Automatisoitu sadonkorjuu: Kattava opas globaaliin tehokkuuteen

Automatisoitu sadonkorjuu, eli robottijärjestelmien ja edistyneiden teknologioiden hyödyntäminen satojen tai resurssien keräämiseksi ilman suoraa ihmistyövoimaa, muuttaa nopeasti teollisuudenaloja maailmanlaajuisesti. Maataloudesta ja metsätaloudesta kaivostoimintaan ja vesiviljelyyn, potentiaali tehokkuuden lisäämiseen, kustannusten alentamiseen ja kestävyyden parantamiseen ajaa merkittäviä investointeja ja innovaatioita tällä alalla.

Automatisoidun sadonkorjuun nousu

Perinteisesti sadonkorjuu on ollut työvoimavaltainen ja aikaa vievä prosessi. Kasvava ruoan ja resurssien kysyntä yhdistettynä työvoimapulaan ja tarpeeseen parantaa kestävyyttä on vauhdittanut automatisoitujen sadonkorjuuteknologioiden käyttöönottoa. Nämä teknologiat eivät ainoastaan korvaa ihmistyövoimaa; ne mahdollistavat uuden aikakauden tarkkuudessa ja dataan perustuvassa päätöksenteossa, mikä johtaa optimoituihin satoihin ja pienempään ympäristövaikutukseen.

Sadonkorjuun automaation ajurit

• Työvoimapula: Monilla alueilla ammattitaitoisen työvoiman löytäminen sadonkorjuuseen on yhä vaikeampaa. Automaatio tarjoaa ratkaisun vähentämällä riippuvuutta manuaalisesta työstä.
• Lisääntynyt tehokkuus: Automatisoidut järjestelmät voivat toimia 24/7, mikä lisää merkittävästi sadonkorjuun nopeutta ja tehokkuutta.
• Parantunut tarkkuus: Edistyneet anturit ja tekoälyalgoritmit mahdollistavat tarkan sadonkorjuun, minimoiden hävikin ja satovauriot.
• Dataan perustuvat oivallukset: Automatisoidut sadonkorjuujärjestelmät tuottavat arvokasta dataa, jota voidaan käyttää istutuksen, kastelun ja muiden maanviljelykäytäntöjen optimointiin.
• Kestävyys: Automaatio voi vähentää torjunta-aineiden, rikkakasvien torjunta-aineiden ja muiden haitallisten kemikaalien käyttöä, edistäen kestävämpiä sadonkorjuukäytäntöjä.
• Kustannusten vähentäminen: Vaikka alkuinvestointi automaatioon voi olla merkittävä, pitkän aikavälin kustannussäästöt vähentyneestä työvoimasta, lisääntyneestä tehokkuudesta ja optimoiduista sadoista voivat olla huomattavia.

Automatisoidun sadonkorjuun avainteknologiat

Automatisoiduissa sadonkorjuujärjestelmissä hyödynnetään laajaa valikoimaa teknologioita, joista jokaisella on ratkaiseva rooli tehokkaan ja tarkan resurssien keräämisen mahdollistamisessa.

Robotiikka ja autonomiset ajoneuvot

Robotit ovat monien automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmien ytimessä. Nämä robotit voidaan varustaa erilaisilla työkaluilla ja antureilla suorittamaan tiettyjä tehtäviä, kuten hedelmien, vihannesten tai muiden viljelykasvien poimintaa. Autonomiset ajoneuvot, mukaan lukien dronet ja maassa liikkuvat robotit, voivat navigoida pelloilla ja metsissä, tunnistaa kypsät sadot ja kuljettaa korjatut materiaalit käsittelylaitoksiin. Esimerkkejä ovat:

• Hedelmienpoimintarobotit: Nämä robotit käyttävät konenäköä ja robottikäsivarsia tunnistaakseen ja poimiakseen hellävaraisesti kypsiä hedelmiä, kuten omenoita, mansikoita ja tomaatteja. Yritykset kuten Abundant Robotics ja Tevel Aerobotics kehittävät edistyneitä hedelmienpoimintarobotteja.
• Autonomiset traktorit: Nämä traktorit voivat navigoida pelloilla itsenäisesti suorittaen tehtäviä, kuten kyntöä, istutusta ja ruiskutusta. Yritykset kuten John Deere ja Case IH kehittävät autonomisia traktoreita erilaisiin maataloussovelluksiin.
• Sadonkorjuudronet: Kameroilla ja antureilla varustetut dronet voivat kartoittaa peltoja arvioidakseen sadon terveyttä ja tunnistaakseen korjuuvalmiit alueet. Niitä voidaan myös käyttää torjunta-aineiden tai rikkakasvien torjunta-aineiden ruiskuttamiseen tarkemmin.

Sensorit ja kuvantamisteknologiat

Sensorit ja kuvantamisteknologiat tarjoavat kriittistä dataa automatisoiduille sadonkorjuujärjestelmille. Nämä teknologiat mahdollistavat robottien ja autonomisten ajoneuvojen kypsien satojen tunnistamisen, sadon terveyden arvioinnin ja ympäristössä navigoinnin. Joitakin keskeisiä sensoriteknologioita ovat:

• Konenäkö: Konenäköjärjestelmät käyttävät kameroita ja kuvankäsittelyalgoritmeja kohteiden tunnistamiseen ja luokitteluun. Automatisoidussa sadonkorjuussa konenäköä käytetään kypsien satojen tunnistamiseen, rikkakasvien havaitsemiseen ja sadon terveyden arviointiin.
• Hyperspektrikuvaus: Hyperspektrikuvaus ottaa kuvia laajalla aallonpituusalueella, tarjoten yksityiskohtaista tietoa viljelykasvien kemiallisesta koostumuksesta. Tätä tietoa voidaan käyttää sadon kypsyyden arviointiin, sairauksien havaitsemiseen ja lannoituksen optimointiin.
• LiDAR: LiDAR (Light Detection and Ranging) käyttää lasersäteitä luodakseen 3D-karttoja ympäristöstä. Tätä teknologiaa käytetään navigointiin, esteiden välttämiseen ja satokartoitukseen.
• Läheisyysanturit: Läheisyysanturit havaitsevat kohteiden läsnäolon ilman fyysistä kosketusta. Näitä antureita käytetään robottikäsivarsien ohjaamiseen ja satovaurioiden välttämiseen sadonkorjuun aikana.

Tekoäly ja koneoppiminen

Tekoälyllä (AI) ja koneoppimisella (ML) on yhä tärkeämpi rooli automatisoidussa sadonkorjuussa. Tekoäly- ja koneoppimisalgoritmit voivat analysoida dataa antureista ja kuvantamisteknologioista tehdäkseen päätöksiä sadonkorjuustrategioista, optimoidakseen robottien liikkeitä ja ennustaakseen satoja. Tekoälyn ja koneoppimisen keskeisiä sovelluksia automatisoidussa sadonkorjuussa ovat:

• Sadon tunnistus ja luokittelu: Tekoälyalgoritmit voidaan kouluttaa tunnistamaan ja luokittelemaan erityyppisiä viljelykasveja, mikä mahdollistaa robottien valikoivan tiettyjen lajikkeiden korjuun.
• Kypsyyden havaitseminen: Koneoppimismallit voidaan kouluttaa tunnistamaan kypsiä satoja visuaalisten ominaisuuksien, kuten värin ja koon, perusteella.
• Satoennuste: Tekoälyalgoritmit voivat analysoida historiallista dataa ja anturilukemia ennustaakseen satoja, mikä mahdollistaa viljelijöiden optimoida sadonkorjuuaikatauluja ja resurssien kohdentamista.
• Autonominen navigointi: Tekoälyalgoritmeja voidaan käyttää kehittämään autonomisia navigointijärjestelmiä roboteille ja ajoneuvoille, jolloin ne voivat navigoida monimutkaisissa ympäristöissä ilman ihmisen väliintuloa.

Data-analytiikka ja hallinta

Automatisoidut sadonkorjuujärjestelmät tuottavat valtavia määriä dataa. Tehokas data-analytiikka ja -hallinta ovat välttämättömiä arvokkaiden oivallusten saamiseksi ja sadonkorjuutoimintojen optimoimiseksi. Data-analytiikkatyökaluja voidaan käyttää sadonkorjuun edistymisen seurantaan, sadon terveyden valvontaan, parannuskohteiden tunnistamiseen ja resurssien kohdentamisen optimointiin. Pilvipohjaiset alustat ja tiedonhallintajärjestelmät tarjoavat turvallisia ja skaalautuvia ratkaisuja sadonkorjuudatan tallentamiseen ja analysointiin.

Automatisoidun sadonkorjuun edut

Automatisoidun sadonkorjuun käyttöönotto tarjoaa lukuisia etuja eri teollisuudenaloille, aina lisääntyneestä tehokkuudesta ja pienemmistä kustannuksista parantuneeseen kestävyyteen ja tuotteiden laatuun.

Lisääntynyt tehokkuus ja tuottavuus

Automatisoidut sadonkorjuujärjestelmät voivat toimia jatkuvasti, 24 tuntia vuorokaudessa, 7 päivää viikossa, mikä lisää merkittävästi sadonkorjuun nopeutta ja kokonaistuottavuutta. Robotit ja autonomiset ajoneuvot voivat kattaa suurempia alueita ja korjata satoa nopeammin kuin ihmistyöntekijät. Tämä lisääntynyt tehokkuus voi olla erityisen hyödyllinen sadonkorjuun huippukausina, jolloin aika on ratkaisevan tärkeää.

Pienemmät työvoimakustannukset

Automatisoitu sadonkorjuu vähentää riippuvuutta manuaalisesta työstä, mikä johtaa merkittäviin kustannussäästöihin. Työvoimakustannukset voivat olla suuri menoerä monissa sadonkorjuutoiminnoissa, erityisesti alueilla, joilla on korkeat työvoimakustannukset tai työvoimapula. Automatisoimalla sadonkorjuutehtäviä yritykset voivat pienentää työvoimakustannuksiaan ja parantaa kannattavuuttaan.

Parantunut sadon laatu ja vähentynyt hävikki

Automatisoidut sadonkorjuujärjestelmät voidaan suunnitella käsittelemään satoa suuremmalla huolellisuudella ja tarkkuudella, minimoiden vauriot ja mustelmat. Edistyneet anturit ja kuvantamisteknologiat mahdollistavat robottien tunnistaa kypsät sadot ja välttää raakojen tai vahingoittuneiden tuotteiden korjaamista. Tämä johtaa parempaan sadon laatuun ja pienempään hävikkiin sekä sadonkorjuun aikana että sen jälkeisessä käsittelyssä.

Parannettu kestävyys

Automatisoitu sadonkorjuu voi edistää kestävämpiä sadonkorjuukäytäntöjä. Robotit ja autonomiset ajoneuvot voidaan varustaa tarkkuusruiskutusjärjestelmillä, jotka levittävät torjunta-aineita ja rikkakasvien torjunta-aineita vain tarvittaviin kohtiin, vähentäen haitallisten kemikaalien käyttöä. Automatisoituja järjestelmiä voidaan myös käyttää maaperän olosuhteiden seurantaan ja kastelun optimointiin, mikä johtaa tehokkaampaan veden ja muiden resurssien käyttöön. Lisäksi automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmien keräämää dataa voidaan käyttää istutus- ja viljelykäytäntöjen optimointiin, mikä johtaa kestävämpään maataloustuotantoon.

Dataan perustuva päätöksenteko

Automatisoidut sadonkorjuujärjestelmät tuottavat valtavia määriä dataa, jota voidaan käyttää paremmin perusteltujen päätösten tekemiseen sadonkorjuustrategioista, resurssien kohdentamisesta ja sadonhallinnasta. Data-analytiikkatyökaluja voidaan käyttää sadonkorjuun edistymisen seurantaan, sadon terveyden valvontaan, parannuskohteiden tunnistamiseen ja resurssien kohdentamisen optimointiin. Tämä dataan perustuva lähestymistapa mahdollistaa yritysten jatkuvasti parantaa sadonkorjuutoimintojaan ja maksimoida satojaan.

Haasteet ja huomioon otettavat seikat

Vaikka automatisoitu sadonkorjuu tarjoaa lukuisia etuja, on myös useita haasteita ja huomioon otettavia seikkoja, jotka on ratkaistava onnistuneen käyttöönoton varmistamiseksi.

Korkea alkuinvestointi

Alkuinvestointi automatisoituihin sadonkorjuujärjestelmiin voi olla merkittävä, sisältäen robottien, antureiden, ohjelmistojen ja infrastruktuurin kustannukset. Tämä voi olla esteenä pienemmille yrityksille tai niille, joilla on rajallinen pääoma. On kuitenkin tärkeää harkita pitkän aikavälin kustannussäästöjä ja etuja, joita automatisoitu sadonkorjuu voi tarjota, kuten pienemmät työvoimakustannukset, lisääntynyt tehokkuus ja parantunut sadon laatu. Rahoitusvaihtoehdot, kuten leasing ja valtion tuet, voivat olla saatavilla auttamaan yrityksiä ylittämään alkuinvestoinnin esteen.

Teknologinen monimutkaisuus

Automatisoidut sadonkorjuujärjestelmät ovat monimutkaisia ja vaativat erityisosaamista niiden käyttöön ja ylläpitoon. Yritysten on ehkä investoitava koulutusohjelmiin varmistaakseen, että niiden työntekijöillä on tarvittavat taidot näiden järjestelmien hallintaan ja vianmääritykseen. Lisäksi on tärkeää valita toimittajia, jotka tarjoavat luotettavaa tukea ja ylläpitopalveluita. Jatkuva ylläpito, korjaukset ja ohjelmistopäivitykset ovat välttämättömiä automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmien pitkän aikavälin suorituskyvyn ja luotettavuuden varmistamiseksi.

Ympäristöolosuhteet

Automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmien on pystyttävä toimimaan erilaisissa ympäristöolosuhteissa, mukaan lukien äärimmäiset lämpötilat, sade, tuuli ja epätasainen maasto. Robottien ja antureiden on oltava riittävän kestäviä ja lujia kestämään nämä olosuhteet. Lisäksi algoritmeja on ehkä mukautettava ottamaan huomioon valaistuksen, sään ja muiden ympäristötekijöiden vaihtelut. Oikean laitteiston valinta tiettyyn ympäristöön on ratkaisevan tärkeää.

Sääntelyyn ja etiikkaan liittyvät näkökohdat

Automatisoidun sadonkorjuun käyttöönotto herättää useita sääntelyyn ja etiikkaan liittyviä näkökohtia. Hallitusten on ehkä kehitettävä säännöksiä varmistaakseen robottien ja autonomisten ajoneuvojen turvallisen ja vastuullisen käytön sadonkorjuutoiminnoissa. Eettisiä näkökohtia ovat automaation vaikutus työllisyyteen, tekoälyalgoritmien mahdollinen puolueellisuus ja tarve suojella tietosuojaa. On tärkeää käydä avointa keskustelua näistä kysymyksistä ja kehittää politiikkoja, jotka edistävät vastuullista innovaatiota.

Integrointi olemassa oleviin järjestelmiin

Automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmien integrointi olemassa olevaan maatalousinfrastruktuuriin ja toimitusketjun logistiikkaan voi olla haaste. Automatisoitujen järjestelmien on oltava yhteensopivia olemassa olevien sadonkorjuulaitteiden, käsittelylaitosten ja kuljetusverkostojen kanssa. Automatisoitujen järjestelmien data on integroitava olemassa oleviin maatilan hallintaohjelmistoihin ja toimitusketjun hallintajärjestelmiin. Huolellinen suunnittelu ja koordinointi ovat välttämättömiä saumattoman integraation varmistamiseksi.

Globaaleja esimerkkejä automatisoidusta sadonkorjuusta käytännössä

Automatisoitua sadonkorjuuta toteutetaan eri teollisuudenaloilla ympäri maailmaa. Tässä muutama esimerkki:

Australia: Rio Tinton autonomiset kaivosautot

Rio Tinto, maailmanlaajuinen kaivosyhtiö, on ottanut käyttöön autonomisten kuorma-autojen laivaston rautamalmin kaivoksillaan Pilbaran alueella Länsi-Australiassa. Nämä kuorma-autot toimivat 24/7, kuljettaen malmia kaivoksilta käsittelylaitoksiin ilman ihmiskuljettajia. Autonomisten kuorma-autojen käyttö on lisännyt merkittävästi tehokkuutta ja vähentänyt kustannuksia. Tämä osoittaa automatisoidun sadonkorjuun (tässä tapauksessa resurssien) skaalautuvuuden ja kannattavuuden ankarissa ympäristöolosuhteissa.

Japani: Spreadin vertikaalitila

Spread, japanilainen yritys, operoi laajamittaista vertikaalitilaa, joka käyttää robotteja automatisoimaan erilaisia tehtäviä, kuten istutusta, sadonkorjuuta ja pakkaamista. Tila tuottaa tuhansia salaatinkeriä päivässä minimaalisella ihmisen väliintulolla. Laitos käyttää myös LED-valaistusta ja suljetun kierron kastelujärjestelmiä energiankulutuksen ja vedenkäytön minimoimiseksi. Tämä esittelee vertikaaliviljelyn ja automaation potentiaalia mullistaa ruoantuotanto kaupunkiympäristöissä.

Alankomaat: Lelyn automaattinen lypsyjärjestelmä

Lely, hollantilainen yritys, on kehittänyt automaattisen lypsyjärjestelmän, joka antaa lehmien tulla lypsetyksi omaan tahtiinsa. Lehmät voivat mennä lypsyasemalle aina kun tuntevat tarvetta, ja robotit kiinnittävät lypsimet automaattisesti, puhdistavat utareet ja valvovat maidon laatua. Järjestelmä kerää tietoa jokaisen lehmän maidontuotannosta, terveydestä ja käyttäytymisestä, mikä antaa viljelijöille mahdollisuuden tehdä paremmin perusteltuja päätöksiä karjanhoidosta. Tämä osoittaa automaation tehokkuuden eläinten hyvinvoinnin parantamisessa ja maidontuotannon tehokkuuden lisäämisessä.

Yhdysvallat: Blue River Technologyn See & Spray

Blue River Technology, joka on nykyään osa John Deereä, on kehittänyt ”See & Spray” -järjestelmän, joka käyttää konenäköä ja koneoppimista tunnistaakseen rikkakasvit ja ruiskuttaakseen niihin valikoivasti rikkakasvien torjunta-aineita. Järjestelmä voi vähentää rikkakasvien torjunta-aineiden käyttöä jopa 80 %, säästäen viljelijöiden rahaa ja minimoiden maatalouden ympäristövaikutuksia. Tämä korostaa, kuinka täsmäviljely ja automatisoitu sadonkorjuu voivat edistää kestävämpiä viljelykäytäntöjä.

Parhaat käytännöt automatisoidun sadonkorjuun toteuttamiseen

Varmistaaksesi automatisoidun sadonkorjuun onnistuneen toteutuksen, harkitse seuraavia parhaita käytäntöjä:

Aloita selkeällä visiolla ja tavoitteilla

Määrittele selkeästi tavoitteesi automatisoidun sadonkorjuun toteuttamiselle. Mitä erityisiä ongelmia yrität ratkaista? Mitä parannuksia toivot saavuttavasi tehokkuuden, kustannusten ja kestävyyden suhteen? Selkeä visio auttaa sinua valitsemaan oikeat teknologiat ja strategiat omiin tarpeisiisi.

Tee perusteellinen arviointi

Arvioi olemassa olevat sadonkorjuuprosessisi ja tunnista alueet, joilla automaatio voi tarjota suurimmat hyödyt. Harkitse korjattavia viljelykasveja tai resursseja, ympäristöolosuhteita ja saatavilla olevaa infrastruktuuria. Tämä arviointi auttaa sinua määrittämään automaation toteutettavuuden ja tunnistamaan mahdolliset haasteet.

Valitse oikeat teknologiat

Valitse oikeat teknologiat omiin tarpeisiisi. Harkitse tekijöitä, kuten kustannuksia, suorituskykyä, luotettavuutta ja helppokäyttöisyyttä. Tutki eri toimittajia ja vertaile heidän tuotteitaan ja palveluitaan. Harkitse pilottiprojekteja testataksesi eri teknologioita ja arvioidaksesi niiden suorituskykyä todellisissa olosuhteissa.

Investoi koulutukseen ja tukeen

Investoi koulutusohjelmiin varmistaaksesi, että työntekijöilläsi on tarvittavat taidot automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmien käyttöön ja ylläpitoon. Tarjoa jatkuvaa tukea ja ylläpitopalveluita varmistaaksesi näiden järjestelmien pitkän aikavälin suorituskyvyn ja luotettavuuden. Luo selkeät viestintäkanavat tiimisi ja teknologiatoimittajien välille.

Seuraa ja arvioi suorituskykyä

Seuraa keskeisiä suorituskykyindikaattoreita (KPI) automatisoitujen sadonkorjuujärjestelmiesi suorituskyvyn seuraamiseksi. Arvioi automaation vaikutusta tehokkuuteen, kustannuksiin, kestävyyteen ja sadon laatuun. Käytä data-analytiikkaa parannuskohteiden tunnistamiseen ja sadonkorjuustrategioiden optimointiin. Tarkista ja päivitä automaatiosuunnitelmaasi säännöllisesti suorituskykytietojen perusteella.

Priorisoi turvallisuus

Turvallisuus on ensisijaisen tärkeää automatisoitua sadonkorjuuta toteutettaessa. Kehitä ja toteuta kattavia turvallisuuskäytäntöjä työntekijöiden, sadon ja laitteiden suojelemiseksi. Varmista, että robotit ja autonomiset ajoneuvot on varustettu turvaominaisuuksilla, kuten hätäpysäytyspainikkeilla ja törmäyksenestojärjestelmillä. Suorita säännöllisiä turvallisuustarkastuksia ja tarjoa jatkuvaa turvallisuuskoulutusta työntekijöille.

Automatisoidun sadonkorjuun tulevaisuus

Automatisoidun sadonkorjuun tulevaisuus on valoisa. Kun teknologiat, kuten robotiikka, tekoäly ja anturit, kehittyvät edelleen, voimme odottaa näkevämme yhä kehittyneempiä ja tehokkaampia automatisoituja sadonkorjuujärjestelmiä. Nämä järjestelmät pystyvät sopeutumaan muuttuviin ympäristöolosuhteisiin, käsittelemään laajempaa valikoimaa viljelykasveja ja resursseja sekä toimimaan suuremmalla tarkkuudella ja autonomialla.

Eri teknologioiden, kuten esineiden internetin (IoT), reunalaskennan ja 5G-yhteyksien, lähentyminen kiihdyttää edelleen automatisoidun sadonkorjuun käyttöönottoa. IoT-laitteet tarjoavat reaaliaikaista tietoa sadon terveydestä, maaperän olosuhteista ja sääolosuhteista, mikä mahdollistaa tarkemmat ja reagoivammat sadonkorjuutoiminnot. Reunalaskenta mahdollistaa tietojenkäsittelyn suorittamisen lähempänä lähdettä, mikä vähentää viivettä ja parantaa autonomisten järjestelmien suorituskykyä. 5G-yhteydet tarjoavat nopean ja matalan viiveen viestinnän roboteille ja autonomisille ajoneuvoille, mikä mahdollistaa niiden toiminnan syrjäisissä ja haastavissa ympäristöissä.

Kun automatisoitu sadonkorjuu yleistyy, sillä on syvällinen vaikutus maailmantalouteen ja yhteiskuntaan. Se auttaa lisäämään ruoantuotantoa, vähentämään ruokahävikkiä, parantamaan viljelijöiden toimeentuloa ja edistämään kestävämpiä sadonkorjuukäytäntöjä. Lisäksi se luo uusia työmahdollisuuksia esimerkiksi robotiikan, tekoälyn ja data-analytiikan aloilla.

Johtopäätös

Automatisoitu sadonkorjuu muuttaa teollisuudenaloja maailmanlaajuisesti tarjoten merkittäviä etuja tehokkuuden, kustannusten vähentämisen, kestävyyden ja tuotteiden laadun suhteen. Vaikka haasteita on voitettavana, potentiaaliset palkinnot ovat huomattavia. Omistautumalla näille teknologioille ja noudattamalla parhaita käytäntöjä yritykset voivat mullistaa sadonkorjuuprosessinsa ja edistää kestävämpää ja tuottavampaa tulevaisuutta. Teknologian kehittyessä automatisoitu sadonkorjuu tulee olemaan yhä tärkeämmässä roolissa vastattaessa kasvavaan maailmanlaajuiseen ruoan ja resurssien kysyntään. Avain on lähestyä toteutusta strategisesti, keskittyen erityistarpeisiin ja mukauttaen ratkaisuja paikallisiin olosuhteisiin, olipa kyseessä sitten Pohjois-Amerikan laajat pellot, Japanin monimutkaiset vertikaalitilat tai Afrikan ja Etelä-Amerikan monimuotoiset maatalousmaisemat. Sadonkorjuun tulevaisuus on automatisoitu, ja mahdollisuudet ovat kypsiä niille, jotka omaksuvat tämän mullistavan teknologian.