Data panen feed Pertanian 4.0

Petani memanen data sensor untuk beralih dari pertanian preventif ke prediktif.

Sejak awal, Revolusi Industri telah berpusat pada otomatisasi proses produksi. Sekarang kita telah memasuki era Industri 4.0, sebagian besar proses industri telah menjadi data-centric, umumnya melibatkan lima langkah manipulasi data:pengumpulan, transmisi, penyimpanan, analisis, dan, terakhir, tampilan. Langkah terakhir ini adalah untuk menjaga agar manusia tetap dalam lingkaran, tetapi data juga dapat diumpankan kembali ke beberapa perangkat penggerak, membawa proses ke ranah robotika.

Pertanian tidak kebal terhadap industrialisasi selama dua abad terakhir, dan dalam beberapa tahun terakhir, Pertanian 4.0 telah mendapatkan momentum. Sama seperti produksi industri yang melakukan transisi menuju manajemen data, pertanian sekarang mengikuti jalur itu. Perusahaan yang secara tradisional melayani segmen industri sekarang menawarkan pendekatan data-sentris serupa ke sektor pertanian, dan kami bahkan melihat produsen peralatan pertanian berkembang menjadi manufaktur peralatan industri. Meskipun pertanian sering dicirikan oleh lingkungan yang tidak terstruktur sehubungan dengan industri manufaktur industri tradisional, keserbagunaan teknologi baru yang berpusat pada data membantu pertanian menjadi industri yang diujicobakan dengan cara yang sama seperti otomotif atau dirgantara. Petani telah menjadi seorang insinyur seperti insinyur lainnya.

Semuanya dimulai pada 1990-an dengan peralatan otomatisasi pertama untuk industri susu bernilai tinggi – terutama mesin pemerah susu dari pabrikan Swedia DeLaval dan Lely yang berbasis di Belanda. Pada saat yang sama, penyortir optik untuk biji-bijian, khususnya beras, dikembangkan oleh perusahaan seperti Satake, yang berkantor pusat di Jepang, dan Bühler, yang berbasis di Swiss. Beberapa dari teknik penyortiran ini berakhir di lapangan lagi untuk produk pertanian kelas atas, seperti anggur kebun anggur. Pellenc, di Prancis selatan, mengembangkan peralatan robotik semacam itu, yang mengubah petani menjadi ilmuwan data.

Memang, begitu otomatisasi diterapkan untuk generasi petani baru ini, mereka memiliki kesempatan untuk melangkah lebih jauh, tidak hanya melihat secara pasif pada hasil panen mereka tetapi juga bertindak secara proaktif untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil pertanian mereka. Jika operasi pertanian skala kecil di masa lalu dapat mengandalkan mata dan intuisi petani untuk memantau aktivitas sehari-hari, operasi pertanian raksasa saat ini tidak dapat lagi mengandalkan indera manusia. Teknologi data telah menjadi pusat untuk mengarahkan pertanian ke arah yang benar. Baik untuk penggembalaan, produksi tanaman, atau produksi kelas atas seperti anggur, data adalah fokus dari Pertanian 4.0.

Penggunaan kamera dalam pertanian

Salah satu contoh terbaik pengelolaan data pertanian adalah pemantauan lahan menggunakan drone. Parrot yang berbasis di Paris adalah pemain kunci dalam domain itu, sebagian besar berkat anak perusahaannya di AS, MicaSense. Namun, perusahaan Prancis mengumumkan pada bulan Januari bahwa mereka telah setuju untuk menjual MicaSense ke AgEagle Aerial, sebuah pengumpulan data, analitik, layanan pencitraan udara, dan perusahaan drone yang berbasis di AS, seharga US$23 juta. MicaSense mengembangkan kamera yang menggunakan panjang gelombang berbeda untuk menghitung peta indeks vegetasi perbedaan ternormalisasi (NDVI), yang telah menjadi cara yang diterima untuk memantau pertumbuhan tanaman dan menemukan area bermasalah. Metodologi mutakhir sekarang adalah mengunduh peta NDVI ke traktor dan dengan demikian menyesuaikan pupuk yang dikirim ke lapangan.

Administrasi Penerbangan Federal AS (FAA) baru-baru ini melaporkan bahwa 7% dari 1,6 juta drone terdaftar di AS adalah untuk tujuan pertanian. Ini mewakili lebih dari 100.000 drone aktif untuk pertanian di Amerika Serikat. Meskipun hanya menyumbang sebagian kecil dari keseluruhan pasar drone komersial, segmen drone pertanian telah menjadi kenyataan yang menghasilkan pendapatan yang signifikan. Pengumpulan data semakin menjadi peran robot. Baik untuk gudang otomatis, drone pertanian, atau traktor otonom, data bukan lagi minyak baru; ini adalah tanaman baru.

Pemanfaatan IMU di bidang pertanian

Robot yang digunakan dalam pertanian cerdas terbagi dalam dua kategori utama:udara (drone) dan berbasis darat (seperti traktor dan pemanen). Dalam kedua kasus tersebut, fungsi robot bergantung pada berbagai jenis sensor. Salah satu fungsi tersebut adalah sistem inersia untuk navigasi dan stabilisasi, yang harus memenuhi persyaratan untuk kinerja tinggi, keandalan, dan akurasi; penyimpangan bias rendah; ketidakstabilan bias rendah; dan kinerja yang stabil di atas suhu – semuanya dengan harga terjangkau – untuk membenarkan investasi.

klik untuk gambar ukuran penuh

(Sumber:Pengembangan Yole)

klik untuk gambar ukuran penuh

(Sumber:Pengembangan Yole)

Drone memungkinkan untuk memantau kesehatan dan status ladang tanaman (melalui kamera) dan biasanya digunakan untuk pemupukan ladang kecil hingga menengah (<20 hektar) sebagai alternatif solusi pemupukan berbasis pesawat yang lebih mahal. Navigasi dan stabilisasi drone sangat penting saat mengarahkan kamera ke tanah, karena itu penting untuk mengetahui apa yang ditangkap kamera. Pada ketinggian 10 meter, kesalahan 5 ° menghasilkan kesalahan 80 cm.

Meskipun GPS bisa cukup akurat untuk navigasi drone, solusi unit pengukuran inersia (IMU) yang kuat diperlukan untuk stabilisasi kamera.

Kendaraan robot berbasis darat untuk pertanian menavigasi barisan tanaman dan membutuhkan presisi tingkat sentimeter untuk menghindari kerusakan tanaman. Sebagian besar mesin ini memiliki sistem GPS yang akurat, yang memungkinkan pengemudi mengetahui lokasi kendaraan dan mencegah pembuahan ganda atau kekurangan pemupukan. Namun, GPS dapat membatasi dalam kasus di mana robot mengemudi, misalnya, di bawah pohon, di mana sinyal bisa hilang. Di situlah solusi IMU atau attitude-heading-reference system (AHRS) dibutuhkan. IMU berdasarkan sistem mikroelektromekanis (MEMS) dilengkapi dengan baik untuk memenuhi persyaratan aplikasi berbasis lahan untuk kinerja tinggi dan ukuran, berat, daya, dan biaya rendah (SWAP-C).