农业传感器可以减少全球食物浪费
在整个加工过程中检测产品成熟度和质量的传感器可能是减少食物浪费量的重要因素。
在整个加工过程中检测产品成熟度和质量的传感器可能是减少食物浪费量的重要因素。
根据联合国粮食及农业组织的数据，世界上 14% 的食物在到达货架前就已经丢失。对于任何旨在实现零饥饿目标的国家来说，这应该是一个值得研究的领域，正在开发新的工具来改善农业。
在斯泰伦博斯大学研究人员 Jean Nturambirwe 和 Umezuruike Opara 在 Science Direct 上发表的一项研究中，预览了三种解决方案：作物监测、收获后质量监测和市场质量监测。
“机器学习在检测植物病害和水果方面取得了巨大成就，”Nturambirwe 说，“这些新发展可以快速有效地确定和预测新鲜农产品的质量。”
作物监测以地面和农场周围的传感器的形式出现，这些传感器可以获取各种读数。然后将它们输入机器学习系统，该系统能够检测生长条件、产品成熟度和环境变化，从而减少收获时的损失。
机器学习已被用于检测世界各地植物中的新病毒，如香蕉条纹病毒和柑橘绿化病毒。有了这些知识，农民可以隔离植物并减少传播。
收获后，水果和蔬菜在上架之前仍要经过许多过程。第一个是按不同的质量标准分类。
对于本地运输，传感器可用于快速确定数千个水果的质量，从而减少运输时间。对于国际运输，传感器可以检测产品在整个运输过程中是否会保持成熟。
一旦产品离开分拣设施，仍然可以通过卡车、货车和集装箱内的传感器对其进行跟踪。如果产品在途中损坏，可以通知买家，供应商可以找出产品损坏的原因并确保不会再次发生。
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