ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນການວິເຄາະດ້ານກະສິກໍາ

ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນການວິເຄາະດ້ານກະສິກໍາ

ກະສິກຳທີ່ທັນສະໄໝກຳລັງມີການຫັນປ່ຽນທີ່ສຳຄັນ ເນື່ອງຈາກຄວາມຕ້ອງການດ້ານອາຫານທົ່ວໂລກທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດ, ທີ່ດິນທີ່ຈຳກັດ, ແລະ ຄວາມຕ້ອງການດ້ານປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ. ທ່າມກາງສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນເປັນພື້ນຖານໃໝ່ສຳລັບການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານ (ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ). ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກສະແດງກະສິກຳ - ຕັ້ງແຕ່ຊາວກະສິກອນຂະໜາດນ້ອຍຈົນເຖິງທຸລະກິດກະສິກຳ - ເຂົ້າໃຈທີ່ດິນ, ສະພາບອາກາດ, ພືດຜົນ, ແລະ ສະພາບຕະຫຼາດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໃນຮູບແບບຕ່າງໆ ແລະ ດ້ວຍຄວາມໄວສູງ, ການວິເຄາະດ້ານກະສິກຳສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນ, ເພີ່ມຜົນຜະລິດ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.

ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນກະສິກຳແມ່ນຫຍັງ?

ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນສະພາບການກະສິກຳໝາຍເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຊັບຊ້ອນທີ່ມາຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ເຊັ່ນ: ເຊັນເຊີ IoT (ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ), ພາບຖ່າຍດາວທຽມ, ໂດຣນ, ສະຖານີດິນຟ້າອາກາດ, ບັນທຶກການເກັບກ່ຽວໃນອະດີດ, ການໃຊ້ປຸ໋ຍ, ຂໍ້ມູນລາຄາຕະຫຼາດ, ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ຂໍ້ມູນນີ້ມັກຈະມີລັກສະນະ "3V": ປະລິມານ (ຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ), ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ (ຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ: ຂໍ້ຄວາມ, ຕົວເລກ, ຮູບພາບ, ພິກັດ), ແລະ ຄວາມໄວ (ຂໍ້ມູນໄຫຼໄວ ແລະ ມັກຈະໄຫຼໃນເວລາຈິງ). ໃນທາງປະຕິບັດ, ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ດ້ານກະສິກຳບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກເກັບກຳເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຖືກວິເຄາະໂດຍໃຊ້ສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ປັນຍາປະດິດເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼັກສຳລັບການວິເຄາະດ້ານກະສິກຳ

ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນກະສິກໍາແມ່ນເຊື່ອມໂຍງກັບຄວາມພ້ອມຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນຢ່າງບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກກັນໄດ້. ບາງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ສຸດລວມມີ:

1. ເຊັນເຊີດິນ ແລະ ພືດ: ວັດແທກຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ, pH, ອຸນຫະພູມດິນ, ລະດັບໄນໂຕຣເຈນ ແລະ ລະດັບການຈະເລີນເຕີບໂຕຂອງພືດ.
2. ຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດ: ການພະຍາກອນຝົນ, ອຸນຫະພູມ, ຄວາມໄວລົມ ແລະ ລັງສີແສງຕາເວັນ ເຊິ່ງມີຜົນກະທົບຕໍ່ໄລຍະການເຕີບໂຕ.
3. ຮູບພາບດາວທຽມ ແລະ ໂດຣນ: ຕິດຕາມກວດກາສຸຂະພາບຂອງພືດດ້ວຍດັດຊະນີພືດພັນ (ເຊັ່ນ: NDVI), ການກວດຈັບຄວາມກົດດັນຂອງນ້ຳ, ແລະ ການສ້າງແຜນທີ່ການປ່ຽນແປງຂອງດິນ.
4. ຂໍ້ມູນການດຳເນີນງານ: ບັນທຶກການປູກ, ແນວພັນເມັດພັນ, ຕາຕະລາງການໃສ່ປຸ໋ຍ, ການໃຊ້ຢາປາບສັດຕູພືດ, ແລະ ຜົນຜະລິດການເກັບກ່ຽວ.
5. ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ ແລະ ການຂົນສົ່ງ: ການເຫນັງຕີງຂອງລາຄາ, ຄວາມຕ້ອງການ, ຄ່າຂົນສົ່ງ ແລະ ເວລາໃນການແຈກຢາຍ.
6. ຂໍ້ມູນທາງສັງຄົມ ແລະ ເສດຖະກິດ: ຮູບແບບການບໍລິໂພກ, ຄວາມມັກຂອງຕະຫຼາດ ແລະ ຜົນກະທົບຂອງນະໂຍບາຍຂອງລັດຖະບານ.

ໂດຍການລວມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າກັນ, ການວິເຄາະສາມາດດຳເນີນໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສຸມໃສ່ການຜະລິດເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສຸມໃສ່ຄວາມຍືນຍົງ ແລະ ຜົນກຳໄລອີກດ້ວຍ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນການວິເຄາະດ້ານກະສິກຳ

1. ກະສິກຳແບບແມ່ນຍຳ
ໜຶ່ງໃນການນຳໃຊ້ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນການກະສິກຳແບບແມ່ນຍຳ, ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄຸ້ມຄອງທີ່ດິນໂດຍອີງໃສ່ການປ່ຽນແປງຂອງເງື່ອນໄຂຈຸລະພາກໃນແຕ່ລະແປງ. ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນລະບຸໄດ້ວ່າພື້ນທີ່ໃດຂອງທີ່ດິນຕ້ອງການນ້ຳຫຼາຍຂຶ້ນ, ປຸ໋ຍເພີ່ມເຕີມ, ຫຼື ການຄວບຄຸມສັດຕູພືດ. ດັ່ງນັ້ນ, ວັດສະດຸປ້ອນການຜະລິດສາມາດສົ່ງມອບໄດ້ "ໃນປະລິມານທີ່ເໝາະສົມ, ໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມ, ແລະ ໃນເປົ້າໝາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ." ນອກເໜືອໄປຈາກການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ, ວິທີການນີ້ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມເຊັ່ນ: ມົນລະພິດປຸ໋ຍຫຼາຍເກີນໄປ.

2. ການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດ
ໂດຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທາງປະຫວັດສາດ, ສະພາບອາກາດ, ຄຸນນະພາບຂອງດິນ, ແລະ ຮູບພາບພືດຜົນ, ແບບຈຳລອງການວິເຄາະສາມາດຄາດຄະເນຜົນຜະລິດພືດຜົນກ່ອນການເກັບກ່ຽວ. ການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບການວາງແຜນສາງ, ສັນຍາການຂາຍ, ຍຸດທະສາດການເກັບຮັກສາ, ແລະ ແມ່ນແຕ່ການວາງແຜນກຳລັງແຮງງານ. ການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດພືດຜົນທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງອາຫານ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ.

3. ການກວດພົບພະຍາດ ແລະ ສັດຕູພືດແຕ່ຫົວທີ
ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຈາກຮູບພາບໂດຣນ/ດາວທຽມ, ເຊັນເຊີພາກສະໜາມ, ແລະ ບົດລາຍງານຂອງຊາວກະສິກອນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາການປ່ຽນແປງໃນຮູບແບບສຸຂະພາບຂອງພືດຜົນ. ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, ພະຍາດ ຫຼື ການລະບາດຂອງສັດຕູພືດເຮັດໃຫ້ເກີດອາການທາງສາຍຕາ ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂອງພືດພັນທີ່ອັລກໍຣິທຶມສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້. ດ້ວຍການກວດພົບແຕ່ຫົວທີ, ຊາວກະສິກອນສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວກ່ອນທີ່ການແຜ່ລະບາດຈະແຜ່ລາມໄປຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍການຜະລິດ ແລະ ການໃຊ້ຢາປາບສັດຕູພືດຫຼາຍເກີນໄປ.

4. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຊົນລະປະທານ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງນ້ຳ
ການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດເຮັດໃຫ້ການມີນ້ຳໃຊ້ບໍ່ແນ່ນອນເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຊ່ວຍຄິດໄລ່ຄວາມຕ້ອງການນ້ຳຂອງພືດໂດຍອີງໃສ່ຊະນິດຂອງພືດ, ໄລຍະການເຕີບໂຕ, ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນຂອງດິນ ແລະ ການພະຍາກອນປະລິມານນ້ຳຝົນ. ລະບົບຊົນລະປະທານອັດສະລິຍະຍັງສາມາດສົ່ງນ້ຳໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ໃນປະລິມານທີ່ເໝາະສົມ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນການໃຊ້ນ້ຳທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄຸນນະພາບພືດທີ່ດີຂຶ້ນ, ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພະລັງງານສຳລັບປ້ຳ.

5. ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານສະພາບອາກາດ ແລະ ການປັບຕົວ
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດໃນໄລຍະຍາວຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດລະບຸຮູບແບບຕາມລະດູການ ແລະ ຄວາມສ່ຽງຂອງໄພແຫ້ງແລ້ງ, ນໍ້າຖ້ວມ ຫຼື ຄື້ນຄວາມຮ້ອນ. ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາປະຕິທິນການປູກທີ່ປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ເລືອກແນວພັນເມັດພັນທີ່ສາມາດທົນທານຕໍ່ສະພາບອາກາດທີ່ຮຸນແຮງ ແລະ ພັດທະນາຍຸດທະສາດການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບ. ນອກຈາກນັ້ນ, ບໍລິສັດປະກັນໄພກະສິກຳສາມາດໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອປະເມີນຄວາມສ່ຽງ ແລະ ກຳນົດຄ່າປະກັນໄພໄດ້ຢ່າງຍຸດຕິທຳຫຼາຍຂຶ້ນ.

6. ປະສິດທິພາບ ແລະ ລາຄາຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ
ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ຢຸດຢູ່ທີ່ຟາມ. ຫຼັງຈາກການເກັບກ່ຽວ, ຂໍ້ມູນດ້ານການຂົນສົ່ງ, ຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດ, ແລະ ແນວໂນ້ມລາຄາສາມາດວິເຄາະໄດ້ເພື່ອກຳນົດເວລາຂາຍທີ່ດີທີ່ສຸດ, ເສັ້ນທາງການແຈກຢາຍທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ, ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ. ໃນລະດັບຊາດ, ການວິເຄາະນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ລັດຖະບານຮັກສາສະຖຽນລະພາບດ້ານລາຄາ ແລະ ຄວາມພ້ອມຂອງອາຫານ, ພ້ອມທັງຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍຫຼັງການເກັບກ່ຽວ.

ເຕັກໂນໂລຊີສະໜັບສະໜູນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ດ້ານກະສິກຳ

ເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເປັນປະໂຫຍດ, ຈຳເປັນຕ້ອງມີລະບົບນິເວດເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສະໜັບສະໜູນ. IoT ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລະ ອຸປະກອນຕ່າງໆໃນພາກສະໜາມ. ການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ຊ່ວຍອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນການເກັບຮັກສາ ແລະ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍສ້າງແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນ, ການຈັດປະເພດພະຍາດ ແລະ ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບປຸ໋ຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, GIS (ລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານພູມສາດ) ມີບົດບາດສຳຄັນໃນການສ້າງແຜນທີ່ທີ່ດິນ ແລະ ການວິເຄາະພື້ນທີ່, ໂດຍສະເພາະສຳລັບການກະສິກຳແບບແມ່ນຍຳ.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

ເຖິງວ່າຈະມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນກະສິກຳກໍ່ຍັງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຄື:

1. ການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ: ບໍ່ແມ່ນທຸກພື້ນທີ່ມີອິນເຕີເນັດທີ່ໝັ້ນຄົງ, ໄຟຟ້າພຽງພໍ, ຫຼື ອຸປະກອນເຊັນເຊີທີ່ມີລາຄາບໍ່ແພງ.
2. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ: ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ, ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ຫຼື ມີຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະໄດ້.
3. ຄວາມຮູ້ດ້ານດິຈິຕອນຂອງຊາວກະສິກອນ: ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນເພື່ອໃຫ້ຊາວກະສິກອນສາມາດເຂົ້າໃຈ ແລະ ນຳໃຊ້ຜົນຜະລິດການວິເຄາະໄດ້.
4. ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນທີ່ດິນ ແລະ ການຜະລິດມີມູນຄ່າທາງເສດຖະກິດ ແລະ ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຕ້ອງການການປົກປ້ອງຈາກການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ.
5. ຕົ້ນທຶນເບື້ອງຕົ້ນ: ການລົງທຶນໃນອຸປະກອນ, ລະບົບ ແລະ ການໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານວິຊາການອາດຈະເປັນອຸປະສັກ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບຊາວກະສິກອນຂະໜາດນ້ອຍ.

ການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຮ່ວມມືລະຫວ່າງລັດຖະບານ, ມະຫາວິທະຍາໄລ, ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ, ພະນັກງານສົ່ງເສີມ ແລະ ຊຸມຊົນກະສິກຳ.

ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ຕົວຈິງໃນຊີວິດການກະສິກຳ

ໃນຫຼາຍໆບ່ອນ, ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນຕິດຕາມກວດກາສະພາບອາກາດປະຈຳວັນ, ໃຫ້ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບປຸ໋ຍໂດຍອີງໃສ່ສະພາບດິນ, ແລະແຈ້ງເຕືອນພວກເຂົາກ່ຽວກັບການລະບາດຂອງສັດຕູພືດທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ. ໂດຣນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ທົ່ງນາ ແລະ ປະເມີນສະພາບພືດຜົນໂດຍບໍ່ຕ້ອງກວດກາພື້ນທີ່ທັງໝົດດ້ວຍຕົນເອງ. ການວິເຄາະຕະຫຼາດຊ່ວຍໃຫ້ສະຫະກອນ ຫຼື ພໍ່ຄ້າຕັດສິນໃຈວ່າຈະເກັບຮັກສາ ແລະ ຂາຍສິນຄ້າເວລາໃດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ລາຄາທີ່ດີທີ່ສຸດ.

Penutup

ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນການວິເຄາະດ້ານກະສິກໍາເປີດໂອກາດທີ່ສໍາຄັນໃນການເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມຍືນຍົງ. ດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຊາວກະສິກອນສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບການຊົນລະປະທານ, ການໃສ່ປຸ໋ຍ, ການຄວບຄຸມສັດຕູພືດ, ການເກັບກ່ຽວ ແລະ ກົນລະຍຸດການຕະຫຼາດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຄວາມຮູ້ດ້ານດິຈິຕອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພ ແລະ ຍຸຕິທໍາ. ຖ້າສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເອົາຊະນະໄດ້, ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະກາຍເປັນເສົາຄໍ້າສໍາຄັນຂອງການກະສິກໍາໃນອະນາຄົດ - ສະຫຼາດກວ່າ, ທົນທານຕໍ່ສະພາບອາກາດຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ມີກໍາໄລຫຼາຍກວ່າສໍາລັບທຸກຝ່າຍໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ອາຫານ.