كيفية التنبؤ بمحصول المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي
اكتشف كيف يحول الذكاء الاصطناعي الزراعة من خلال التنبؤ الدقيق بمحصول المحاصيل باستخدام صور الأقمار الصناعية، وأجهزة إنترنت الأشياء، وبيانات المناخ، ونماذج التعلم الآلي. تعرف على أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي العالمية—ناسا هارفست، مايكروسوفت فارم بيتس، إيوسدا—التي تدعم المزارعين والشركات الزراعية حول العالم.
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الزراعة من خلال تمكين توقعات أكثر دقة للمحاصيل. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي اليوم استيعاب مجموعات بيانات ضخمة – تفوق بكثير ما يمكن للإنسان معالجته – لتوقع المحاصيل.
تم تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي لهضم كمية بيانات أكبر بكثير من الإنسان، ثم تحليل هذه البيانات لإجراء توقعات أكثر دقة.
— رويترز
تعد التوقعات الدقيقة للمحاصيل ضرورية للأمن الغذائي والتخطيط، خاصة مع تهديد تغير المناخ للمحاصيل. تشير الدراسات إلى انخفاض يصل إلى 24% في إنتاج الذرة بحلول عام 2030 في سيناريوهات الاحترار العالية. تراقب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة الحقول باستمرار: يمكنها الكشف عن الإجهاد أو الآفات قبل أسابيع، ورسم خرائط للمناطق المتضررة، وحتى اقتراح متى وأين يتم الري أو التسميد.
مصادر البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي لمحصول المحاصيل
تعتمد نماذج توقع محصول المحاصيل بالذكاء الاصطناعي على عدة مصادر بيانات لبناء معلومات شاملة عن الحقول:
صور الأقمار الصناعية والجوية
بيانات الطقس والمناخ
أجهزة استشعار التربة والأرض
سجلات الإنتاج التاريخية
نماذج التعلم الآلي لتوقع الإنتاج
بمجرد جمع البيانات، يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي لتوقع الإنتاج. تم اختبار العديد من أنواع النماذج، لكل منها نقاط قوة مميزة:
التجمعات القائمة على الأشجار
تتعامل طرق الغابات العشوائية وتعزيز التدرج بشكل ممتاز مع البيانات المختلطة.
- تفوق على البدائل في العديد من الدراسات
- تعالج العلاقات غير الخطية
- متينة تجاه القيم الشاذة
الشبكات العصبية
تتفوق الشبكات العصبية الاصطناعية، والشبكات الالتفافية، وشبكات LSTM المتكررة مع مجموعات البيانات الكبيرة.
- تلتقط الأنماط المعقدة
- تتوسع مع حجم البيانات
- تمكن التعلم بالنقل
النهج الهجينة
يجمع الجمع بين التعلم العميق والتعلم بالنقل لزيادة الدقة في المناطق ذات البيانات المحدودة.
- تستفيد من النماذج المدربة مسبقًا
- تتكيف مع الظروف المحلية
- تعظم استخدام البيانات المحدودة
أظهرت خوارزميات التعلم الآلي أداءً جيدًا في توقع الإنتاج في العديد من الدراسات.
— أبحاث الذكاء الاصطناعي الزراعي
تطبيقات الذكاء الاصطناعي العالمية لتوقع المحاصيل
يتم الآن تطبيق توقع الإنتاج بالذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم على جميع المحاصيل الرئيسية. فيما يلي تطبيقات رئيسية في الواقع:
كينيا – توقع إنتاج الذرة
جمع الباحثون نموذج محاكاة نمو المحاصيل مع الاستشعار عن بعد باستخدام بيانات الأقمار الصناعية WaPOR التابعة لمنظمة الأغذية والزراعة لتوقع إنتاج الذرة. حسّن النهج الهجين الدقة مقارنة باستخدام النموذج وحده، داعمًا تقديرات الإنتاج في المناطق ذات البيانات المحدودة.
الولايات المتحدة – رسم خرائط إنتاج القمح
درّبت الفرق شبكات LSTM العميقة على بيانات الطقس ومؤشرات الأقمار الصناعية متعددة السنوات لرسم خرائط إنتاج القمح على مستوى المقاطعات، مما يتيح توقعات إقليمية دقيقة.
أوروبا – مراقبة متعددة المحاصيل
تستخدم مشاريع مثل مبادرة UPSCALE بيانات الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية عن الشعير، والقمح، والبطاطس، والبرسيم لحساب مؤشرات مساحة الورقة والكلوروفيل – وهي مدخلات حاسمة لتحسين نماذج التوقع.
المنصات والأدوات التجارية
تدمج العديد من منصات الذكاء الاصطناعي الآن هذه الطرق للمزارعين الحقيقيين حول العالم:
سيما (الأرجنتين)
مايكروسوفت أزور فارم بيتس
إيوسدا أناليتكس
دعم متعدد المحاصيل
الأدوات والمنصات الداعمة لتوقع الإنتاج
<ITEM_DESCRIPTION>نظام بيئي متنامٍ من أدوات الذكاء الاصطناعي يدعم التنبؤ بالإنتاج. من الأمثلة البارزة تشمل:</ITEM_DESCRIPTION>
EOSDA Crop Monitoring
| المطور | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| المنصات المدعومة |
|
| دعم اللغات | تغطية عالمية مع الإنجليزية كلغة أساسية؛ لغات إضافية متاحة حسب المنطقة |
| نموذج التسعير | منصة مدفوعة بخطط متعددة المستويات (أساسي، محترف، مؤسسي) وإضافات اختيارية تشمل تقدير المحصول |
نظرة عامة
EOSDA Crop Monitoring هي منصة زراعة دقيقة تستخدم صور الأقمار الصناعية، وبيانات الطقس، وتعلم الآلة لمراقبة صحة المحاصيل، وتوقع المحاصيل، وتمكين اتخاذ قرارات زراعية مبنية على البيانات. مصممة للمزارعين، والمهندسين الزراعيين، والتعاونيات، والشركات الزراعية، توفر تقييم الحقول عن بُعد، وتخطيط الموارد، وتوقع أداء المحاصيل على مستوى الحقل والمنطقة.
كيف تعمل
تستخدم المنصة بيانات الاستشعار عن بعد من الأقمار الصناعية (Sentinel-2، PlanetScope، وغيرها) مع نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتقديم رؤى تنبؤية. يستخدم نموذج توقع المحصول نهجين تكميليين:
- النموذج الإحصائي: توقعات تعتمد على تعلم الآلة مدربة على بيانات المحصول والبيئة التاريخية
- النموذج البيوفيزيائي: توقعات مدفوعة بالفينولوجيا باستخدام استيعاب مؤشر مساحة الأوراق
يتم تحديث البيانات كل 14 يومًا لتحسين التوقعات باستمرار، مع تحقيق دقة تصل إلى 95% في الظروف المثلى. يدعم هذا النهج المزدوج اتخاذ القرار على مستوى الحقل، وتقييم المخاطر، والتخطيط الزراعي طويل الأمد.
الميزات الرئيسية
نهج إحصائي وبيوفيزيائي لتوقع دقيق للمحصول
توقعات محصول تصل إلى 3 أشهر مع دورات معايرة نموذج كل 14 يومًا
مؤشرات عبر الأقمار الصناعية تشمل NDVI، MSAVI، RECI، NDMI، والمزيد
توقعات محلية دقيقة لمدة 14 يومًا وبيانات تاريخية شاملة للطقس
خرائط تطبيق المعدل المتغير تجمع بين بيانات الأقمار الصناعية والآلات
سجلات نشاط الحقل، مهام الاستطلاع، وإدارة فرق متعددة المستخدمين
وصول كامل إلى API للتكامل الزراعي والتطبيقات المخصصة
تصدير الخرائط بصيغ TIFF، SHP، وصيغ أخرى للتحليل الخارجي
الوصول إلى المنصة
البدء
سجل في EOSDA Crop Monitoring واختر خطة الاشتراك الخاصة بك (أساسي، محترف، أو مؤسسي).
ارسم حدود الحقول مباشرة على واجهة الخريطة أو قم بتحميل ملفات حدود الحقول الموجودة للبدء بالمراقبة.
عرض مؤشرات الغطاء النباتي، إجهاد المياه، تصنيف المحاصيل، ومراحل النمو بناءً على مقاييس BBCH الفينولوجية لتخطيط عمليات الحقل.
فعّل إضافة توقع المحصول وقدم تواريخ الزراعة، أنواع المحاصيل، وبيانات المحصول التاريخية لمعايرة النماذج بدقة.
صدّر الخرائط بصيغ TIFF أو SHP، أنشئ خرائط مناطق VRA، أو دمج مع أنظمتك عبر API المطورين.
المواصفات التقنية
| المحاصيل المدعومة | أكثر من 100 نوع محصول في نموذج توقع المحصول |
| دقة التوقع | حتى ~95% في ظروف بيانات مثالية |
| أفق التوقع | حتى 3 أشهر مقدمًا |
| تكرار تحديث البيانات | كل 14 يومًا لإعادة معايرة النموذج |
| مصادر بيانات الأقمار الصناعية | Sentinel-2 (دقة 10 م)، PlanetScope (دقة 3 م)، وغيرها |
| مؤشرات الغطاء النباتي | NDVI، MSAVI، RECI، NDMI، ومؤشرات إضافية |
| توقعات الطقس | توقعات محلية دقيقة لمدة 14 يومًا مع تحليلات تاريخية |
| صيغ التصدير | TIFF، SHP، وصيغ نظم المعلومات الجغرافية القياسية الأخرى |
| وصول API | متاح لصور الأقمار الصناعية، مؤشرات الغطاء النباتي، بيانات الطقس، وتقسيم الحقول |
| البنية التحتية | منصة قائمة على السحابة تتطلب اتصالًا بالإنترنت |
اعتبارات مهمة
- تعتمد الدقة على جودة البيانات، بما في ذلك سجلات المحصول التاريخية، بيانات التربة، ومدخلات الفينولوجيا
- أفق التوقع محدود بحوالي 3 أشهر، مما يجعله أقل ملاءمة للتوقعات طويلة الأمد جدًا
- يتطلب اتصالًا بالإنترنت؛ الوظائف دون اتصال محدودة بسبب بنية السحابة
- تتطلب معايرة النموذج البيوفيزيائي إدخال المستخدم لتواريخ الزراعة، أنواع المحاصيل، ومعايير فينولوجية أخرى
- غير مناسب للعمليات الزراعية دون اتصال أو المنفصلة
الأسئلة المتكررة
يدعم EOSDA Crop Monitoring توقع المحصول لأكثر من 100 نوع محصول، تغطي معظم السلع الزراعية الرئيسية والمحاصيل الإقليمية.
يمكن أن تصل دقة التوقع إلى حوالي 95% في الظروف المثلى، اعتمادًا على جودة البيانات، سجلات المحصول التاريخية، والمعايرة الصحيحة للنموذج.
يتم تحديث مدخلات النموذج كل 14 يومًا، مما يسمح بإعادة المعايرة المستمرة وتحسين توقعات المحصول طوال موسم النمو.
نعم. توفر EOSDA API شاملة تتيح التكامل مع التطبيقات المخصصة ومنصات التكنولوجيا الزراعية، مع وصول إلى صور الأقمار الصناعية، مؤشرات الغطاء النباتي، بيانات الطقس، تقسيم الحقول، والمزيد.
بالنسبة للنموذج الإحصائي، تحسن بيانات المحصول التاريخية الدقة لكنها ليست مطلوبة دائمًا. بالنسبة للنموذج البيوفيزيائي، يجب تقديم نوع المحصول، تواريخ الزراعة، ومدخلات فينولوجية أخرى لتعظيم دقة التوقع.
Taranis Ag Intelligence
| المطور | شركة تارانيس |
| المنصة | منصة ويب مع جمع بيانات جوية عبر طائرات بدون طيار، وطائرات، وأقمار صناعية |
| التغطية العالمية | تعمل في جميع أنحاء العالم مع عملاء في الولايات المتحدة، وأوروبا، والبرازيل، وما وراءها |
| نموذج التسعير | خدمة مدفوعة تعتمد على الاشتراك؛ لا توجد خطة مجانية متاحة للجمهور |
نظرة عامة
تارانيس للذكاء الزراعي هي منصة زراعة دقيقة تجمع بين الصور الجوية فائقة الدقة والذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم تحليل المحاصيل على مستوى الورقة. يكتشف النظام العلامات المبكرة للآفات، والأمراض، ونقص المغذيات، وضغط الأعشاب الضارة، مما يمكّن المزارعين والمهندسين الزراعيين من الاستجابة بشكل استباقي. من خلال دمج محرك مساعد الزراعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي مع بيانات الصور الغنية، تدعم تارانيس توقع المحصول واتخاذ القرارات المبنية على البيانات لتحسين استخدام المدخلات وزيادة الإنتاجية.
كيف يعمل
تستخدم تارانيس أسطولًا من الطائرات منخفضة الارتفاع (طائرات بدون طيار وطائرات) لالتقاط صور بدقة دون مليمتر — حوالي 0.3 مم لكل بكسل — عبر حقول المحاصيل. تحلل منصة الذكاء الاصطناعي مئات الملايين من نقاط البيانات للتعرف على ضغوط المحاصيل بما في ذلك الحشرات، والأمراض، والأعشاب الضارة، والمشكلات الغذائية. يقوم محرك مساعد الزراعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي بدمج هذه البيانات على مستوى الورقة مع أنماط الطقس، والأبحاث الزراعية، ومعلومات حماية المحاصيل لتوليد رؤى وتوصيات دقيقة مخصصة لكل حقل. تشمل التحسينات الأخيرة خوارزميات متقدمة لتوقع المحصول تتنبأ بأداء المحصول المستقبلي بناءً على مخاطر صحة الحقل المكتشفة.
الميزات الرئيسية
تحليل على مستوى الورقة من لقطات الطائرات بدون طيار والطائرات بدقة 0.3 مم لكل بكسل
يحدد الآفات، والأمراض، ونقص المغذيات، وضغط الأعشاب الضارة، وعدد النباتات تلقائيًا
ذكاء اصطناعي توليدي يقدم توصيات زراعية وتقارير تفقد مخصصة
خوارزميات متقدمة تتنبأ بأداء المحصول بناءً على رؤى الذكاء الاصطناعي على مستوى الورقة
جمع بيانات على مدار السنة ومراقبة كاملة للخدمات للعمليات واسعة النطاق
الوصول إلى تارانيس
البدء
سجل مع تارانيس عبر موقعهم الإلكتروني واختر خطة الخدمة المناسبة لعمليتك.
قدم خرائط الحقول أو نسق مع تارانيس لجدولة جمع البيانات الجوية لحقولك.
تطير تارانيس فوق حقولك في فترات مجدولة باستخدام طائرات بدون طيار أو طائرات لالتقاط صور عالية الدقة.
تُعالج الصور باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التهديدات وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ.
الوصول إلى التقارير الزراعية المولدة عبر مساعد الزراعة، بما في ذلك التوصيات وتوقعات المحصول.
دمج الرؤى في قرارات إدارة المزرعة، بما في ذلك تطبيق المدخلات، وجداول التفقد، واستراتيجيات حماية المحاصيل.
اعتبارات مهمة
- يتطلب رحلات جوية فعلية (طائرات بدون طيار أو طائرات)، مما قد يحد من الوصول الإقليمي أو يزيد من تكاليف التشغيل
- يتعامل مع كميات كبيرة من البيانات؛ الصور دون المليمتر تتطلب بنية تحتية قوية وخبرة فنية
- يجب إدارة خصوصية وأمن البيانات بعناية مع الصور عالية الدقة للحقول
- مصمم للمستشارين، وتجار التجزئة الزراعيين، والعمليات الأكبر؛ قد يكون الوصول المباشر محدودًا للمزارع الصغيرة
- توقعات المحصول تعتمد على الذكاء الاصطناعي وقد تختلف حسب جودة الصور ومدخلات البيانات
- بعض التوصيات المولدة بالذكاء الاصطناعي قد تتطلب مراجعة يدوية من المهندسين الزراعيين قبل التنفيذ
- الوصول الجوي المستمر قد لا يكون ممكنًا في جميع المناطق أو ظروف الطقس
الأسئلة المتكررة
تستخدم تارانيس خوارزميات توقع المحصول المدعومة بالذكاء الاصطناعي المدمجة في مساعد الزراعة، والتي تجمع بيانات التصوير على مستوى الورقة مع المعلومات الزراعية، وأنماط الطقس، ومؤشرات ضغط الحقل لتوقع أداء المحصول المستقبلي.
تصل دقة الصور الجوية لتارانيس إلى حوالي 0.3 مم لكل بكسل، مما يتيح تحليلًا مفصلًا للغاية على مستوى الورقة واكتشافًا مبكرًا لضغوط المحاصيل.
المنصة موجهة للمستشارين، وتجار التجزئة الزراعيين، والعمليات الأكبر. بينما قد تصل المزارع الصغيرة إلى تارانيس عبر شراكات أو ترتيبات تعاونية، يعتمد الوصول المباشر على خطة الخدمة وحجم العملية.
مساعد الزراعة هو محرك ذكاء اصطناعي توليدي يعالج صور الحقول، والبيانات الزراعية، ونتائج الأبحاث، ومعلومات الطقس لإنتاج تقارير زراعية مخصصة وتوصيات ميدانية محددة.
نعم. من خلال تحليل الصور عالية الدقة على مستوى الورقة، تكتشف تارانيس العلامات المبكرة لتفشي الآفات، والأمراض، ونقص المغذيات، وضغط الأعشاب الضارة، مما يمكّن من التدخلات الاستباقية قبل حدوث أضرار كبيرة للمحصول.
Climate FieldView (Bayer)
| المطور | باير (شركة كلايمت كوربوريشن) |
| المنصات المدعومة |
|
| التوفر | أكثر من 20 دولة تشمل الولايات المتحدة، البرازيل، كندا، أوروبا، جنوب أفريقيا، أستراليا، وتركيا |
| نموذج التسعير | الخطة الأساسية (مجانية) مع ميزات محدودة؛ الخطط المدفوعة تشمل برايم، بلس، وبريميوم للتحليلات المتقدمة |
نظرة عامة
كلايمت فيلدفيو من باير هي منصة زراعية رقمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي توحد البيانات الزراعية، وبيانات الآلات، والطقس، والأقمار الصناعية في نظام ذكي واحد. من خلال معالجة مليارات نقاط البيانات وأكثر من 250 طبقة بيانات عالية الدقة، تساعد المزارعين على الحصول على رؤى عملية للحقل، والتنبؤ بمحصول المحاصيل، وتحسين المدخلات، واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات لتعظيم العائد على الاستثمار.
كيف تعمل
يجمع كلايمت فيلدفيو البيانات من الجرارات، والزارعات، والحصادات، وأجهزة الاستشعار، ومحطات الطقس، وصور الأقمار الصناعية في منصة مركزية قائمة على السحابة. تحلل نماذج التعلم الآلي هذه البيانات متعددة الطبقات لتوليد توقعات المحصول، وتقييم صحة المحاصيل، وتقديم توصيات زراعية. من خلال التكامل مع الأنظمة الخارجية عبر واجهات برمجة التطبيقات (مثل CLAAS Telematics) ومزامنة بيانات الآلات عبر فيلدفيو درايف، توفر المنصة رؤية شاملة للمزرعة ورؤى تنبؤية لقرارات الزراعة، وحماية المحاصيل، والحصاد.
الميزات الرئيسية
تستخدم نماذج التعلم الآلي البيانات التاريخية، وأنماط الطقس، وصور الأقمار الصناعية للتنبؤ بمحصول المحاصيل بدقة.
تُظهر الخرائط المستندة إلى الأقمار الصناعية إجهاد المحاصيل، والكتلة الحيوية، وظروف الحقل في الوقت الفعلي تقريبًا للتدخل المبكر.
يتصل بالجرارات، والحصادات، والمعدات لمزامنة البيانات الزراعية وبيانات المحصول تلقائيًا.
استكشف الحقول، وأنشئ تقارير تحليل المحصول بعد الحصاد، وصدر البيانات بصيغ PDF أو CSV.
يدعم التكامل مع أطراف ثالثة (واجهة برمجة تطبيقات CLAAS، Combyne) ويربط بمنصات إدارة الحبوب.
الوصول إلى بيانات الحقل والرؤى من أي جهاز عبر منصة الويب أو تطبيق iOS المحمول.
التنزيل أو الوصول
البدء
أنشئ حسابًا على موقع كلايمت فيلدفيو واختر إما الخطة الأساسية المجانية أو خطة مدفوعة (برايم، بلس، بريميوم) حسب احتياجاتك.
قم بإدخال جهاز فيلدفيو درايف في منفذ التشخيص الخاص بآلتك لبدء بث بيانات الآلة إلى حسابك.
استورد البيانات التاريخية باستخدام صندوق البيانات أو قم بالمزامنة التلقائية عبر الآلات المتصلة، أو واجهات برمجة التطبيقات، أو محطات الطقس.
استخدم منصة الويب أو التطبيق المحمول لعرض خرائط الأقمار الصناعية، وتحديد مناطق الإجهاد، ومراقبة حالة المحاصيل طوال الموسم.
بعد الحصاد، استخدم أدوات تحليل المحصول وتقارير مناطق الحقل لتقييم الأداء والحصول على توقعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للموسم القادم.
صدر تقارير شاملة بصيغ PDF أو CSV لمشاركتها مع المهندسين الزراعيين، والمستشارين، أو شركاء الأعمال.
اعتبارات مهمة
- الاستفادة الكاملة من المنصة تتطلب عادة أجهزة متوافقة (فيلدفيو درايف) واتصال بالآلات
- تعتمد دقة توقعات المحصول على جودة واكتمال بيانات الإدخال (بيانات الآلات، صور الأقمار الصناعية، الطقس)
- قد لا تتوفر بعض التكاملات والميزات المتقدمة في جميع المناطق
- إدارة وتفسير كميات كبيرة من البيانات يتطلب معرفة رقمية واستثمار وقت من المزارعين
الأسئلة المتكررة
يستخدم كلايمت فيلدفيو خوارزميات تعلم آلي متقدمة لتحليل بيانات الحقل التاريخية، وأنماط الطقس في الوقت الفعلي، وصور الأقمار الصناعية، والبيانات الزراعية التي تولدها الآلات. ينتج هذا التحليل متعدد الطبقات توقعات دقيقة للمحصول لمساعدتك في التخطيط وتحسين عمليات الزراعة.
نعم، الخطة الأساسية مجانية تمامًا وتشمل ميزات أساسية مثل تخزين البيانات، وتصور الحقول، وإمكانيات رفع البيانات. تفتح الخطط المدفوعة (برايم، بلس، بريميوم) التحليلات المتقدمة، والنمذجة التنبؤية، والدعم المتميز.
بالتأكيد. يمكنك توصيل معدّاتك باستخدام جهاز فيلدفيو درايف أو عبر تكاملات واجهات برمجة التطبيقات (مثل CLAAS Telematics). يتيح ذلك المزامنة التلقائية لبيانات العمل في الحقل، ومعلومات المحصول، وتشخيصات الآلات مباشرة إلى حسابك في فيلدفيو.
يتوفر كلايمت فيلدفيو في أكثر من 20 دولة حول العالم، بما في ذلك الولايات المتحدة، البرازيل، كندا، دول أوروبا، جنوب أفريقيا، أستراليا، وتركيا. قد تختلف التوفرات ومجموعات الميزات حسب المنطقة.
بعد الحصاد، استخدم ميزات تقارير مناطق الحقل وتحليل المحصول لمراجعة بيانات أداء الحقل. يمكنك تصدير تقارير مفصلة تظهر توزيع المحصول، وتحليل تأثير المدخلات، وتوصيات مولدة بالذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجية الموسم القادم.
AGRIVISION AI
| المطور | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| المنصات المدعومة |
|
| دعم اللغة | عدة لغات إقليمية مع دعم صوتي؛ مُحسّن للمزارعين الهنود |
| نموذج التسعير | نموذج مجاني مع ميزات مدفوعة؛ الميزات الأساسية للإرشاد والمراقبة جزء من العرض التجاري |
نظرة عامة
AgriVision AI هي منصة زراعية ذكية تستفيد من الذكاء الاصطناعي، والرؤية الحاسوبية، وتقنية الصوت لتقديم رؤى فورية عن المحاصيل، وتوقعات الإنتاج، وإرشادات الآفات والأمراض. صممت خصيصًا للمزارعين ومنظمات المنتجين الزراعيين (FPOs)، تجمع بين التشخيص المعتمد على الصور والبيانات البيئية والتحليلات التنبؤية لتعزيز إنتاجية المحاصيل ودعم اتخاذ قرارات زراعية أفضل.
كيف تعمل
تتيح AgriVision AI الوصول إلى الذكاء الزراعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر واجهة هاتف بسيطة. يلتقط المزارعون صورًا لمحاصيلهم، تحللها نماذج تعلم الآلة لاكتشاف الأمراض والآفات ونقص المغذيات. تُعزز هذه الرؤى بنماذج توقع الإنتاج المدعومة بأجهزة إنترنت الأشياء، والمراقبة البيئية، ومدخلات المزارعين. تتميز المنصة بإرشاد صوتي باللغات المحلية، مما يجعلها متاحة للمزارعين ذوي المهارات القرائية المحدودة. كما تحصل منظمات المنتجين والتعاونيات على لوحات بيانات لتتبع أداء المزارع وصحة المحاصيل مجمعة.
الميزات الرئيسية
يكشف عن الأمراض والآفات وإجهاد المغذيات باستخدام صور كاميرا الهاتف لتقييم دقيق لصحة المحاصيل.
يستخدم نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتوقع إنتاج المحاصيل بناءً على البيانات البيئية، والصور، ومدخلات المزارعين.
يرسل إشعارات فورية لتحديثات الطقس، وتفشي الآفات، ومخاطر الأمراض لإبقاء المزارعين على اطلاع.
يقدم إرشادات بعدة لغات إقليمية مع إدخال وإخراج صوتي، حتى في وضع عدم الاتصال.
رؤى مجمعة وأدوات دعم القرار لمنظمات المنتجين الزراعيين والتعاونيات.
يعمل بدون اتصال بالإنترنت؛ يزامن البيانات عند استعادة الاتصال للوصول المستمر.
التنزيل أو الوصول
البدء
قم بالتسجيل في AgriVision AI عبر موقعهم الإلكتروني أو التطبيق باستخدام رقم هاتفك أو بريدك الإلكتروني.
أدخل معلومات مزرعتك، نوع المحصول، وتواريخ الزراعة لإنشاء ملفك الزراعي.
استخدم كاميرا هاتفك لالتقاط صور لأوراق النباتات ورفعها إلى التطبيق لتحليل الذكاء الاصطناعي.
احصل على توصيات شخصية لعلاج الآفات، الأمراض، ونقص المغذيات عبر نص أو صوت بلغتك المحلية.
ابقَ على اطلاع بتنبيهات الطقس ومخاطر الآفات/الأمراض من خلال نظام التنبيهات في التطبيق.
استخدم ميزة توقع الإنتاج لتقدير إنتاج المحاصيل المستقبلية والتخطيط بناءً على ذلك.
يمكن لمنظمات المنتجين الزراعيين الوصول إلى لوحة الويب لعرض بيانات المزارع المجمعة والرؤى الجماعية.
اعتبارات مهمة
الأسئلة المتكررة
يستخدم AgriVision AI نماذج تعلم آلي متقدمة تجمع بين تحليل صور محاصيلك، وبيانات أجهزة الاستشعار البيئية (الطقس، حالة التربة)، ومدخلات المزارعين لتوليد توقعات دقيقة للإنتاج.
نعم، يدعم AgriVision AI العمل دون اتصال. يمكنك استخدام الميزات الأساسية بدون إنترنت؛ لكن تحديثات الإرشاد ومزامنة البيانات تتطلب اتصالًا دوريًا.
تدعم المنصة الإدخال الصوتي والإرشاد بعدة لغات إقليمية، مما يجعلها متاحة للمزارعين في مناطق لغوية مختلفة في الهند.
بالتأكيد. تم تصميم AgriVision AI خصيصًا لصغار المزارعين ومنظمات المنتجين الزراعيين، مع واجهة هاتف بسيطة، ودعم لغات محلية، وخيارات تسعير ميسورة.
نعم، يرسل التطبيق تنبيهات فورية لمخاطر الآفات، وتفشي الأمراض، والظروف الجوية السيئة لمساعدتك على اتخاذ إجراءات وقائية بسرعة.
CropX
| المطور | شركة كروب إكس تكنولوجيز، إنك. |
| المنصات المدعومة |
|
| التوفر العالمي | نشط في أكثر من 70 دولة حول العالم |
| نموذج التسعير | اشتراك مدفوع — يتطلب استثمارًا في الأجهزة (المجسات) بالإضافة إلى رسوم منصة مستمرة |
نظرة عامة
كروب إكس هي منصة زراعة دقيقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تجمع بين بيانات مجسات التربة، والتعلم الآلي، وذكاء الطقس، وصور الأقمار الصناعية لتحسين الري، وتطبيق الأسمدة، وإدارة المحاصيل. من خلال دمج بيانات الحقل اللحظية مع التحليلات التنبؤية، تساعد كروب إكس المزارعين على زيادة الإنتاج، وتقليل هدر المدخلات، وتحسين كفاءة الموارد على نطاق واسع.
كيف يعمل
تقوم كروب إكس بنشر شبكة من مجسات التربة التي تقيس باستمرار الرطوبة، ودرجة الحرارة، والتوصيل الكهربائي على أعماق متعددة. تُغذى بيانات المجسات اللحظية هذه إلى منصة كروب إكس السحابية، حيث تجمع خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه البيانات مع أنماط الطقس المحلية، والتضاريس، وصور الأقمار الصناعية، وبيانات آلات المزرعة لتوليد رؤى زراعية قابلة للتنفيذ. يستخدم النظام نماذج محاصيل معتمدة لتوقع إجهاد النبات، وتنبؤ مخاطر الأمراض، وحساب كفاءة استخدام المياه.
أثبتت تجربة ميدانية موثقة زيادة في الإنتاج بنسبة 22% باستخدام الري المدعوم من كروب إكس من خلال منع إجهاد المياه ومطابقة احتياجات التربة من الماء بدقة.
الميزات الرئيسية
تراقب المجسات الميدانية الرطوبة، ودرجة الحرارة، والتوصيل الكهربائي على أعماق متعددة للحصول على رؤى مستمرة من الحقل.
تدمج نماذج التعلم الآلي بيانات التربة، والطقس، والأقمار الصناعية، والآلات لتوجيه قرارات الري والتسميد.
إنشاء خرائط وصفية للبذر، والأسمدة، والري مخصصة لتفاوت الحقل وظروف التربة.
تحسين نصوص الري بناءً على مناطق رطوبة التربة لتعظيم كفاءة المياه وأداء المحاصيل.
استيراد بيانات آلات المزرعة عبر صيغ ISO-XML، CSV، SHP، وTIFF لتحليل شامل للحقل.
تتبع توفير المياه، وتسرب النيتروجين، واستخدام المدخلات لدعم ممارسات زراعية فعالة ومستدامة.
التنزيل أو الوصول
البدء
قم بنشر مجسات كروب إكس في حقلك على الأعماق المحددة (عادة 20 سم و46 سم) لبدء جمع بيانات التربة اللحظية.
قم بإعداد نقل البيانات عبر 4G، أو البلوتوث، أو الاتصال عبر الأقمار الصناعية لضمان تدفق مستمر لبيانات المجسات إلى منصة السحابة.
استخدم تطبيق كروب إكس أو لوحة تحكم الويب لتعريف حدود الحقل وربط مصادر بيانات إضافية مثل محطات الطقس وخرائط التضاريس.
قم بتحميل خرائط الإنتاج، وسجلات الآلات، وملفات الوصفات بصيغ ISO-XML، CSV، SHP، أو TIFF لتحليل شامل للحقل.
استخدم أداة VRA لإنشاء خرائط تطبيق المعدل المتغير للبذر، والأسمدة، والري مخصصة لظروف حقلك الخاصة.
صدّر نصوص VRI إلى وحدة تحكم الري أو نظام المحور، أو قم بضبط العمليات يدويًا بناءً على توصيات كروب إكس.
تابع بيانات المجسات اللحظية، ومؤشرات الغطاء النباتي عبر الأقمار الصناعية، وتنبيهات مخاطر الأمراض التنبؤية على لوحة التحكم البديهية.
بعد الحصاد، حلل بيانات الإنتاج وتقارير الحقل لتقييم فعالية الوصفات وتحسين الاستراتيجيات للمواسم القادمة.
اعتبارات مهمة
- رسوم اشتراك متكررة مطلوبة للوصول إلى تحليلات وميزات المنصة الكاملة
- اعتماد على الاتصال: مطلوب اتصال 4G، أو بلوتوث، أو عبر الأقمار الصناعية لنقل البيانات بشكل موثوق
- منحنى التعلم: قد يتطلب تفسير الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي معرفة تقنية أو خبرة زراعية
- تفاوت توافق تصدير الوصفات حسب الشركة المصنعة — ليست كل علامات آلات المزرعة مدعومة بالكامل
الأسئلة المتكررة
في تجارب ميدانية موثقة، حقق الري المدعوم من كروب إكس زيادة في الإنتاج بنسبة 22% من خلال منع إجهاد المياه ومطابقة احتياجات التربة من الماء بدقة مع احتياجات المحاصيل.
تستخدم كروب إكس مجسات التربة القائمة على السعة التي تقيس محتوى الماء الحجمي (الرطوبة)، ودرجة حرارة التربة، والتوصيل الكهربائي (EC) على أعماق متعددة لتوفير ملف شامل للتربة.
نعم — تدعم كروب إكس استيراد البيانات من معدات المزرعة عبر عدة صيغ ملفات تشمل ISO-XML، CSV، SHP، وTIFF، مما يتيح تكاملًا سلسًا مع معظم أنظمة الآلات الحديثة.
يتيح تطبيق المعدل المتغير (VRA) للمزارعين تطبيق المدخلات بمعدلات مختلفة عبر الحقل بناءً على تفاوت التربة والمحاصيل. تولد كروب إكس خرائط وصفية للبذر، والأسمدة، والري تأخذ في الاعتبار ظروف الحقل الخاصة، مما يحسن كفاءة المدخلات وإمكانات الإنتاج.
نعم — تعمل أداة الري بمعدل متغير (VRI) في كروب إكس على تحسين نصوص الري بناءً على بيانات رطوبة التربة اللحظية ومناطق الحقل، مما يقلل بشكل كبير من هدر المياه مع الحفاظ على ترطيب المحاصيل وأدائها الأمثل.
OneSoil
معلومات التطبيق
| المطور | OneSoil (شركة OneSoil) |
| المنصات المدعومة |
|
| دعم اللغات | متاح عالميًا مع دعم متعدد اللغات لتطبيق الويب في مناطق عديدة. |
| نموذج التسعير | نموذج فريميوم — المراقبة الأساسية للحقول مجانية؛ الأدوات المتقدمة مثل خرائط VRA وأخذ عينات التربة تتطلب اشتراك OneSoil Pro. |
نظرة عامة عامة
OneSoil هي منصة زراعة دقيقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد المزارعين على مراقبة صحة المحاصيل، تحليل مناطق الإنتاج، وتوقع المحاصيل باستخدام صور الأقمار الصناعية والتعلم الآلي. تمكّن المزارعين من اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات من خلال دمج اتجاهات NDVI، توقعات الطقس، وبيانات الإنتاج. مع وجود مستويات مجانية واحترافية، تدعم OneSoil تطبيق المعدل المتغير (VRA)، تخطيط تناوب المحاصيل، وتحليل الإنتاج — مما يساعد على تعظيم العوائد وتقليل الهدر.
كيف يعمل
تستخدم OneSoil صور الأقمار الصناعية من Copernicus Sentinel-1 و Sentinel-2 لإنشاء خرائط NDVI (مؤشر الفرق النباتي الطبيعي) واكتشاف مراحل نمو المحاصيل. تعالج بيانات NDVI التاريخية (حتى 6 سنوات) لبناء مناطق الإنتاج، التي تمثل مناطق فرعية في الحقل ذات إمكانات إنتاجية متسقة. تتيح هذه المناطق للمستخدمين تطبيق معدلات متغيرة للزراعة، التسميد، أو الرش عبر خرائط وصفية قابلة للتخصيص.
بعد الحصاد، يمكن للمزارعين تحميل خرائط الإنتاج من الحصادات لتحليل الأداء، المقارنة مع مناطق الإنتاج، وتقييم فعالية استراتيجيات VRA. كما تقدم OneSoil تخطيط تناوب المحاصيل وتوقعات الطقس (الهطول، أيام النمو) لدعم القرارات الزراعية على المدى الطويل.
الميزات الرئيسية
تتبع صحة المحاصيل في الوقت الحقيقي باستخدام صور قمر Sentinel-2 لاكتشاف مراحل النمو بدقة.
تحليل NDVI التاريخي لإنشاء مناطق ذات إمكانات إنتاجية بناءً على الارتفاع وأنماط سطوع التربة.
إنشاء خرائط وصفية قابلة للتخصيص للزراعة، التسميد، والرش بناءً على مناطق الإنتاج.
استيراد خرائط إنتاج الحصادات ومقارنة الأداء مع وصفات VRA ومناطق NDVI.
تخطيط آلي للمواسم القادمة بناءً على تاريخ الحقل الشامل وأفضل الممارسات.
توقعات لمدة 7 أيام، تتبع الهطول المتراكم، وأيام النمو لاتخاذ قرارات مستنيرة.
التنزيل أو الوصول
دليل البدء
أنشئ حسابًا عبر تطبيق الويب OneSoil أو قم بتنزيل تطبيق الهاتف لأجهزة iOS أو Android.
ارسم أو استورد حدود الحقول مباشرة على واجهة الخريطة التفاعلية.
اسمح لـ OneSoil بمعالجة بيانات الأقمار الصناعية (NDVI، الارتفاع، سطوع التربة) لإنشاء مناطق الإنتاج.
اختر "إنشاء خريطة VRA"، حدد نوع المنطقة (تاريخي أو NDVI)، عيّن المناطق وقيم المعدل، ثم صدّر خريطة الوصفة.
بعد الحصاد، قم بتحميل ملفات خرائط الإنتاج من الحصادة، واطابق السمات (الإنتاج، الوحدات، الطابع الزمني)، وأنشئ تقارير الإنتاج.
قارن خرائط الإنتاج مع مناطق الإنتاج أو وصفات VRA لتقييم الأداء والعائد على الاستثمار.
استخدم أداة تناوب المحاصيل لتوثيق وتوقع جداول المحاصيل للمواسم القادمة.
ملاحظات مهمة وقيود
- تتحسن دقة التنبؤ بالإنتاج مع تحميل بيانات الإنتاج؛ بدونها تكون التوقعات أقل دقة.
- تعتمد صور الأقمار الصناعية على الغطاء السحابي؛ قد تتأخر تحديثات بيانات NDVI أحيانًا.
- قد يتطلب تصدير خرائط الوصفات توافقًا مع آلات محددة وتنسيقات ملفات معينة.
الأسئلة المتكررة
نعم. تحلل OneSoil اتجاهات NDVI، مناطق الإنتاج، وبيانات الإنتاج المحملة لتوقع الإنتاج وتقييم أداء الحقل بدقة.
تفتح نسخة OneSoil Pro أدوات زراعة دقيقة متقدمة تشمل إنشاء خرائط VRA، خرائط أخذ عينات التربة، تجارب خطوط التحكم، وتحليل مناطق الإنتاج التفصيلي — وهي ميزات غير متاحة في النسخة المجانية.
في النسخة الاحترافية، انتقل إلى "إنشاء خريطة VRA"، اختر نوع الوصفة (مناطق الإنتاج أو NDVI)، اضبط المحصول ومعدلات التطبيق، ثم صدّر الخريطة إلى آلتك الزراعية.
نعم، ميزات المراقبة الأساسية للحقول مجانية. تتطلب أدوات الزراعة الدقيقة المتقدمة مثل إنشاء خرائط VRA والتجارب التحكمية اشتراك احترافي.
يعتمد OneSoil على صور الأقمار الصناعية من Copernicus Sentinel-1 و Sentinel-2، المعالجة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخلاص مؤشرات NDVI ورؤى الزراعة الدقيقة الأخرى.
النقاط الرئيسية
- يجمع الذكاء الاصطناعي بين صور الأقمار الصناعية، وبيانات الطقس، وأجهزة استشعار التربة، والسجلات التاريخية لتحليل شامل للمحاصيل
- تقدم خوارزميات التعلم الآلي – من التجمعات القائمة على الأشجار إلى الشبكات العصبية – توقعات دقيقة للإنتاج
- تعظم النهج الهجينة والتعلم بالنقل الدقة حتى في المناطق ذات البيانات المحدودة
- تشمل التطبيقات العالمية كينيا، والولايات المتحدة، وأوروبا، والأرجنتين بنتائج مثبتة
- تجعل المنصات التجارية التنبؤات بالذكاء الاصطناعي متاحة للمزارعين وصانعي السياسات حول العالم
- يحسن التنبؤ بالإنتاج المدعوم بالذكاء الاصطناعي إدارة المحاصيل ويعزز الأمن الغذائي
الخلاصة: أصبح التنبؤ بمحاصيل المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي واقعًا عمليًا في جميع المناطق والمحاصيل. من خلال دمج صور الأقمار الصناعية العالمية، وأجهزة الاستشعار المحلية، وبيانات المناخ مع خوارزميات التعلم الآلي القوية، يمكن للمحللين توقع الحصاد قبل أسابيع أو حتى أشهر من الحصاد. يمكّن هذا المزارعين والحكومات من التخطيط للزراعة والتوزيع بشكل أكثر كفاءة، مما يساعد في النهاية على تغذية العالم المتزايد بشكل مستدام.
التعليقات 0
اترك تعليقاً
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!