Comment prédire le rendement des cultures grâce à l'IA
Découvrez comment l'IA transforme l'agriculture grâce à une prédiction précise du rendement des cultures utilisant l'imagerie satellite, les capteurs IoT, les données climatiques et les modèles d'apprentissage automatique. Apprenez-en plus sur les meilleurs outils mondiaux d'IA — NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA — qui soutiennent les agriculteurs et les entreprises agricoles à travers le monde.
L'intelligence artificielle révolutionne l'agriculture en permettant des prévisions de rendement beaucoup plus précises. Les modèles d'IA actuels peuvent ingérer d'immenses ensembles de données – bien au-delà de ce qu'un humain pourrait traiter – pour prévoir les récoltes.
Les applications d'IA sont conçues pour digérer beaucoup plus de données qu'un humain, puis analyser ces données afin de réaliser des prévisions plus précises.
— Reuters
Des prévisions précises du rendement sont essentielles pour la sécurité alimentaire et la planification, surtout alors que le changement climatique menace les cultures. Des études évoquent jusqu'à 24 % de baisse des rendements de maïs d'ici 2030 dans des scénarios de réchauffement élevé. Les systèmes modernes d'IA surveillent les champs en continu : ils peuvent détecter le stress ou les parasites plusieurs semaines à l'avance, cartographier les zones problématiques, et même suggérer quand et où irriguer ou fertiliser.
- 1. Sources de données pour les modèles d'IA sur le rendement des cultures
- 2. Modèles d'apprentissage automatique pour la prévision du rendement
- 3. Applications mondiales de l'IA pour le rendement des cultures
- 4. Plateformes et outils commerciaux
- 5. Outils et plateformes soutenant la prédiction du rendement
- 6. Points clés à retenir
Sources de données pour les modèles d'IA sur le rendement des cultures
Les modèles d'IA pour le rendement des cultures s'appuient sur plusieurs flux de données pour construire une intelligence complète du champ :
Imagerie satellite et aérienne
Données météorologiques et climatiques
Capteurs de sol et terrestres
Données historiques de rendement
Modèles d'apprentissage automatique pour la prévision du rendement
Une fois les données collectées, les algorithmes d'apprentissage automatique sont entraînés pour prédire les rendements. De nombreux types de modèles ont été testés, chacun avec des forces distinctes :
Ensembles basés sur les arbres
Les méthodes Random Forest et Gradient Boosting gèrent exceptionnellement bien les données mixtes.
- Surpassent les alternatives dans de nombreuses études
- Gèrent les relations non linéaires
- Robustes face aux valeurs aberrantes
Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones artificiels, les réseaux convolutionnels et les LSTM récurrents excellent avec de grands ensembles de données.
- Capturent des motifs complexes
- Évoluent avec le volume de données
- Permettent l'apprentissage par transfert
Approches hybrides
Combiner apprentissage profond et apprentissage par transfert améliore la précision dans les régions pauvres en données.
- Exploite des modèles pré-entraînés
- S'adapte aux conditions locales
- Maximise les données limitées
Les algorithmes d'apprentissage automatique ont démontré de bonnes performances pour la prédiction du rendement dans de nombreuses études.
— Recherche IA Agricole
Applications mondiales de l'IA pour le rendement des cultures
La prédiction du rendement basée sur l'IA est désormais appliquée dans le monde entier à toutes les cultures majeures. Voici quelques mises en œuvre clés :
Kenya – Prévision du rendement du maïs
Des chercheurs ont combiné un modèle de simulation de croissance des cultures avec la télédétection utilisant les données satellites WaPOR de la FAO pour prévoir les rendements de maïs. L'approche hybride a amélioré la précision par rapport à l'utilisation du modèle seul, soutenant les estimations dans les zones pauvres en données.
États-Unis – Cartographie de la production de blé
Des équipes ont entraîné des réseaux LSTM profonds sur plusieurs années de données météorologiques et d'indices satellites pour cartographier la production de blé comté par comté, permettant des prévisions régionales précises.
Europe – Surveillance multi-cultures
Des projets comme l'initiative UPSCALE utilisent des données de drones et satellites sur l'orge, le blé, les pommes de terre et le trèfle pour calculer les indices de surface foliaire et de chlorophylle – des entrées critiques pour affiner les modèles de rendement.
Plateformes et outils commerciaux
Plusieurs plateformes d'IA intègrent désormais ces méthodes pour de vrais agriculteurs dans le monde entier :
SIMA (Argentine)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Support multi-cultures
Outils et plateformes soutenant la prédiction du rendement
Un écosystème croissant d'outils d'IA soutient la prévision des rendements. Parmi les exemples notables figurent :
EOSDA Crop Monitoring
| Développeur | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Plates-formes prises en charge |
|
| Langues disponibles | Couverture mondiale avec l’anglais comme langue principale ; langues supplémentaires disponibles selon la région |
| Modèle tarifaire | Plateforme payante avec abonnements par paliers (Essential, Professional, Enterprise) et modules complémentaires optionnels dont l’estimation du rendement |
Présentation
EOSDA Crop Monitoring est une plateforme d’agriculture de précision qui exploite les images satellitaires, les données météorologiques et l’apprentissage automatique pour surveiller la santé des cultures, prédire les rendements et permettre des décisions agricoles basées sur les données. Conçue pour les agriculteurs, agronomes, coopératives et entreprises agricoles, elle offre une évaluation à distance des parcelles, la planification des ressources et la prévision des performances des cultures à l’échelle des parcelles et des régions.
Fonctionnement
La plateforme utilise des données de télédétection issues de satellites (Sentinel-2, PlanetScope, et autres) combinées à des modèles avancés d’IA pour fournir des analyses prédictives. Le module de prévision des rendements emploie deux approches complémentaires :
- Modèle statistique : Prédictions basées sur l’apprentissage automatique entraîné avec des données historiques de rendement et environnementales
- Modèle biophysique : Prévisions pilotées par la phénologie utilisant l’assimilation de l’indice de surface foliaire
Les données sont actualisées tous les 14 jours pour affiner continuellement les prévisions, atteignant jusqu’à 95 % de précision dans des conditions optimales. Cette double approche soutient la prise de décision au niveau des parcelles, l’évaluation des risques et la planification agricole à long terme.
Fonctionnalités clés
Approches statistiques et biophysiques pour une prévision précise des rendements
Prédictions de rendement jusqu’à 3 mois avec recalibrage du modèle tous les 14 jours
Indices satellitaires incluant NDVI, MSAVI, RECI, NDMI, et autres
Prévisions hyperlocales sur 14 jours et données météorologiques historiques complètes
Cartes d’application à taux variable combinant données satellitaires et données machines
Journaux d’activités, tâches de prospection et gestion multi-utilisateurs
Accès complet à l’API pour intégration agritech et applications personnalisées
Exportation des cartes aux formats TIFF, SHP et autres pour analyses externes
Accéder à la plateforme
Premiers pas
Inscrivez-vous à EOSDA Crop Monitoring et choisissez votre niveau d’abonnement (Essential, Professional ou Enterprise).
Tracez les limites de vos parcelles directement sur la carte ou importez des fichiers de délimitation existants pour commencer la surveillance.
Consultez les indices de végétation, le stress hydrique, la classification des cultures et les stades de croissance basés sur les échelles phénologiques BBCH pour planifier vos opérations.
Activez le module complémentaire de prévision des rendements et fournissez les dates de semis, les variétés de culture et les données historiques de rendement pour calibrer les modèles et obtenir des prévisions précises.
Exportez les cartes aux formats TIFF ou SHP, générez des cartes de zones VRA ou intégrez la plateforme à vos systèmes via l’API développeur.
Spécifications techniques
| Cultures prises en charge | Plus de 100 types de cultures dans le modèle de prévision des rendements |
| Précision des prévisions | Jusqu’à ~95 % dans des conditions optimales de données |
| Horizon de prévision | Jusqu’à 3 mois à l’avance |
| Fréquence de mise à jour des données | Tous les 14 jours pour recalibrage du modèle |
| Sources de données satellitaires | Sentinel-2 (résolution 10 m), PlanetScope (résolution 3 m), et autres |
| Indices de végétation | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI, et indices supplémentaires |
| Prévisions météorologiques | Prévisions hyperlocales sur 14 jours avec analyses historiques |
| Formats d’exportation | TIFF, SHP et autres formats SIG standards |
| Accès API | Disponible pour images satellitaires, indices de végétation, données météorologiques et zonage des parcelles |
| Infrastructure | Plateforme cloud nécessitant une connexion internet |
Points importants
- La précision dépend de la qualité des données, incluant les historiques de rendement, les données pédologiques et les entrées phénologiques
- L’horizon de prévision est limité à environ 3 mois, ce qui le rend moins adapté aux prévisions très long terme
- Nécessite une connexion internet ; les fonctionnalités hors ligne sont limitées en raison de l’architecture cloud
- La calibration du modèle biophysique requiert la saisie par l’utilisateur des dates de semis, variétés de culture et autres paramètres phénologiques
- Non adapté aux opérations agricoles hors ligne ou déconnectées
Questions fréquentes
EOSDA Crop Monitoring prend en charge la prévision des rendements pour plus de 100 types de cultures, couvrant la plupart des principales commodités agricoles et cultures régionales.
La précision des prévisions peut atteindre environ 95 % dans des conditions optimales, selon la qualité des données, les historiques de rendement et une calibration correcte du modèle.
Les données d’entrée du modèle sont mises à jour tous les 14 jours, permettant un recalibrage et un affinage continus des prévisions de rendement tout au long de la saison de croissance.
Oui. EOSDA fournit une API complète qui permet l’intégration avec des applications personnalisées et des plateformes agritech, offrant un accès aux images satellitaires, indices de végétation, données météorologiques, zonage des parcelles, et plus encore.
Pour le modèle statistique, les données historiques de rendement améliorent la précision mais ne sont pas toujours obligatoires. Pour le modèle biophysique, vous devez fournir la variété de culture, les dates de semis et d’autres données phénologiques pour maximiser la précision des prévisions.
Taranis Ag Intelligence
| Développeur | Taranis Inc. |
| Plateforme | Plateforme web avec capture de données aériennes via drone, avion et satellite |
| Couverture mondiale | Opère à l’échelle mondiale avec des clients aux États-Unis, en Europe, au Brésil et au-delà |
| Modèle tarifaire | Service par abonnement payant ; aucun plan gratuit public disponible |
Présentation
Taranis Ag Intelligence est une plateforme d’agriculture de précision qui combine des images aériennes ultra-haute résolution avec une IA générative pour fournir une analyse des cultures au niveau foliaire. Le système détecte les premiers signes de ravageurs, maladies, carences nutritionnelles et pression des mauvaises herbes, permettant aux producteurs et agronomes d’agir de manière proactive. En intégrant le moteur IA génératif Ag Assistant avec des données d’imagerie riches, Taranis soutient la projection de rendement et la prise de décision basée sur les données pour optimiser l’utilisation des intrants et améliorer la productivité.
Fonctionnement
Taranis déploie une flotte d’aéronefs volant à basse altitude (drones et avions) pour capturer des images à résolution submillimétrique — environ 0,3 mm par pixel — sur les parcelles cultivées. La plateforme IA analyse des centaines de millions de points de données pour reconnaître les facteurs de stress des cultures, notamment insectes, maladies, mauvaises herbes et problèmes nutritionnels. Le moteur IA génératif Ag Assistant synthétise ces données au niveau foliaire avec les conditions météorologiques, la recherche agronomique et les informations sur la protection des cultures pour générer des analyses et recommandations précises, spécifiques à chaque parcelle. Les améliorations récentes incluent des algorithmes avancés de projection de rendement qui prévoient la performance future des cultures en fonction des risques détectés sur le terrain.
Fonctionnalités clés
Analyse au niveau foliaire à partir de captures par drone et avion avec une résolution de 0,3 mm par pixel
Identification automatique des ravageurs, maladies, carences nutritionnelles, pression des mauvaises herbes et comptage des plants
IA générative fournissant des recommandations agronomiques personnalisées et des rapports de prospection
Algorithmes avancés prévoyant la performance des cultures à partir des analyses IA au niveau foliaire
Collecte de données et suivi complet toute l’année pour les exploitations à grande échelle
Accéder à Taranis
Premiers pas
Inscrivez-vous auprès de Taranis via leur site web et choisissez le plan de service adapté à votre exploitation.
Fournissez des cartes des parcelles ou coordonnez-vous avec Taranis pour planifier la capture de données aériennes de vos champs.
Taranis survole vos parcelles à intervalles programmés à l’aide de drones ou d’avions pour capturer des images haute résolution.
Les images sont traitées via des algorithmes IA pour détecter les menaces et générer des analyses exploitables.
Accédez aux rapports agronomiques générés par Ag Assistant, incluant recommandations et prévisions de rendement.
Intégrez les analyses dans la gestion de votre exploitation, notamment pour l’application des intrants, la planification des prospections et les stratégies de protection des cultures.
Points importants
- Nécessite des vols aériens physiques (drones ou avions), ce qui peut limiter l’accès régional ou augmenter les coûts opérationnels
- Gère de gros volumes de données ; l’imagerie submillimétrique exige une infrastructure robuste et une expertise technique
- La confidentialité et la sécurité des données doivent être rigoureusement assurées avec des images haute résolution des parcelles
- Optimisé pour les conseillers, distributeurs agronomiques et grandes exploitations ; les petites fermes peuvent avoir un accès direct limité
- Les projections de rendement sont basées sur l’IA et peuvent varier selon la qualité des images et les données d’entrée
- Certaines recommandations générées par l’IA peuvent nécessiter une validation manuelle par des agronomes avant mise en œuvre
- L’accès aérien régulier peut ne pas être réalisable dans toutes les régions ou conditions météorologiques
Questions fréquentes
Taranis utilise des algorithmes de projection de rendement assistés par IA intégrés à Ag Assistant, combinant les données d’imagerie au niveau foliaire avec des informations agronomiques, les conditions météorologiques et les indicateurs de stress des parcelles pour prévoir la performance future des cultures.
L’imagerie aérienne de Taranis atteint environ 0,3 mm par pixel, permettant une analyse extrêmement détaillée au niveau foliaire et une détection précoce des facteurs de stress.
La plateforme est optimisée pour les conseillers, distributeurs agronomiques et grandes exploitations. Bien que les petites fermes puissent accéder à Taranis via des partenariats ou des coopératives, l’accès direct dépend du plan de service et de l’échelle opérationnelle.
Ag Assistant est un moteur d’IA générative qui traite les images de terrain, les données agronomiques, les résultats de recherche et les informations météorologiques pour produire des rapports agronomiques personnalisés et des recommandations spécifiques aux parcelles.
Oui. En analysant des images haute résolution au niveau foliaire, Taranis détecte les premiers signes d’infestation de ravageurs, de maladies, de carences nutritionnelles et de pression des mauvaises herbes, permettant des interventions proactives avant que des dommages importants aux cultures ne surviennent.
Climate FieldView (Bayer)
| Développeur | Bayer (The Climate Corporation) |
| Plates-formes prises en charge |
|
| Disponibilité | Plus de 20 pays, dont les États-Unis, le Brésil, le Canada, l’Europe, l’Afrique du Sud, l’Australie et la Turquie |
| Modèle tarifaire | Basic (gratuit) avec fonctionnalités limitées ; les formules payantes incluent Prime, Plus et Premium pour des analyses avancées |
Présentation
Climate FieldView de Bayer est une plateforme agricole numérique pilotée par l’IA qui unifie les données agronomiques, machines, météorologiques et satellites en un système intelligent unique. En traitant des milliards de points de données et plus de 250 couches de données haute définition, elle aide les agriculteurs à obtenir des informations exploitables sur leurs parcelles, à prédire les rendements, optimiser les intrants et prendre des décisions basées sur les données pour maximiser le retour sur investissement.
Fonctionnement
Climate FieldView agrège les données issues des tracteurs, semoirs, moissonneuses-batteuses, capteurs, stations météorologiques et images satellites dans une plateforme centralisée basée sur le cloud. Ses modèles d’apprentissage automatique analysent ces données multicouches pour générer des prévisions de rendement, évaluer la santé des cultures et fournir des recommandations agronomiques. En s’intégrant avec des systèmes externes via des API (comme CLAAS Telematics) et en synchronisant les données machines via FieldView Drive, la plateforme offre une visibilité complète de l’exploitation et des analyses prédictives pour les décisions de semis, protection des cultures et récolte.
Fonctionnalités clés
Les modèles d’apprentissage automatique utilisent les données historiques, les conditions météorologiques et les images satellites pour prédire avec précision les rendements des cultures.
Des cartes basées sur des satellites montrent le stress des cultures, la biomasse et les conditions des parcelles en quasi temps réel pour une intervention précoce.
Connexion avec tracteurs, moissonneuses-batteuses et équipements pour synchroniser automatiquement les données agronomiques et de rendement.
Prospectez les parcelles, générez des rapports d’analyse des rendements post-récolte et exportez les données en formats PDF ou CSV.
Prise en charge des intégrations tierces (API CLAAS, Combyne) et liaison avec les plateformes de gestion des grains.
Accédez aux données et analyses des parcelles depuis n’importe quel appareil via la plateforme web ou l’application mobile iOS.
Télécharger ou accéder
Premiers pas
Créez un compte sur le site Climate FieldView et sélectionnez soit le plan Basic gratuit, soit une formule payante (Prime, Plus, Premium) selon vos besoins.
Insérez le matériel FieldView Drive dans le port diagnostic de votre machine pour commencer à transmettre les données machines vers votre compte.
Importez les données historiques via la boîte de réception des données ou synchronisez automatiquement via les machines connectées, les API ou les stations météorologiques.
Utilisez la plateforme web ou l’application mobile pour consulter les cartes satellites, identifier les zones de stress et suivre l’état des cultures tout au long de la saison.
Après la récolte, utilisez les outils d’analyse des rendements et des rapports par région pour évaluer la performance et recevoir des prévisions basées sur l’IA pour la saison suivante.
Exportez des rapports complets au format PDF ou CSV pour les partager avec des agronomes, conseillers ou partenaires commerciaux.
Considérations importantes
- Une exploitation complète de la plateforme nécessite généralement un matériel compatible (FieldView Drive) et la connectivité des machines
- La précision des prévisions de rendement dépend de la qualité et de l’exhaustivité des données d’entrée (données machines, images satellites, météo)
- Certaines intégrations et fonctionnalités avancées peuvent ne pas être disponibles dans toutes les régions
- La gestion et l’interprétation de grands volumes de données requièrent des compétences numériques et un investissement en temps de la part des agriculteurs
Questions fréquentes
Climate FieldView utilise des algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour analyser les données historiques des parcelles, les conditions météorologiques en temps réel, les images satellites et les données agronomiques générées par les machines. Cette analyse multicouche produit des prévisions de rendement précises pour vous aider à planifier et optimiser vos opérations agricoles.
Oui, le plan Basic est entièrement gratuit et inclut des fonctionnalités essentielles telles que le stockage des données, la visualisation des parcelles et la possibilité d’importer des données. Les formules payantes (Prime, Plus, Premium) débloquent des analyses avancées, des modèles prédictifs et un support premium.
Absolument. Vous pouvez connecter votre équipement via le matériel FieldView Drive ou par des intégrations API (comme CLAAS Telematics). Cela permet la synchronisation automatique des données de travail sur le terrain, des informations de rendement et des diagnostics machines directement sur votre compte FieldView.
Climate FieldView est disponible dans plus de 20 pays à travers le monde, notamment aux États-Unis, au Brésil, au Canada, dans plusieurs pays européens, en Afrique du Sud, en Australie et en Turquie. La disponibilité et les fonctionnalités peuvent varier selon les régions.
Après la récolte, utilisez les fonctionnalités Rapports par région et Analyse des rendements pour examiner les données de performance des parcelles. Vous pouvez exporter des rapports détaillés montrant la répartition des rendements, l’impact des intrants et des recommandations générées par l’IA pour optimiser la stratégie de la saison suivante.
AGRIVISION AI
| Développeur | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Plates-formes prises en charge |
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| Langues prises en charge | Plusieurs langues régionales avec support vocal ; optimisé pour les agriculteurs indiens |
| Modèle tarifaire | Modèle freemium / payant ; les fonctionnalités principales de conseil et de suivi font partie de l’offre commerciale |
Présentation
AgriVision AI est une plateforme agritech intelligente qui exploite l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur et la technologie vocale pour fournir des informations en temps réel sur les cultures, des prévisions de rendement et des conseils sur les ravageurs et maladies. Conçue spécifiquement pour les agriculteurs et les organisations de producteurs agricoles (OPA), elle combine un diagnostic basé sur l’image avec des données environnementales et une analyse prédictive pour améliorer la productivité des cultures et soutenir de meilleures décisions agricoles.
Fonctionnement
AgriVision AI démocratise l’accès à l’intelligence agronomique pilotée par l’IA via une interface mobile simple. Les agriculteurs prennent des photos de leurs cultures, que les modèles d’apprentissage automatique analysent pour détecter maladies, ravageurs et carences nutritionnelles. Ces informations sont enrichies par des modèles prédictifs de rendement alimentés par des capteurs IoT, la surveillance environnementale et les données fournies par les agriculteurs. La plateforme propose des conseils vocaux dans les langues locales, la rendant accessible aux agriculteurs peu alphabétisés. Les OPA et coopératives bénéficient de tableaux de bord pour suivre la performance agronomique agrégée et la santé des cultures.
Fonctionnalités clés
Détecte maladies, ravageurs et stress nutritionnel à partir d’images prises avec la caméra mobile pour une évaluation précise de la santé des cultures.
Utilise des modèles d’IA avancés pour prévoir les rendements en se basant sur les données environnementales, les images et les informations fournies par les agriculteurs.
Envoie des notifications instantanées sur les conditions météorologiques, les épidémies de ravageurs et les risques de maladies pour tenir les agriculteurs informés.
Fournit des recommandations en plusieurs langues régionales avec saisie et sortie vocale, même en mode hors ligne.
Informations agrégées et outils d’aide à la décision pour les organisations de producteurs agricoles et coopératives.
Fonctionne sans connexion internet ; synchronise les données dès que la connexion est rétablie pour un accès ininterrompu.
Télécharger ou accéder
Premiers pas
Inscrivez-vous à AgriVision AI via leur site web ou l’application mobile en utilisant votre numéro de téléphone ou votre adresse e-mail.
Saisissez les informations sur votre exploitation, le type de culture et les dates de semis pour établir votre profil agricole.
Utilisez la caméra de votre téléphone pour photographier les feuilles des plantes et téléchargez-les dans l’application pour analyse par IA.
Obtenez des conseils personnalisés sur les traitements contre les ravageurs, les maladies et les carences nutritionnelles par texte ou voix dans votre langue locale.
Restez informé grâce aux alertes météo et aux notifications de risques liés aux ravageurs et maladies via le système d’alerte de l’application.
Utilisez la fonction de prévision des rendements pour estimer la production future et planifier en conséquence.
Les organisations de producteurs agricoles peuvent accéder au tableau de bord web pour consulter les données agrégées des exploitations et les analyses collectives.
Considérations importantes
Questions fréquentes
AgriVision AI utilise des modèles avancés d’apprentissage automatique qui combinent l’analyse d’images de vos cultures, les données des capteurs environnementaux (météo, conditions du sol) et les informations fournies par les agriculteurs pour générer des prévisions de rendement précises.
Oui, AgriVision AI prend en charge le fonctionnement hors ligne. Vous pouvez utiliser les fonctionnalités principales sans internet ; cependant, les mises à jour des conseils et la synchronisation des données nécessitent une connexion périodique.
La plateforme prend en charge la saisie vocale et les conseils dans plusieurs langues régionales, la rendant accessible aux agriculteurs de différentes régions linguistiques en Inde.
Absolument. AgriVision AI est spécialement conçu pour les petits agriculteurs et les OPA, avec une interface mobile simple, un support linguistique localisé et des options tarifaires abordables.
Oui, l’application envoie des alertes en temps réel concernant les risques liés aux ravageurs, les épidémies de maladies et les conditions météorologiques défavorables pour vous aider à agir rapidement de manière préventive.
CropX
| Développeur | CropX Technologies, Inc. |
| Plateformes supportées |
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| Disponibilité mondiale | Actif dans plus de 70 pays à travers le monde |
| Modèle tarifaire | Abonnement payant — nécessite un investissement matériel (capteurs) plus des frais récurrents pour la plateforme |
Présentation
CropX est une plateforme d’agriculture de précision alimentée par l’IA qui combine les données des capteurs de sol, l’apprentissage automatique, l’intelligence météo et les images satellites pour optimiser l’irrigation, l’application d’engrais et la gestion des cultures. En intégrant les données terrain en temps réel avec des analyses prédictives, CropX aide les agriculteurs à maximiser les rendements, réduire le gaspillage d’intrants et améliorer l’efficacité des ressources à grande échelle.
Fonctionnement
CropX déploie un réseau de sondes de sol qui mesurent en continu l’humidité, la température et la conductivité électrique à plusieurs profondeurs. Ces données capteurs en temps réel alimentent la plateforme cloud CropX, où des algorithmes d’IA les combinent avec les conditions météorologiques locales, la topographie, les images satellites et les données des machines agricoles pour générer des informations agronomiques exploitables. Le système utilise des modèles de culture validés pour prévoir le stress des plantes, anticiper les risques phytosanitaires et calculer l’efficacité de l’utilisation de l’eau.
Un essai terrain documenté a démontré une augmentation de rendement de 22 % grâce à l’irrigation pilotée par CropX, en évitant le stress hydrique et en ajustant précisément les besoins en eau du sol.
Fonctionnalités clés
Les sondes sur le terrain surveillent l’humidité, la température et la conductivité électrique à plusieurs profondeurs pour des informations continues sur le champ.
Les modèles d’apprentissage automatique intègrent les données du sol, météo, satellite et machines pour guider les décisions d’irrigation et de fertilisation.
Créez des cartes de prescriptions pour le semis, les engrais et l’irrigation adaptées à la variabilité du champ et aux conditions du sol.
Optimisez les scripts d’irrigation selon les zones d’humidité du sol pour maximiser l’efficacité de l’eau et la performance des cultures.
Importez les données des machines agricoles via les formats ISO-XML, CSV, SHP et TIFF pour une analyse complète du champ.
Suivez les économies d’eau, le lessivage d’azote et l’utilisation des intrants pour soutenir des pratiques agricoles efficaces et durables.
Télécharger ou accéder
Premiers pas
Déployez les sondes CropX dans votre champ à des profondeurs désignées (généralement 20 cm et 46 cm) pour commencer à collecter des données de sol en temps réel.
Configurez la transmission des données via 4G, Bluetooth ou satellite pour assurer un flux continu des données des capteurs vers la plateforme cloud.
Utilisez l’application CropX ou le tableau de bord web pour définir les limites des parcelles et connecter des sources de données supplémentaires comme les stations météo et les cartes topographiques.
Chargez les cartes de rendement, les enregistrements des machines et les fichiers de prescriptions aux formats ISO-XML, CSV, SHP ou TIFF pour une analyse complète du champ.
Utilisez l’outil VRA pour créer des cartes d’application à taux variable pour le semis, les engrais et l’irrigation adaptées aux conditions spécifiques de votre parcelle.
Exportez les scripts VRI vers votre contrôleur d’irrigation ou système pivot, ou ajustez manuellement les opérations selon les recommandations de CropX.
Suivez les données des capteurs en temps réel, les indices de végétation satellitaires et les alertes prédictives de risques phytosanitaires sur le tableau de bord intuitif.
Après la récolte, analysez les données de rendement et les rapports de terrain pour évaluer l’efficacité des prescriptions et affiner les stratégies pour les saisons futures.
Considérations importantes
- Frais d’abonnement récurrents nécessaires pour accéder à l’ensemble des analyses et fonctionnalités de la plateforme
- Dépendance à la connectivité : 4G, Bluetooth ou satellite nécessaires pour une transmission fiable des données
- Courbe d’apprentissage : l’interprétation des informations pilotées par IA peut nécessiter des connaissances techniques ou une expertise agronomique
- Compatibilité d’export des prescriptions variable selon les fabricants — toutes les marques de machines agricoles ne sont pas entièrement supportées
Questions fréquentes
Lors d’essais terrain documentés, l’irrigation pilotée par CropX a permis une augmentation de rendement de 22 % en évitant le stress hydrique et en ajustant précisément les besoins en eau du sol aux besoins des cultures.
CropX déploie des sondes de sol à base de capacitance qui mesurent la teneur volumétrique en eau (humidité), la température du sol et la conductivité électrique (CE) à plusieurs profondeurs pour un profilage complet du sol.
Oui — CropX supporte l’importation de données des équipements agricoles via plusieurs formats de fichiers incluant ISO-XML, CSV, SHP et TIFF, permettant une intégration fluide avec la plupart des systèmes de machines modernes.
La VRA (Application à Taux Variable) permet aux agriculteurs d’appliquer des intrants à des taux différents selon la variabilité du champ basée sur le sol et la culture. CropX génère des cartes de prescriptions pour le semis, les engrais et l’irrigation qui tiennent compte des conditions spécifiques du champ, optimisant ainsi l’efficacité des intrants et le potentiel de rendement.
Oui — l’outil d’irrigation à taux variable (VRI) de CropX optimise les scripts d’irrigation en fonction des données d’humidité du sol en temps réel et des zones du champ, réduisant significativement le gaspillage d’eau tout en maintenant une hydratation et une performance optimales des cultures.
OneSoil
Informations sur l'application
| Développeur | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Plates-formes prises en charge |
|
| Support linguistique | Disponible mondialement avec prise en charge multilingue de l'application web dans de nombreuses régions. |
| Modèle tarifaire | Freemium — la surveillance de base des parcelles est gratuite ; les outils avancés comme la cartographie VRA et les prélèvements de sol nécessitent un abonnement OneSoil Pro. |
Présentation générale
OneSoil est une plateforme d'agriculture de précision pilotée par l'IA qui aide les agriculteurs à surveiller la santé des cultures, analyser les zones de productivité et prévoir les rendements grâce aux images satellites et à l'apprentissage automatique. Elle permet aux agriculteurs de prendre des décisions basées sur les données en intégrant les tendances NDVI, les prévisions météorologiques et les données de rendement. Avec des niveaux gratuits et Pro, OneSoil prend en charge l'application à taux variable (VRA), la planification de la rotation des cultures et l'analyse des rendements — aidant à maximiser les profits et réduire les pertes.
Fonctionnement
OneSoil exploite les images satellites Copernicus Sentinel-1 et Sentinel-2 pour générer des cartes NDVI (Indice de Végétation par Différence Normalisée) et détecter les stades de développement des cultures. Elle traite les données NDVI historiques (jusqu'à 6 ans) pour créer des zones de productivité, qui représentent des sous-aires de champ avec un potentiel de rendement homogène. Ces zones permettent aux utilisateurs d'appliquer des semis, fertilisations ou pulvérisations à taux variable via des cartes de prescription personnalisables.
Après la récolte, les agriculteurs peuvent importer les cartes de rendement issues de leur moissonneuse-batteuse pour analyser les performances, comparer avec les zones de productivité et évaluer l'efficacité des stratégies VRA. OneSoil propose également la planification de la rotation des cultures et des prévisions météorologiques (précipitations, degrés-jours de croissance) pour soutenir les décisions agronomiques dans le temps.
Fonctionnalités clés
Suivi en temps réel de la santé des cultures grâce aux images satellites Sentinel-2 pour une détection précise des stades de développement.
Analyse historique du NDVI créant des zones à potentiel de rendement basé sur l'altitude et la luminosité du sol.
Création de cartes de prescription personnalisables pour le semis, la fertilisation et la pulvérisation basées sur les zones de productivité.
Importez les cartes de rendement issues de la moissonneuse-batteuse et comparez les performances avec les prescriptions VRA et les zones NDVI.
Planification automatisée des saisons futures basée sur l'historique complet des parcelles et les meilleures pratiques.
Prévisions sur 7 jours, suivi des précipitations cumulées et degrés-jours de croissance pour des décisions éclairées.
Télécharger ou accéder
Guide de démarrage
Créez un compte via l'application web OneSoil ou téléchargez l'application mobile pour iOS ou Android.
Tracez ou importez les limites de vos parcelles directement sur l'interface cartographique interactive.
Autorisez OneSoil à traiter les données satellites (NDVI, altitude, luminosité du sol) pour générer les zones de productivité.
Sélectionnez "Créer une carte VRA", choisissez le type de zone (historique ou NDVI), définissez les zones et les valeurs de taux, puis exportez votre carte de prescription.
Après la récolte, importez les fichiers de cartes de rendement de votre moissonneuse-batteuse, associez les attributs (rendement, unités, horodatage) et générez des rapports de rendement.
Comparez les cartes de rendement avec les zones de productivité ou les prescriptions VRA pour évaluer les performances et le retour sur investissement.
Utilisez l'outil de rotation des cultures pour documenter et prévoir les calendriers de culture des saisons à venir.
Notes importantes et limitations
- La précision des prévisions de rendement s'améliore avec les données de rendement importées ; sans elles, les prévisions sont moins précises.
- Les images satellites dépendent de la couverture nuageuse ; les mises à jour des données NDVI peuvent parfois être retardées.
- L'exportation des cartes de prescription peut nécessiter une compatibilité avec des machines et formats de fichiers spécifiques.
Questions fréquemment posées
Oui. OneSoil analyse les tendances NDVI, les zones de productivité et les données de rendement importées pour prévoir les rendements et évaluer précisément les performances des parcelles.
OneSoil Pro débloque des outils avancés d'agriculture de précision, notamment la création de cartes VRA, les cartes de prélèvement de sol, les essais en bandes témoins et l'analyse détaillée des zones de rendement — des fonctionnalités indisponibles dans la version gratuite.
Dans la version Pro, accédez à "Créer une carte VRA", sélectionnez votre type de prescription (zones de productivité ou NDVI), configurez votre culture et les taux d'application, puis exportez la carte vers votre matériel agricole.
Oui, les fonctionnalités de base de surveillance des parcelles sont gratuites. Les outils avancés d'agriculture de précision comme la création de cartes VRA et les essais en bandes nécessitent un abonnement Pro.
OneSoil s'appuie sur les images satellites Copernicus Sentinel-1 et Sentinel-2, traitées par des algorithmes d'IA pour extraire les métriques NDVI et autres informations d'agriculture de précision.
Points clés à retenir
- L'IA combine imagerie satellite, données météo, capteurs de sol et archives historiques pour une analyse complète des cultures
- Les algorithmes d'apprentissage automatique – des ensembles basés sur les arbres aux réseaux de neurones – fournissent des prévisions de rendement précises
- Les approches hybrides et l'apprentissage par transfert maximisent la précision même dans les régions pauvres en données
- Les mises en œuvre mondiales couvrent le Kenya, les États-Unis, l'Europe et l'Argentine avec des résultats prouvés
- Les plateformes commerciales rendent désormais les prévisions IA accessibles aux agriculteurs et décideurs du monde entier
- La prédiction du rendement pilotée par l'IA optimise la gestion des cultures et renforce la sécurité alimentaire
En résumé : Prédire les rendements agricoles avec l'IA devient une réalité pratique dans toutes les régions et pour toutes les cultures. En combinant l'imagerie satellite mondiale, les capteurs locaux et les données climatiques avec des algorithmes ML puissants, les analystes peuvent prévoir les récoltes des semaines voire des mois à l'avance. Cela permet aux agriculteurs et aux gouvernements de planifier plus efficacement les semis et la distribution, contribuant ainsi à nourrir durablement une population mondiale croissante.
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