資料驅動農業4.0發展

作者 : Dimitrios Damianos & Pierre Cambou, Yole分析師

農民們透過採集感測器數據,開始將農務從預防轉變為預測。

工業革命(Industrial Revolution)自開始以來,其重心一直是使生產過程自動化。現在當我們進入了工業4.0 (Industry 4.0)時代,大多數的工業過程已經轉型成為以資料為中心了,這些過程通常涉及五個資料操作步驟:收集、傳輸、儲存、分析以及最終顯示。最後一步是為了讓人們持續參與其中,當然資料也可以被發送到某些執行裝置,從而將整個過程完全交給機器人。

在過去20年來,農業不可避免地受到工業化的影響,而在近年來,農業4.0 (Agriculture 4.0)的發展態勢強勁(1)。隨著工業生產逐步採用資料管理,農業發展也緊隨其後。傳統上服務於工業領域的公司,現在也向農業部門提供以資料為中心的類似方案,我們甚至看到農業設備製造商擴展進入了工業設備製造領域。

相對於傳統的工業製造產業,農業通常具有非結構化的環境特徵,但是以資料為中心的技術具有多樣性,使農業可以像汽車和航空產業一樣,成為這一技術的另一個試點產業。農民都可以變成工程師。

1:在過去的兩個世紀中,農業不可避免地受到工業化的影響,近年來農業4.0發展勢頭強勁。

這一趨勢始於1990年代,最初是在高價值乳製品產業中使用自動化設備——主要是來自瑞典製造商DeLaval和荷蘭Lely等企業的擠奶機。同時,總部位於日本的Satake和瑞士的Bühler等公司也研發出穀物(特別是米)的光學分揀機,這些分揀技術最終又回到了農田,用於生產高階農產品,例如葡萄園的葡萄。法國南部的Pellenc研發了一種機器人設備,將農民變成了資料科學家。

的確,一旦協助新一代農民實現了自動化,他們就有機會更進一步,從被動地接受產量資料,變為主動採取行動來提高農產品的品質和數量。過去的小規模農耕作業是依靠農民的觀察和直覺來監控日常活動,如今,大規模農耕作業不能再依靠人類的判斷,資料技術已成為正確指導農業的關鍵。無論用於畜牧業、作物生產,還是用於葡萄酒等高階生產,資料都是農業4.0的關注重點。

攝影機在農業中的應用

農業資料管理的最佳案例之一是使用無人機監控農田。巴黎的Parrot公司利用其美國子公司MicaSense開發的攝影機,成為這一領域的重要參與者。但是這家法國公司已在今年一月份宣佈將其MicaSense賣給AgEagle Aviation (總部位於美國的資料收集、分析、航空影像服務和無人機公司),交易價格為2,300萬美元。 MicaSense開發的攝影機可以使用不同波長計算出標準化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index;NDVI)圖,這已經成為監控作物生長和發現問題區域的公認方法。現在最先進的方法是將NDVI圖下載到拖拉機上,並據此調整輸送到田間的肥料。

根據美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration;FAA)最新報告,在美國註冊的160萬架無人機中,有7%是用於農業的,也說是說,美國目前有超過100,000架農用無人機。雖然在整個商用無人機市場中,這只不過佔了一小部份,但農業無人機市場已經成為一個重要的創造營收來源。資料收集將漸漸成為機器人的任務。無論是對於自動化穀倉、農用無人機還是自動駕駛拖拉機,資料都不再是新的原料,而是新的產物。2的資料顯示機器人在農業中的應用逐年增加。

2:機器人在農業中的應用逐年增加。(圖片來源:Yole Développement)

IMU在農業中的運用

智慧農業中使用的機器人可分為兩大類:空中機器人(無人機)和陸地機器人(如拖拉機和收割機)。在這兩種情況下,機器人的功能均有賴於各種類型的感測器。例如,機器人需要利用慣性系統進行導航和保持穩定度,因此,慣性系統必須滿足較高的性能、可靠性和準確度等要求,並且具有低偏置漂移和低偏置不穩定性,而且性能不能受溫度的影響。此外,所有的這些功能都必須要能以一個可負擔的價格提供,才足以證明投資的合理性。

3:無人機市場預測。 (圖片來源:Yole Développement)

無人機可以透過攝影機監控農田的健康狀況,而且還經常被用來為中小型農田(小於20公頃)施肥,以代替成本更高的飛機施肥方案。無人機的攝影機對準地面時,其導航和穩定度非常重要,因為攝影機拍攝的畫面必須準確。在10米的高度,攝影機5°的偏差就可能導致拍攝畫面產生80公分的誤差。圖3為無人機市場預測數據。

儘管GPS能足夠精確地進行無人機導航,但仍然需要強健的慣性測量單元(IMU)來確保攝影機的穩定度。

用於農業生產的陸地機器人車輛必須要在成排的莊稼中穿行,所以需要達到公分級的精確度,以免損壞農作物。大多數機器都配有精確的GPS系統,讓駕駛人知道車輛的位置,以避免為莊稼施肥時重複或遺漏。

但是,GPS在某些情況下(例如機器人行駛到樹下)可能會失去訊號,這時就需要用到IMU或「姿態航向參考系統」(AHRS)了。基於微機電系統(MEMS)的IMU裝備齊全,能夠滿足陸地應用對於高性能、小尺寸、低重量、低功率和低成本(SWAP-C)的需求。

(參考原文:Data Drives Agriculture 4.0,by Dimitrios Damianos & Pierre Cambou)

本文同步刊登於EDN Taiwan 2021年7月號雜誌

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