3. Case StudyHow Much Does Data-Dri

3. Case Study
How Much Does Data-Driven Planting Help Farmers?
Like many other businesses, farming is being reshaped by information technology. Many tractors and combines today are guided by Global Positioning System (GPS) satellite based navigation systems. The GPS computer receives signals from earth-orbiting satellites to track each piece of equipment’s location and where it has gone. The system issues instructions for hoses to deliver precise amounts of fertilizer right into the grooves cut by the tiller. The system helps steer the equipment, so farmers are able to monitor progress on iPads and other tablet computers in their tractor cabs. Placing seed and fertilizer together with this level of precision means farmers need to use fewer loads of fertilizer, potentially saving an individual farmer tens of thousands of dollars.
Now big agricultural companies like Monsanto and Dupont want to do more. Since adjustments in planting depth or the distance between crop rows can make a big difference in crop yields, these companies want their computers to analyze the data generated during this computerized planting work to show farmers how to further increase their crop output. This practice is also known as predictive planting. Proponents say prescriptive planting will spark an agricultural revolution rivalling the introduction of mechanized tractors in the first half of the 20th century and the rise of genetically modified seeds in the 1990s.
Here’s how prescriptive planting works: The farmer provides data on field boundaries, historic crop yields, and soil conditions to an agricultural data analysis company, which analyzes the data along with other data it has collected about seed performance and soil types in different areas. The company then sends a computer file with recommendations back to the farmer, who uploads the data into computerized planting equipment. The farmer’s planting equipment follows the recommendations as it plants fields. For example, the recommendations might tell an Iowa corn farmer to lower the number of seeds planted per acre or to plant more seeds per acre in specified portions of the field capable of growing more corn. The farmer might also receive advice on the exact type of seed to plant in different areas. The data analysis company monitors weather and other factors to advise farmers how to manage crops as they grow

Kết quả (Việt) 1:

3. trường hợp nghiên cứuBao nhiêu dữ liệu-Driven trồng giúp người nông dân?Giống như nhiều doanh nghiệp khác, nông nghiệp đang được định hình lại bằng công nghệ thông tin. Nhiều máy kéo và máy liên hợp hôm nay được dẫn đường bởi hệ thống định vị vệ tinh dựa trên hệ thống định vị toàn cầu (GPS). Máy GPS nhận được tín hiệu từ vệ tinh quay quanh trái đất để theo dõi từng mảnh vị trí của thiết bị và nơi nó đi. Hệ thống các vấn đề hướng dẫn cho vòi để cung cấp chính xác số lượng phân bón vào rãnh cắt bằng tiller. Hệ thống giúp chỉ đạo các thiết bị, vì vậy, nông dân có thể theo dõi sự tiến bộ về iPad và các máy tính khác của viên thuốc trong buồng máy kéo của mình. Cách đặt hạt giống và phân bón cùng với mức độ chính xác có nghĩa là người nông dân cần phải sử dụng ít hơn tải các phân bón, khả năng có thể tiết kiệm một nông dân cá nhân hàng chục ngàn đô la.Bây giờ công ty nông nghiệp lớn như Monsanto và Dupont muốn làm nhiều hơn nữa. Kể từ khi điều chỉnh tại trồng sâu hoặc khoảng cách giữa các hàng cây trồng có thể làm cho một sự khác biệt lớn trong sản lượng cây trồng, các công ty muốn máy tính của họ để phân tích các dữ liệu được tạo ra trong thời gian này công việc trồng cây trên máy vi tính cho người nông dân làm thế nào để tiếp tục tăng sản lượng cây trồng của họ. Thực hành này là còn được gọi là kiểu trồng. Những người ủng hộ nói rằng prescriptive trồng sẽ tia lửa một cuộc cách mạng nông nghiệp rivalling giới thiệu các máy kéo cơ trong nửa đầu thế kỷ 20 và sự nổi lên của hạt giống biến đổi gen trong thập niên 1990.Đây là quy tắc làm thế nào trồng cây công trình: người nông dân cung cấp dữ liệu về lĩnh vực ranh giới, lịch sử cây trồng năng suất vụ mùa, và đất điều kiện cho một công ty phân tích dữ liệu nông nghiệp, phân tích dữ liệu cùng với các dữ liệu đã thu thập về hạt giống các loại hiệu suất và đất trong khu vực khác nhau. Công ty sau đó gửi một tập tin máy tính với các khuyến nghị về những người nông dân, tải lên các dữ liệu vào máy vi tính trồng thiết bị. Người nông dân của trồng thiết bị sau những kiến nghị như nó cây lĩnh vực. Ví dụ, các khuyến nghị có thể cho biết một nông dân ngô Iowa để giảm số lượng hạt giống gieo cho mỗi mẫu Anh hoặc để trồng thêm hạt giống cho mỗi mẫu Anh trong phần xác định của lĩnh vực này có khả năng phát triển thêm bắp. Người nông dân cũng có thể nhận được tư vấn về loại chính xác của các hạt giống để trồng tại các khu vực khác nhau. Công ty phân tích dữ liệu theo dõi thời tiết và các yếu tố khác để tư vấn cho người nông dân làm thế nào để quản lý các loại cây trồng họ phát triển

Kết quả (Việt) 2:

3. Trường hợp nghiên cứu
bao nhiêu Liệu Data-Driven trồng giúp nông dân?
Giống như nhiều doanh nghiệp khác, nuôi đang được định hình bằng công nghệ thông tin. Nhiều máy kéo và máy liên hợp hiện nay được dẫn đường bằng hệ thống định vị toàn cầu (GPS) Hệ thống định vị vệ tinh dựa. Các máy tính GPS nhận được tín hiệu từ vệ tinh xoay quanh trái đất để theo dõi từng mảnh vị trí thiết bị và nơi mà nó đã biến mất. Hệ thống phát hành hướng dẫn cho ống để cung cấp một lượng chính xác của phân bón ngay vào các rãnh cắt bởi xới. Hệ thống này giúp tránh xa các thiết bị, vì vậy nông dân có thể theo dõi tiến trình trên iPad và các máy tính bảng khác trong xe taxi kéo của họ. Đặt hạt giống và phân bón cùng với mức độ chính xác có nghĩa là người nông dân cần phải sử dụng ít hơn tải trọng của phân bón, khả năng tiết kiệm một cá nhân hàng chục nông dân ngàn đô la.
Công ty nông nghiệp Bây giờ lớn như Monsanto và Dupont muốn làm nhiều hơn nữa. Kể từ khi điều chỉnh sâu trồng hoặc khoảng cách giữa các hàng cây có thể làm cho một sự khác biệt lớn trong sản lượng cây trồng, các công ty máy tính của họ để phân tích các dữ liệu được tạo trong công việc trồng bằng máy tính này để cho thấy người nông dân như thế nào để tăng thêm sản lượng cây trồng của họ. Thực hành này cũng được biết đến như trồng tiên đoán. Những người ủng hộ nói rằng trồng quy tắc sẽ châm ngòi cho một cuộc cách mạng nông nghiệp sánh với sự ra đời của máy kéo cơ giới trong nửa đầu của thế kỷ 20 và sự nổi lên của hạt giống biến đổi gen vào những năm 1990.
Đây là cách trồng quy tắc hoạt động: Người nông dân cung cấp dữ liệu về địa giới trường, cắt lịch sử sản lượng, và điều kiện đất đai cho một công ty phân tích dữ liệu nông nghiệp, trong đó phân tích các dữ liệu cùng với các dữ liệu khác đã thu về hiệu suất và đất các loại hạt giống ở các khu vực khác nhau. Công ty sau đó sẽ gửi một tập tin máy tính với các khuyến nghị lại cho người nông dân, người tải lên dữ liệu vào thiết bị trồng bằng máy vi tính. Thiết bị trồng của người nông dân sau các khuyến nghị như trồng các lĩnh vực. Ví dụ, các khuyến nghị có thể nói với một người nông dân bắp Iowa để giảm số lượng các hạt trồng trên mỗi mẫu hoặc trồng thêm nhiều giống cho mỗi mẫu Anh trong phần quy định của các lĩnh vực có khả năng trồng ngô hơn. Người nông dân cũng có thể nhận được tư vấn về chính xác loại hạt giống để trồng ở các vùng khác nhau. Công ty phân tích dữ liệu theo dõi thời tiết và các yếu tố khác để tư vấn cho nông dân làm thế nào để quản lý cây trồng khi chúng lớn