Big data in agricoltura: seminare dati, raccogliere decisioni

Sicuramente avrai sentito parlare di big data, uno di quei concetti di tendenza che sembra essere ovunque.

Forse l'hai associato ad altri settori industriali e pensi che non abbia applicazione in agricoltura. Tuttavia, la verità è che può svolgere un ruolo molto rilevante per il tuo campo. Se vuoi sapere come, continua a leggere.

• 1 Che cosa sono i big data e in che modo contribuiscono all'agricoltura?
• 2 È pratico applicare i big data in agricoltura?
  • 2.1 1. La gestione di grandi set di dati consente all'agricoltore di apprendere e sperimentare più velocemente.
  • 2.2 2. I big data riducono il rumore dell'estrapolazione. I set di dati di grandi dimensioni sono più affidabili.
• 3 Le 3 chiavi su cui si basano i big data in agricoltura
  • 3.1 1. Da dove provengono i dati?
  • 3.2 2. Come vengono integrati e correlati i dati?
  • 3.3 3. Quali modelli e algoritmi vengono utilizzati per combinare i dati agricoli?

Cosa sono i big data e cosa contribuiscono all'agricoltura?

Big data , data intelligence o semplicemente dati su larga scala sono sinonimo di big data, termine in inglese con cui ci si riferisce a un ampio insieme di dati complessi , talmente grande da richiedere applicazioni informatiche non tradizionali per poterli elaborare e trattare loro nel modo appropriato.

La gestione e l'analisi di tali grandi volumi di informazioni sono finalizzate all'analisi e all'aggiunta di valore ai dati memorizzati , nonché alla formulazione di previsioni . In questo modo, molte aziende utilizzano già i big data per comprendere il profilo dei propri clienti, le loro esigenze e cosa pensano dei loro prodotti o servizi. 

In agricoltura , i big data possono essere di grande aiuto per aumentare la produttività e la sostenibilità. I modelli e le tendenze che l'analisi di grandi insiemi di dati può rivelare hanno il potere di offrire informazioni cruciali. E, con esso, il processo decisionale è più facile. 

È pratico applicare i big data in agricoltura?

Potrebbe sembrare che confrontare tanti dati in agricoltura non sia del tutto pratico, visto che, in fondo, le condizioni di un territorio sono diverse da quelle di un altro, e ci sono molteplici fattori da considerare. Tuttavia, è utile, principalmente per 2 motivi: 

1. La gestione di grandi set di dati consente all'agricoltore di apprendere e sperimentare più velocemente.

Sperimentare sul tuo appezzamento con molte varietà, condizioni meteorologiche e tecniche di coltivazione richiederebbe decenni.

Ad esempio, immagina di avere 800 ettari in cui testerai 20 varietà di semi in 10 diversi tipi di terreno con 5 diversi tassi di semina. Questo compito ti richiederebbe 50 anni, molto più a lungo della vita lavorativa di un agricoltore medio. Per non parlare di quanto sarebbe costoso.

Tuttavia, se disponi dei risultati e dei dati di molte altre aziende agricole, puoi imparare molto più velocemente dalle loro esperienze e senza rischi.

2. I big data riducono il rumore dell'estrapolazione. I set di dati di grandi dimensioni sono più affidabili.

Più dati abbiamo a portata di mano, meno errori faremo.

Con il piccolo set di dati della tua azienda agricola, quello che hai accumulato nei tuoi anni di lavoro, ti sarà difficile sapere se hai a che fare con uno schema chiaro o con una variazione casuale. Con i big data si elimina il rumore dei piccoli set e si ha la certezza che i pattern ottenuti sono reali. 

Ad esempio, se studi solo i dati di aziende agricole locali simili alla tua su una particolare varietà, potresti incorrere in problemi se le condizioni cambiano. Ma se analizzi le condizioni di crescita di quella varietà in più circostanze e su molti acri, puoi essere più sicuro delle sue prestazioni. 

Negli Stati Uniti stanno già beneficiando dei big data in agricoltura. Ad esempio, il programma FBN è una rete di agricoltori che condivide migliaia di riferimenti per ottenere dati affidabili. Riesci a immaginare di poter analizzare e sfruttare l' esperienza di 12.000 anni di agricoltura ? Ciò ti consentirebbe di determinare più chiaramente cosa funzionerebbe e cosa non funzionerebbe meglio nella tua fattoria.

Le 3 chiavi su cui si basano i big data in agricoltura

1. Da dove provengono i dati?

I dati sono la materia prima con cui lavorano i big data, ottenerli è il primo passo e per questo ci sono diverse e diverse fonti:

• Inserimento manuale di dati, come quelli ottenuti dall'analisi del suolo o delle colture.
• Sensori di umidità.
• Stazioni meteorologiche.
• Immagini aeree da droni o satelliti .
• Sensori di conducibilità elettrica.
• Mappe di resa create dai mietitori.

2. Come vengono integrati e correlati i dati?

Per archiviare e interpretare i dati, è necessario disporre della tecnologia appropriata, una piattaforma che consenta di raggrupparli, integrarli e combinarli per ottenere informazioni pratiche. Nel nostro Paese esistono già queste tipologie di piattaforme:

• SmartRural si occupa di incorporare i dati raccolti dagli agricoltori e con i propri mezzi in questa piattaforma per la successiva analisi per ottenere una visione della situazione del campo e prendere decisioni in tempo reale.
• E-STRATOS è una piattaforma che integra diverse fonti di dati sulla situazione delle colture. Questi dati vengono filtrati e ordinati in modo che tu possa interpretarli e decidere in base ad essi. Raccoglie i dati grazie alla tecnologia aerospaziale e li mette al servizio dell'agricoltura.

3. Quali modelli e algoritmi vengono utilizzati per combinare i dati agricoli?

Gli algoritmi sono regole astratte sviluppate per trovare ed esprimere le informazioni di cui abbiamo bisogno. Nel caso dei big data, queste informazioni hanno a che fare con la ricerca di modelli e relazioni tra variabili. Lo scopo dell'algoritmo è automatizzare un processo ottimale che ci aiuti a gestire l'enorme quantità di dati che viene generata ogni giorno sul campo.

Pertanto, una volta che i dati sono integrati nella stessa piattaforma, entrano in gioco gli algoritmi e i modelli in grado di elaborare correttamente tutte le informazioni. In questo modo i dati si traducono in linee guida concrete per l'agricoltore. Ad esempio, quale dose di seme o fertilizzante dovrebbe essere applicata in ciascuna area dell'azienda agricola, o prevedere le rese che si otterranno in ciascun appezzamento.

In agricoltura esistono modelli di previsione basati su immagini satellitari NVDI, analisi del suolo, dati meteorologici e informazioni di base che gli agricoltori stessi digitalizzano sui compiti che completano. Questa combinazione di dati consente agli agricoltori di effettuare stime abbastanza accurate dei raccolti e di come regolare l'applicazione dei nutrienti per raggiungere i propri obiettivi. 

Conosci già le chiavi dei big data in agricoltura; ora forse ti stai chiedendo che tipo di dati puoi facilmente raccogliere sulla tua azienda agricola per avere informazioni e, grazie ad una semplice analisi, ottimizzare le tue decisioni su semina, concimazione, irrigazione...

Un ottimo modo per farlo è registrare tutto sul cellulare con iozappo. In questo modo porterai in tasca i dati che tu stesso hai sempre registrato, che ti permetteranno di consultare il lavoro svolto e verificare quali operazioni hanno funzionato meglio per te. Non è un big data, ma è un'approssimazione di come i dati e l'uso della tecnologia digitale possono aiutarti a ottenere rendimenti migliori. Crea il tuo account e provalo gratuitamente !

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