Petani mengubah data sensor menjadi aset strategis, beralih dari pertanian preventif ke prediktif.
Sejak Revolusi Industri, otomatisasi telah mendorong produksi. Kini, Industri 4.0 telah membuat sebagian besar proses menjadi berbasis data, mengikuti siklus lima langkah: kumpulkan, transmisi, simpan, analisis, dan sajikan. Langkah terakhir mempertahankan kontrol manusia, namun data juga dapat dikembalikan ke actuator, mengaktifkan otomatisasi robotik.
Pertanian mencerminkan industrialisasi selama dua abad terakhir, dan Pertanian 4.0 kini mempercepat. Sama seperti manufaktur yang mengadopsi manajemen data, petani juga mengadopsi solusi serupa yang berpusat pada data. Perusahaan industri meluas ke ag-tech, dan pembuat peralatan cabang ke produksi industri. Meskipun lingkungannya tidak terstruktur, kemampuan adaptasi teknologi data baru menyelaraskan pertanian dengan otomotif dan penerbangan, mengubah petani menjadi insinyur modern.
Itu dimulai pada tahun 1990 dengan otomatisasi pertama untuk sektor susu bernilai tinggi—mesin susu dari produsen Swedia DeLaval dan Belanda Lely. Pada saat yang sama, pengurut optik untuk biji-bijian, terutama beras, muncul dari Satake Jepang dan Bühler Swiss. Beberapa teknologi pengurutan ini menemukan kehidupan baru di pertanian high-end, seperti anggur kebun, di mana perusahaan Prancis Pellenc mengembangkan peralatan robotik yang mengubah petani menjadi ilmuwan data.
Setelah otomatisasi tersedia, petani dapat melampaui observasi pasif hasil untuk perbaikan proaktif kualitas dan kuantitas. Pertanian skala kecil dulu bergantung pada mata dan intuisi petani; operasi besar saat ini tidak dapat bergantung pada indra manusia sendirian. Teknologi data telah menjadi pusat dalam memandu pertanian ke arah yang tepat—baik untuk pengemban, produksi tanaman, atau produk premium seperti anggur.
Penggunaan Kamera dalam Pertanian
Pemantauan lapangan berbasis drone adalah contoh utama manajemen data pertanian. Parrot dari Paris, melalui anak perusahaan AS MicaSense, memperkenalkan kamera yang menangkap beberapa panjang gelombang untuk menghitung peta normalized difference vegetation index (NDVI)—satu standar industri untuk memantau kesehatan tanaman dan mengidentifikasi area masalah. Pada Januari, Parrot mengumumkan penjualan MicaSense kepada perusahaan citra udara AS AgEagle Aerial seharga US$23 juta. Peta NDVI kini diunduh ke traktor, memungkinkan penyesuaian pupuk secara waktu nyata.
Federal Aviation Administration (FAA) AS melaporkan bahwa 7 persen dari 1,6 juta drone terdaftar di AS digunakan untuk tujuan pertanian—lebih dari 100.000 drone pertanian aktif. Sementara ini merupakan bagian kecil dari pasar drone komersial, segmen pertanian adalah generator pendapatan yang signifikan. Pengumpulan data semakin menjadi wilayah robot, baik itu kandang otonom, drone, atau traktor—data tidak lagi minyak baru; itu adalah panen baru.
Penggunaan IMU dalam Pertanian
Robotik pertanian cerdas terbagi menjadi dua kategori utama: udara (drone) dan darat (traktor, mesin panen). Dalam kedua kasus, fungsionalitas bergantung pada berbagai sensor, dengan sistem inersial untuk navigasi dan stabilisasi yang terpenting. Ia harus memberikan performa tinggi, keandalan, bias drift rendah, bias instability rendah, dan perilaku suhu yang stabil—semua dengan harga terjangkau untuk mempertimbangkan investasi.
klik untuk ukuran penuh (Sumber: Yole Développement)
klik untuk ukuran penuh (Sumber: Yole Développement)
Drone memantau kesehatan tanaman melalui kamera dan sering digunakan untuk pemupukan lahan kecil hingga menengah (<20 ha) sebagai alternatif yang lebih murah dari solusi berbasis pesawat. Navigasi dan stabilisasi yang akurat sangat penting saat mengarahkan kamera ke tanah; pada ketinggian 10 m, kesalahan 5° berarti kesalahan posisi 80 cm. Sementara GPS dapat memberikan akurasi yang cukup untuk banyak aplikasi, IMU yang kuat esensial untuk stabilisasi kamera.
Kendaraan robotik darat menavigasi baris tanaman dengan presisi sentimeter untuk menghindari kerusakan tanaman. Kebanyakan bergantung pada GPS yang akurat, mencegah pemupukan berganda atau celah. Namun, sinyal GPS dapat hilang—di bawah pohon, misalnya—membutuhkan solusi IMU atau attitude-heading-reference system (AHRS). IMU berbasis MEMS memenuhi persyaratan SWAP-C (ukuran, berat, daya, dan biaya) aplikasi darat yang berkinerja tinggi.
