AI作物模拟

公认的最节水,棉花生产在世界上的国家,澳大利亚的三倍高于全球平均水平更有效。虽然这是值得称道的,水仍然是一直在寻找的棉农和机会,以进一步提高用水效率最宝贵的资源。

而目前的做法确保农民节水,若隐若现围绕气候变化问题将会对温度变化和降雨影响显著,这可能反过来化妆水更是凤毛麟角资源。 

缺水会导致产量减少和铃大小,使作物较少财政上可行的农民和潜在威胁整体的生产总量。

与棉花的60%被用于服装项目生产的,在棉花产量的下降不仅影响到农民和农业产业,也有可能你的衣柜平均值的一半。

表面灌溉系统,其中该字段本身被利用来分配水,目前代表大约90%在澳大利亚棉花灌溉的,但有50-80%的典型水分利用效率。土 - 水测量,以优化这些类型的系统的水分利用效率是至关重要的。

澳大利亚棉农产生足够的棉花衣5亿人每年。

当前行业标准的水土传感器需要与土壤接触,只能提供基于该领域的单点的信息。而这使农民拥有的土壤水分条件的一些监督,它不占整场发现的空间变异。 

比分竞猜官网的研究人员已经开发出一种人工智能的作物模型,可以判断当前及预测未来的日常土 - 水,根据季节,天气数据,土壤电导率,土壤含水量,植被指数的日棉花植株的氮和水果负荷,厂密度和树冠大小,和视觉植物响应使用照相机捕获。

流量上的影响

这些改进的测试允许在任何给定字段中的当前水土壤条件更涵盖范围广泛的图。

采用这种技术使农民能够实现通过优化水肥管理,水肥利用效率和作物产量潜在的节约。对影响流量是巨大的 - 有潜力这些模型适用于任何作物,并在榨季待开发的能力。

 

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