אַגריקולטורע טעמפּעראַטור און הומידיטי טראַנסמיטער

טעמפּעראַטור און הומידיטי סענסאָר דאַטן זאַמלונג פֿאַר אַגריקולטורע

ווי אַן אינדוסטריע, אַגריקולטורע האט יוואַלווד פון אַ בינע פון פאַרלאָזנ בלויז אויף פּויער פּירז עצה צו אַ מאָדערן, דאַטן-געטריבן השתדלות. איצט, פאַרמערס זענען ביכולת צו נוצן ינסייץ באַקט דורך וואַסט אַמאַונץ פון היסטארישע דאַטן צו מאַכן אַ קאַנקלוסיוו אַנאַליסיס פון וואָס קראַפּס צו פאַבריק און פאַרמינג מעטהאָדס צו נוצן.

1. די פאַרנעם פון ביג דאַטאַ אַנאַליטיקס אין די אַגריקולטוראַל לעבן ציקל

IoT, גרויס דאַטן און וואָלקן קאַמפּיוטינג רעוואַלושאַנייז די וועג אַגריקולטורע אַרבעט ווי אַן אינדוסטריע אין ינדיאַ און אַרום די וועלט. אַגריקולטוראַל דאַטן אַנאַליטיקס איז לעווערידזשד צו אַפּטאַמייז יעדער שריט אין די לאַנדווירטשאַפטלעך לעבן ציקל פֿאַר קאָס-יפעקטיוונאַס און עפעקטיווקייַט. די פּראַל איז פּעלץ אין יעדער בינע פון די ווערט קייט, פֿון גערעטעניש סעלעקציע, גראָוינג מעטהאָדס, כאַרוואַסטינג און צושטעלן קייט פאַרוואַלטונג.

אַגריקולטורע טעמפּעראַטור און הומידיטי סענסאָר דאַטאַ זאַמלונג

2.טעמפּעראַטור און הומידיטי טראַנסמיטער

מיט סענסאָרס און פארבונדן דעוויסעס ינטעראַקטינג מיט יעדער אנדערע אויף די פאַרם, פּויער מאַנאַדזשערז איצט האָבן אַקסעס צו וואַסט אַמאַונץ פון גערעטעניש דאַטן אין פאַקטיש-צייט צו פירן פאַרמערס 'אַקשאַנז. אַגריקולטוראַל גרויס דאַטן איז טראַנספאָרמינג לייווסטאַק זאָרגן, דעוועלאָפּינג עפעקטיוו ריזיקירן אַסעסמאַנט מאַדזשולז, דעמאָקראַטייזינג די פּאָטענציעל פון שטאָטיש פאַרמינג און פּראַמאָוטינג די עפעקטיוו נוצן פון רעסורסן (לאַנד און אַרבעט). פֿאַר רעגע, די נוצן פון די HENGKOטעמפּעראַטור און הומידיטי טראַנסמיטערקענען יפעקטיוולי, געשווינד און אַקיעראַטלי מעסטן די הומידיטי אין באָדן אָדער לופט, און צושטעלן שטאַרק דאַטן שטיצן פֿאַר גערעטעניש יראַגיישאַן.

3. ימפּראָווע קראָפּ מאַנאַגעמענט

מיט ינסייטפאַל גערעטעניש דאַטן, פאַרמערס קענען מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז וועגן די טייפּס פון קראַפּס צו וואַקסן, טשוזינג די בעסטער סטריינז פֿאַר אַטמאַספעריק טנאָים, רעגנדיק סעאַסאָנס און באָדן טייפּס פֿאַר אַ רעוועכדיק שניט. ניצן טעמפּעראַטור און הומידיטי סענסאָרס, באָדן גיביקייַט סענסאָרס, אאז"ו ו איז מערסט קעגנשטעליק צו קרענק און קאָרופּציע. צו ענשור מער גענוי און פּינטלעך מעזשערמאַנט, עס איז רעקאַמענדיד צו נוצן אַ פאַכמאַן ינדאַסטרי טראַנסמיטער פֿאַר טעמפּעראַטור און הומידיטי. הענגקאָינדאַסטריאַלטעמפּעראַטור און הומידיטי טראַנסמיטער האָבן די מייַלע פון נאָרמאַל אַנאַלאָג סיגנאַל 485 רעזולטאַט, 4-20 מאַ, 0-5 וו אָדער 0-10 וו אַפּשאַנאַל, פול-וואָג אַנאַלאָג רעזולטאַט האט גוט לינעאַריטי, גוט קאָנסיסטענסי, ברייט קייט און לאַנג דינסט לעבן, עטק.

4.בעסער ריזיקירן אַססעססמענט

ריזיקירן אין די לאַנדווירטשאַפטלעך סעקטאָר איז באַשערט, אָבער די פיייקייט צו פאָרויסזאָגן און פירן ריזיקירן אין יעדער בינע פון די לעבן ציקל ינייבאַלז פאַרמערס צו מאַכן בעסער טאַקטיש דיסיזשאַנז. גרויס דאַטן און וואָלקן קאַמפּיוטינג נוצן דאַטן פון Google ערד, גלאבאלע וועטער טנאָים און דאַטן אַרייַנשרייַב דורך פאַרמערס צו שאַפֿן ראָאַדמאַפּס וואָס העלפֿן פאַרמערס צו פּלאַן די גאנצע פּראָצעס פון סעלעקציע פון גערעטעניש צו פאַרשפּרייטונג. עס אויך נעמט אין חשבון היגע מאַרק פּרייסיז, נאַטירלעך דיזאַסטערז, פּעסץ און אנדערע סיבות וואָס קען פאַרגרעסערן אָדער פאַרמינערן די ווערט פון סכוירע און די שוועריקייטן פאַרמערס קען האָבן אין די צושטעלן קייט פאַרוואַלטונג. מיטל דאַטן אַזאַ ווי טעמפּעראַטור הומידיטי טראַנסמיטערז, העלפֿן פאַרמערס מאַכן דיסיזשאַנז וואָס העלפֿן זיי אַנטלויפן פּאַטענטשאַלי הויך-ריזיקירן סינעריאָוז אין די גערעטעניש לעבן ציקל.

5.סופּפּלי קייט עפיקאַסי

צושטעלן קייט פאַרוואַלטונג איז ניט מער נאָר וועגן דיסטריביוטינג פאַרטיק פּראָדוקטן צו די געבעטן מארקפלעצער. דורך דאַטן אַנאַליסיס, פאַרמערס איצט באַקומען ינסייץ וואָס קענען העלפֿן זיי פאָרויסזאָגן מאַרק טנאָים, קאַנסומער נאַטור מיט פאַרטיק פּראָדוקטן, ינפלאַציע סיבות און אנדערע וועריאַבאַלז וואָס וועט העלפֿן זיי פּלאַנירן די גאנצע פּראָצעס אפילו איידער פּלאַנטינג. דאָס ווערט אַ וויכטיק ינסייט ווייַל עס אַלאַוז פאַרמערס צו פירן טנאָים וואָס לאָזן זיי צו מאַקסאַמייז צוריקקער אויף ינוועסמאַנט און רעדוצירן קיין ומנייטיק לאָססעס.