Wykorzystanie danych w rolnictwie rośnie szybciej niż powierzchnia pól, na których się je zbiera. Szczególnie dobrze widać to w uprawie kukurydzy, gdzie sensory, satelity, drony i systemy zarządzania gospodarstwem generują ogromne zbiory informacji. Umiejętne zastosowanie koncepcji Big Data pozwala nie tylko zwiększyć plon, lecz także obniżyć koszty produkcji, ograniczyć ryzyko pogodowe, precyzyjniej nawozić i lepiej chronić rośliny. Rolnik z użytkownika maszyn staje się menedżerem danych, a każde pole zamienia się w żywe laboratorium, w którym wynik sezonu zależy od jakości informacji, ich integracji i szybkości podejmowania decyzji.
Czym jest Big Data w rolnictwie i dlaczego kukurydza jest idealnym przykładem
Big Data w rolnictwie oznacza przetwarzanie bardzo dużych, zróżnicowanych i szybko napływających zbiorów informacji pochodzących z wielu źródeł. Ich wspólnym celem jest optymalizacja produkcji roślinnej i zwierzęcej. W przypadku kukurydzy – jednej z najważniejszych roślin uprawnych na świecie – potencjał zastosowania takich rozwiązań jest szczególnie wysoki ze względu na skalę, wartość i wrażliwość tej uprawy na warunki środowiskowe.
Do kluczowych cech koncepcji Big Data w rolnictwie należą:
- ogromna objętość danych – pomiary z tysięcy hektarów, wielu sezonów, setek odmian i wariantów agrotechniki,
- wysoka różnorodność – dane pogodowe, satelitarne, z maszyn, czujników glebowych, rejestrów zabiegów, wyników analiz laboratoryjnych,
- duża prędkość napływu – aktualizacje nawet co kilka minut, szczególnie w sezonie wegetacyjnym,
- wiarygodność (ang. veracity) – konieczność weryfikacji, filtrowania i czyszczenia danych z błędów pomiarowych,
- wartość – realny wpływ na decyzje dotyczące nawożenia, nawadniania, ochrony roślin, zbioru i sprzedaży plonu.
Kukurydza sprzyja wdrażaniu narzędzi Big Data z kilku powodów:
- uprawiana jest często na dużych, zwartych areałach, co ułatwia zautomatyzowany zbiór i analizę danych przestrzennych,
- silnie reaguje na zmiany warunków wodnych i glebowych, dlatego zarządzanie zmiennością w polu przekłada się bezpośrednio na wynik ekonomiczny,
- jest intensywnie nawożona i chroniona, więc każda poprawa efektywności zabiegów daje wymierne oszczędności,
- posiada ogromną liczbę odmian o zróżnicowanym potencjale i wymaganiach, co generuje szerokie spektrum danych do analizy i porównań.
Big Data w uprawie kukurydzy to nie tylko skomplikowane algorytmy. To także codzienne decyzje rolnika, doradcy i firm nasiennych, oparte na zbiorczej wiedzy z wielu sezonów. Algorytmy uczenia maszynowego, modele predykcyjne i systemy rekomendacji stają się narzędziami pracy podobnie jak siewnik, opryskiwacz czy kombajn.
Źródła danych w inteligentnej uprawie kukurydzy
Aby w pełni korzystać z Big Data, trzeba rozumieć, skąd pochodzą dane i jak je łączyć. Współczesne gospodarstwo produkujące kukurydzę przypomina sieć połączonych ze sobą urządzeń i systemów, których zadaniem jest monitorowanie każdego etapu sezonu.
Dane z maszyn rolniczych i systemów ISOBUS
Nowoczesne ciągniki, siewniki, opryskiwacze i kombajny są wyposażone w terminale, czujniki i odbiorniki GPS. Podczas siewu i zbioru kukurydzy powstają obszerne zbiory danych przestrzennych:
- mapy zasiewów – linie przejazdów, dawki wysiewu, głębokość siewu, prędkość robocza,
- mapy stosowanych dawek nawozów mineralnych i wapna,
- mapy zabiegów ochrony roślin – rodzaj środka, termin, dawka na poszczególnych fragmentach pola,
- mapy plonów tworzone przez kombajn podczas zbioru – zbierana masa z każdego metra kwadratowego pola,
- dane o pracy silnika, zużyciu paliwa, poślizgu kół, co pozwala pośrednio wnioskować o warunkach glebowych.
Wszystkie te informacje zasilają systemy zarządzania gospodarstwem (Farm Management Information Systems – FMIS). Umożliwiają porównywanie plonów z konkretnymi praktykami agrotechnicznymi, lokalizacją na polu i terminami zabiegów. Dzięki temu można precyzyjnie ocenić, na których fragmentach pola dawki były optymalne, a gdzie wystąpiło przenawożenie lub niedobory.
Dane satelitarne i zdjęcia z dronów
Rozwój satelitów obserwacyjnych i bezzałogowych statków powietrznych umożliwia monitorowanie upraw kukurydzy z powietrza. Z danych tych korzystają zarówno pojedyncze gospodarstwa, jak i duże organizacje rolnicze oraz firmy doradcze.
Najczęściej wykorzystywane rozwiązania obejmują:
- aktywne monitorowanie kondycji roślin przy użyciu wskaźników wegetacyjnych (np. NDVI, NDRE),
- identyfikację stref problemowych – miejsc o osłabionej wegetacji, stresie wodnym, niedoborach składników pokarmowych,
- ocenę równomierności wschodów i zwarcia łanu na wczesnych etapach rozwoju kukurydzy,
- szacowanie biomasy nadziemnej w różnych fazach rozwoju,
- monitorowanie skuteczności nawadniania oraz rozpoznawanie lokalnych podtopień.
Dane satelitarne mają tę przewagę, że obejmują bardzo duże powierzchnie, lecz są zależne od zachmurzenia. Z kolei drony dostarczają zdjęć o ekstremalnie wysokiej rozdzielczości, idealnych do szczegółowych analiz niewielkich pól lub wybranych fragmentów plantacji.
Czujniki glebowe i stacje pogodowe
Kluczowym elementem Big Data w rolnictwie są pomiary środowiskowe. W uprawie kukurydzy wykorzystuje się przede wszystkim:
- sondy glebowe mierzące wilgotność na różnych głębokościach profilu – pozwalają ocenić dostępność wody dla systemu korzeniowego,
- czujniki zasolenia i przewodności elektrycznej gleby, służące do mapowania stref glebowych,
- stacje pogodowe rejestrujące temperaturę powietrza i gleby, opady, prędkość wiatru, wilgotność względną oraz usłonecznienie,
- automatyczne rejestratory temperatur minimalnych podczas wiosennych przymrozków i jesiennych chłodów.
Dane te są łączone z parametrami uprawy kukurydzy, takimi jak faza rozwojowa, typ odmiany czy technologia siewu. Wybrane systemy obliczają na tej podstawie sumy temperatur efektywnych, czyli jednostek cieplnych potrzebnych roślinie do przejścia kolejnych faz rozwojowych. Dzięki temu można prognozować termin kwitnienia, dojrzałości kiszonkowej i zbioru na ziarno.
Dane agronomiczne, laboratoryjne i ekonomiczne
Oprócz informacji z czujników i maszyn, Big Data w rolnictwie opiera się na klasycznych danych agronomicznych:
- wyniki analiz gleby (pH, zawartość fosforu, potasu, magnezu, próchnicy),
- historia zmianowania, uprawek, nawożenia organicznego,
- parametry ziarna po zbiorze: wilgotność, gęstość nasypowa, zawartość białka, skrobi,
- dane ekonomiczne: ceny nawozów, paliw, środków ochrony, koszty usług, ceny skupu kukurydzy na ziarno i kiszonkę.
Prawdziwa wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy wszystkie wymienione rodzaje danych są łączone. Zintegrowane systemy pozwalają np. sprawdzić, jak konkretna odmiana kukurydzy zachowywała się na glebie o danej zasobności, przy określonej ilości opadów, przy użyciu takiej, a nie innej technologii nawożenia i ochrony roślin. Tak powstaje cyfrowa baza doświadczeń polowych, którą można wykorzystać przy planowaniu kolejnych sezonów.
Konkretne zastosowania Big Data w uprawie kukurydzy
Sama obecność danych nie wystarczy – kluczowe jest ich przetworzenie na praktyczne rekomendacje. Systemy Big Data w kukurydzy przekładają się bezpośrednio na decyzje o dawkach, terminach zabiegów, doborze odmian i strategii sprzedaży plonu.
Precyzyjne nawożenie azotem, fosforem i potasem
Nawożenie kukurydzy stanowi jedną z największych pozycji w kosztach produkcji. Jednocześnie roślina ta bardzo silnie reaguje na niedobory składników odżywczych, szczególnie azotu. Big Data umożliwia wdrożenie precyzyjnego, zróżnicowanego w przestrzeni nawożenia.
Typowy scenariusz obejmuje następujące kroki:
- zbieranie danych z analiz glebowych, map plonu, pomiarów przewodności elektrycznej oraz zdjęć satelitarnych,
- tworzenie stref produkcyjnych pola – obszarów o zbliżonym potencjale plonowania i właściwościach glebowych,
- określenie różnic w zasobności w fosfor i potas oraz w zawartości materii organicznej,
- wykorzystanie algorytmów, które na podstawie historycznych wyników plonu i warunków pogodowych rekomendują zróżnicowane dawki nawozów,
- przeniesienie map dawek do rozsiewacza nawozów lub siewnika wyposażonego w system zmiennego dawkowania.
W efekcie gleby słabsze, o niższym potencjale plonowania, nie są nadmiernie obciążane nawozami, podczas gdy lepsze fragmenty pola otrzymują dawki dopasowane do swojego potencjału. Takie podejście minimalizuje straty azotu przez wymywanie i emisję, a jednocześnie podnosi plon w kluczowych strefach.
W nowoczesnych gospodarstwach wykorzystuje się również modele predykcyjne, które na podstawie prognozy pogody i historii opadów szacują ryzyko strat azotu w czasie. Pozwala to przesuwać dawki w czasie, wybierać formy nawozów o różnej szybkości uwalniania oraz planować precyzyjny nawóz pogłówny w fazie intensywnego wzrostu kukurydzy.
Zmienne dawki wysiewu nasion kukurydzy
Obsada roślin ma kluczowe znaczenie dla plonu kukurydzy, zwłaszcza na ziarno. Zbyt rzadka powoduje niewykorzystanie potencjału gleby, zbyt gęsta – obniżenie masy kolb i podatność na wyleganie. Big Data pozwala optymalizować obsadę w zależności od warunków lokalnych.
Procedura wdrożenia zmiennego wysiewu może wyglądać tak:
- na podstawie map plonu, przewodności gleby, ukształtowania terenu i danych o retencji wodnej wyodrębnia się strefy o różnym potencjale plonowania,
- dane z kilku sezonów pozwalają ocenić, jak wrażliwe na suszę są poszczególne fragmenty pola,
- opracowuje się mapę obsady – w miejscach o wyższym potencjale i lepszym dostępie do wody planuje się wyższą liczbę roślin na hektar, a w strefach bardziej suchych – niższą,
- mapa trafia do siewnika kukurydzy z możliwością zmiennego dawkowania nasion, sterowanego sygnałem GPS.
Algorytmy wykorzystują doświadczenia z poprzednich lat – porównują plony przy różnych obsadach i warunkach, tworząc rekomendacje dopasowane do konkretnego gospodarstwa. Dzięki temu rolnik może uzyskać wyższy plon przy podobnym lub niższym zużyciu materiału siewnego, a także zmniejszyć ryzyko strat w strefach narażonych na okresową suszę.
Monitorowanie stresu wodnego i zarządzanie nawadnianiem
Kukurydza, zwłaszcza w okresie kwitnienia i wypełniania ziarna, jest bardzo wrażliwa na niedobór wody. Stąd ogromne znaczenie ma precyzyjne planowanie nawadniania. Big Data pozwala integrować informacje z różnych źródeł, aby jak najlepiej wykorzystać dostępne zasoby wodne.
Krok po kroku wygląda to następująco:
- sondy glebowe mierzą wilgotność na kilku głębokościach w różnych strefach pola,
- dane z lokalnej stacji pogodowej oraz prognozy meteorologiczne dostarczają informacji o ewapotranspiracji potencjalnej,
- interpretowane są wskaźniki wegetacyjne z satelitów lub dronów, które sygnalizują rzeczywisty stres roślin,
- modele hydrologiczne, zasilane tymi danymi, obliczają bilans wodny w glebie oraz przewidywany termin przekroczenia progowego poziomu niedoboru wody,
- systemy rekomendują termin i dawkę nawadniania na poszczególnych działkach, co można powiązać z automatycznym sterowaniem deszczowniami lub instalacją kroplową.
Dodatkowo dane historyczne pozwalają planować inwestycje w infrastrukturę nawadniającą – wskazują pola i strefy, które w wielu sezonach z rzędu cierpiały na dotkliwy niedobór wody w kluczowych fazach rozwoju kukurydzy. W takich miejscach systemy Big Data umożliwiają obliczenie ekonomicznej opłacalności inwestycji i optymalnej intensywności nawadniania.
Wczesne wykrywanie chorób i szkodników
Ochrona kukurydzy przed chorobami i szkodnikami coraz częściej opiera się na podejściu predykcyjnym. Zamiast wykonywać zabiegi na wszelki wypadek, rolnik korzysta z modeli, które prognozują ryzyko wystąpienia określonego patogenu lub szkodnika na podstawie warunków pogodowych i danych historycznych.
Przykładowe zastosowania:
- modele rozwoju omacnicy prosowianki, bazujące na temperaturach i opadach, które wskazują optymalny termin lustracji i ewentualnego zabiegu,
- systemy oceny ryzyka infekcji fuzarioz kolb, uwzględniające przebieg pogody w okresie kwitnienia i dojrzewania kukurydzy,
- analiza zdjęć z dronów lub kamer montowanych na maszynach, wykrywająca nietypowe przebarwienia, ubytki w łanie czy uszkodzenia liści,
- wykorzystanie sieci neuronowych do automatycznej klasyfikacji objawów chorobowych na liściach i łodygach kukurydzy.
Systemy Big Data łączą dane z lokalnych pól z informacjami na poziomie regionu lub kraju. Jeśli w danej okolicy odnotowano silne występowanie określonego szkodnika, algorytmy uwzględniają to przy ocenie ryzyka w sąsiednich gospodarstwach. Pozwala to optymalizować liczbę zabiegów ochrony, ograniczać zużycie środków chemicznych oraz zmniejszać ryzyko powstawania odporności patogenów i szkodników.
Analiza opłacalności odmian i technologii
Wybór odmiany kukurydzy oraz całej technologii uprawy to decyzja, której skutki są widoczne dopiero po wielu miesiącach. Big Data umożliwia systematyczne porównywanie wyników różnych rozwiązań w skali gospodarstwa, grupy gospodarstw lub całego regionu.
Typowe analizy obejmują:
- porównanie plonów i parametrów jakościowych różnych odmian w danym przedziale FAO na podobnych stanowiskach glebowych,
- ocenę reakcji odmian na stres wodny – które lepiej radzą sobie w latach suchych, a które w mokrych,
- zestawienia opłacalności wariantów nawożenia, ochrony i gęstości siewu – nie tylko pod kątem plonu, lecz także kosztów całkowitych i marży,
- analizę ryzyka – np. jak często dana odmiana zbyt późno dojrzewa w danym rejonie, powodując problemy ze zbiorem i dosuszaniem ziarna.
W dużych przedsiębiorstwach rolnych i w firmach nasiennych dane te są gromadzone w ogromnych bazach, obejmujących setki lokalizacji i sezonów. Algorytmy uczenia maszynowego identyfikują ukryte zależności między cechami odmian, typami stanowisk a wynikami plonowania. W efekcie rolnicy otrzymują lepiej dopasowane rekomendacje, a hodowcy mogą planować kierunki dalszej pracy hodowlanej.
Prognozowanie plonu i planowanie sprzedaży
Jednym z najbardziej praktycznych zastosowań Big Data w kukurydzy jest prognozowanie plonów. Wykorzystuje się do tego modele, które integrują dane pogodowe, parametry glebowe, informacje o odmianie, terminie siewu oraz przebiegu wegetacji.
Prognozy plonów pomagają:
- określić zapotrzebowanie na magazyny, suszarnię i logistykę zbioru,
- planować kontrakty z odbiorcami ziarna i kiszonki,
- podejmować decyzje o sprzedaży z wyprzedzeniem, korzystając z wahań cen na rynku,
- szacować ryzyko nieurodzaju i ewentualnej konieczności zakupu pasz zewnętrznych.
Modele plonowania wykorzystują również bieżące pomiary z pól: dane o obsadzie roślin, wskaźniki wegetacyjne z satelitów, pomiary biomasy z dronów. Z czasem, w miarę napływu nowych informacji, prognoza jest aktualizowana, stając się coraz dokładniejsza. Im większa liczba sezonów, pól i odmian znajduje się w bazie, tym skuteczniej system potrafi przewidywać wyniki w kolejnych latach.
Integracja Big Data, rolnictwa precyzyjnego i automatyzacji
Big Data w kukurydzy nie istnieje w oderwaniu od innych technologii. Największe korzyści pojawiają się, gdy jest połączone z rolnictwem precyzyjnym, automatyzacją i narzędziami do podejmowania decyzji.
Platformy zarządzania gospodarstwem i cyfrowe mapy pól
Podstawą wykorzystania Big Data jest platforma do zarządzania gospodarstwem, która integruje dane z różnych źródeł w jednym miejscu. Umożliwia ona:
- tworzenie cyfrowych map pól z zaznaczonymi granicami, strefami produkcyjnymi, gniazdami sond glebowych,
- rejestrację wszystkich zabiegów agrotechnicznych wraz z dokładną lokalizacją i czasem wykonania,
- automatyczny import map plonów, zdjęć satelitarnych, danych z maszyn rolniczych,
- generowanie raportów i analiz porównawczych między sezonami i polami.
Dzięki temu rolnik przestaje polegać wyłącznie na pamięci i notatkach papierowych. Wszystkie istotne informacje są dostępne w jednym miejscu, a algorytmy potrafią w nich wyszukiwać wzorce i zależności, których człowiek nie zauważy na pierwszy rzut oka.
Automatyczne rekomendacje i asystenci decyzyjni
Nowym etapem rozwoju Big Data w kukurydzy są systemy, które nie tylko prezentują dane, ale też proponują konkretne działania. Przykłady:
- asystent nawożenia, który po analizie danych glebowych, historycznych plonów i prognozy pogody wskazuje optymalne dawki i terminy aplikacji,
- moduł planowania siewu, sugerujący obsadę i termin w zależności od typu gleby, odmiany i ryzyka przymrozków,
- system nadzoru ochrony roślin, wysyłający powiadomienia o przekroczeniu progów zagrożenia przez konkretne choroby lub szkodniki,
- asystent zbioru, który wspiera decyzje o terminie żniw, uwzględniając wilgotność ziarna, prognozę opadów, stan dróg dojazdowych i dostępność maszyn.
Takie narzędzia działają jak cyfrowy doradca, bazujący na ogromnej bazie danych z wielu sezonów i gospodarstw. Ostateczną decyzję podejmuje rolnik, lecz ma ona oparcie w obiektywnych analizach, a nie jedynie w intuicji.
Autonomiczne maszyny i precyzyjne zabiegi na mikropoziomie
W miarę rozwoju automatyki rolniczej pojawia się możliwość realizacji zaleceń Big Data z niespotykaną dotąd precyzją. Autonomiczne ciągniki, robota polowe i opryskiwacze punktowe potrafią:
- dostosowywać dawki nawozów i środków ochrony roślin nie tylko do stref pola, ale wręcz do pojedynczych rzędów kukurydzy,
- omijać miejsca podmokłe czy zniszczone, minimalizując ugniatanie gleby,
- prowadzić zabiegi nocą, korzystając z dokładnych map i systemów nawigacji,
- na bieżąco aktualizować dane o stanie uprawy, np. szacując wysokość roślin, zwarcie łanu i ewentualne ubytki.
W przyszłości integracja Big Data z autonomią maszyn stworzy system, w którym pole jest monitorowane i zarządzane w sposób ciągły, a człowiek będzie pełnił głównie funkcję nadzorczą. Kukurydza stanie się jedną z pierwszych upraw, w których takie rozwiązania osiągną skalę komercyjną właśnie ze względu na duże areały i wysoką wartość plonu.
Kluczowe wyzwania i warunki skutecznego wykorzystania Big Data w kukurydzy
Choć potencjał Big Data w rolnictwie jest ogromny, jego wdrożenie wymaga pokonania szeregu barier technicznych, organizacyjnych i mentalnych. Sukces zależy nie tylko od technologii, lecz także od jakości danych, współpracy między podmiotami i kompetencji użytkowników.
Jakość i standaryzacja danych
Podstawowym wyzwaniem jest zapewnienie wysokiej jakości danych. Błędy w kalibracji czujników, nieprecyzyjne granice pól, brak pełnej rejestracji zabiegów czy niespójne jednostki mogą prowadzić do błędnych wniosków. Dlatego konieczne jest:
- regularne kalibrowanie maszyn i czujników,
- stosowanie jednolitych formatów zapisu danych, szczególnie w komunikacji między urządzeniami różnych producentów,
- czyszczenie danych z oczywistych błędów i wartości odstających,
- zapewnienie pełnej historii upraw – od przygotowania stanowiska po sprzedaż plonu.
Bez dbałości o te elementy nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie będą w stanie wygenerować wiarygodnych rekomendacji.
Bezpieczeństwo, własność i udostępnianie danych
Wraz z rosnącą ilością danych pojawia się pytanie o ich własność i bezpieczeństwo. Rolnicy, udostępniając informacje o swoich polach i wynikach produkcyjnych, oczekują jasnych zasad ich wykorzystania. Kluczowe zagadnienia to:
- kto jest właścicielem danych – rolnik, producent maszyny, dostawca platformy, czy wszyscy wspólnie,
- w jaki sposób dane są anonimizowane, gdy trafiają do analiz zbiorczych,
- jakie zabezpieczenia stosuje się, aby uniemożliwić nieautoryzowany dostęp,
- czy rolnik może w dowolnym momencie pobrać pełny zestaw swoich danych i przenieść go do innego systemu.
Przejrzyste regulacje i standardy w tym zakresie są warunkiem zaufania do rozwiązań Big Data. Bez nich wielu producentów kukurydzy będzie podchodzić do cyfryzacji z rezerwą, obawiając się utraty kontroli nad informacjami o swoim gospodarstwie.
Kompetencje cyfrowe i wsparcie doradcze
Zaawansowane systemy Big Data wymagają odpowiednich umiejętności. Nie każdy rolnik ma czas, aby zgłębiać złożone algorytmy i interfejsy. Dlatego kluczową rolę odgrywają:
- proste, intuicyjne aplikacje, które prezentują wyniki analiz w formie zrozumiałej mapy czy krótkiej rekomendacji,
- szkolenia z zakresu interpretacji danych i podstaw statystyki,
- współpraca z doradcami agronomicznymi, którzy potrafią łączyć wiedzę polową z analizą cyfrową,
- budowanie kultury decyzji opartych na danych, a nie tylko na przyzwyczajeniach i doświadczeniu.
W praktyce najlepsze efekty osiągają gospodarstwa, w których młodsze pokolenie, biegłe w obsłudze systemów cyfrowych, współpracuje z doświadczonymi agronomami. Big Data nie zastępuje wiedzy praktycznej, lecz ją uzupełnia, pozwalając wyciągać wnioski z większej liczby zmiennych i sezonów.
Skalowalność i opłacalność inwestycji
Nie każde gospodarstwo musi od razu inwestować w najbardziej zaawansowane rozwiązania. Wdrożenie Big Data można rozłożyć na etapy, dostosowując je do skali produkcji kukurydzy i możliwości finansowych. Typowa ścieżka wygląda tak:
- etap 1 – wykorzystanie darmowych lub niskokosztowych danych satelitarnych i podstawowego systemu do rejestracji zabiegów,
- etap 2 – integracja z maszynami rolniczymi i tworzenie map plonów,
- etap 3 – wdrożenie zmiennego nawożenia i wysiewu na wybranych polach,
- etap 4 – zaawansowane modele predykcyjne, automatyczne rekomendacje i częściowa automatyzacja procesów.
Analiza kosztów i korzyści powinna uwzględniać nie tylko wzrost plonu, ale również oszczędność nawozów, środków ochrony roślin, paliwa i pracy ludzkiej, a także redukcję ryzyka niekorzystnych zdarzeń pogodowych. W wielu przypadkach zwrot z inwestycji następuje już w ciągu kilku sezonów, zwłaszcza w dużych gospodarstwach specjalizujących się w kukurydzy.
Przyszłość Big Data w kukurydzy i rolnictwie
Rozwój Big Data w uprawach będzie postępował równolegle z doskonaleniem technik pomiarowych, uczenia maszynowego i łączności. W perspektywie kolejnych lat można oczekiwać:
- jeszcze gęstszych sieci czujników glebowych i mikro-stacji pogodowych,
- powszechnego wykorzystywania dronów autonomicznych do regularnego monitoringu pól,
- większej integracji danych z poziomu gospodarstwa z danymi rynkowymi i globalnymi trendami,
- tworzenia cyfrowych bliźniaków pól – wirtualnych modeli, na których można symulować różne warianty technologii uprawy,
- współpracy między gospodarstwami, firmami nasiennymi, doradczymi i przetwórcami w ramach wspólnych platform danych.
Kukurydza pozostanie jedną z kluczowych roślin, na których testowane będą nowe rozwiązania. Ogromny wolumen danych, wyraźne reakcje roślin na warunki uprawy i wysoka wartość ekonomiczna sprawiają, że to właśnie ta uprawa najpełniej pokazuje, jak Big Data może zmienić sposób myślenia o rolnictwie – z intuicyjnego i sezonowego na oparte na danych, ciągłe doskonalenie procesów produkcyjnych i maksymalizację efektywności każdego hektara.
