The Australian agricultural market

The Australian agricultural market need is early warning of outbreaks of pests and disease. Large area surveillance using machine learning analytics and big data to provide earlier warning that is publicly available in Australia. Earlier warning allows earlier action, which in turn enables quicker intervention and recovery. This will minimize negative impacts and enables faster recovery. Big Data Visual Analytics for Biosecurity is all about developing intelligent decision support frameworks to help deal with the threat of pests and diseases on our farming and agriculture industries. Detection and early intervention of salad leaf related disease is a challenging problem for the salad-growing farmers with severe economic consequences. Sudden change in environmental condition, extreme weather condition, such as hail storm, high wind, very low temperature with humid condition or severe solar radiation can cause a series of scenarios, which can cause different diseases in salad leaves. The ultimate challenge in agricultural decision support systems is to overcome the data unavailability and uncertainty to improve the natural resource management efficiency and achieve better business objectives. Uncertainty factors in the agricultural and environmental monitoring processes are more evident than before due to current technological transparency achieved by most recent advanced communication technologies. Poor data quality and uncertainties make most agricultural decision support systems unreliable and inefficient. This inefficiency leads to failure of agricultural and environmental resource management.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้องการของตลาดเกษตรที่ออสเตรเลียมีการเตือนล่วงหน้าของการระบาดของศัตรูพืชและโรค การเฝ้าระวังพื้นที่ขนาดใหญ่ที่ใช้เครื่องจักรการเรียนรู้วิเคราะห์และข้อมูลขนาดใหญ่ให้เตือนก่อนหน้านี้ที่มีอยู่ทั่วไปในออสเตรเลีย เตือนก่อนหน้านี้ช่วยให้การดำเนินการก่อนหน้านี้ จะช่วยให้การแทรกแซงและการกู้คืนที่รวดเร็ว นี้จะช่วยลดผลกระทบทางลบ และทำให้เร็วขึ้น วิเคราะห์ภาพข้อมูลใหญ่สำหรับสำรวจเป็นเรื่องพัฒนากรอบสนับสนุนตัดสินใจที่ชาญฉลาดเพื่อช่วยรับมือกับการคุกคามของศัตรูพืชและโรคของเราทำการเกษตรและเกษตรอุตสาหกรรม ตรวจหาและการแทรกแซงของสลัดใบเกี่ยวข้องกับโรคที่เป็นปัญหาท้าทายสำหรับเกษตรกรปลูกสลัดกับผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างรุนแรง เปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในสภาพแวดล้อม สภาพอากาศที่รุนแรง เช่นพายุลูกเห็บ ลม อุณหภูมิต่ำมาก มีอาการชื้นหรือรังสีแสงอาทิตย์ที่รุนแรงอาจทำให้เกิดชุดของสถานการณ์ ซึ่งสามารถทำให้เกิดโรคจึงแตกต่างกันในสลัดใบ ท้าทายที่สุดในระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตรคือการ เอาชนะความไม่แน่นอนการปรับปรุง efficiency การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ และบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ดีและข้อมูลไม่พร้อมใช้งาน ปัจจัยความไม่แน่นอนในการเกษตร และสิ่งแวดล้อมตรวจสอบกระบวนการชัดเจนมากขึ้นกว่าก่อนเนื่องจากความโปร่งใสเทคโนโลยีปัจจุบันสามารถทำได้ โดยการสื่อสารขั้นสูงเทคโนโลยีล่าสุด คุณภาพข้อมูลที่ยากจนและความไม่แน่นอนทำให้เกษตรตัดสินใจระบบสนับสนุนที่น่าเชื่อถือมากที่สุดและ inefficient Inefficiency นี้นำไปสู่ความล้มเหลวของการจัดการทรัพยากรเกษตร และสิ่งแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ออสเตรเลียต้องการของตลาดเกษตรเตือนภัยการระบาดของศัตรูพืชและโรค การเฝ้าระวังพื้นที่ขนาดใหญ่โดยใช้การวิเคราะห์การเรียนรู้เครื่องและข้อมูลขนาดใหญ่ที่จะให้คำเตือนก่อนหน้านี้ว่าเป็นแบบสาธารณะในประเทศออสเตรเลีย คำเตือนก่อนหน้านี้จะช่วยให้การดำเนินการก่อนหน้านี้ซึ่งจะช่วยให้การแทรกแซงได้เร็วขึ้นและการกู้คืน นี้จะลดผลกระทบด้านลบและช่วยให้การกู้คืนได้เร็วขึ้น วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ Visual สำหรับความปลอดภัยทางชีวภาพคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการพัฒนากรอบการสนับสนุนการตัดสินใจที่ชาญฉลาดที่จะช่วยให้การจัดการกับภัยคุกคามของศัตรูพืชและโรคเกี่ยวกับการเกษตรและการเกษตรอุตสาหกรรมของเรา การตรวจสอบและการแทรกแซงของโรคที่เกี่ยวข้องกับใบสลัดเป็นปัญหาที่ท้าทายสำหรับเกษตรกรสลัดเจริญเติบโตที่มีผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างรุนแรง การเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในสภาพสิ่งแวดล้อมสภาพอากาศที่รุนแรงเช่นพายุลูกเห็บลมสูงอุณหภูมิต่ำมากมีสภาพชื้นหรือการฉายรังสีแสงอาทิตย์ที่รุนแรงอาจทำให้เกิดชุดของสถ​​านการณ์ซึ่งสามารถก่อให้เกิดโรค di FF ต่างกันในใบสลัด ท้าทายที่สุดในระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตรคือการเอาชนะความไม่พร้อมของข้อมูลและความไม่แน่นอนในการปรับปรุงการจัดการทรัพยากรธรรมชาติ E FFI ciency และบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น ปัจจัยความไม่แน่นอนในการเกษตรและสิ่งแวดล้อมกระบวนการตรวจสอบจะเห็นได้ชัดมากขึ้นกว่าก่อนเนื่องจากความโปร่งใสทางเทคโนโลยีในปัจจุบันประสบความสำเร็จโดยล่าสุดเทคโนโลยีการสื่อสารที่ทันสมัย คุณภาพของข้อมูลที่ยากจนและความไม่แน่นอนทำให้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตรส่วนใหญ่ไม่น่าเชื่อถือและ INE FFI ประสิทธิภาพ นี้ ciency INE FFI จะนำไปสู่​​ความล้มเหลวของการบริหารจัดการทรัพยากรการเกษตรและสิ่งแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้องการตลาดสินค้าเกษตรที่ออสเตรเลียเตือนภัยระบาดของศัตรูพืชและโรค การเฝ้าระวังพื้นที่ขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องการเรียนรู้ Analytics และข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้เตือนที่ก่อนหน้านี้ที่มีอยู่ทั่วไปในออสเตรเลีย ก่อนหน้านี้เตือนให้ก่อนการกระทำ ซึ่งจะช่วยให้การแทรกแซงได้เร็วขึ้นและการกู้คืน นี้จะช่วยลดผลกระทบทางลบ และช่วยให้ฟื้นตัวเร็วขึ้น ใหญ่ข้อมูล การวิเคราะห์ภาพ สำหรับออสเตรเลีย คือทั้งหมดเกี่ยวกับการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจฉลาดกรอบเพื่อช่วยจัดการกับการคุกคามของโรคและศัตรูพืช ในการเกษตร และอุตสาหกรรมการเกษตรของเรา การตรวจสอบและการแทรกแซงต้นสลัดใบที่เกี่ยวข้องกับโรค เป็นปัญหาที่ท้าทายสำหรับสลัดเกษตรกรกับผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างรุนแรง การเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในสภาพแวดล้อม สภาพอากาศที่รุนแรง เช่น พายุ ลูกเห็บ สูง ลมต่ำมาก อุณหภูมิกับสภาพชื้น หรือรังสีที่รุนแรงสามารถทำให้ชุดของสถานการณ์ ซึ่งอาจทําให้ ดิ ff erent โรคสลัดใบ ท้าทายที่สุดในระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตรคือการเอาชนะข้อมูลพร้อมและความไม่แน่นอนเพื่อปรับปรุงการจัดการทรัพยากรธรรมชาติและffiประสิทธิภาพและบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น ปัจจัยความไม่แน่นอนในการเกษตรและสิ่งแวดล้อม กระบวนการตรวจสอบมีมากขึ้นเห็นได้ชัดกว่าก่อนเนื่องจากปัจจุบันเทคโนโลยีความโปร่งใสได้โดยล่าสุดการสื่อสารขั้นสูงเทคโนโลยี ข้อมูลที่มีคุณภาพไม่ดีและความไม่แน่นอนทำให้ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตร cient ffiไม่น่าเชื่อถือและสะดวกที่สุด นี้ffi Ine ประสิทธิภาพนำไปสู่ความล้มเหลวของเกษตรและการจัดการทรัพยากรสิ่งแวดล้อม