כיצד לחזות יבול גידולים באמצעות בינה מלאכותית
גלה כיצד בינה מלאכותית משנה את החקלאות עם חיזוי מדויק של יבול גידולים באמצעות דימות לווייני, חיישני IoT, נתוני אקלים ומודלי למידת מכונה. למד על הכלים הטובים ביותר בעולם—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—התומכים בחקלאים ובעסקים חקלאיים ברחבי העולם.
בינה מלאכותית משנה את החקלאות על ידי מתן תחזיות יבול מדויקות בהרבה. מודלי הבינה המלאכותית של היום יכולים לעבד מאגרי נתונים עצומים – הרבה מעבר למה שאדם יכול לעבד – כדי לחזות את הקציר.
אפליקציות בינה מלאכותית מתוכננות לעכל הרבה יותר נתונים מאדם, ואז לנתח נתונים אלו כדי לספק תחזיות מדויקות יותר.
— רויטרס
תחזיות יבול מדויקות חיוניות לביטחון תזונתי ותכנון, במיוחד כאשר שינויי אקלים מאיימים על הגידולים. מחקרים מציינים ירידה של עד 24% ביבול התירס עד 2030 בתרחישי התחממות גבוהים. מערכות בינה מלאכותית מודרניות עוקבות אחר השדות באופן רציף: הן יכולות לאתר מתח או מזיקים שבועות מראש, למפות אזורים בעייתיים ואפילו להציע מתי והיכן להשקות או לדשן.
מקורות נתונים למודלי יבול בינה מלאכותית
מודלי יבול מבוססי בינה מלאכותית נשענים על זרמי נתונים מרובים לבניית מודיעין שדה מקיף:
דימות לווייני ואווירי
נתוני מזג אוויר ואקלים
חיישני קרקע ושטח
רשומות יבול היסטוריות
מודלי למידת מכונה לחיזוי יבול
לאחר איסוף הנתונים, אלגוריתמים של למידת מכונה מאומנים לחזות יבולים. נבדקו סוגי מודלים רבים, כל אחד עם חוזקות ייחודיות:
מערכות מבוססות עצים
שיטות Random Forest ו-Gradient Boosting מטפלות היטב בנתונים מעורבים.
- מציגות ביצועים טובים יותר במחקרים רבים
- מתמודדות עם קשרים לא ליניאריים
- עמידות בפני ערכים חריגים
רשתות עצביות
ANN, רשתות קונבולוציה ו-LSTM חוזרות מצטיינות עם מאגרי נתונים גדולים.
- לוכדות דפוסים מורכבים
- מתרחבות עם נפח הנתונים
- מאפשרות למידת העברה
גישות היברידיות
שילוב למידה עמוקה עם למידת העברה משפר דיוק באזורים עם נתונים מועטים.
- מנצלים מודלים מאומנים מראש
- מתאימים לתנאים מקומיים
- ממקסמים נתונים מוגבלים
הוכח שאלגוריתמים של למידת מכונה מבצעים היטב בחיזוי יבול במחקרים רבים.
— מחקר בינה מלאכותית חקלאית
יישומי בינה מלאכותית עולמיים לחיזוי יבול
חיזוי יבול מבוסס בינה מלאכותית מיושם כיום ברחבי העולם על כל הגידולים המרכזיים. הנה יישומים מרכזיים מהשטח:
קניה – חיזוי יבול תירס
חוקרים שילבו מודל סימולציית גידול עם חישה מרחוק באמצעות נתוני לווין WaPOR של FAO לחיזוי יבול תירס. הגישה ההיברידית שיפרה את הדיוק לעומת שימוש במודל בלבד, ותמכה בהערכות יבול באזורים עם נתונים מועטים.
ארצות הברית – מיפוי ייצור חיטה
צוותים אימנו רשתות LSTM עמוקות על נתוני מזג אוויר ומדדי לווין רב-שנתיים למיפוי ייצור חיטה מחוז אחר מחוז, מה שמאפשר תחזיות אזוריות מדויקות.
אירופה – ניטור רב-גידולים
פרויקטים כמו יוזמת UPSCALE משתמשים בנתוני מזל"טים ולוויין על שעורה, חיטה, תפוחי אדמה ותלתן לחישוב מדדי עלי כיסוי וכלורופיל – קלטים קריטיים לשיפור מודלי היבול.
פלטפורמות וכלים מסחריים
פלטפורמות בינה מלאכותית שונות משלבות כיום שיטות אלו עבור חקלאים אמיתיים ברחבי העולם:
SIMA (ארגנטינה)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
תמיכה ברב-גידולים
כלים ופלטפורמות התומכים בחיזוי יבול
אקו-sיסטמה מתפתחת של כלים מבוססי בינה מלאכותית תומכת בחיזוי התשואות. דוגמאות בולטות כוללות:
EOSDA Crop Monitoring
| מפתח | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| פלטפורמות נתמכות |
|
| תמיכה בשפות | כיסוי עולמי עם אנגלית כשפה ראשית; שפות נוספות זמינות לפי אזור |
| מודל תמחור | פלטפורמה בתשלום עם תוכניות מדרגיות (Essential, Professional, Enterprise) ותוספות אופציונליות כולל הערכת יבול |
סקירה כללית
EOSDA Crop Monitoring היא פלטפורמת חקלאות מדויקת המשתמשת בתמונות לוויין, נתוני מזג אוויר ולמידת מכונה לניטור בריאות הגידולים, חיזוי יבולים ואפשרות לקבלת החלטות חקלאיות מבוססות נתונים. מיועדת לחקלאים, אגרונומים, שיתופי פעולה ועסקי חקלאות, היא מספקת הערכה מרחוק של השדות, תכנון משאבים וחיזוי ביצועי גידולים ברמות שדה ואזור.
כיצד זה עובד
הפלטפורמה משתמשת בנתוני חישה מרחוק מלוויינים (Sentinel-2, PlanetScope ואחרים) בשילוב עם מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית כדי לספק תובנות חיזוי. מודול חיזוי היבול משתמש בשתי גישות משלימות:
- מודל סטטיסטי: חיזויים מבוססי למידת מכונה המאמנים על נתוני יבול וסביבה היסטוריים
- מודל ביופיזי: חיזוי מונע פנולוגיה באמצעות אסימילציה של מדד עלי העלה
הנתונים מתעדכנים כל 14 יום כדי לחדד את התחזיות, עם דיוק של עד 95% בתנאים מיטביים. גישה דו-מודלית זו תומכת בקבלת החלטות ברמת השדה, הערכת סיכונים ותכנון חקלאי לטווח ארוך.
תכונות מרכזיות
גישות סטטיסטיות וביופיזיות לחיזוי יבול מדויק
חיזוי יבול עד 3 חודשים עם מחזורי כיול מודל כל 14 יום
מדדי צמחייה מבוססי לוויין כולל NDVI, MSAVI, RECI, NDMI ועוד
תחזיות היפר-מקומיות ל-14 יום ונתוני מזג אוויר היסטוריים מקיפים
מפות יישום בקצב משתנה המשולבות עם נתוני לוויין ומכונות
יומני פעילויות שדה, משימות סיור וניהול צוות רב-משתמשים
גישה מלאה ל-API לאינטגרציה חקלאית וליישומים מותאמים
ייצוא מפות בפורמטים TIFF, SHP ועוד לניתוח חיצוני
גישה לפלטפורמה
התחלה מהירה
הירשם ל-EOSDA Crop Monitoring ובחר את רמת המנוי שלך (Essential, Professional או Enterprise).
צייר גבולות שדה ישירות בממשק המפה או העלה קבצי גבולות קיימים כדי להתחיל במעקב.
צפה במדדי צמחייה, לחץ מים, סיווג גידולים ושלבי צמיחה על בסיס סולמות פנולוגיים BBCH לתכנון פעולות שדה.
הפעל את תוסף חיזוי היבול וספק תאריכי זריעה, זני גידול ונתוני יבול היסטוריים לכיול מדויק של המודלים.
ייצא מפות בפורמטים TIFF או SHP, צור מפות אזורי VRA, או שלב עם מערכותיך דרך API למפתחים.
מפרט טכני
| גידולים נתמכים | מעל 100 סוגי גידולים במודל חיזוי היבול |
| דיוק החיזוי | עד כ-95% בתנאי נתונים מיטביים |
| אופק תחזית | עד 3 חודשים קדימה |
| תדירות עדכון נתונים | כל 14 יום לכיול מודל |
| מקורות נתוני לוויין | Sentinel-2 (רזולוציה 10 מ'), PlanetScope (רזולוציה 3 מ') ואחרים |
| מדדי צמחייה | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI ועוד מדדים נוספים |
| תחזיות מזג אוויר | תחזיות היפר-מקומיות ל-14 יום עם ניתוחים היסטוריים |
| פורמטי ייצוא | TIFF, SHP ופורמטים סטנדרטיים נוספים ל-GIS |
| גישה ל-API | זמינה לתמונות לוויין, מדדי צמחייה, נתוני מזג אוויר ואזורי שדה |
| תשתית | פלטפורמה מבוססת ענן הדורשת חיבור אינטרנט |
שיקולים חשובים
- הדיוק תלוי באיכות הנתונים, כולל רשומות יבול היסטוריות, נתוני קרקע וקלטים פנולוגיים
- אופק התחזית מוגבל לכ-3 חודשים, מה שהופך אותו לפחות מתאים לחיזויים ארוכי טווח מאוד
- דורש חיבור לאינטרנט; פונקציונליות לא מקוונת מוגבלת עקב ארכיטקטורת ענן
- כיול המודל הביופיזי דורש הזנת תאריכי זריעה, זני גידול ופרמטרים פנולוגיים נוספים על ידי המשתמש
- לא מתאים לפעולות חקלאיות לא מקוונות או מנותקות
שאלות נפוצות
EOSDA Crop Monitoring תומכת בחיזוי יבול ליותר מ-100 סוגי גידולים, המכסים את רוב הסחורות החקלאיות המרכזיות והגידולים האזוריים.
דיוק התחזית יכול להגיע עד כ-95% בתנאים מיטביים, בהתאם לאיכות הנתונים, רשומות יבול היסטוריות וכיול נכון של המודל.
קלטי המודל מתעדכנים כל 14 יום, מה שמאפשר כיול וחדוש מתמיד של תחזיות היבול לאורך עונת הגידול.
כן. EOSDA מספקת API מקיף המאפשר אינטגרציה עם יישומים מותאמים ופלטפורמות אגריטק, ומציע גישה לתמונות לוויין, מדדי צמחייה, נתוני מזג אוויר, אזורי שדה ועוד.
עבור המודל הסטטיסטי, נתוני יבול היסטוריים משפרים את הדיוק אך אינם תמיד נדרשים. עבור המודל הביופיזי, יש לספק זני גידול, תאריכי זריעה וקלטים פנולוגיים נוספים כדי למקסם את דיוק התחזית.
Taranis Ag Intelligence
| מפתח | Taranis Inc. |
| פלטפורמה | פלטפורמה מבוססת רשת עם איסוף נתונים אוויריים באמצעות רחפן, מטוס ולוויין |
| כיסוי עולמי | פועלת ברחבי העולם עם לקוחות בארצות הברית, אירופה, ברזיל ומעבר לכך |
| מודל תמחור | שירות מבוסס מנוי בתשלום; אין תוכנית חינמית זמינה לציבור |
סקירה כללית
Taranis Ag Intelligence היא פלטפורמת חקלאות מדויקת המשלבת תמונות אוויריות ברזולוציה גבוהה במיוחד עם בינה מלאכותית גנרטיבית כדי לספק ניתוח גידולים ברמת העלה. המערכת מזהה סימנים מוקדמים של מזיקים, מחלות, חסרים תזונתיים ולחץ עשבים שוטים, ומאפשרת לחקלאים ואגרונומים להגיב באופן יזום. באמצעות שילוב מנוע הבינה המלאכותית הגנרטיבי Ag Assistant עם נתוני תמונות עשירים, טארניס תומכת בחיזוי יבול ובקבלת החלטות מבוססת נתונים לשימוש מיטבי בקלטים ולשיפור התפוקה.
כיצד זה עובד
טארניס מפעילה צי של מטוסים בגובה נמוך (רחפנים ומטוסים) ללכידת תמונות ברזולוציה תת-מילימטרית — כ-0.3 מ"מ לפיקסל — בשדות הגידול. פלטפורמת הבינה המלאכותית מנתחת מאות מיליוני נקודות נתונים כדי לזהות גורמי לחץ על הגידולים כולל חרקים, מחלות, עשבים שוטים ובעיות תזונתיות. מנוע הבינה המלאכותית הגנרטיבי Ag Assistant מסנתז את הנתונים ברמת העלה עם דפוסי מזג אוויר, מחקר אגרונומי ומידע על הגנת הצומח כדי לייצר תובנות והמלצות מדויקות ספציפיות לשדה. שיפורים אחרונים כוללים אלגוריתמים מתקדמים לחיזוי יבול החוזים את ביצועי הגידול העתידיים בהתבסס על סיכוני בריאות השדה שזוהו.
תכונות מרכזיות
ניתוח ברמת עלה מתמונות רחפן ומטוס ברזולוציה של 0.3 מ"מ לפיקסל
זיהוי אוטומטי של מזיקים, מחלות, חסרים תזונתיים, לחץ עשבים שוטים וספירת צמחים
בינה מלאכותית גנרטיבית המספקת המלצות אגרונומיות מותאמות ודוחות סיור
אלגוריתמים מתקדמים החוזים ביצועי גידול בהתבסס על תובנות בינה מלאכותית ברמת העלה
לכידת נתונים לאורך כל השנה ושירות מעקב מלא לפעולות בקנה מידה גדול
גישה לטארניס
התחלה
הרשם לטארניס דרך האתר שלהם ובחר את תוכנית השירות המתאימה לפעילותך.
ספק מפות שדה או תאם עם טארניס לקביעת לוח זמנים ללכידת נתונים אוויריים עבור השדות שלך.
טארניס טסה בשדותיך במרווחי זמן מתוזמנים באמצעות רחפנים או מטוסים ללכידת תמונות ברזולוציה גבוהה.
התמונות מעובדות באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית לזיהוי איומים וליצירת תובנות ניתנות ליישום.
גש לדוחות האגרונומיים שנוצרו דרך Ag Assistant, כולל המלצות ותחזיות יבול.
שלב את התובנות בהחלטות ניהול החווה, כולל יישום קלטים, לוחות זמנים לסיור ואסטרטגיות הגנת גידולים.
שיקולים חשובים
- נדרשות טיסות פיזיות (רחפנים או מטוסים), שעשויות להגביל את הגישה האזורית או להעלות עלויות תפעול
- מתמודדת עם נפחי נתונים גבוהים; תמונות תת-מילימטריות דורשות תשתית חזקה ומומחיות טכנית
- פרטיות ואבטחת מידע חייבות להיות מנוהלות בקפידה עם תמונות שדה ברזולוציה גבוהה
- מותאמת ליועצים, קמעונאי אגרונומיה ופעילויות גדולות; חוות קטנות עשויות להיות מוגבלות בגישה ישירה
- תחזיות יבול מבוססות בינה מלאכותית ועשויות להשתנות בהתאם לאיכות התמונות וקלטי הנתונים
- חלק מההמלצות שנוצרות על ידי הבינה המלאכותית עשויות לדרוש סקירה ידנית על ידי אגרונומים לפני יישום
- גישה אווירית עקבית עשויה שלא להיות אפשרית בכל האזורים או בתנאי מזג אוויר מסוימים
שאלות נפוצות
טארניס משתמשת באלגוריתמים לחיזוי יבול מבוססי בינה מלאכותית המשולבים ב-Ag Assistant, המשלבים נתוני תמונות ברמת העלה עם מידע אגרונומי, דפוסי מזג אוויר ומדדי לחץ שדה לחיזוי ביצועי הגידול העתידיים.
תמונות האוויר של טארניס מגיעות לרזולוציה של כ-0.3 מ"מ לפיקסל, המאפשרת ניתוח גידולים מפורט מאוד ברמת העלה וזיהוי מוקדם של גורמי לחץ.
הפלטפורמה מותאמת ליועצים, קמעונאי אגרונומיה ופעילויות גדולות. חוות קטנות עשויות לגשת לטארניס דרך שותפויות או הסדרים שיתופיים, אך הגישה הישירה תלויה בתוכנית השירות ובהיקף הפעילות.
Ag Assistant הוא מנוע בינה מלאכותית גנרטיבי המעבד תמונות שדה, נתונים אגרונומיים, ממצאי מחקר ומידע על מזג האוויר כדי לייצר דוחות אגרונומיים מותאמים והמלצות ספציפיות לשדה.
כן. באמצעות ניתוח תמונות ברזולוציה גבוהה ברמת העלה, טארניס מזהה סימנים מוקדמים של נגיעות מזיקים, מחלות, חסרים תזונתיים ולחץ עשבים שוטים, ומאפשרת התערבות יזומה לפני נזק משמעותי לגידול.
Climate FieldView (Bayer)
| מפתח | Bayer (The Climate Corporation) |
| פלטפורמות נתמכות |
|
| זמינות | מעל 20 מדינות כולל ארה"ב, ברזיל, קנדה, אירופה, דרום אפריקה, אוסטרליה וטורקיה |
| מודל תמחור | בסיסי (חינמי) עם תכונות מוגבלות; תוכניות בתשלום כוללות Prime, Plus ו-Premium לניתוחים מתקדמים |
סקירה כללית
Climate FieldView מבית Bayer היא פלטפורמת חקלאות דיגיטלית מונעת בינה מלאכותית המאחדת נתונים אגרונומיים, מכניים, מטאורולוגיים ולווייניים למערכת חכמה אחת. באמצעות עיבוד מיליארדי נקודות נתונים ויותר מ-250 שכבות נתונים ברזולוציה גבוהה, היא מסייעת לחקלאים לקבל תובנות מעשיות מהשדה, לחזות יבול, לייעל שימוש בקלטים ולקבל החלטות מבוססות נתונים למקסום התשואה על ההשקעה.
כיצד זה עובד
Climate FieldView אוספת נתונים מטרקטורים, זרעים, קומביינים, חיישנים, תחנות מזג אוויר ותמונות לוויין לפלטפורמה מרכזית מבוססת ענן. מודלי למידת המכונה מנתחים את הנתונים הרב-שכבתיים כדי ליצור תחזיות יבול, להעריך בריאות הצמחייה ולספק המלצות אגרונומיות. באמצעות אינטגרציה עם מערכות חיצוניות דרך APIs (כגון CLAAS Telematics) וסנכרון נתוני מכונות דרך FieldView Drive, הפלטפורמה מספקת נראות מקיפה לחווה ותובנות חיזוי להחלטות זריעה, הגנת יבול וקציר.
תכונות עיקריות
מודלי למידת מכונה משתמשים בנתונים היסטוריים, דפוסי מזג אוויר ותמונות לוויין לחיזוי מדויק של יבול.
מפות מבוססות לוויין מציגות לחץ על הצמחייה, ביומסה ותנאי השדה בזמן כמעט אמת להתערבות מוקדמת.
מתחבר לטרקטורים, קומביינים וציוד לסנכרון אוטומטי של נתוני אגרונומיה ויבול.
סיור בשדות, יצירת דוחות ניתוח יבול לאחר הקציר וייצוא נתונים בפורמטים PDF או CSV.
תומך באינטגרציות צד שלישי (CLAAS API, Combyne) וקישור לפלטפורמות ניהול גרעינים.
גישה לנתוני שדה ותובנות מכל מכשיר דרך פלטפורמת האינטרנט או אפליקציית iOS.
הורדה או גישה
התחלה
צור חשבון באתר Climate FieldView ובחר בתוכנית הבסיסית החינמית או בתוכנית בתשלום (Prime, Plus, Premium) בהתאם לצרכיך.
הכנס את חומרת FieldView Drive לנמל האבחון של המכונה שלך כדי להתחיל להזרים נתוני מכונה לחשבונך.
ייבא נתונים היסטוריים באמצעות תיבת הנתונים או סנכרן אוטומטית דרך מכונות מחוברות, APIs או תחנות מזג אוויר.
השתמש בפלטפורמת האינטרנט או באפליקציה כדי לצפות במפות לוויין, לזהות אזורי לחץ ולעקוב אחר תנאי הצמחייה לאורך העונה.
לאחר הקציר, השתמש בכלי ניתוח יבול ודוחות אזור השדה להערכת ביצועים וקבלת תחזיות מונעות בינה מלאכותית לעונה הבאה.
ייצא דוחות מקיפים כ-PDF או CSV לשיתוף עם אגרונומים, יועצים או שותפים עסקיים.
שיקולים חשובים
- שימוש מלא בפלטפורמה דורש בדרך כלל חומרה תואמת (FieldView Drive) וקישוריות למכונות
- דיוק חיזוי היבול תלוי באיכות ושלמות נתוני הקלט (נתוני מכונה, תמונות לוויין, מזג אוויר)
- חלק מהאינטגרציות והתכונות המתקדמות עשויות שלא להיות זמינות בכל האזורים
- ניהול ופרשנות של כמויות גדולות של נתונים דורשים מיומנות דיגיטלית והשקעת זמן מצד החקלאים
שאלות נפוצות
Climate FieldView משתמש באלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה לניתוח נתוני שדה היסטוריים, דפוסי מזג אוויר בזמן אמת, תמונות לוויין ונתוני אגרונומיה שנוצרים על ידי מכונות. ניתוח רב-שכבתי זה מייצר תחזיות יבול מדויקות המסייעות בתכנון וייעול פעולות החקלאות שלך.
כן, תוכנית הבסיס היא חינמית לחלוטין וכוללת תכונות חיוניות כמו אחסון נתונים, הצגת שדות ויכולת העלאת נתונים. תוכניות בתשלום (Prime, Plus, Premium) פותחות גישה לניתוחים מתקדמים, מודלים חיזויים ותמיכה פרימיום.
בהחלט. ניתן לחבר את הציוד שלך באמצעות חומרת FieldView Drive או דרך אינטגרציות API (כגון CLAAS Telematics). זה מאפשר סנכרון אוטומטי של נתוני עבודת השדה, מידע על יבול ואבחון מכונות ישירות לחשבון FieldView שלך.
Climate FieldView זמין בלמעלה מ-20 מדינות ברחבי העולם, כולל ארצות הברית, ברזיל, קנדה, מדינות אירופה, דרום אפריקה, אוסטרליה וטורקיה. הזמינות ומערכי התכונות עשויים להשתנות לפי אזור.
לאחר הקציר, השתמש בתכונות דוחות אזור השדה ו-ניתוח יבול כדי לסקור נתוני ביצועי השדה. ניתן לייצא דוחות מפורטים המציגים התפלגות יבול, ניתוח השפעת הקלטים והמלצות מונעות בינה מלאכותית לאופטימיזציה של אסטרטגיית העונה הבאה.
AGRIVISION AI
| מפתח | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| פלטפורמות נתמכות |
|
| תמיכת שפות | שפות אזוריות מרובות עם תמיכה קולית; מותאם לחקלאים בהודו |
| מודל תמחור | מודל פרימיום חינמי / בתשלום; תכונות ייעוץ ומעקב מרכזיות הן חלק מההצעה המסחרית |
סקירה כללית
AgriVision AI היא פלטפורמת אגריטק חכמה המשלבת בינה מלאכותית, ראייה ממוחשבת וטכנולוגיית קול כדי לספק תובנות בזמן אמת על הגידולים, חיזוי תפוקה וייעוץ למזיקים ומחלות. מיועדת במיוחד לחקלאים וארגוני יצרנים חקלאיים (FPO), היא משלבת אבחון מבוסס תמונות עם נתוני סביבה ואנליטיקה חזויה לשיפור פריון הגידולים ותמיכה בקבלת החלטות חקלאיות טובות יותר.
כיצד זה עובד
AgriVision AI מדמה גישה לאינטליגנציה אגרונומית מונעת בינה מלאכותית דרך ממשק מובייל פשוט. החקלאים מצלמים תמונות של הגידולים שלהם, ומודלי למידת מכונה מנתחים אותן לזיהוי מחלות, מזיקים וחוסרי תזונה. תובנות אלו משולבות עם מודלים חזויים לתפוקה המונעים על ידי חיישני IoT, ניטור סביבתי וקלטי חקלאים. הפלטפורמה מציעה ייעוץ קולי בשפות מקומיות, מה שהופך אותה לנגישה לחקלאים עם מיומנויות קריאה מוגבלות. ארגוני יצרנים וקואופרטיבים מקבלים גישה ללוחות מחוונים למעקב אחר ביצועי החווה ובריאות הגידולים.
תכונות מרכזיות
מזהה מחלות, מזיקים ומתח תזונתי באמצעות תמונות מצלמת מובייל להערכת בריאות מדויקת של הגידול.
משתמש במודלים מתקדמים של בינה מלאכותית לחיזוי תפוקת הגידול בהתבסס על נתוני סביבה, תמונות וקלטי חקלאים.
שולח התראות מיידיות על עדכוני מזג אוויר, התפרצויות מזיקים וסיכוני מחלות כדי לשמור על החקלאים מעודכנים.
מספק הנחיות בשפות אזוריות מרובות עם קלט ופלט קולי, גם במצב לא מקוון.
תובנות מצטברות וכלי תמיכה בקבלת החלטות לארגוני יצרנים חקלאיים וקואופרטיבים.
פועל ללא חיבור אינטרנט; מסנכרן נתונים כאשר החיבור מתחדש לגישה רציפה.
הורדה או גישה
התחלה
הירשם ל-AgriVision AI דרך האתר או האפליקציה הניידת באמצעות מספר הטלפון או האימייל שלך.
הזן את פרטי החווה שלך, סוג הגידול ותאריכי הזריעה כדי להקים את פרופיל החקלאות שלך.
השתמש במצלמת הטלפון שלך לצילום עלי הצמחים והעלה אותם לאפליקציה לניתוח מבוסס בינה מלאכותית.
קבל המלצות מותאמות אישית לטיפול במזיקים, מחלות וחוסרי תזונה באמצעות טקסט או קול בשפתך המקומית.
הישאר מעודכן עם התראות מזג אוויר והודעות סיכון למזיקים ומחלות דרך מערכת ההתראות של האפליקציה.
השתמש בתכונת חיזוי התפוקה להערכת ייצור הגידול העתידי ותכנן בהתאם.
ארגוני יצרנים חקלאיים יכולים לגשת ללוח המחוונים באתר לצפייה בנתוני חווה מצטברים ותובנות משותפות.
שיקולים חשובים
שאלות נפוצות
AgriVision AI משתמשת במודלי למידת מכונה מתקדמים המשלבים ניתוח תמונות של הגידולים שלך, נתוני חיישנים סביבתיים (מזג אוויר, תנאי קרקע) וקלטי חקלאים כדי ליצור תחזיות תפוקה מדויקות.
כן, AgriVision AI תומכת בתפעול לא מקוון. ניתן להשתמש בתכונות המרכזיות ללא אינטרנט; עם זאת, עדכוני ייעוץ וסנכרון נתונים דורשים חיבור תקופתי.
הפלטפורמה תומכת בקלט וייעוץ קולי בשפות אזוריות מרובות, מה שהופך אותה לנגישה לחקלאים מאזורים לשוניים שונים בהודו.
בהחלט. AgriVision AI מיועדת במיוחד לחקלאים קטנים וארגוני יצרנים, עם ממשק מובייל פשוט, תמיכה בשפות מקומיות ואפשרויות תמחור נגישות.
כן, האפליקציה שולחת התראות בזמן אמת על סיכוני מזיקים, התפרצויות מחלות ותנאי מזג אוויר קשים כדי לסייע לך לנקוט פעולה מונעת במהירות.
CropX
| מפתח | CropX Technologies, Inc. |
| פלטפורמות נתמכות |
|
| זמינות עולמית | פעיל במעל 70 מדינות ברחבי העולם |
| מודל תמחור | מנוי בתשלום — דורש השקעה בחומרה (חיישנים) בנוסף לדמי פלטפורמה שוטפים |
סקירה כללית
CropX היא פלטפורמת חקלאות מדויקת מונעת בינה מלאכותית המשלבת נתוני חיישני קרקע, למידת מכונה, מודיעין מזג אוויר ותמונות לוויין לאופטימיזציה של השקיה, יישום דשנים וניהול גידולים. באמצעות שילוב נתוני שדה בזמן אמת עם אנליטיקה חיזויית, CropX מסייעת לחקלאים למקסם יבולים, להפחית בזבוז קלטים ולשפר את יעילות המשאבים בקנה מידה רחב.
כיצד זה עובד
CropX מפעילה רשת גששי קרקע שמודדים ברציפות לחות, טמפרטורה ומוליכות חשמלית בעומקים שונים. נתוני החיישנים בזמן אמת מוזנים לפלטפורמת הענן של CropX, שם אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית משלבים אותם עם דפוסי מזג אוויר מקומיים, טופוגרפיה, תמונות לוויין ונתוני מכונות חקלאיות ליצירת תובנות אגרונומיות מעשיות. המערכת משתמשת במודלים מאומתים של גידולים לחיזוי לחץ צמחים, הערכת סיכוני מחלות וחישוב יעילות שימוש במים.
ניסוי שדה מתועד הראה עלייה של 22% ביבול באמצעות השקיה מונעת CropX, על ידי מניעת לחץ מים והתאמה מדויקת של דרישות המים בקרקע.
תכונות מרכזיות
גששים בשדה מנטרים לחות, טמפרטורה ומוליכות חשמלית בעומקים שונים לקבלת תובנות שדה רציפות.
מודלים של למידת מכונה משלבים נתוני קרקע, מזג אוויר, לוויין ומכונות להכוונת החלטות השקיה ודישון.
יצירת מפות מרשמים לזריעה, דשנים והשקיה המותאמות לשונות השדה ותנאי הקרקע.
אופטימיזציה של תסריטי השקיה בהתבסס על אזורי לחות קרקע למקסום יעילות המים וביצועי הגידול.
ייבוא נתוני מכונות חקלאיות בפורמטים ISO-XML, CSV, SHP ו-TIFF לניתוח שדה מקיף.
מעקב אחר חיסכון במים, דליפת חנקן ושימוש בקלטים לתמיכה בפרקטיקות חקלאות יעילות ובר קיימא.
הורדה או גישה
התחלה
פרוס גששי CropX בשדה בעומקים המיועדים (בדרך כלל 20 ס"מ ו-46 ס"מ) כדי להתחיל באיסוף נתוני קרקע בזמן אמת.
הגדר העברת נתונים באמצעות 4G, Bluetooth או חיבור לווייני כדי להבטיח זרימת נתוני חיישנים רציפה לפלטפורמת הענן.
השתמש באפליקציית CropX או בלוח הבקרה האינטרנטי להגדרת גבולות השדה וחיבור מקורות נתונים נוספים כמו תחנות מזג אוויר ומפות טופוגרפיה.
העלה מפות יבול, רשומות מכונות וקבצי מרשמים בפורמטים ISO-XML, CSV, SHP או TIFF לניתוח שדה מקיף.
השתמש בכלי VRA ליצירת מפות יישום בקצב משתנה לזריעה, דשנים והשקיה המותאמות לתנאי השדה הספציפיים שלך.
ייצא תסריטי VRI לבקר ההשקיה או למערכת הפיבוט שלך, או התאם ידנית את הפעולות בהתאם להמלצות CropX.
עקוב אחר נתוני חיישנים בזמן אמת, מדדי צמחייה מלוויין והתראות סיכוני מחלות חיזויית בלוח הבקרה האינטואיטיבי.
לאחר הקציר, נתח נתוני יבול ודוחות שדה להערכת יעילות המרשמים ולשיפור האסטרטגיות לעונות הבאות.
שיקולים חשובים
- נדרשים דמי מנוי שוטפים לגישה מלאה לאנליטיקה ולפיצ'רים של הפלטפורמה
- תלות בחיבור: דרוש חיבור 4G, Bluetooth או לווייני להעברת נתונים אמינה
- עקומת למידה: פרשנות תובנות מונעות בינה מלאכותית עשויה לדרוש ידע טכני או מומחיות אגרונומית
- תאימות לייצוא מרשמים משתנה לפי יצרן — לא כל מותגי המכונות החקלאיות נתמכים במלואם
שאלות נפוצות
בניסויים מתועדים בשדה, השקיה מונעת CropX השיגה עלייה של 22% ביבול על ידי מניעת לחץ מים והתאמה מדויקת של דרישות המים בקרקע לצרכי הגידול.
CropX מפעילה גששי קרקע מבוססי קיבוליות המדדים את תכולת המים הנפחית (לחות), טמפרטורת הקרקע ומוליכות חשמלית (EC) בעומקים שונים לפרופיל קרקע מקיף.
כן — CropX תומכת בייבוא נתונים ממכונות חקלאיות בפורמטים שונים כולל ISO-XML, CSV, SHP ו-TIFF, ומאפשרת אינטגרציה חלקה עם רוב מערכות המכונות המודרניות.
VRA (יישום בקצב משתנה) מאפשר לחקלאים ליישם קלטים בקצבים שונים ברחבי השדה בהתבסס על שונות הקרקע והגידול. CropX יוצרת מפות מרשמים לזריעה, דשנים והשקיה המתחשבות בתנאי השדה הספציפיים, לאופטימיזציה של יעילות הקלטים ופוטנציאל היבול.
כן — כלי ההשקיה בקצב משתנה (VRI) של CropX מאופטם תסריטי השקיה בהתבסס על נתוני לחות קרקע בזמן אמת ואזורי שדה, ומפחית משמעותית בזבוז מים תוך שמירה על לחות אופטימלית וביצועי הגידול.
OneSoil
מידע על האפליקציה
| מפתח | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| פלטפורמות נתמכות |
|
| תמיכה בשפות | זמינה ברחבי העולם עם תמיכה באפליקציית אינטרנט רב-שפתית באזורים רבים. |
| מודל תמחור | מודל פרימיום חינמי — ניטור שדות בסיסי חינמי; כלים מתקדמים כמו מיפוי VRA ודגימות קרקע דורשים מנוי OneSoil Pro. |
סקירה כללית
OneSoil היא פלטפורמת חקלאות מדויקת מונעת בינה מלאכותית המסייעת למגדלים לנטר את בריאות הגידולים, לנתח אזורי פרודוקטיביות ולחזות יבולים באמצעות תמונות לוויין ולמידת מכונה. היא מאפשרת לחקלאים לקבל החלטות מבוססות נתונים על ידי שילוב מגמות NDVI, תחזיות מזג אוויר ונתוני יבול. עם רמות חינמיות ו-Pro, OneSoil תומכת במריחת שיעור משתנה (VRA), תכנון סיבוב גידולים וניתוח יבול — מסייעת למקסם תשואות ולהפחית בזבוז.
כיצד זה עובד
OneSoil משתמשת בתמונות לוויין Copernicus Sentinel-1 ו-Sentinel-2 ליצירת מפות NDVI (מדד הצמחייה המנורמל) ולזיהוי שלבי התפתחות הגידול. היא מעבדת נתוני NDVI היסטוריים (עד 6 שנים) לבניית אזורי פרודוקטיביות, המייצגים תת-אזורים בשדה עם פוטנציאל יבול עקבי. אזורים אלו מאפשרים למשתמשים ליישם זריעה, דישון או ריסוס בשיעורים משתנים באמצעות מפות מרשמים מותאמות אישית.
לאחר הקציר, חקלאים יכולים להעלות מפות יבול מהמכונה לניתוח ביצועים, השוואה עם אזורי פרודוקטיביות והערכת יעילות אסטרטגיות VRA. OneSoil מציעה גם תכנון סיבוב גידולים ותחזיות מזג אוויר (משקעים, ימי גדילה) לתמיכה בהחלטות חקלאיות לאורך זמן.
תכונות עיקריות
מעקב בזמן אמת אחר בריאות הגידול באמצעות תמונות לוויין Sentinel-2 לזיהוי מדויק של שלבי התפתחות.
ניתוח NDVI היסטורי ליצירת אזורי פוטנציאל יבול בהתבסס על גובה ודפוסי זוהר הקרקע.
יצירת מפות מרשמים מותאמות אישית לזריעה, דישון וריסוס בהתבסס על אזורי פרודוקטיביות.
ייבוא מפות יבול מהמכונה והשוואת ביצועים מול מרשמי VRA ואזורי NDVI.
תכנון אוטומטי לעונות עתידיות בהתבסס על היסטוריית שדה מקיפה ושיטות עבודה מומלצות.
תחזיות ל-7 ימים, מעקב משקעים מצטברים וימי גדילה לקבלת החלטות מושכלות.
הורדה או גישה
מדריך התחלה
צור חשבון דרך אפליקציית האינטרנט של OneSoil או הורד את אפליקציית המובייל ל-iOS או אנדרואיד.
צייר או יבא גבולות שדה ישירות בממשק המפה האינטראקטיבית.
אפשר ל-OneSoil לעבד נתוני לוויין (NDVI, גובה, זוהר קרקע) ליצירת אזורי פרודוקטיביות.
בחר "צור מפות VRA", בחר סוג אזור (היסטורי או NDVI), הגדר אזורים וערכי שיעור, ואז ייצא את מפת המרשם שלך.
לאחר הקציר, העלה קבצי מפות יבול מהמכונה, התאם מאפיינים (יבול, יחידות, תאריך/שעה) וייצר דוחות יבול.
השווה מפות יבול עם אזורי פרודוקטיביות או מרשמי VRA להערכת ביצועים ותשואה על ההשקעה.
השתמש בכלי סיבוב הגידולים לתיעוד וחיזוי לוחות זמנים לגידולים בעונות הבאות.
הערות והגבלות חשובות
- דיוק חיזוי היבול משתפר עם נתוני יבול שהועלו; בלעדיהם התחזיות פחות מדויקות.
- תמונות לוויין תלויות בכיסוי עננים; עדכוני NDVI עשויים להתעכב מדי פעם.
- ייצוא מפות מרשם עשוי לדרוש תאימות עם מכונות ופורמטים ספציפיים.
שאלות נפוצות
כן. OneSoil מנתחת מגמות NDVI, אזורי פרודוקטיביות ונתוני יבול שהועלו כדי לחזות יבולים ולהעריך ביצועי שדה בדיוק.
OneSoil Pro משחררת כלים מתקדמים לחקלאות מדויקת כולל יצירת מפות VRA, מפות דגימות קרקע, ניסויי רצועות בקרה וניתוח מפורט של אזורי יבול — תכונות שאינן זמינות בגרסה החינמית.
בגרסת Pro, עבור ל"צור מפות VRA", בחר את סוג המרשם (אזורי פרודוקטיביות או NDVI), הגדר את הגידול ושיעורי היישום, ואז ייצא את המפה למכונות שלך.
כן, תכונות ניטור שדות בסיסיות הן חינמיות. כלים מתקדמים לחקלאות מדויקת כמו יצירת מפות VRA וניסויים דורשים מנוי Pro.
OneSoil מסתמכת על תמונות לוויין Copernicus Sentinel-1 ו-Sentinel-2, המעובדות באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית להפקת מדדי NDVI ותובנות חקלאות מדויקת נוספות.
נקודות מפתח
- בינה מלאכותית משלבת דימות לווייני, נתוני מזג אוויר, חיישני קרקע ורשומות היסטוריות לניתוח גידולים מקיף
- אלגוריתמים של למידת מכונה – ממערכות מבוססות עצים ועד רשתות עצביות – מספקים תחזיות יבול מדויקות
- גישות היברידיות ולמידת העברה ממקסמות דיוק גם באזורים עם נתונים מועטים
- יישומים עולמיים כוללים את קניה, ארה"ב, אירופה וארגנטינה עם תוצאות מוכחות
- פלטפורמות מסחריות מאפשרות כיום גישה לתחזיות בינה מלאכותית לחקלאים ולקובעי מדיניות ברחבי העולם
- חיזוי יבול מבוסס בינה מלאכותית משפר ניהול גידולים ומחזק את הביטחון התזונתי
לסיכום: חיזוי יבול גידולים באמצעות בינה מלאכותית הופך למציאות מעשית בכל האזורים והגידולים. על ידי שילוב דימות לווייני עולמי, חיישנים מקומיים ונתוני אקלים עם אלגוריתמים חזקים של למידת מכונה, אנליסטים יכולים לחזות קצירים שבועות ואף חודשים לפני הקציר. זה מאפשר לחקלאים ולממשלות לתכנן שתילה והפצה בצורה יעילה יותר, ובסופו של דבר לסייע בהאכלת עולם גדל באופן בר קיימא.
הערות 0
השאר הערה
עדיין אין הערות. תהיה הראשון לכתוב הערה!