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Frequently Asked Question
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What is Agri Informatics?
Summary
The Agri Informatics is a fusion of agricultural meteorology,
statistics, and computer science, integrating innovative ideas,
techniques, and scientific knowledge. It's a combination of "agri"
(agriculture) and "informatics" (the study of information and its
processing). Essentially, it's a branch of agriculture focusing on the
application of information technology in agriculture and related sectors.
Agri Informatics involves the management and analysis of agricultural data
using information technology, encompassing various areas of computer
science.
In Hindi
• कृषि सूचना विज्ञान कृषि में कंप्यूटर विज्ञान के क्षितिज का विस्तार करने के
लिए नवीन विचारों, तकनीकों और वैज्ञानिक ज्ञान के साथ एक अनुप्रयोग है।
यह 2 शब्दों का संयोजन है।
कृषि (कृषि) + सूचना विज्ञान (सूचना और उनके प्रसंस्करण का अध्ययन)
कृषि सूचना विज्ञान, कृषि की एक शाखा है जो कृषि और इसके संबद्ध
क्षेत्रों में सूचना प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग से संबंधित है।
या
यह कृषि डेटा के प्रबंधन और विश्लेषण के लिए लागू सूचना
प्रौद्योगिकी या विज्ञान है।
• इसमें कंप्यूटर विज्ञान के विविध क्षेत्रों को शामिल किया गया है
Agri Informatics is a mixture of agricultural meteorology, statistics and
computer science with innovative ideas, techniques and scientific
knowledge.
It's combination of 2 word.
Agri (Agriculture) + Informatics
(Study of information and their processing)
"Agricultural Informatics or Agri Informatics is a branch of Agriculture
which deals with the application of information technology in
agriculture and its allied sectors."
Or
"It is the Information technology applied to the management and
analysis of agricultural data."
It covers diverse areas of computer science.
What is the objective of Agri Informatics?
Summary
The objectives of agriculture include increasing crop yield, utilizing
Artificial Intelligence for smart farming, gathering soil and topography
data through the Soil Information System, aiding decision-making with the
Agricultural Expert System, expanding information accessibility nationwide,
fostering smartness among farmers, and providing crop production forecasts
to mitigate production losses.
In Hindi
•फसल की पैदावार बढ़ाना कृषि के विषयो के प्रमुख उद्देश्यों में से एक
है
• स्मार्ट खेती के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल
करना।
• मृदा सूचना प्रणाली द्वारा मृदा और स्थलाकृति से संबंधित जानकारी
एकत्र करना।
• कृषि विशेषज्ञ प्रणाली के माध्यम से निर्णय लेने
की प्रक्रिया और समस्या समाधान प्रक्रिया में सहायता।
• सूचना के क्षेत्र को
विस्तृत (बड़ा) करना। ताकि सूचनाएं देश के हर व्यक्ति तक पहुँच सके।
•
किसानों की शोभा को भड़ाना ।
• उत्पादन को होने वाले नुकसान को कम करने के
लिए फसल उत्पादन से संबंधित पूर्वानुमान देना।
1. One of the major objectives of agricultural discipline is to Increase
Crop Yield.
2. Using Artificial Intelligence for Smart Farming.
3. Collecting the information related to the soil and topography by the
Soil Information System.
4. Aid in the decision-making process and problem-solving process through
the Agricultural Expert System.
5. Expand the area of information to vast. So that information can reach
every person in the country.
7. Bering Smartness in farmers.
8. Give a forecast related to crop production to reduce the damage to
production.
What is the Features or Components of Agri Informatics?
Summary
The components of Agri Informatics include:
1. Artificial Intelligence (AI): Utilized in smart farming, AI, along
with Machine Learning and IoT sensors, enhances crop yield and
efficiencies by providing real-time data for algorithms.
2. Decision Support System: Designed to tackle complex farming problems,
it utilizes available data like climate factors, water availability, and
landscape to aid farmers in decision-making.
3. Soil Information System (SIS): Uses IoT sensors and AI to map soil and
topography, producing high-resolution soil information.
4. Agriculture Expert System: AI-powered computer programs assist in
decision-making and problem-solving in agriculture and related
sectors.
5. Geospatial Data: Describes attributes like soil quality and moisture
content with a location on or near the earth's surface, facilitated by
technologies like GPS and GIS for agricultural mapping and precision
farming.
6. Machine Learning (ML): Enhances prediction accuracy without explicit
programming, contributing to improved outcomes in agricultural
applications.
7. Remote Sensing: Important for crop production forecasting, assessing
crop damage, analysing cropping systems, estimating crop acreage, and
detecting stress in crops.
In Hindi
एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस); कृषि सूचना विज्ञान के साथ-साथ स्मार्ट खेती का एक महत्वपूर्ण घटक है। मशीन लर्निंग और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IOT) के अलावा एआई, सेंसर, जो एल्गोरिदम के लिए वास्तविक काल का डेटा प्रदान कर, कृषि फसल की उपज और क्षमता में वृद्धि करते हैं।
कृषि निर्णय समर्थन; यह कृषक समुदाय को खेती में आने वाली जटिल समस्या से निपटने में मदद करने और किसानों की सहायता के लिए उपलब्ध डेटा और ज्ञान का उपयोग करने के लिए विकसित और डिज़ाइन किया गया है। कृषि निर्णय समर्थन प्रणाली किसानों की मदद के लिए उपलब्ध डेटा जैसे जलवायु कारक, पानी की उपलब्धता, परिदृश्य, मानव और आर्थिक संसाधनों को शामिल कर सकती है।
SIS (मृदा सूचना प्रणाली) एक निगम में उन्नत IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) सेंसर का उपयोग करके AI और भू-प्रसंस्करण एल्गोरिदम जैसी अन्य सुविधाओं के साथ मिट्टी और स्थलाकृति के आधार पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन जानकारी का उत्पादन करने में मदद करता है।
कृषि विशेषज्ञ प्रणाली; यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो निर्णय लेने और समस्याओं को हल करने के लिए कृषि और संबद्ध क्षेत्रों में एआई तकनीक का उपयोग करता है।
भूस्थानिक डेटा; यह वह जानकारी है जो पृथ्वी की सतह पर या उसके पास के स्थान के साथ वस्तुओं, घटनाओं या अन्य विशेषताओं जैसे मिट्टी की गुणवत्ता, मिट्टी में नमी और फसलों में बीमारियों की तथा कीटों की संख्या का वर्णन करती है।
GPS और GIS भू-स्थानिक डेटा के लिए कुछ प्रौद्योगिकियाँ (टेक्नोलॉजी) हैं।
ये प्रौद्योगिकियां कृषि मानचित्रण, मृदा विश्लेषण, पोषक तत्वों का निर्धारण, वास्तविक समय मानचित्रण और सटीक खेती में मदद करती हैं।
ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम: जीपीएस उपयोगकर्ता या किसान को साल दर साल फसल की स्थिति या मिट्टी से संबंधित जानकारी उपलब्ध कराने ओर निगरानी में सहायता करती हैं.
भौगोलिक सूचना प्रणाली; जीआईएस डेटा का एक दृश्य प्रतिनिधित्व बनाने के लिए एक उपकरण है और बेहतर निर्णय लेने के लिए स्थानिक विश्लेषण करने में मदद करता है।
मशीन लर्निंग (एमएल); एमएल बहुत उपयोगी एआई है जो सॉफ्टवेयरस को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना परिणामों की अधिक सटीक भविष्यवाणी करने में सहायता करता है।
रिमोट सेंसिंग; यह कृषि और संबद्ध क्षेत्रों के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह फसल उत्पादन की भविष्यवाणी में, फसल क्षति का आकलन, फसल प्रणाली विश्लेषण, फसल क्षेत्र का अनुमान और फसल की स्थिति का आकलन और खतरे का पता लगाने में सहायक है।
Artificial intelligence
AI (Artificial Intelligence) is an important component of Agriculture
Informatics as well as smart farming. AI in addition to Machine learning and
the Internet of Things (loT), Sensors, which provide real-time data for
algorithms increase the agricultural crop yield and
efficiencies.
Decision Support system
This is developed and designed to help the farming community tackle a
complex and complicated problem in crop cultivation and utilize the
available data and knowledge to help Farmers. The Agricultural Decision
Support system can incorporate the available data like climate factors,
water availability, landscape, and human and economic resources to help the
farmers.
Soil Information System
SIS (Soil Information System) helps in soil mapping by using an advanced
IoT (Internet of Things) sensor in a corporation with other features like AI
and Geo-processing algorithms to produce high-resolution information based
on soil and topography.
Agriculture Expert System
It's a computer program that uses AI technology in the field of agriculture
and allied sectors for decision-making and problem-solving.
Geospatial data
It's the information that describes objects, events or other attributes
like soil quality, and moisture content in soil pests and diseases in crops
with a location on or near the surface of the earth.
GPS & GIS are some technologies for geospatial data.
These technologies help in Agricultural mapping, Soil Analysis,
Determination of nutrients, real-time mapping and precision
farming.
Global Positioning System (GPS)
GPS Allow the user or farmer to accurately navigate to a specific location
in the field, year after year, to monitor the crop condition or soil-related
information.
Geographical Information System (GIS)
GIS is a tool to create a visual representation of data and helps in
performing spatial analysis to make better decisions.
Machine learning
ML is a very useful AI which allows software applications to become more
accurate at predicting outcomes without being explicitly programmed to do
so.
Remote Sensing
It plays an important role in agriculture and allied sectors. It's helpful
in crop production forecasting assessment of crop damage, cropping system
analysis, crop acreage estimation assessment of crop condition and detection
of stress.
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Source
https://ideas.repec.org/a/arp/ijwpds/2020p56-65.html
