El સામાન્ય રીતે IoT અને નવી તકનીકોએ પાક ઉગાડવાની રીત બદલી નાખી છે.. વાસ્તવમાં, ઉત્પાદનમાં સુધારો કરવા અથવા સારી ઉપજ હાંસલ કરવા, ખેડૂતોને આરામ આપવા વગેરે માટે ગ્રામ્ય વિસ્તારોમાં ધીમે ધીમે ઘણી બધી તકનીકોનો અમલ કરવામાં આવી રહ્યો છે. તેથી, આ લેખમાં અમે તમને બતાવીશું કૃષિની સંભાવના 2.0 કેટલાક ઉદાહરણો સાથે.
વધુમાં, જેઓ આ નવા સંક્રમણનો ભાગ બનવા માંગે છે અને તેમના કૃષિ ઉત્પાદનને આધુનિક બનાવવું, તમે શરૂઆત કરવા માટે સારી માહિતી અને વિચારો મેળવી શકશો.
એગ્રીકલ્ચર 2.0 શું છે?
La એગ્રીકલ્ચર 2.0, જેને પ્રિસિઝન એગ્રીકલ્ચર અથવા સ્માર્ટ એગ્રીકલ્ચર તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, પરંપરાગત કૃષિ પદ્ધતિઓમાં આમૂલ પરિવર્તનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. તે ઉત્પાદનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા, ખર્ચ ઘટાડવા અને પર્યાવરણીય અસરને ઘટાડવાના ઉદ્દેશ્ય સાથે કૃષિ ક્ષેત્રમાં માહિતી અને સંચાર તકનીકો (ICT) ના ઉપયોગ વિશે છે.
એ વાત સાચી છે કે 2.0 કહેવાતા પહેલા પણ કૃષિ હવે જેવી હતી તે નથી, કારણ કે ટ્રાન્સજેનિક બીજ, રાસાયણિક ફાયટોસેનિટરી ઉત્પાદનો, કૃત્રિમ ખાતરો વગેરેની આનુવંશિકતા પહેલેથી જ છે. સેક્ટરનો સંપૂર્ણ નાશ કર્યો. વધુ ઉત્પાદન થાય છે, હા. પરંતુ એ પણ સાચું છે કે જે ઉત્પાદન થાય છે તે ઓછું આરોગ્યપ્રદ છે. આનાથી, ગ્રામ્ય વિસ્તારોમાં ચૂકવવામાં આવતી ઓછી કિંમતો સાથે, આ ક્ષેત્રને અંકુશમાં મૂક્યું છે, તેને પાતાળની અણી પર છોડી દીધું છે, કારણ કે ઘણી જમીનો નફાકારક નથી અને ખેડૂતોને ઓછો અને ઓછો નફો છે, અથવા તો નુકસાન પણ છે, જ્યારે રાજકારણીઓ બીજી રીતે જુઓ, અન્ય દેશોમાંથી ઉત્પાદનોની ખરીદીને પ્રોત્સાહિત કરો અને રાષ્ટ્રીય ઉત્પાદનોનું ગળું દબાવો.
એગ્રીકલ્ચર 2.0 નો નવો યુગ તેથી અનિશ્ચિતતાના સમયે આવી પહોંચ્યો છે, જે એવા ઉકેલો પૂરા પાડે છે કે જે સેક્ટર માટે તે જે હતું તેના પર પાછા ફરવા માટે મૂળભૂત નથી, અને તે કોર્પોરેશનોને વધુ લાભ આપે છે જે ટેક્નોલોજી વેચે છે, જે ખેડૂતોને સામાન્ય રીતે, તેથી પણ વધુ એ ધ્યાનમાં લેવું કે ઘણા વૃદ્ધ છે, ડિજિટલ મૂળ નથી, અને અનુકૂલન એ તેમના માટે એક મોટો પડકાર છે, એક શીખવાની વળાંક જે ઘણી વખત યોગ્ય નથી. તેમ છતાં, નવા અને ભાવિ ખેડૂતો માટે, તેમાં કેટલાક મુખ્ય મુદ્દાઓ હોઈ શકે છે રસપ્રદ:
- ડેટા: સેન્સર, સેટેલાઇટ ઇમેજ અને અન્ય ઉપકરણોમાંથી મોટા પ્રમાણમાં ડેટા એકત્રિત કરવાની અને તેનું વિશ્લેષણ કરવાની શક્યતા, ક્યાં તો સ્થાનિક રીતે અથવા બિગ ડેટા દ્વારા.
- ઓટોમેશન- કૃષિ કાર્યોને અસરકારક અને સચોટ રીતે કરવા માટે સ્વાયત્ત મશીનરી અને સિસ્ટમોનો ઉપયોગ.
- કોનક્ટીવીડૅડ: ક્લાઉડ, ફોગ અને એજ કમ્પ્યુટિંગ અને IoT ઉપકરણોના નવા દાખલાઓની મદદથી સંદેશાવ્યવહાર અને માહિતીના વિનિમયને સરળ બનાવવા માટે ઉપકરણો અને સિસ્ટમોનું ઇન્ટરકનેક્શન.
- કૃત્રિમ બુદ્ધિ: ડેટાના આધારે નિર્ણયો લેવા અથવા પાકની પરિસ્થિતિનું વિશ્લેષણ કરવા, સંભવિત સમસ્યાઓનું નિદાન કરવા વગેરે માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ.
આંત્ર ફાયદા અમારી પાસે યોગદાન છે:
- મોટી કાર્યક્ષમતા: પાણી, ખાતરો અને જંતુનાશકો જેવા સંસાધનોના ઉપયોગનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન, જે ખર્ચ ઘટાડે છે અને ઉત્પાદકતામાં વધારો કરે છે.
- પર્યાવરણીય અસર ઓછી: પ્રદૂષણમાં ઘટાડો અને કુદરતી સંસાધનોની જાળવણી.
- ઉચ્ચ ઉત્પાદન ગુણવત્તા: સુરક્ષિત અને વધુ પૌષ્ટિક ખોરાકનું ઉત્પાદન.
- વધુ જાણકાર નિર્ણય લેવો- ખેડૂતો વાસ્તવિક ડેટાના આધારે અને વાસ્તવિક સમયમાં નિર્ણય લઈ શકે છે.
- આબોહવા પરિવર્તન માટે અનુકૂલન: વધુ સ્થિતિસ્થાપક અને ટકાઉ કૃષિ પદ્ધતિઓનો વિકાસ.
કેવી રીતે ઓપન સોર્સ અને hardware libre કૃષિ 2.0 માટે?
El ઓપન સોર્સ સોફ્ટવેર અને hardware libre તેઓ એગ્રીકલ્ચર 2.0 ના લોકશાહીકરણમાં મૂળભૂત ભૂમિકા ભજવે છે, માલિકીનાં કાર્યક્રમો પર શ્રેણીબદ્ધ લાભો ઓફર કરીને, ખેડૂતો કે જેઓ કૃષિ 2.0 વિકાસ યોજનાને વધુ સુલભતા સાથે અમલમાં મૂકે છે, તેઓને લાઇસન્સ ચૂકવવાની જરૂર વગર, અનુકૂલન અથવા સંશોધિત કરવાની સંભાવના સાથે. દરેકની જરૂરિયાતો, વિશ્વસનીયતા, સુરક્ષા અને વિશ્વાસને સુધારવા માટે સંપૂર્ણ પારદર્શિતા સાથે, તેમજ મોટા કોર્પોરેશનો પર નિર્ભરતાને ટાળવા માટે.
કૃષિ ક્ષેત્રમાં ટેકનોલોજીના ઉપયોગના કિસ્સાઓ
કૃષિ 2.0 એ વિવિધ તકનીકોના એકીકરણને કારણે ઘાતાંકીય વૃદ્ધિનો અનુભવ કર્યો છે જે કૃષિ ઉત્પાદનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અને પર્યાવરણીય અસરને ઘટાડવાની મંજૂરી આપે છે. આગળ, અમે કેટલીક સૌથી સુસંગત તકનીકો અને તેમની એપ્લિકેશનોનું અન્વેષણ કરીશું:
તંત્ર
La મશીનિંગ ઓટોમેશન રોબોટ્સ, કૃત્રિમ દ્રષ્ટિ પ્રણાલી, વગેરેનો ઉપયોગ કરીને વધુ ઉત્પાદકતા, ચોકસાઇ અને કાર્યક્ષમતા તેમજ ઓછા ખર્ચ સાથે અંતિમ ઉત્પાદનની વાવણી, ગર્ભાધાન, લણણી અથવા પ્રક્રિયા પ્રક્રિયાઓનું કામ ઘટાડવું.
કેટલાક કૃષિ વાહનો પણ સ્વાયત્ત બની રહ્યા છે, ડ્રાઇવરની જરૂરિયાત વિના, જે ખેડાણ અથવા લણણીના કાર્યોને સરળ બનાવી શકે છે અને સુધારી શકે છે, LiDAR અને AI સિસ્ટમ્સ વગેરેનો ઉપયોગ કરીને હાથ ધરવામાં આવતા માર્ગો અથવા લાઇનોને સુધારી શકે છે, ઇંધણ અથવા ઊર્જાની આવશ્યક માત્રામાં પણ ઘટાડો કરે છે.
બીજી બાજુ, તમે પણ કરી શકો છો કેન્દ્રિય ટ્રાફિક નિયંત્રણનું નિરીક્ષણ કરો અને કરો ઉત્પાદનની જમીનો પર, કેટલાક વિસ્તારોમાં ભીડ ટાળવી, કામના પ્રવાહને શ્રેષ્ઠ બનાવવું જેથી બધું શ્રેષ્ઠ સમય પર આવે, સલામતીમાં સુધારો થાય અને ભારે મશીનરી પસાર થવાને કારણે પાકને થતા નુકસાનમાં ઘટાડો થાય.
પ્રાણીઓની પાણી પીવાની
La પાણીની અછત એ વૈશ્વિક પડકાર છે જે કૃષિ ક્ષેત્રને નોંધપાત્ર રીતે અસર કરે છે. આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે, વિવિધ નવીન તકનીકો વિકસાવવામાં આવી છે જે સિંચાઈને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા, પાણીનો વપરાશ ઘટાડવા અને પાકની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તમારી પાસે ઘણા હોઈ શકે છે સેન્સર જે તેઓ જે ડેટા એકત્રિત કરે છે તે વાયરલેસ રીતે મોકલે છે અને જમીનની ભેજને વાસ્તવિક સમયમાં માપવા માટે તેને ક્ષેત્રના જુદા જુદા વિસ્તારોમાં મૂકે છે, અને આ રીતે જ્યારે જરૂર હોય ત્યારે જ ક્ષેત્રો દ્વારા સિંચાઈને સક્રિય કરે છે. હવામાન સ્ટેશનોનો ઉપયોગ હવામાન પરિસ્થિતિઓ, જેમ કે વરસાદ, તાપમાન, સંબંધિત ભેજ વગેરેની વિગતવાર માહિતી મેળવવા માટે પણ થઈ શકે છે.
આ ઉપરાંત, ત્યાં અદ્યતન ટપક અથવા સૂક્ષ્મ-છંટકાવની સિંચાઈ પ્રણાલીઓ છે જે વધુ કાર્યક્ષમ છે, અને જે ટાઈમર દ્વારા સક્રિય કરી શકાય છે અથવા સોફ્ટવેર દ્વારા પસંદગીપૂર્વક નિયંત્રિત કરી શકાય છે, જ્યાં તેની જરૂર હોય ત્યાં જ પાણી આપવામાં આવે છે.
લણણી પહેલા, લણણી અને લણણી પછી
આ ડ્રોને નવીન અને કાર્યક્ષમ ઉકેલો પૂરા પાડ્યા છે વિવિધ કાર્યો માટે, ખેતરની સારવારથી લઈને લણણી અને કાપણી પછી. તેમની વર્સેટિલિટી અને ચોકસાઇ તેમને કૃષિ પ્રક્રિયાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અને ઉત્પાદકતા વધારવા માટે અનિવાર્ય સાધનો બનાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તેનો ઉપયોગ ફાયટોસેનિટરી ઉત્પાદનોને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે લાગુ કરવા માટે કરી શકાય છે, જ્યાં તેની જરૂર હોય ત્યાં છંટકાવ કરવામાં આવે છે, અને તેમને વિઝન સિસ્ટમ્સ પણ પ્રદાન કરવામાં આવે છે જેથી તેઓ પોતે જંતુઓ અથવા રોગોને શોધી શકે કે જેની અસર થાય તે પહેલાં ખૂબ જ વહેલી સારવાર કરવી જોઈએ સમગ્ર પાક.
લણણી પછી, ટેક્નોલોજી વેરહાઉસ અને સિલોની ક્ષમતા નક્કી કરવામાં, ઉત્પાદનની સ્થિતિને ઓળખવામાં, ગુણવત્તા નિયંત્રણ માટે નમૂનાઓ પસંદ કરવા, રેકોર્ડ રાખવા વગેરેમાં પણ મદદ કરી શકે છે.
કોમ્પ્યુટેશનલ મોડલ્સ
આ કોમ્પ્યુટેશનલ મોડલ્સ વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે તેઓ અત્યાધુનિક સાધનો ઓફર કરે છે, આ મોડેલો વધુ માહિતગાર અને પુરાવા-આધારિત નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તેઓ આબોહવા, જમીન અને કૃષિ પદ્ધતિઓ પરના ઐતિહાસિક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને ભાવિ પાકની ઉપજની વધુ ચોક્કસ આગાહી કરી શકે છે. આ માહિતી કૃષિ પદ્ધતિઓને મહત્તમ ઉપજ મેળવવા, અથવા વસ્તુઓ થાય તે પહેલાં તેની આગાહી કરવા માટે, અથવા અનુકરણોના આધારે, તેમના અમલીકરણ પહેલાં વિવિધ પદ્ધતિઓની અસરનું મૂલ્યાંકન કરવામાં મદદ કરવા માટે નિર્ણાયક છે.
કોમ્પ્યુટેશનલ મોડલ્સની બીજી મહત્વપૂર્ણ એપ્લિકેશન છે પાક પરિભ્રમણ ડિઝાઇન. જમીનની લાક્ષણિકતાઓ, આબોહવા અને અગાઉના પાક પરિભ્રમણનું વિશ્લેષણ કરીને, મોડેલ દરેક પ્લોટ માટે સૌથી યોગ્ય પાક પસંદ કરી શકે છે, જમીનની તંદુરસ્તી સુધારી શકે છે અને પાકની વિવિધતામાં વધારો કરી શકે છે.