เกษตรไทยในยุคข้อมูล: เมื่อ Data Analytics เปลี่ยนแปลงภาคการเกษตร

📈 Data Analytics ในภาคการเกษตรของประเทศไทย

คือ การนำข้อมูลจากกิจกรรมการเกษตรมาวิเคราะห์ เพื่อช่วยให้เกษตรกร หน่วยงานรัฐ และภาคธุรกิจสามารถตัดสินใจได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเน้นการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศควบคู่กับการวิเคราะห์ข้อมูล

🔍 ตัวอย่างแหล่งข้อมูลในภาคการเกษตร

• ข้อมูลสภาพอากาศ (ฝนตก, อุณหภูมิ)
• ข้อมูลดิน (pH, แร่ธาตุ)
• ข้อมูลการเพาะปลูก (พันธุ์พืช, รอบเก็บเกี่ยว)
• ราคาผลผลิตในตลาด
• ภาพถ่ายดาวเทียม/โดรน
• ข้อมูลสุขภาพของพืช (ผ่านเซนเซอร์หรือภาพถ่าย)

🎯 ประโยชน์ของ Data Analytics ต่อภาคเกษตร

🔧 ตัวอย่างการใช้งานจริงในไทย

1. กรมพัฒนาที่ดิน: ใช้ข้อมูลดินเพื่อจัดทำแผนที่ดินเพื่อการเกษตร
2. สวทช. (NSTDA): พัฒนาโมเดล AI พยากรณ์ผลผลิตข้าวโดยใช้ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม
3. แอปพลิเคชัน AgTech ไทย เช่น
   • “ฟาร์มบีคอน” วิเคราะห์สุขภาพของพืชจากโดรน
   • “สมาร์ทฟาร์มเมอร์” ใช้ IoT และ Big Data
4. สทอภ. (GISTDA) แอพ Dragonfly https://dragonfly.gistda.or.th/p/home

🚀 โอกาสในอนาคต

• เกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture) จะเติบโตขึ้นมาก
• การใช้ AI/ML ในการพยากรณ์โรคพืชและการบริหารจัดการ
• รวมข้อมูลจากหลายหน่วยงานสร้าง Agricultural Data Platform แห่งชาติ