يمكن للمنتجين أيضا استخدام تقنية الأقمار الصناعية للتأكد من مستوى البروتين في حبات الأرز، وهو مؤشر مهم للنكهة، ما يساعدهم على تحديد الوقت الأمثل للحصاد. سيؤدي تعديل الممارسات وفقا لأحدث البيانات إلى إنتاج عوائد أكبر وأعلى جودة مع الحفاظ على تناسق الإنتاج من موسم إلى آخر. كما سيسهل التحكم في صفات وخصائص معينة، ما يفتح الطريق أمام تطوير علامات تجارية إقليمية للأرز ومنتجات زراعية أخرى تتمتع بإمكانية تسويق أكبر على الصعيد الوطني.
استخدامُك هذا الموقع هو موافقةٌ على شروط الاستخدام وسياسة الخصوصية. ويكيبيديا ® هي علامة تجارية مسجلة لمؤسسة ويكيميديا، وهي منظمة غير ربحية.
Solutions for farmers and land administrators to allow much better management of weather threats/impacts and mitigation steps.
الرجاء إدخال اسم المستخدم أو عنوان البريد الإلكتروني لإعادة تعيين كلمة المرور الخاصة بك.
الزراعة الذكية مناخيا ليست مجموعة جديدة من الممارسات أو أنظمة الإنتاج المستدامة، بل هي نهج ينطوي على عناصر مختلفة مدمجة في السياقات المحلية
التكنولوجيا ستوفر حلولًا مبتكرة لإنتاج الغذاء بشكل أكثر استدامة وكفاءة.
في البداية تحدث الأستاذ زكريا فؤاد فوزي، عن مفهوم الزراعة الذكية، مؤكدًا أنه يعني استخدام التقنيات التكنولوجية الحديثة، على كافة المعاملات الزراعية الحديثة، بالشكل الذي يُساهم في رفع الكفاءة الإنتاجية للمحاصيل، ودرجة مقاومتها للآفات والأوبئة، بما يسهم في سد الفجوة الغذائية وتحسين جودة المنتج النهائي.
تسهيل تبادل المعلومات بين المزارع المختلفة، مما يؤدي إلى إنشاء شبكة حقيقية من المزارع المتصلة والتي يمكن الوصول إليها من الهاتف الذكي أو الكمبيوتر.[٥]
هذه نور المحاصيل تتميز بقدرتها على النمو في بيئات أقل خصوبة، مما يزيد من القدرة على مواجهة التغيرات المناخية.
وتشمل آلات الميكنة الزراعية: المحاريث ومضخات المياه وآلات الحصاد وحلج القطن ومكافحة الآفات.
تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة من أهم الابتكارات التي تقود الثورة في القطاع الزراعي المصري.
تتضمن الزراعة الذكية مناخيا إجراءات مختلفة لمواجهة التحديات المستقبلية للمحاصيل والنباتات. ففيما يتعلق بارتفاع درجات الحرارة والإجهاد الحراري على سبيل المثال توصي وكالة الفضاء الكندية بإنتاج أصناف من المحاصيل نور الإمارات تتحمل الحرارة، والتغطية، وإدارة المياه، والبيوت الظلية، والأشجار الحدودية، والمساكن المناسبة والتباعد بين الماشية.
يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المجمعة من الحقول الزراعية بشكل مستمر. من خلال تحليل هذه البيانات، يمكن تحديد احتياجات المحاصيل من الماء والمواد المغذية، مما يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الري والتسميد.
ولكن الانتقال لن يحدث بين عشية وضحاها، خاصة وأن الأمر سيستغرق وقتا لإقناع المنتجين بأن الفوائد التي تعود على أعمالهم من الاستثمار في الأنظمة الذكية تستحق التكلفة. هذا صحيح بشكل خاص في المناطق التي تطورت فيها المحاصيل وتقنيات الزراعة استجابة لظروف محلية، ما يجعل من الضروري تكييف تقنيات الزراعة الذكية مع الاحتياجات المحلية.