendenze climatiche storiche e confrontarle con dati più recenti per prevedere le condizioni in arrivo. Combinando questi dati con l'evoluzione dei fattori del suolo, è possibile individuare il momento migliore per piantare le diverse colture e, allo stesso modo, il momento migliore per raccoglierle.

5. Proteggere le colture in transito

Un aspetto facilmente trascurabile della massimizzazione dei raccolti è la garanzia di un trasporto sicuro ed efficiente dopo la raccolta. Il mondo perde circa il 14% di tutti gli alimenti prodotti tra il raccolto e la vendita al dettaglio, riducendo di fatto rese altrimenti significative. Se le aziende agricole vogliono ottenere il massimo dai loro raccolti, devono ottimizzare la catena di approvvigionamento attraverso l'analisi dei dati.

I sistemi telematici forniscono informazioni in tempo reale sulla posizione dei veicoli, che i modelli di analisi possono utilizzare per individuare i percorsi ottimali. Queste informazioni possono rendere le flotte più efficienti, aiutando gli autisti a trovare ed evitare aree congestionate o altri percorsi inefficienti. Di conseguenza, i raccolti trascorreranno meno tempo in transito, evitando che si deteriorino prima di raggiungere gli scaffali.

Altri sistemi IoT possono monitorare la qualità delle spedizioni in tempo reale. Se rilevano qualcosa di sbagliato, come un rimorchio refrigerato rotto, possono avvisare gli autisti di modificare il loro percorso. Le aziende agroalimentari possono così consegnare in sicurezza i loro raccolti prima che vadano a male.

Il futuro dell'analisi dei dati agricoli

Con il progredire e la diffusione di queste tecnologie, i loro potenziali casi d'uso si amplieranno. Una delle applicazioni future più promettenti dell'analisi dei dati per i raccolti agricoli è la genomica.

I primi studi dimostrano che l'apprendimento automatico può identificare i geni che consentono alle piante di crescere con meno fertilizzanti. Modelli analitici simili potrebbero rivelare altri geni utili per aiutare gli scienziati a modificare le colture per produrre colture più resistenti ed efficienti dal punto di vista delle risorse. Con la crescita di queste pratiche e l'emergere di casi di successo, sarà più facile per le aziende agricole coltivare di più con meno.

Con il progredire della tecnologia dei dati, diventerà anche più accessibile. Dispositivi come i sensori IoT e le piattaforme cloud diventeranno quindi accessibili alle aziende agricole più piccole, portando questi vantaggi all'intero settore, non solo alle grandi aziende agricole.

Le aziende agricole oggi devono abbracciare i dati

L'analisi dei dati può essere una novità per l'agricoltura, ma questa pratica sta diventando sempre più cruciale. Con l'aumento della pressione per sfamare più persone con meno risorse, le aziende agricole devono capitalizzare le tecnologie analitiche per soddisfare le esigenze moderne.

Questi cinque passi possono aiutare le aziende agricole a sfruttare al meglio la tecnologia dei dati per migliorare la resa dei raccolti. In questo modo possono ridurre le spese e l'impronta ecologica, aumentando al contempo i profitti.