Agriculture Tag - Big Data Institute

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Agriculture

บทความ

การประยุกต์ใช้ข้อมูลทางอุตุฯเพื่อการเกษตร ท่องเที่ยว และการเดินเรือ

ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยามีผลต่อการวางแผนในการดำเนินกิจกรรมต่าง ๆ มากมาย บทความนี้จะยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาสำหรับการวางแผนการเพาะปลูกข้าวนาน้ำฝน การวางแผนสำหรับการท่องเที่ยว รวมทั้งการเฝ้าระวังในการเดินเรืออีกด้วย กรมอุตุนิยมวิทยา ร่วมกับ GBDi ในการนำข้อมูล Big Data ทางอุตุนิยมวิทยาของกรมอุตุฯ มาประยุกต์ใช้ เพื่อนำเสนอข้อมูลการพยากรณ์อากาศให้เกิดประโยชน์ต่อภาคส่วนต่าง ๆ โดยในระยะเริ่มต้น GBDi ให้การสนับสนุนกรมอุตุฯในด้านการทำ Data Visualization และ Data Analytics ซึ่งเป็นการขับเคลื่อนโครงการในระยะสั้นเพื่อแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการเชื่อมโยงและการวิเคราะห์ข้อมูลอุตุนิยมวิทยา ผ่าน 3 โครงการหลัก ดังนี้ 1. อุตุนิยมวิทยาเพื่อการเกษตร อุตุนิยมวิทยาเพื่อการเกษตรกรรม เช่น การปลูกข้าว ซึ่งมีการสำรวจ ศึกษาสภาพแวดล้อมและสภาพอากาศ และสร้างแบบจำลอง เพื่อมุ่งเน้นการปลูกข้าวอย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มผลผลิตให้แก่เกษตรกรและลดผลกระทบจากความเสียหายที่เกิดจากสภาพอากาศแปรปรวนที่ไม่อาจคาดเดาได้ สร้างเป็น Dashboard การตัดสินใจปลูกข้าวในพื้นที่นาน้ำฝนของภาคอีสานโดยใช้ปริมาณน้ำฝนสะสมล่วงหน้าดังรูปที่ 1 และ 2 2. อุตุนิยมวิทยาเพื่อการท่องเที่ยว การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศส่งผลต่อการใช้ชีวิตประจำวันของคนเราโดยเฉพาะในเรื่องของการเดินทาง การติดตามสภาพอากาศเพื่อการท่องเที่ยวถือเป็นประเด็นสำคัญที่เราสนใจในการนำข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยามาประยุกต์เพื่อแนะนำการท่องเที่ยว โดยแบ่งตามช่วงเวลาที่สนใจ แดชบอร์ดแสดงข้อมูลการคาดการณ์วันที่เหมาะสมสำหรับการเดินป่า การไปเที่ยวชายหาด การไปเที่ยวทะเล และกิจกรรมอื่น ๆ โดยมีตัวกรองให้สามารถเลือกแสดงผลเดือนที่สนใจได้ โดยใช้ความสามารถของกรมอุตุนิยมวิทยาที่สามารถพยากรณ์อากาศ เพื่อประกอบการตัดสินใจเลือกท่องเที่ยวในรูปแบบต่าง ๆ ตามลักษณะอากาศที่เหมาะสมในการท่องเที่ยว ซึ่งแบ่งเป็น 4 ประเภท ดังนี้ นอกจากนี้ยังมีการแสดงปฏิทินที่แสดงความเหมาะสมสำหรับการท่องเที่ยวตลอดทั้งปี โดยแยกเป็น สามารถดูตัวอย่างประกอบได้ที่ Dashboard 3. การพยากรณ์อากาศเพื่อการเดินเรือ การพยากรณ์อากาศเพื่อการเดินเรือ อาศัยข้อมูลจาก 2 แบบจำลอง คือ ข้อมูลจำแนกตามท่าเรือต่าง ๆ โดยข้อมูลที่แสดงใน Dashboard ได้แก่ พิกัดท่าเรือ ปริมาณน้ำฝน ความสูงคลื่น คาบคลื่นเฉลี่ย ทิศทางคลื่น ทิศทางลม และความเร็วลม โดยข้อมูลต่าง ๆ เหล่านี้ ถูกนำมาใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจในการเดินเรือ เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างการประยุกต์ใช้ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาในส่วนของคำแนะนำของการปลูกข้าวในพื้นที่นาน้ำฝน คำแนะนำในการวางแผนการท่องเที่ยว และการตัดสินใจเดินเรือในเบื้องต้นเท่านั้น ในระยะถัดไปอาจมีการนำข้อมูลจากแบบจำลองอื่น ๆ หรือข้อมูลเพิ่มเติมมาประยุกต์ใช้เพื่อเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินชีวิตของเราทุกคนต่อไป Reference Dashboard การเกษตร Dashboard การท่องเที่ยว Dashboard การเดินเรือ เนื้อหาโดย ขวัญศิริ ศิริมังคลาตรวจทานและปรับปรุงโดย

14 December 2022

บทความ

Movements Showroom

กรมพัฒนาที่ดินกับการใช้ Data science ในการดูแลเกษตรกรอย่างใกล้ชิด

ด้วยเป้าหมายในการพัฒนาชีวิตและความเป็นอยู่ของเกษตรกร เพื่อให้เกษตรกรได้รู้จักและเข้าใจดินในพื้นที่ของตนเอง ผ่านคำแนะนำในการจัดการดินที่เหมาะสมและรวดเร็วโดยอาศัยความเชี่ยวชาญของบุคคลากรจากกรมพัฒนาที่ดิน เพื่อให้บรรลุผลดังกล่าวทางกรมฯ จึงเปิดรับเกษตรกรที่สนใจหรือต้องการรับความช่วยเหลือผ่านโครงการที่ชื่อว่า “บัตรดินดี” บัตรดินดี: บัตรประจำตัวแปลงเกษตร บัตรดินดี หรือชื่อเต็มๆ ว่า “โครงการบริหารจัดการดินเชิงรุกแก่เกษตรกรรายแปลงผ่านบัตรดินดี” เป็นโครงการที่มีวัตถุประสงค์เพื่อดูแลเกษตรกรผู้ถือบัตรดินดี ให้ได้รับการบริการด้านดินอย่างใกล้ชิด ประมวลผลปัญหาการเกษตรในเบื้องต้น พร้อมทั้งให้คำแนะนำการจัดการดิน โดยกรมพัฒนาที่ดินได้มีการรวบรวมคลังข้อมูลดินของเกษตรกรผู้เข้าร่วมโครงการอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้เกิดการจัดการข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพ ในการนี้ทางกรมพัฒนาที่ดินได้ร่วมมือกับ GBDi เพื่อเสริมสร้างการใช้ประโยชน์และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในรูปแบบของ Dashboard เพื่อให้เข้าใจลักษณะข้อมูลของโครงการดังกล่าว และสามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ไปประยุกต์ใช้สำหรับการวางแผน ต่อยอดให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่เกษตรกรและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเพิ่มเติมหรือสนใจสมัครสมาชิกบัตรดินดี ในเบื้องต้นทางกรมพัฒนาที่ดินได้ส่งชุดข้อมูลจำนวน 143,034 ราย เพื่อนำมาวิเคราะห์ในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของภาพรวมของผู้ถือบัตรดินดี รูปที่ 1 แสดง Dashboard ที่ทำให้เราสามารถสรุปได้ว่าพื้นที่ที่สนใจมีจำนวนสมาชิกผู้ถือบัตรดินดี และจำนวนสมาชิกที่ได้รับคำแนะนำด้านการจัดการดินเป็นจำนวนเท่าใด กระจายในพื้นที่ใดบ้าง พืชที่นิยมปลูก 10 อันดับแรกคือพืชชนิดใดบ้าง รวมถึงมีการแสดงขนาดแปลง และกลุ่มชุดดิน รวมทั้งมีการแสดงจำนวนการเป็นสมาชิกโครงการอื่น ๆ ของสมาชิกผู้ถือบัตรดินดี นอกจากนี้ยังสามารถดูรายละเอียดแต่ละพื้นที่โดยเลือกพื้นที่จังหวัดที่ต้องการในแผนที่ได้ดังรูปที่ 2 ซึ่งเป็นข้อมูลบัตรดินดีในพื้นที่จังหวัดเชียงใหม่ หน้าจอการแสดงผลอื่น ๆ ก็จะแสดงผลที่สอดคล้องกับพื้นที่ที่เลือก ในส่วนของการจัดการที่มีการดำเนินการสามารถสรุปในแต่ละพื้นที่จังหวัดดังรูปที่ 3 จากข้อมูลที่ได้มีการรวบรวมมานั้น การปลูกพืชปุ๋ยสดเป็นวิธีการจัดการที่มีการใช้มากที่สุด รองลงมาคือการไถพรวนตามแนวระดับ และการสร้างบ่อน้ำในไร่นา/สระน้ำ/บ่อเก็บน้ำ ตามลำดับ จังหวัดที่มีการใช้วิธีการจัดการมากที่สุด 3 อันดับแรก ได้แก่ สุรินทร์ เชียงราย และ น่าน ตามลำดับ นอกจากนี้ยังสามารถเลือกดูข้อมูลจากวิธีการจัดการได้ โดยเลือกวิธีการจากตารางด้านขวา เพื่อดูว่า การจัดการดังกล่าวพบในจังหวัดต่าง ๆ เท่าไร ตัวอย่างเช่น จังหวัดที่มีการปลูกพืชปุ๋ยสด 3 อันดับแรก ได้แก่ สุรินทร์ เชียงราย และนครราชสีมา ตามลำดับ รูปที่ 4 แสดงปัญหาที่พบในแต่ละจังหวัด โดยแบ่งเป็น 2 ส่วนหลัก ได้แก่ ปัญหาดิน และปัญหาน้ำ พบว่า ปัญหาดินที่เกิดมากที่สุดคือดินกรดที่มีการพบสูงถึงกว่า 46% ส่วนปัญหาน้ำที่พบมากที่สุดคือปัญหาขาดแคลนน้ำ นอกจากนี้ยังสามารถดูปัญหาดินและปัญหาน้ำที่พบในแต่ละจังหวัดโดยเลือกจังหวัดในแผนที่ แผนภูมิรูปวงกลมจะถูกปรับให้สอดคล้องกับจังหวัดที่เลือก ผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินสามารถแบ่งได้เป็น 2 ส่วน คือ ผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินภาคสนามแสดงดังรูปที่ 5 และผลการวิเคราะห์ดินจากห้องปฏิบัติการดังรูปที่ 6 พืช 10 อันดับแรกที่ได้รับความนิยมในการปลูก รวมถึงพืช 10 อันดับแรกที่ให้ผลผลิตสูงสุด แสดงดังรูปที่ 7 นอกจากนี้ยังมีการวิเคราะห์ B/C Ratio (Benefit Cost Ratio) ซึ่งเป็นอัตราส่วนผลตอบแทนต่อต้นทุน หากค่า B/C Ratio มากกว่า 1 แสดงว่าผลตอบแทนที่ได้คุ้มค่ากับการทุน การวัดค่า B/C Ratio ของพืช 10 อันดับแรกที่นิยมปลูก พบว่ามีค่ามากกว่า 1 ทั้งก่อนและหลังจากการได้รับคำแนะนำ เมื่อเทียบอัตราส่วนผลตอบแทนต่อต้นทุนก่อนและหลัง จะเห็นทิศทางการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่า B/C Ratio ถึงแม้ว่าผลผลิตของพืชทุกชนิดจะเพิ่มขึ้น แต่เมื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบค่า B/C Ratio ก่อนและหลัง พบว่าบางพืชมีผลกำไรที่ลดลง ซึ่งทางกรมพัฒนาที่ดินสามารถนำผลการวิเคราะห์นี้ไปทำการปรับปรุงแนวทางการจัดการเพื่อส่งเสริมการเพิ่มกำไรให้แก่เกษตรกรต่อไป Dashboard นี้จะช่วยให้เราเห็นมุมมองเชิงลึกของชุดข้อมูล และนำไปสู่การใช้ข้อมูลเป็นส่วนช่วยในการตัดสินใจเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดตามเป้าหมายในการพัฒนาชีวิตและความเป็นอยู่ของเกษตรกรโดยใช้ Big Data เข้ามามีส่วนช่วยในการจัดการ ในอนาคตคาดว่าจะเพิ่มส่วนของการวิเคราะห์แนวโน้มและปัจจัยเพื่อให้สามารถทำนายผลผลิตในอนาคตจากฐานข้อมูลที่มีอยู่ได้ Reference บัตรดินดี ID Din Dee (ldd.go.th) เนื้อหาโดย ขวัญศิริ ศิริมังคลาตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น

5 March 2022

บทความ

Movements

10 อันดับเทรนด์ เทคโนโลยี และนวัตกรรมการเกษตร (Agriculture Innovations) สำหรับปี 2022

เริ่มปีใหม่ 2022 กันแล้ว เทรนด์เกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ได้มีการเปลี่ยนแปลงและพัฒนากันอย่างต่อเนื่องในหลากหลายด้านที่เราพบเจอได้ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นในส่วนของธนาคาร ด้านสาธารณสุขหรือการรักษาพยาบาล และในส่วนของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เป็นต้น นอกจากนี้แล้ว การพัฒนาของเทคโนโลยีก็ยังคืบคลานเข้าไปอยู่ในด้านอื่น ๆ ที่อาจจะไม่ได้อยู่ใกล้ตัวเราอีกด้วย เช่น ด้านการเกษตรที่ในบทความนี้จะมาอัพเดทเทรนด์ให้ได้รู้กันสักเล็กน้อย ทางบริษัท StartUs Insights ซึ่งเป็นบริษัทเกี่ยวกับนวัตกรรมที่ให้คำปรึกษาด้านสตาร์ทอัพชั้นนำ ได้ทำการสำรวจบริษัทสตาร์ทอัพในอุตสาหกรรมนี้และได้สรุป 10 อันดับเทรนด์ เทคโนโลยี และนวัตกรรมการเกษตรสำหรับปี 2022 ออกมาเป็นแผนผังนวัตกรรมด้านการเกษตร (Agriculture Innovations) รวมถึงบริษัทสตาร์ทอัพที่มีความเกี่ยวข้องในแต่ละด้านรวม 20 แห่งตามรูปด้านล่าง โดยมีรายละเอียดดังนี้ Internet of Things การตรวจสอบพื้นที่เพาะปลูกในการเกษตรแบบเดิมต้องใช้แรงงาน อุปกรณ์ทางการเกษตร เวลา และความพยายามเป็นอย่างมาก เทคโนโลยี IoT ถือเป็นทางเลือกหนึ่งที่สามารถนำมาใช้แทนวิธีการดั้งเดิมเหล่านี้ อุปกรณ์ IoT ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปที่ใช้รวบรวมและส่งข้อมูลได้อย่างถูกต้องแม่นยำผ่านแอปพลิเคชันมือถือ หรือวิธีการอื่น ๆ แบบเรียลไทม์ เซ็นเซอร์เหล่านี้ทำหน้าที่ต่าง ๆ มากมาย เช่น การตรวจวัดดิน อุณหภูมิ ความชื้น การติดตามพืชและปศุสัตว์ และอื่น ๆ นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบฟาร์มจากทางไกล ซึ่งช่วยเพิ่มความสะดวกให้กับเกษตรกร ยิ่งไปกว่านั้นยังมีการนำเซ็นเซอร์ IoT เข้ามาช่วยในการจ่ายน้ำไปยังพืชผลแบบอัตโนมัติโดยใช้เซ็นเซอร์ตรวจจับการระเหยและการคายน้ำของพืช เซ็นเซอร์ตรวจสอบความชื้นในดิน และเซ็นเซอร์วัดปริมาณน้ำฝนอีกด้วย สตาร์ทอัพต่าง ๆ กำลังพัฒนานวัตกรรมใหม่ที่ผสมผสานเทคโนโลยี IoT เข้ากับโดรน หุ่นยนต์และการประมวลผลภาพถ่ายเพื่อเพิ่มความรวดเร็ว และความถูกต้องแม่นยำของกระบวนการในฟาร์ม สิ่งต่าง ๆ เหล่านี้จะส่งการแจ้งเตือนให้เราได้อย่างทันท่วงทีและช่วยลดระยะเวลาในการตอบสนองในแต่ละพื้นที่ Agricultural Robotics การขาดแคลนแรงงานเป็นปัญหาสำคัญที่เกษตรกรต้องเผชิญ และสิ่งนี้จะเพิ่มมากขึ้นในกรณีของการปฏิบัติงานภาคสนามขนาดใหญ่ ด้วยเหตุนี้เองบริษัทสตาร์ทอัพจึงได้มีการผลิตหุ่นยนต์การเกษตรเพื่อช่วยเหลือเกษตรกรได้อย่างหลากหลายประเภทงาน ซึ่งรวมไปถึงการเก็บเกี่ยวผลไม้ การปลูก การย้ายปลูก การฉีดพ่น การเพาะเมล็ด และการกำจัดวัชพืชด้วยเช่นกัน เกษตรกรเริ่มพึ่งพาหุ่นยนต์ให้ทำงานในส่วนที่ทำซ้ำ ๆ มากขึ้นเรื่อย ๆ พวกเขามีการปรับใช้เครื่องจักรการเกษตรอัจฉริยะ เช่น รถแทรกเตอร์ขับเคลื่อนอัตโนมัติและกึ่งอัตโนมัติด้วยระบบ GPS เพื่อการเก็บเกี่ยว โดยรถเหล่านี้จะมาพร้อมกับเทคโนโลยีบังคับเลี้ยวอัตโนมัติเพื่อการนำทางที่ง่ายขึ้นอีกด้วย นอกจากนี้หุ่นยนต์ยังถูกนำมาใช้ในการจัดการด้านปศุสัตว์ต่าง ๆ ยกตัวอย่างเช่น เครื่องชั่งน้ำหนักอัตโนมัติ ตู้ฟักไข่ เครื่องรีดนม เครื่องป้อนอาหารอัตโนมัติ และอื่น ๆ อีกมากมาย หุ่นยนต์ช่วยให้เกษตรกรสามารถโฟกัสไปที่การปรับปรุงผลิตภาพ (productivity) โดยรวมได้โดยไม่ต้องกังวลว่าจะทำให้การทำฟาร์มในส่วนอื่น ๆ เชื่องช้าลง นอกจากนี้ยังช่วยป้องกันข้อผิดพลาดที่เกิดจากฝีมือมนุษย์ได้ Artificial Intelligence การผสมผสานปัญญาประดิษฐ์ในการเกษตรช่วยให้เกษตรกรได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์จากพื้นที่ของตนเองทำให้พวกเขาสามารถดำเนินการในเชิงรุกได้ AI ทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์สำหรับการพยากรณ์ข้อมูลสภาพอากาศ ผลผลิตพืชผล และราคา ซึ่งจะช่วยในการตัดสินใจของเกษตรกร และอีกตัวช่วยหนึ่งคือแชทบอท (Chatbot) ที่จะเข้ามาช่วยให้คำแนะนำแก่เกษตรกร ในอีกด้านหนึ่งอัลกอริทึม AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ทำให้การรับรู้ความผิดปกติและโรคในพืชและปศุสัตว์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยให้สามารถตรวจจับและตอบสนองได้อย่างทันท่วงที อีกทั้งในส่วนของเทคโนโลยีชีวภาพ (Biotechnology) ก็ยังมีการนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในการแนะนำเกี่ยวกับการคัดเลือกยีนด้วยเช่นกัน Drones การเพิ่มผลผลิตของฟาร์มในขณะที่ยังคงประหยัดต้นทุนนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่โดรน (Drone) หรือที่เรียกกันว่า ยานพาหนะทางอากาศไร้คนขับ (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) นั้นสามารถช่วยให้เกษตรกรเอาชนะความยุ่งยากนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดรนจะทำการรวบรวมข้อมูลดิบซึ่งสามารถแปลงเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์สำหรับการติดตามฟาร์มได้ โดยโดรนที่ติดตั้งกล้องจะช่วยอำนวยความสะดวกในการถ่ายภาพทางอากาศและช่วยสำรวจพื้นที่ทั้งในระยะใกล้และไกลให้แก่เกษตรกรได้ ซึ่งข้อมูลจากโดรนสามารถนำมาใช้ปรับปรุงการใช้ปุ๋ย น้ำ เมล็ดพืช รวมถึงยาฆ่าแมลงให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อม ณ ขณะนั้นได้ นอกจากนี้แล้ว โดรนพร้อมกับเทคโนโลยี GPS ยังใช้สำหรับการติดตามปศุสัตว์ การระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และการเฝ้าติดตามการเล็มหญ้า โดรนเหล่านี้จะบินอยู่เหนือทุ่งนาเพื่อจับภาพที่มีตั้งแต่ภาพถ่ายในย่านความถี่ของแสงที่มองเห็นได้ด้วยตาเปล่าไปจนถึงภาพในหลากหลายย่านความถี่แสงซึ่งช่วยในการวิเคราะห์พืชผลและดิน แต่ข้อเสียข้อหนึ่งของโดรนคือไม่เหมาะสำหรับการเฝ้าติดตามสัตว์ปีก เนื่องจากนกมักจะตื่นตระหนกกับการเคลื่อนไหวของโดรนนั่นเอง โดยบริษัทสตาร์ทอัพในปัจจุบันยังคงมีการพัฒนาโดรนที่สามารถวัดระดับคลอโรฟิลล์ แรงกดดันจากวัชพืช แร่ธาตุและองค์ประกอบทางเคมีของดินได้ด้วยเช่นกัน Precision Agriculture ความเสื่อมโทรมของสิ่งแวดล้อมเรียกร้องให้มีการแก้ปัญหาที่ยั่งยืนในทุกอุตสาหกรรม ความยั่งยืนในด้านการเกษตร หมายถึง การใช้วิธีการและปัจจัยการผลิตที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมซึ่งมีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเป็นศูนย์ หรือน้อยที่สุด ตัวอย่างหนึ่งในบทความนี้คือ การจัดการพืชผลเฉพาะพื้นที่ (site-specific crop management, SSCM) หรือที่เรียกว่า การเกษตรแม่นยำสูง (precision agriculture) เป็นวิธีการที่เกษตรกรใช้ปริมาณที่แน่นอน เช่น น้ำ ยาฆ่าแมลง และปุ๋ย เพื่อเพิ่มคุณภาพและผลผลิต เนื่องจากแต่ละพื้นที่ในฟาร์มมีคุณสมบัติของดินที่แตกต่างกัน รับแสงแดดต่างกัน มีความลาดชันต่างกัน การปฏิบัติในแบบเดียวกันสำหรับทั้งฟาร์มจึงไม่มีประสิทธิภาพ และทำให้สูญเสียเวลาและทรัพยากรไปโดยเปล่าประโยชน์ ด้วยเหตุนี้ สตาร์ทอัพจำนวนมากจึงกำลังพัฒนาโซลูชันในการเกษตรแม่นยำสูง เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรพร้อม ๆ กับจัดการกับความท้าทายด้านความยั่งยืน ยกตัวอย่างเช่น Data Farming สตาร์ทอัพในออสเตรเลียมีการทำการเกษตรแม่นยำสูงด้วยความช่วยเหลือของบริการคลาวด์ (Cloud Services) โดยข้อมูลบนคลาวด์ประกอบไปด้วย ภาพถ่ายจากดาวเทียมความละเอียดสูง การทำแผนที่ดิน การแบ่งโซนพื้นที่แบบอัตโนมัติ และมีการใช้ตัวแปรต่าง ๆ มาเป็นตัวช่วยให้แน่ใจว่าการใช้ปัจจัยการผลิตของฟาร์มนั้นขึ้นอยู่กับตำแหน่งอย่างแม่นยำ ซึ่งจะก่อให้เกิดการทำฟาร์มที่แม่นยำ Agricultural Biotechnology ผลผลิตพืชผลจำนวนมากได้สูญเปล่าไปเนื่องจากศัตรูพืชและโรคพืช แม้ว่าสารเคมีทางการเกษตรจะถูกนำมาใช้ แต่ก็ยังไม่ใช่ทางออกที่ดีที่สุดสำหรับความยั่งยืน ในทางกลับกันการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีชีวภาพในการเกษตรจะเข้ามาช่วยปรับปรุงคุณภาพของพืชผลและปศุสัตว์ได้มากกว่า เทคนิคทางวิทยาศาสตร์ เช่น การขยายพันธุ์พืช การผสมพันธุ์ (Hybridization) พันธุวิศวกรรม (Genetic Engineering) และการเพาะเลี้ยงเนื้อเยื่อสามารถช่วยให้การระบุคุณลักษณะที่ดีในพืชทำได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น Big Data & Analytics ข้อมูลฟาร์มปริมาณมหาศาลได้ถูกสร้างขึ้นทุกวัน ซึ่งจะไม่มีประโยชน์อะไรเลยหากไม่มีการนำมาวิเคราะห์ เทคนิคการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการวิเคราะห์ (Analytic) จะช่วยแปลงข้อมูลนี้ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ข้อมูลสถิติพื้นที่เพาะปลูก การผลิตพืชผล พยากรณ์พืชผล การใช้ที่ดิน การชลประทาน ราคาสินค้าเกษตร พยากรณ์อากาศ และโรคในพืช สามารถนำมาใช้วางแผนทำการเกษตรในฤดูกาลถัดไปได้ เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์จะใช้ข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศ อุปกรณ์การเกษตร วัฏจักรของน้ำ คุณภาพ และปริมาณของพืชผลเพื่อนำไปช่วยระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ของข้อมูลแต่ละประเภทที่อาจซ่อนอยู่ บริษัทสตาร์ทอัพหลายแห่งได้มีการพัฒนาวิธีการต่าง ๆ เพื่อช่วยให้เกษตรกรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ตนเองมีอยู่ ตัวอย่างเช่น การใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และส่งเสริมความเข้าใจเกี่ยวกับระดับธาตุอาหารในดิน ความเป็นกรดและด่างของดิน ความต้องการปุ๋ย และตัวแปรอื่นๆ อีกหลายอย่าง ซึ่งช่วยให้เกษตรกรสามารถเลือกสรรสิ่งที่ถูกต้องให้แก่ไร่ของตนได้ Controlled Environment Agriculture สภาพอากาศที่ผันผวนแปรปรวนสุดขั้วเป็นสิ่งที่เข้ามาขัดขวางวิธีการทำฟาร์มแบบเดิม ๆ นอกจากนี้แล้ว การปลูกพืชผลในเมืองที่มีประชากรมากมาย มีทะเลทราย หรือมีเงื่อนไขอื่น ๆ ที่ไม่เอื้ออำนวย ก็ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ ซึ่งสิ่งที่จะเอาชนะเหตุการณ์เหล่านี้ได้คือ การเกษตรแบบควบคุมสิ่งแวดล้อม (Controlled Environment Agriculture, CEA) โดยใน CEA พืชจะได้รับการควบคุมสัดส่วนของแสง อุณหภูมิ ความชื้น และสารอาหาร ยกตัวอย่างเช่น ไฮโดรโปนิกส์ (Hydroponics) และแอโรโปนิกส์ (Aeroponics) ซึ่งเป็นการปลูกพืชแบบไร้ดินและให้สารอาหารผ่านของเหลวและไอน้ำ วิธีการของ CEA ช่วยลดศัตรูพืชและโรค เพิ่มผลผลิต และสร้างแนวทางปฏิบัติทางการเกษตรที่ยั่งยืน Regenerative Agriculture...

28 January 2022

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Agriculture

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Agriculture

บทความ

บทความ

บทความ

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

234/432 Soi Lat Phrao 12, Chomphon, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand

Contact Us

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy