11 ก.ค. รวม 5 Use Cases ทั่วโลก เมื่อ GeoAI เปลี่ยนการเกษตรให้แม่นยำยิ่งขึ้น เบื้องหลังความสำเร็จของอุตสาหกรรมเกษตร

ในยุคที่การทำเกษตรไม่ได้พึ่งเพียงแค่ประสบการณ์และสัญชาตญาณอีกต่อไป เทคโนโลยีดิจิทัลได้กลายมาเป็นผู้ช่วยคนสำคัญในการเพิ่มผลผลิต ลดต้นทุน และบริหารจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในเทคโนโลยีที่น่าจับตามองที่สุดในปัจจุบันคือ GeoAI หรือ Geospatial Artificial Intelligence ซึ่งเป็นการผสานพลังของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับข้อมูลภูมิสารสนเทศ (GIS)

เมื่อ GeoAI ทำงานร่วมกับแพลตฟอร์ม ArcGIS ของ Esri ซึ่งมีความสามารถในการรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลเชิงพื้นที่ในรูปแบบต่าง ๆ ตั้งแต่ภาพถ่ายดาวเทียม โดรน เซ็นเซอร์ ไปจนถึงข้อมูลภาคสนาม ก็ทำให้การทำเกษตรสามารถขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่แม่นยำและทันสถานการณ์ได้อย่างแท้จริง

ในบทความนี้ เราจะพาไปสำรวจว่า GeoAI ช่วยให้ภาคการเกษตรเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร พร้อมกรณีศึกษาจากหลากหลายประเทศที่สะท้อนให้เห็นถึงการนำ ArcGIS ไปใช้ในชีวิตจริง

เข้าใจ GeoAI ในภาคการเกษตร

GeoAI คือการใช้โมเดล AI และ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลภาพถ่าย เช่น ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลเซ็นเซอร์ หรือภาพโดรน โดยมีเป้าหมายเพื่อให้สามารถเรียนรู้รูปแบบ คาดการณ์เหตุการณ์ และ เสนอแนวทางการตัดสินใจที่แม่นยำได้มากขึ้น

ในภาคการเกษตร GeoAI ช่วยเกษตรกรและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องในหลายด้าน เช่น

• วิเคราะห์สุขภาพพืชโดยอัตโนมัติ
• คาดการณ์ผลผลิตล่วงหน้า
• ตรวจจับโรคพืชหรือความผิดปกติในแปลงเพาะปลูก
• วางแผนจัดการทรัพยากรน้ำและปุ๋ยอย่างเหมาะสม
• ติดตามการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่เกษตรแบบเรียลไทม์

ความสามารถเหล่านี้เกิดขึ้นได้เมื่อ GeoAI ทำงานร่วมกับเครื่องมือบน ArcGIS เช่น Online, ArcGIS ArcGIS Pro, ArcGIS Image Analyst และ Deep Learning Model ซึ่งรองรับทั้งการวิเคราะห์ภาพ การทำโมเดลพยากรณ์ และการแสดงผลในรูปแบบแผนที่แบบ interactive

กรณีศึกษาจริง: GeoAI ช่วยเกษตรกรอย่างไร

1.วิเคราะห์สุขภาพพืชจากภาพโดรน – สหรัฐอเมริกา

ในฟาร์มข้าวโพดขนาดใหญ่แห่งหนึ่งในรัฐไอโอวา เกษตรกรพบว่าพืชเติบโตไม่เท่ากันทั่วแปลง และการเดินสำรวจด้วยแรงงานคนใช้เวลามากและไม่มีความแม่นยำ ทีมงานจึงเริ่มใช้โดรนบินถ่ายภาพความละเอียดสูงในช่วงเวลาสม่ำเสมอ นำภาพเหล่านั้นเข้า ArcGIS Pro เพื่อสร้างดัชนี NDVI ซึ่งบ่งบอกความเขียวชอุ่มของพืช จากนั้นใช้โมเดล Deep Learning ที่ได้รับการเทรนให้จำแนกพืชที่แสดงอาการผิดปกติ เช่น ขาดน้ำ มีเชื้อรา หรือศัตรูพืช ข้อมูลถูกแสดงเป็นแผนที่ไฮไลต์พื้นที่ที่ต้องการตรวจสอบพิเศษ และส่งต่อไปยัง ArcGIS Field Maps ให้เจ้าหน้าที่ภาคสนามเข้าตรวจสอบจุดเฉพาะที่จำเป็น

ผลลัพธ์: ฟาร์มสามารถลดเวลาการตรวจสอบแปลงลงกว่า 80% พร้อมทั้งจัดการปัญหาได้ทันเวลา ทำให้ผลผลิตโดยรวมเพิ่มขึ้นกว่า 12% ภายในฤดูเดียว

2.บริหารจัดการน้ำในไร่องุ่น – ออสเตรเลีย

ในรัฐ South Australia ซึ่งมีสภาพอากาศแห้งแล้ง ผู้ปลูกองุ่นรายใหญ่ต้องใช้น้ำอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อรักษาคุณภาพผลผลิตโดยใช้น้ำน้อยที่สุด พวกเขาติดตั้งเซ็นเซอร์วัดความชื้นในดินและอุณหภูมิในไร่หลายจุด และเชื่อมต่อข้อมูลเข้าสู่ ArcGIS จากนั้นใช้โมเดล AI เพื่อประเมิน “ความต้องการน้ำเฉพาะพื้นที่” โดยอ้างอิงกับข้อมูลสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์: ระบบสามารถปรับการให้น้ำโดยอัตโนมัติให้ตรงกับความต้องการของแต่ละจุดในไร่ ส่งผลให้ลดการใช้น้ำได้กว่า 30% และเพิ่มคุณภาพขององุ่นอย่างสม่ำเสมอ

3.ตรวจจับการใช้พื้นที่ผิดประเภทในฟาร์มอินทรีย์ – อินเดีย

เกษตรอินทรีย์ต้องมีการควบคุมพื้นที่อย่างเข้มงวด เช่น ห้ามใช้สารเคมี แต่หน่วยงานรับรองไม่สามารถลงพื้นที่ตรวจสอบได้ถี่พอ

โดยได้นำภาพดาวเทียมจาก Sentinel-2 มาเปรียบเทียบกับข้อมูลแผนที่แปลงเพาะปลูกดั้งเดิม จากนั้นใช้ GeoAI วิเคราะห์หาการเปลี่ยนแปลง เช่น การขุดพื้นที่ใหม่ การเกิดพืชที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการใช้สารเคมีหรือเปลี่ยนรูปแบบการเพาะปลูก

ผลลัพธ์: ตรวจสอบพื้นที่ผิดปกติได้แม่นยำโดยไม่ต้องลงพื้นที่ทุกแปลง ลดต้นทุนการตรวจสอบลงมากกว่า 50% และเพิ่มความโปร่งใสในการรับรอง

4. การจัดการศัตรูพืชแบบแม่นยำ (Precision Pest Management) – บราซิล

เกษตรกรในบราซิลเผชิญกับการระบาดของแมลงในพืชข้าวโพดและถั่วเหลือง ซึ่งหากไม่จัดการทันเวลา อาจทำให้ผลผลิตลดลงและต้นทุนด้านสารเคมีสูงขึ้น การฉีดยาทั่วแปลงแม้จะรวดเร็ว แต่สิ้นเปลืองและไม่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม จึงมีการนำโดรนถ่ายภาพความละเอียดสูงร่วมกับเทคโนโลยี GeoAI มาช่วยตรวจจับจุดระบาดแมลงแบบแม่นยำ ข้อมูลจุดระบาดจะแสดงเป็น “จุดร้อน” บนแผนที่และแดชบอร์ด เพื่อวางแผนฉีดยาเฉพาะจุดแบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์: ลดการใช้สารเคมีได้มากกว่า 40% ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการศัตรูพืช และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมอย่างมีนัยสำคัญ

5.คาดการณ์ผลผลิตมันสำปะหลังด้วย GeoAI – ประเทศไทย

ไทยต้องการคาดการณ์ปริมาณผลผลิตมันสำปะหลังล่วงหน้า เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในการวางแผนด้านตลาดและประกันภัยพืชผล แต่การสำรวจภาคสนามมีข้อจำกัดด้านคนและเวลา

ทีมวิเคราะห์จึงนำภาพดาวเทียมย้อนหลัง 3 ปี พร้อมข้อมูลสภาพดินและฝนมาสร้างชุดข้อมูลฝึกสอน (training dataset) บน ArcGIS และใช้โมเดล Machine Learning พัฒนาแบบจำลองที่สามารถประเมินผลผลิตในแต่ละตำบลได้แม่นยำสูง

ผลลัพธ์: สามารถสร้างแผนที่คาดการณ์ผลผลิตที่อัปเดตเป็นรายเดือน ช่วยให้หน่วยงานท้องถิ่นแจ้งเตือนเกษตรกรให้ปรับแผนการเพาะปลูก หลีกเลี่ยงความเสียหาย และนำข้อมูลไปสนับสนุนการวางแผนของภาครัฐ

GeoAI คืออนาคตของการเกษตรที่แม่นยำ

จากตัวอย่างข้างต้นจะเห็นได้ว่า GeoAI ไม่ใช่เทคโนโลยีไกลตัว แต่สามารถนำมาใช้งานได้จริง ทั้งในฟาร์มขนาดเล็กไปจนถึงระดับนโยบายของรัฐ เครื่องมืออย่าง ArcGIS ช่วยให้การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ซับซ้อนกลายเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้ง่ายยิ่งขึ้น ทั้งผ่านระบบคลาวด์ อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ และการทำงานร่วมกับเทคโนโลยีอื่น เช่น IoT, Big Data และ Machine Learning

ในอนาคต GeoAI จะเป็นกำลังสำคัญที่ช่วยให้เกษตรกรวางแผนได้แม่นยำขึ้น ตอบสนองต่อความเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็ว และสามารถสร้างความยั่งยืนให้กับอุตสาหกรรมอาหารของโลกอย่างแท้จริง