Добивки:
- Способност да се објасни логиката на прецизното земјоделство и основните концепти како што се примена на променлива стапка и зони за управување.
- Способност да се трансформираат дисперзираните податоци од поле, сензор и машина во чисти, стандардни и компонирачки табели со вештачка интелигенција
- Способност да се разберат просторните (координирани) податоци и да се потврди излезот на вештачката интелигенција на скалата на парцела и област за управување
Класичното земјоделство управува со поле како целина што се однесува на еден и единствен начин: исто ѓубриво, иста вода, ист пестицид за целата парцела. Меѓутоа, додека почвата на едниот крај од истото поле може да биде глинеста и да задржува вода, другиот крај може да биде песок и брзо да губи вода; Аголот може да биде ладен и влажен затоа што е низок, додека наклонот може да биде топол и сув затоа што гледа на југ. Прецизното земјоделство е пристап кој има за цел да го подели теренот на региони според овие внатрешни разлики и да му даде на секој регион онолку придонеси колку што му треба. Целта е едноставна, но влијанието е големо: на вистинското место, во вистинско време, во вистинска количина. Оваа единица ја објаснува логиката на прецизното земјоделство и како земјоделските податоци што ја потхрануваат оваа логика да се направат организирани, доверливи и композибилни со вештачка интелигенција.
Постојат два концепта во срцето на прецизното земјоделство. Првата е апликација со променлива стапка (VRA): тракторот или опремата автоматски ја менуваат количината на ѓубриво, семе или вода во зависност од локацијата на полето. Втората е зона на управување: тоа е поделба на теренот на подделови кои имаат слични карактеристики на почвата и продуктивноста и може да се управуваат одделно. Вештачката интелигенција ги допира двата концепта: помага да се дефинираат зоните со комбинирање на дисперзирани податоци и предлага нацрт-рецепти за секоја зона. Но, инженерот кој ја познава областа е тој што на крајот ја одобрува регионалната граница и рецептот.
Природата на земјоделските податоци: зошто е неуредна?
На фарма, податоците доаѓаат од десетици непознати извори, а ниту еден од нив не го зборува истиот јазик како другиот. Лабораторијата за почва испраќа Excel; Комбајнот ја зачувува својата карта на принос во друг формат; сензорот за влажност генерира CSV на час; дрон излегува JPEG и датотека со координати; Забелешките на самиот фармер биле рачно напишани во тетратка. Единиците на овие податоци се различни (kg/da, kg/ha, ppm, %), форматите на датумите се различни, системите за локација се различни и честопати имињата на производите/парцелите се неконзистентни („Поле за поток“, „dere parcel“, „Plot-7“ може да биде истото место). Пред вештачката интелигенција, оваа комбинирана работа беше најдосадниот и најодземен дел од еден инженер.
Ова е местото каде што вештачката интелигенција влегува во игра и работи токму онаму каде што е најбезбедно: преведување на податоците во стандардна шема (т.е. заедничка колона и структура на единица). Но, бидете внимателни: вештачката интелигенција може да направи грешка при конвертирање на единици и оваа грешка тивко ќе ја уништи целата анализа. Значи, златното правило во структурирањето на податоците е рачно да се потврди секоја трансформација со мал примерок.
Совет: Пред да ги внесете податоците во вештачката интелигенција, дефинирајте ја вашата целна шема: кои колони, кои единици, кој формат на датум. Да се каже на вештачката интелигенција да го „преведе ова во тој дијаграм“ е многу посигурно отколку да и кажеш да ги „среди овие податоци“.
Разбирање на просторни податоци
Повеќето земјоделски податоци се просторни: секое мерење има координати. Примерок од почва е поврзан со локација како „Парцела-3, северозападен агол, 39,12 N / 32,45 E“. Овие координати обично се дадени во метрички систем наречен географска ширина/должина (WGS84) или UTM. Кога ги толкувате просторните податоци кога работите со вештачка интелигенција, обрнете внимание на три работи: дали координатниот систем е конзистентен, дали точките на примерокот се доволно дисперзирани за да го претстават полето и дали вредноста на точката се однесува на целиот регион или само на таа точка. Податоците од картата како што е NDVI го покриваат секој квадратен метар од теренот; Примерокот од почвата ја претставува само точката каде што е земена. Збунувањето на оваа разлика би довело до сериозни грешки во толкувањето.
Три мини случаи: според бројките
Случај 1 - Заштеда на време при склопување. Еден инженер комбинирал вкупно 4.200 редови податоци од 5 различни извори (лабораторија за почва, карта на принос, сензор, дрон, теренски белешки) во една табела; приближно 6 часа со рака. Откако однапред ја дефиниравме целната шема и ѝ дадовме задача на вештачката интелигенција „да ги мапира овие 5 датотеки на овие колони“, првиот нацрт излезе за 25 минути; Преостанатото време го посвети на проверка на точноста на совпаѓањето со примерок од 40 линии. Вкупното време падна на околу 2 часа.
Случај 2 - Единица замка. Картата на приносот беше во kg/ha, а рекордот на ѓубрива беше во kg/ha. Во првата комбинација, АИ ги групира двете во иста колона и го потцени приносот на една парцела со фактор 10 (1 ha = 10 da). Инженерот го сфатил несовпаѓањето бидејќи се сетил на вистинскиот принос на позната парцела; Проверката на редоследот на големината откри единична грешка.
Случај 3 - Конфузија на името на парцелата. Во три извори, истото поле се споменува како „Дере“, „дере_тарла“ и „Парцела-7“. АИ мислеше дека тоа се три посебни парцели и ја подели областа на три. Кога инженерот сфатил дека вкупната обработена површина не се совпаѓа со вредноста во делото, го дефинирал соодветниот речник („овие три имиња = Парцела-7“) и му рекол на вештачката интелигенција да се рекомбинира со него.
Слаба навестување / Силен навестување
Слаба навестување:
Организирајте ги и комбинирајте ги овие земјоделски податоци.[датотеки]
Моќен потсетник:
Вашата улога: аналитичар за земјоделски податоци. Комбинирајте ги следните 4 извори во ЕДНА табела. Целна шема (не оди подалеку од овие колони и единици): - ID на парцела (текст), датум (ГГГГ-ММ-ДД), производ (текст), - pH_почва (број), азот_kg_da (kg/da), принос_kg_da (согласност_проценти) ѓубриво/единици принос до kg/ден; Обележете го секој ред што го преведувате.- Поврзете ги имињата на пакетите со речникот што го дадов: {"dere":"P7","dere_field":"P7"}.- Оставете ја вредноста што недостасува ПРАЗНО, пополнете ја со погодување.- Ставете ги редовите што не можете да ги преведете или се нејасни во посебна листа "check_required". Извори:[податоци]
Моќното известување ја дефинира целната шема, правилото на единицата, соодветниот речник и посебна кофа за нејаснотија. Така, наместо да погодувате, вештачката интелигенција ви доставува каде е неодлучно.
Четири шаблони за копирање
1) Мапирање на целната шема:
Мапирајте ги следните необработени податоци на следната шема: [колони + единици]. Прикажи во табела која целна колона ја мапира секоја изворна колона. Ако не сте сигурни, користете го "?" Обележете со.
2) Unit standardization and traceability:
Претворете ги сите единици на површина во декари (да). Додадете колона "conversion_note"; напишете ја оригиналната единица и множител за секоја конвертирана вредност (на пр.: „1 ha=10 da“). Оставете ја единицата што не можете да ја конвертирате како што е и означете ја.
3) Скенирање надворешно:
Го давам очекуваниот агрономски опсег за овие нумерички колони: почва_pH 4-9, азот_kg_da 0-30, принос_kg_da 100-1200. Обележете го секој ред надвор од опсегот како „надворешен“; НЕ ПРОМЕНИ, само покажи.
4) Нацрт на Управниот регион:
Гледајќи ги податоците за просторната почва и плодноста подолу, предложете 2-4 кандидатски области за управување со слични карактеристики. За секој регион: запишете ги параметрите што сте ги одвоиле, просечните вредности и границата што треба да ја потврдам во полето. Не цртајте јасни граници; тоа се нацрти.
Табела за споредување: класично наспроти прецизно земјоделство
Големина
класично земјоделство
прецизно земјоделство
управувачка единица
Целото поле е едно
Административни региони
Влезна дистрибуција
Униформа (рамна стапка)
Променлива стапка (VRA)
Извор на податоци
набљудување на фармерите
sensor, satellite, drone, machine
Основа на одлука
Искуство + календар
Искуство + податоци + модел
Улогата на вештачката интелигенција
ограничен
Консолидација на податоци и нацрт предлог
Ризик
Вишок/под влез
Погрешни податоци → погрешен регион
Вообичаени грешки
- Нека вештачката интелигенција ја дефинира шемата. Ако не ги наведете целните колони и единици, вештачката интелигенција ќе произведува различна структура секој пат и споредбата станува невозможна.
- Не следење на единиците. Ако не снимите која вредност е преведена, нема да можете да ги следите следните грешки.
- Погрешна точка на податоците за податоците од картата. Генерализирањето на еден примерок почва на целиот регион погрешно ја исцртува границата на регионот.
- Нека вештачката интелигенција ги пополни празнините. Пополнувањето на вредноста што недостасува со погодување произведува измислица што се маскира како реални податоци.
- Не се проверуваат имињата на пакетите. Неконзистентни имиња ја делат областа и приносот, искривувајќи ја целата сезонска анализа.
Внимание: вештачката интелигенција може да препорача рецепт за VRA (колку во која област отиде), но конечното одобрение му припаѓа на инженерот. Неточната граница на зоната значи подводно или премногу ѓубриво во областа.
Сумирано
Прецизното земјоделство е уметност на управување со теренот според неговите внатрешни разлики и се заснова на два концепта: примена со променлива стапка и зони за управување. Овој пристап е поттикнат од податоци; Но, земјоделските податоци се дисперзирани, мулти-единици и повеќеизворни. Вештачката интелигенција работи во најбезбедната и најпрофитабилната област за преведување на овие податоци во стандардна шема - сè додека ја дефинирате целната шема, ја одржувате единицата трага, не ги пополнувате празнините и ја тестирате секоја трансформација со пример. Чистите и унифицирани податоци се цврста основа за сите последователни единици (NDVI, почва, наводнување, принос).
Задача за апликација
Земете мал примерок од два различни извори (на пр. табела за анализа на почвата и евиденција за принос/ѓубриво); единиците и имињата на парцелите се намерно различни. Комбинирајте ја вештачката интелигенција со шаблоните „мапирање до целна шема“ и „стандардизација на единици“ од оваа единица. Потоа рачно потврдете ги 5-те редови: дали се точни конверзиите на единици, дали се точни совпаѓањата на парцелите, дали вредностите што недостасуваат се пополнуваат со претпоставка? Забележете ја секоја грешка што ќе ја најдете и кое правило го прекршила вештачката интелигенција.
листа за проверка
- [ ] Ја дефинирав целната шема (колони + единици) пред да ја дадам на вештачката интелигенција.
- [ ] Ги конвертирав сите единици во единствен стандард и ја задржав патеката за конверзија.
- [ ] Ги совпаднав разликите во името на парцелата со речникот и ја потврдив вкупната површина.
- [ ] Ги прегледав оддалечените со агрономски опсег; Не го сменив и го означив.
- [ ] Ги издвоив податоците за точките и податоците од картата; Не ги пополнив празнините со претпоставки.