OLIVENIA:一个综合解决方案

OLIVENIA使用ICT技术,通过提供详细指导,最大限度减少种植过程中因预防和治疗果树所带来的污染,保证作物的质量和数量,帮助种植橄榄的农民高效地解决橄榄树生病及虫害问题。

农田管理

一开始,用户/农民会确定农田的地理特征,系统使用这些特征进行预测。农田里的实物不仅会勾勒出用户橄榄树丛的地理位置,还可以计算出捕虫陷阱的数量。用户将能够依靠图形界面在地图上叠加信息,通过放置的捕虫陷阱来管理定义利益相关的农田和点/树(在其利益相关的区域内)构成的多边形。

收集捕虫陷阱的信息

Olivenia将会设计开发手机应用,支持安卓和iOS两个系统,用户可以通过捕虫陷阱进行半自动信息收集。该应用将会使用GPS定位传感器来决定被测试的捕虫陷阱,随后会连续提出有关捕虫陷阱状态的预设问题,用户/农民进行回答。问题会和已被捕的橄榄果蝇有关(例:陷阱中的害虫数量,陷阱里的雄性害虫数量等等)此外,该应用还会收集已捕害虫的照片以便日后使用(通过深度研究自动推测害虫的特性)收集到的信息会通过手机设备的连接网络自动上传到服务器,或自动保存,连接网络后第一时间上传。

然后,我们将创建一个完全自动化的陷阱(尽可能,即手动更换粘性版本的纸张或用于McPhail版本的液体)。 就使用电池和充电太阳能电池板,这个陷阱将是自我可持续的。 因此,该陷阱将能够具有多种气象传感器,相机以及网络功能。 放置在橄榄树林中的这种传感器的阵列将形成将使信息传播更容易,几乎不需要物理存在(特定网络的任何点处的互联网接入)的ad-hoc网络。

害虫处理活动

该应用程序将为用户/农民治理害虫的行动的信息上传活动提供特殊条款。 提交界面将指导用户/农民填写需要注册的信息,并将基于用户友好的图形界面。 这些信息将包括害虫处理活动的细节(如日期,活性物质的数量和种类,应用的面积和方法等

恶化和治疗建议预测

如果满足(a)提交已执行的害虫处理行动,(b)提交从陷阱收集的信息等操作条件,用户/农民将有机会接收关于橄榄果蝇的疫情预测和处理建议。 预测将根据特定用户/农民农田的特点进行定制。除了根据请求提供之外,信息预测和处理建议还将被发送(推送)到用户/农民的移动设备以及时获得信息。 因此,如果对用户/农民采取的行动进行预测,其结果可能会对其他使用者/农民造成影响(例如,由于他们农田的实际接近度),则该服务将通知所有相关方。

因此,显而易见的是,Olivenia是一个持续过程,进行知识创造和信息传播,不依赖于利益相关方及时提供结果。