Kemungkinan besar jika Anda terlibat langsung dalam dunia pertanian pada suatu saat Anda pernah mendengar tentang pertanian presisi. Sama seperti komputer tablet saat ini, atau Macarena di tahun 1990-an, pertanian presisi adalah hal yang tidak dapat dihindari yang dibicarakan semua orang dan dengan alasan yang bagus. Dengan janji untuk meningkatkan produktivitas secara dramatis dengan mengintegrasikan teknologi pertanian abad ke-21 ke dalam pertanian, orang tidak bisa tidak merasa senang dengan semua potensi keuntungannya. Dan karena pertanian presisi bergantung pada sistem komputasi on-board yang canggih, Anda dapat mengharapkan traktor masa depan lebih mirip dengan mobil dari Knight Rider daripada John Deere milik ayah Anda.

Premis di balik pertanian presisi sederhana; karena medan tidak seragam di sebagian besar dimensinya seperti komposisi tanah, kebutuhan nutrisi, hasil panen, dan keberadaan hama/penyakit, maka praktik tradisional untuk memperlakukannya secara seragam hampir tidak ideal. Pertanian presisi bermaksud untuk memecahkan masalah ini dengan membagi setiap blok menjadi kotak petak tanah yang lebih kecil dan mengaturnya secara mikro secara individual, atau melakukan “manajemen spesifik lokasi” seperti yang kita katakan di bidang pertanian. Tentu saja ini tugas yang terlalu besar untuk dilakukan orang karena membutuhkan pengumpulan dan analisis jutaan keping data. Di sinilah teknologi berperan dengan berbagai teknologi canggih seperti sistem GPS, monitor hasil, aplikator laju variabel, dan perangkat lunak analisis statistik geospasial.

Komposisi tanah dan peta hasil

Seperti halnya upaya ilmiah yang berhasil, proses toko pertanian terdekat pertanian presisi yang baik membutuhkan data yang akurat. Tempat yang baik untuk memulai biasanya dengan membuat komposisi tanah dan menghasilkan peta blok yang ingin Anda analisis. Peta-peta ini mewakili sampel dalam jumlah besar yang akan menjadi masukan dasar untuk perangkat lunak analisis statistik geospasial yang akan menghasilkan rekomendasi untuk berbagai proses seperti pemupukan, kepadatan tanam, dan pengendalian hama/penyakit.

Masalah dengan jenis peta ini adalah sangat sulit untuk dibuat dengan benar. Serangkaian kesalahan kumulatif yang berasal dari banyak elemen berbeda seperti keterbatasan akurasi sistem GPS, penggunaan beberapa mesin pemanen di lahan yang sama (Monitor hasil ganda), dan penundaan waktu pengambilan data karena kapasitas perangkat keras, dapat mendorong margin kesalahan secara eksponensial bahkan sampai membuatnya tidak berguna. Inilah sebabnya mengapa memiliki proses yang tepat untuk meminimalkan kesalahan selama pengambilan data, dan di mana pemfilteran posterior dari data yang mencurigakan (Outliers) menjadi kegiatan yang sangat penting.