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Gestión de datos de producción de agricultura inteligente basada en la teoría de Shili

Autores: Li, Shuyao; Wu, Wenfu; Wang, Yujia; Zhang, Na; Sun, Fanhui; Jiang, Feng; Wei, Xiaoshuai

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Gestión de datos de producción de agricultura inteligente basada en la teoría de Shili


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Desarrollo
Agricultura inteligente
Problemas de datos
Teoría Shili
Tecnología agrícola
Sistema inteligente

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El desarrollo de la agricultura inteligente viene con muchos problemas de datos. Estudios han demostrado que esto se debe a una cognición insuficiente de la relación estructural entre los datos y los eventos. La Teoría Shili es un concepto atractivo. Para incrustar tecnología agrícola inteligente en eventos y en el entorno natural, especialmente para unificar y estandarizar los datos de producción agrícola, en primer lugar, este documento ha definido el concepto de Teoría Shili que investiga la regularidad natural del evento mediante la Estructura Reflejada de Shili. En segundo lugar, este documento ha propuesto una Estructura Reflejada de Shili basada en el camino de desarrollo tecnológico (desde el mecanismo de memoria del cerebro humano hasta el mecanismo de almacenamiento de información hasta la tecnología inteligente). Finalmente, la estructura se ha aplicado para desarrollar un sistema inteligente de gestión de datos de producción agrícola. En la producción de arroz de la provincia de Jilin, se forma la cadena de eventos de toda la planta 5T (semilla, siembra, brote de arroz, grano, operación del período del producto) y el período de grano 5T (cosecha, apilamiento en el campo, secado, almacenamiento). La aplicación del sistema muestra que esta estructura de gestión puede reducir el flujo de datos, mejorar la utilización de datos y fortalecer la correlación entre los datos y los eventos. Puede lograr la mejora de la calidad del proceso de producción agrícola, revelando especialmente la pérdida latente significativa del 8.83% en la cosecha de arroz.

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