एआई का उपयोग करके फसल उपज की भविष्यवाणी कैसे करें
जानिए कैसे एआई उपग्रह छवियों, आईओटी सेंसर, जलवायु डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके सटीक फसल उपज की भविष्यवाणी करता है। जानिए विश्व के सर्वश्रेष्ठ एआई उपकरणों—नासा हार्वेस्ट, माइक्रोसॉफ्ट फार्मबीट्स, ईओएसडीए—के बारे में जो किसानों और कृषि व्यवसायों का समर्थन करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता खेती में क्रांति ला रही है जिससे उपज की भविष्यवाणी बहुत अधिक सटीक हो गई है। आज के एआई मॉडल विशाल डेटा सेट को संसाधित कर सकते हैं – जो एक मानव के लिए संभव नहीं – ताकि फसल की कटाई का पूर्वानुमान लगाया जा सके।
एआई ऐप्स मानव से कहीं अधिक डेटा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और फिर इस डेटा का विश्लेषण करके अधिक सटीक पूर्वानुमान बनाते हैं।
— रॉयटर्स
सटीक उपज पूर्वानुमान खाद्य सुरक्षा और योजना के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं, खासकर जब जलवायु परिवर्तन फसलों को खतरा पहुंचा रहा है। अध्ययनों में उच्च तापमान परिदृश्यों के तहत 2030 तक मकई की उपज में 24% तक गिरावट का उल्लेख है। आधुनिक एआई सिस्टम खेतों पर लगातार नजर रखते हैं: वे तनाव या कीटों को हफ्तों पहले पहचान सकते हैं, समस्या वाले क्षेत्रों का मानचित्रण कर सकते हैं, और यहां तक कि पानी या उर्वरक कब और कहां देना है, यह सुझाव भी दे सकते हैं।
एआई फसल मॉडल के लिए डेटा स्रोत
एआई फसल उपज मॉडल व्यापक क्षेत्रीय जानकारी बनाने के लिए कई डेटा स्रोतों पर निर्भर करते हैं:
उपग्रह और हवाई छवियां
मौसम और जलवायु डेटा
मिट्टी और ग्राउंड सेंसर
ऐतिहासिक उपज रिकॉर्ड
उपज पूर्वानुमान के लिए मशीन लर्निंग मॉडल
डेटा एकत्रित होने के बाद, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को उपज की भविष्यवाणी के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। कई मॉडल प्रकारों का परीक्षण किया गया है, जिनमें प्रत्येक की अलग-अलग ताकतें हैं:
ट्री-आधारित एन्सेम्बल
रैंडम फॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टिंग विधियां मिश्रित डेटा को असाधारण रूप से अच्छी तरह संभालती हैं।
- कई अध्ययनों में विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन
- गैर-रेखीय संबंधों को संभालना
- आउटलेयर्स के प्रति मजबूत
न्यूरल नेटवर्क
एएनएन, कन्वोल्यूशनल नेटवर्क और रिकरेंट एलएसटीएम बड़े डेटा सेट के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं।
- जटिल पैटर्न पकड़ना
- डेटा मात्रा के साथ स्केल करना
- ट्रांसफर लर्निंग सक्षम करना
हाइब्रिड दृष्टिकोण
डीप लर्निंग को ट्रांसफर लर्निंग के साथ मिलाकर डेटा की कमी वाले क्षेत्रों में सटीकता बढ़ाई जाती है।
- पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का लाभ उठाना
- स्थानीय परिस्थितियों के अनुसार अनुकूलन
- सीमित डेटा का अधिकतम उपयोग
कई अध्ययनों में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को उपज पूर्वानुमान के लिए अच्छा प्रदर्शन करते हुए दिखाया गया है।
— कृषि एआई अनुसंधान
वैश्विक एआई फसल उपज अनुप्रयोग
एआई आधारित उपज पूर्वानुमान अब दुनिया भर में सभी प्रमुख फसलों पर लागू किया जा रहा है। यहां प्रमुख वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन हैं:
केन्या – मकई उपज पूर्वानुमान
शोधकर्ताओं ने एफएओ के WaPOR उपग्रह डेटा का उपयोग करते हुए रिमोट सेंसिंग के साथ फसल-वृद्धि सिमुलेशन मॉडल को मिलाकर मकई उपज का पूर्वानुमान लगाया। हाइब्रिड दृष्टिकोण ने केवल मॉडल का उपयोग करने की तुलना में सटीकता में सुधार किया, जिससे डेटा की कमी वाले क्षेत्रों में उपज के अनुमान का समर्थन हुआ।
संयुक्त राज्य अमेरिका – गेहूं उत्पादन मानचित्रण
टीमों ने बहुवर्षीय मौसम और उपग्रह सूचकांकों पर गहरे एलएसटीएम नेटवर्क प्रशिक्षित किए ताकि काउंटी-दर-काउंटी गेहूं उत्पादन का मानचित्रण किया जा सके, जिससे सटीक क्षेत्रीय पूर्वानुमान संभव हुआ।
यूरोप – बहु-फसल निगरानी
यूपीएसकेल पहल जैसे प्रोजेक्ट जौ, गेहूं, आलू और क्लोवर पर ड्रोन और उपग्रह डेटा का उपयोग करते हैं ताकि पत्ती क्षेत्र और क्लोरोफिल सूचकांक की गणना की जा सके – जो उपज मॉडल को परिष्कृत करने के लिए महत्वपूर्ण इनपुट हैं।
व्यावसायिक प्लेटफॉर्म और उपकरण
विभिन्न एआई प्लेटफॉर्म अब इन विधियों को वास्तविक किसानों के लिए एकीकृत करते हैं:
SIMA (अर्जेंटीना)
माइक्रोसॉफ्ट अजूर फार्मबीट्स
EOSDA एनालिटिक्स
बहु-फसल समर्थन
उपज पूर्वानुमान का समर्थन करने वाले उपकरण और प्लेटफॉर्म
एआई टूल्स का एक बढ़ता हुआ पारिस्थितिकी तंत्र उपज पूर्वानुमान का समर्थन करता है। उल्लेखनीय उदाहरणों में शामिल हैं:
EOSDA Crop Monitoring
| डेवलपर | EOS डेटा एनालिटिक्स (EOSDA) |
| समर्थित प्लेटफ़ॉर्म |
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| भाषा समर्थन | वैश्विक कवरेज, प्राथमिक भाषा अंग्रेज़ी; क्षेत्र के अनुसार अतिरिक्त भाषाएँ उपलब्ध |
| मूल्य निर्धारण मॉडल | सशुल्क प्लेटफ़ॉर्म, स्तरित योजनाएँ (एसेंशियल, प्रोफेशनल, एंटरप्राइज) और ऐड-ऑन विकल्प जिनमें उपज अनुमान शामिल है |
अवलोकन
EOSDA क्रॉप मॉनिटरिंग एक सटीक कृषि मंच है जो उपग्रह छवियों, मौसम डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करके फसल की सेहत की निगरानी करता है, उपज का पूर्वानुमान लगाता है, और डेटा-आधारित खेती के निर्णय सक्षम करता है। यह किसानों, कृषि विशेषज्ञों, सहकारिताओं और कृषि व्यवसायों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो दूरस्थ खेत मूल्यांकन, संसाधन योजना, और खेत तथा क्षेत्रीय स्तर पर फसल प्रदर्शन पूर्वानुमान प्रदान करता है।
यह कैसे काम करता है
प्लेटफ़ॉर्म उपग्रहों (Sentinel-2, PlanetScope, और अन्य) से रिमोट सेंसिंग डेटा का उपयोग करता है, जिसे उन्नत एआई मॉडलों के साथ मिलाकर पूर्वानुमानात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। उपज-पूर्वानुमान मॉड्यूल दो पूरक दृष्टिकोणों का उपयोग करता है:
- सांख्यिकीय मॉडल: ऐतिहासिक उपज और पर्यावरणीय डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग आधारित पूर्वानुमान
- जैव-भौतिक मॉडल: पत्ते के क्षेत्र सूचकांक समाकलन का उपयोग करके फेनोलॉजी-आधारित पूर्वानुमान
डेटा हर 14 दिन में ताज़ा होता है ताकि पूर्वानुमानों को निरंतर परिष्कृत किया जा सके, जो अनुकूल परिस्थितियों में लगभग 95% सटीकता प्राप्त करता है। यह द्वि-मॉडल दृष्टिकोण खेत स्तर पर निर्णय लेने, जोखिम मूल्यांकन, और दीर्घकालिक कृषि योजना का समर्थन करता है।
मुख्य विशेषताएँ
सटीक उपज पूर्वानुमान के लिए सांख्यिकीय और जैव-भौतिक दृष्टिकोण
14-दिन के मॉडल पुनः कैलिब्रेशन चक्रों के साथ 3 महीने तक के उपज पूर्वानुमान
उपग्रह आधारित सूचकांक जैसे NDVI, MSAVI, RECI, NDMI, और अन्य
14-दिन का हाइपरलोकल पूर्वानुमान और व्यापक ऐतिहासिक मौसम डेटा
उपग्रह और मशीनरी डेटा को मिलाकर वैरिएबल रेट एप्लीकेशन मानचित्र
खेत गतिविधि लॉग, स्काउटिंग कार्य, और बहु-उपयोगकर्ता टीम प्रबंधन
कृषि तकनीक एकीकरण और कस्टम एप्लिकेशन के लिए पूर्ण API पहुँच
बाहरी विश्लेषण के लिए TIFF, SHP, और अन्य प्रारूपों में मानचित्र निर्यात करें
प्लेटफ़ॉर्म तक पहुँच
आरंभ कैसे करें
EOSDA क्रॉप मॉनिटरिंग के लिए साइन अप करें और अपनी सदस्यता स्तर चुनें (एसेंशियल, प्रोफेशनल, या एंटरप्राइज)।
मानचित्र इंटरफ़ेस पर सीधे खेत की सीमाएँ बनाएं या मौजूदा खेत सीमा फ़ाइलें अपलोड करके निगरानी शुरू करें।
वनस्पति सूचकांक, जल तनाव, फसल वर्गीकरण, और BBCH फेनोलॉजिकल स्केल के आधार पर विकास चरण देखें ताकि खेत संचालन की योजना बनाई जा सके।
उपज-पूर्वानुमान ऐड-ऑन सक्रिय करें और सटीक पूर्वानुमान के लिए बुवाई तिथियाँ, फसल किस्में, और ऐतिहासिक उपज डेटा प्रदान करें।
TIFF या SHP प्रारूपों में मानचित्र निर्यात करें, VRA ज़ोन मानचित्र बनाएं, या डेवलपर API के माध्यम से अपने सिस्टम के साथ एकीकृत करें।
तकनीकी विनिर्देश
| समर्थित फसलें | उपज-पूर्वानुमान मॉडल में 100 से अधिक फसल प्रकार |
| पूर्वानुमान सटीकता | उत्तम डेटा स्थितियों में लगभग 95% तक |
| पूर्वानुमान अवधि | 3 महीने तक आगे |
| डेटा अपडेट आवृत्ति | मॉडल पुनः कैलिब्रेशन के लिए हर 14 दिन |
| उपग्रह डेटा स्रोत | Sentinel-2 (10 मीटर रिज़ॉल्यूशन), PlanetScope (3 मीटर रिज़ॉल्यूशन), और अन्य |
| वनस्पति सूचकांक | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI, और अतिरिक्त सूचकांक |
| मौसम पूर्वानुमान | 14-दिन का हाइपरलोकल पूर्वानुमान और ऐतिहासिक विश्लेषण |
| निर्यात प्रारूप | TIFF, SHP, और अन्य मानक GIS प्रारूप |
| API पहुँच | उपग्रह छवियाँ, वनस्पति सूचकांक, मौसम डेटा, और खेत ज़ोनिंग के लिए उपलब्ध |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म |
महत्वपूर्ण विचार
- सटीकता डेटा गुणवत्ता पर निर्भर करती है, जिसमें ऐतिहासिक उपज रिकॉर्ड, मिट्टी डेटा, और फेनोलॉजिकल इनपुट शामिल हैं
- पूर्वानुमान अवधि लगभग 3 महीने तक सीमित है, जो बहुत लंबी अवधि के पूर्वानुमान के लिए कम उपयुक्त है
- इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक; ऑफ़लाइन कार्यक्षमता क्लाउड-आधारित संरचना के कारण सीमित है
- जैव-भौतिक मॉडल कैलिब्रेशन के लिए उपयोगकर्ता को बुवाई तिथियाँ, फसल किस्में, और अन्य फेनोलॉजिकल पैरामीटर प्रदान करने होते हैं
- ऑफ़लाइन या डिस्कनेक्टेड कृषि संचालन के लिए उपयुक्त नहीं
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
EOSDA क्रॉप मॉनिटरिंग 100 से अधिक फसल प्रकारों के लिए उपज पूर्वानुमान का समर्थन करता है, जिसमें अधिकांश प्रमुख कृषि वस्तुएं और क्षेत्रीय फसलें शामिल हैं।
पूर्वानुमान की सटीकता अनुकूल परिस्थितियों में लगभग 95% तक पहुंच सकती है, जो डेटा गुणवत्ता, ऐतिहासिक उपज रिकॉर्ड, और उचित मॉडल कैलिब्रेशन पर निर्भर करती है।
मॉडल इनपुट हर 14 दिन में अपडेट होते हैं, जिससे पूरे विकास मौसम के दौरान उपज पूर्वानुमान का निरंतर पुनः कैलिब्रेशन और परिष्करण संभव होता है।
हाँ। EOSDA एक व्यापक API प्रदान करता है जो कस्टम एप्लिकेशन और कृषि तकनीक प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण सक्षम करता है, जिसमें उपग्रह छवियाँ, वनस्पति सूचकांक, मौसम डेटा, खेत ज़ोनिंग, और अन्य शामिल हैं।
सांख्यिकीय मॉडल के लिए, ऐतिहासिक उपज डेटा सटीकता बढ़ाता है लेकिन हमेशा आवश्यक नहीं होता। जैव-भौतिक मॉडल के लिए, आपको फसल किस्म, बुवाई तिथियाँ, और अन्य फेनोलॉजिकल इनपुट प्रदान करने होते हैं ताकि पूर्वानुमान की सटीकता अधिकतम हो सके।
Taranis Ag Intelligence
| डेवलपर | टारानिस इंक. |
| प्लेटफ़ॉर्म | ड्रोन, विमान, और उपग्रह के माध्यम से हवाई डेटा कैप्चर वाला वेब-आधारित प्लेटफ़ॉर्म |
| वैश्विक कवरेज | संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप, ब्राज़ील और अन्य क्षेत्रों में ग्राहकों के साथ विश्वव्यापी संचालन |
| मूल्य निर्धारण मॉडल | सशुल्क सदस्यता-आधारित सेवा; कोई सार्वजनिक मुफ्त योजना उपलब्ध नहीं |
अवलोकन
टारानिस एग इंटेलिजेंस एक प्रिसिजन-एग्रीकल्चर प्लेटफ़ॉर्म है जो अल्ट्रा-हाई-रेज़ोल्यूशन हवाई इमेजरी को जनरेटिव एआई के साथ जोड़कर पत्ते-स्तरीय फसल विश्लेषण प्रदान करता है। यह प्रणाली कीट, रोग, पोषक तत्वों की कमी, और खरपतवार दबाव के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाती है, जिससे किसान और कृषि विशेषज्ञ सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया कर सकते हैं। एग असिस्टेंट जनरेटिव एआई इंजन को समृद्ध इमेजरी डेटा के साथ एकीकृत करके, टारानिस उपज पूर्वानुमान और डेटा-आधारित निर्णय लेने का समर्थन करता है ताकि इनपुट उपयोग को अनुकूलित किया जा सके और उत्पादकता में सुधार हो सके।
यह कैसे काम करता है
टारानिस कम ऊंचाई वाले विमानों (ड्रोन और विमान) का एक बेड़ा तैनात करता है जो फसल क्षेत्रों में लगभग 0.3 मिमी प्रति पिक्सेल की सब-मिलीमीटर रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां कैप्चर करता है। एआई प्लेटफ़ॉर्म सैकड़ों मिलियन डेटा पॉइंट्स का विश्लेषण करता है ताकि कीट, रोग, खरपतवार, और पोषण संबंधी समस्याओं सहित फसल तनाव के कारणों को पहचाना जा सके। एग असिस्टेंट जनरेटिव एआई इंजन इस पत्ते-स्तरीय डेटा को मौसम के पैटर्न, कृषि अनुसंधान, और फसल सुरक्षा जानकारी के साथ संयोजित करता है ताकि सटीक, खेत-विशिष्ट अंतर्दृष्टि और सिफारिशें उत्पन्न की जा सकें। हाल के सुधारों में उन्नत उपज-पूर्वानुमान एल्गोरिदम शामिल हैं जो पहचाने गए खेत स्वास्थ्य जोखिमों के आधार पर भविष्य के फसल प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाते हैं।
मुख्य विशेषताएं
ड्रोन और विमान कैप्चर से 0.3 मिमी प्रति पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन पर पत्ते-स्तरीय विश्लेषण
कीट, रोग, पोषक तत्वों की कमी, खरपतवार दबाव, और पौधों की गिनती को स्वचालित रूप से पहचानता है
जनरेटिव एआई जो अनुकूलित कृषि सिफारिशें और स्काउटिंग रिपोर्ट प्रदान करता है
पत्ते-स्तरीय एआई अंतर्दृष्टि के आधार पर फसल प्रदर्शन का उन्नत एल्गोरिदम पूर्वानुमान
बड़े पैमाने पर संचालन के लिए साल भर डेटा कैप्चर और पूर्ण सेवा निगरानी
टारानिस तक पहुँचें
आरंभ कैसे करें
टारानिस की वेबसाइट के माध्यम से पंजीकरण करें और अपने संचालन के लिए उपयुक्त सेवा योजना चुनें।
खेत के नक्शे प्रदान करें या टारानिस के साथ समन्वय करें ताकि आपके खेतों के लिए हवाई डेटा कैप्चर का समय निर्धारित किया जा सके।
टारानिस निर्धारित अंतराल पर ड्रोन या विमानों का उपयोग करके आपके खेतों की उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां कैप्चर करता है।
खतरे का पता लगाने और क्रियाशील अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके इमेजरी को संसाधित किया जाता है।
एग असिस्टेंट के माध्यम से उत्पन्न कृषि रिपोर्टों तक पहुँचें, जिनमें सिफारिशें और उपज पूर्वानुमान शामिल हैं।
इन अंतर्दृष्टियों को खेत प्रबंधन निर्णयों में शामिल करें, जिसमें इनपुट आवेदन, स्काउटिंग अनुसूचियाँ, और फसल सुरक्षा रणनीतियाँ शामिल हैं।
महत्वपूर्ण विचार
- भौतिक हवाई उड़ानों (ड्रोन या विमान) की आवश्यकता होती है, जो क्षेत्रीय पहुंच को सीमित कर सकती है या परिचालन लागत बढ़ा सकती है
- उच्च डेटा मात्रा को संभालता है; सब-मिलीमीटर इमेजरी के लिए मजबूत अवसंरचना और तकनीकी विशेषज्ञता आवश्यक है
- उच्च-रिज़ॉल्यूशन खेत इमेजरी के साथ डेटा गोपनीयता और सुरक्षा का सावधानीपूर्वक प्रबंधन आवश्यक है
- सलाहकारों, कृषि रिटेलर्स, और बड़े संचालन के लिए अनुकूलित; छोटे खेतों के लिए सीधे पहुंच सीमित हो सकती है
- उपज पूर्वानुमान एआई-आधारित हैं और इमेजरी गुणवत्ता और डेटा इनपुट पर निर्भर कर सकते हैं
- कुछ एआई-जनित सिफारिशों को लागू करने से पहले कृषि विशेषज्ञों द्वारा मैनुअल समीक्षा की आवश्यकता हो सकती है
- सभी क्षेत्रों या मौसम की स्थितियों में निरंतर हवाई पहुंच संभव नहीं हो सकती
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
टारानिस एग असिस्टेंट में एकीकृत एआई-संचालित उपज पूर्वानुमान एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो पत्ते-स्तरीय इमेजिंग डेटा को कृषि जानकारी, मौसम पैटर्न, और खेत तनाव संकेतकों के साथ मिलाकर भविष्य के फसल प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाता है।
टारानिस हवाई इमेजरी लगभग 0.3 मिमी प्रति पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन प्रदान करती है, जो अत्यंत विस्तृत, पत्ते-स्तरीय फसल विश्लेषण और तनाव के प्रारंभिक पता लगाने में सक्षम बनाती है।
यह प्लेटफ़ॉर्म सलाहकारों, कृषि रिटेलर्स, और बड़े संचालन के लिए अनुकूलित है। जबकि छोटे खेत साझेदारी या सहकारी व्यवस्थाओं के माध्यम से टारानिस तक पहुँच सकते हैं, सीधे पहुंच सेवा योजना और संचालन के पैमाने पर निर्भर करती है।
एग असिस्टेंट एक जनरेटिव एआई इंजन है जो खेत की इमेजरी, कृषि डेटा, अनुसंधान निष्कर्ष, और मौसम जानकारी को संसाधित करके अनुकूलित कृषि रिपोर्टें और खेत-विशिष्ट सिफारिशें प्रदान करता है।
हाँ। उच्च-रिज़ॉल्यूशन पत्ते-स्तरीय छवियों का विश्लेषण करके, टारानिस कीट संक्रमण, रोग, पोषक तत्वों की कमी, और खरपतवार दबाव के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाता है, जिससे महत्वपूर्ण फसल क्षति से पहले सक्रिय हस्तक्षेप संभव होता है।
Climate FieldView (Bayer)
| डेवलपर | बायर (द क्लाइमेट कॉर्पोरेशन) |
| समर्थित प्लेटफ़ॉर्म |
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| उपलब्धता | 20+ देश जिनमें यू.एस., ब्राज़ील, कनाडा, यूरोप, दक्षिण अफ्रीका, ऑस्ट्रेलिया, और तुर्की शामिल हैं |
| मूल्य निर्धारण मॉडल | बेसिक (मुफ्त) सीमित सुविधाओं के साथ; भुगतान वाले स्तरों में प्राइम, प्लस, और प्रीमियम उन्नत विश्लेषण के लिए शामिल हैं |
अवलोकन
बायर का क्लाइमेट फील्डव्यू एक एआई-संचालित डिजिटल खेती मंच है जो कृषि, मशीन, मौसम, और उपग्रह डेटा को एक बुद्धिमान प्रणाली में एकीकृत करता है। अरबों डेटा पॉइंट्स और 250+ उच्च-परिभाषा डेटा लेयर्स को संसाधित करके, यह किसानों को क्रियाशील खेत अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, फसल उपज की भविष्यवाणी करने, इनपुट्स को अनुकूलित करने, और निवेश पर अधिकतम लाभ के लिए डेटा-आधारित निर्णय लेने में मदद करता है।
यह कैसे काम करता है
क्लाइमेट फील्डव्यू ट्रैक्टर, प्लांटर, कॉम्बाइन, सेंसर, मौसम स्टेशन, और उपग्रह इमेजरी से डेटा को एक केंद्रीकृत क्लाउड-आधारित मंच में एकत्र करता है। इसके मशीन लर्निंग मॉडल इस मल्टीलेयर डेटा का विश्लेषण करके उपज पूर्वानुमान बनाते हैं, फसल स्वास्थ्य का आकलन करते हैं, और कृषि संबंधी सिफारिशें प्रदान करते हैं। बाहरी प्रणालियों के साथ एपीआई (जैसे CLAAS टेलीमैटिक्स) के माध्यम से एकीकरण और फील्डव्यू ड्राइव के जरिए मशीन डेटा सिंक करके, यह मंच रोपण, फसल सुरक्षा, और कटाई निर्णयों के लिए व्यापक फार्म दृश्यता और पूर्वानुमान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएँ
मशीन लर्निंग मॉडल ऐतिहासिक डेटा, मौसम पैटर्न, और उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके सटीकता के साथ फसल उपज की भविष्यवाणी करते हैं।
उपग्रह आधारित नक्शे फसल तनाव, बायोमास, और खेत की स्थितियों को लगभग वास्तविक समय में दिखाते हैं ताकि जल्दी हस्तक्षेप किया जा सके।
ट्रैक्टर, कॉम्बाइन, और उपकरणों से जुड़कर कृषि और उपज डेटा को स्वचालित रूप से सिंक करता है।
खेतों का निरीक्षण करें, कटाई के बाद उपज विश्लेषण रिपोर्ट बनाएं, और डेटा को PDF या CSV प्रारूप में निर्यात करें।
तीसरे पक्ष के एकीकरण (CLAAS API, Combyne) का समर्थन करता है और अनाज प्रबंधन प्लेटफार्मों से जुड़ता है।
किसी भी डिवाइस से वेब प्लेटफ़ॉर्म या iOS मोबाइल ऐप के माध्यम से खेत डेटा और अंतर्दृष्टि तक पहुँचें।
डाउनलोड या एक्सेस करें
शुरूआत कैसे करें
क्लाइमेट फील्डव्यू वेबसाइट पर एक खाता बनाएं और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार मुफ्त बेसिक योजना या भुगतान वाले स्तर (प्राइम, प्लस, प्रीमियम) में से चुनें।
अपने मशीन के डायग्नोस्टिक पोर्ट में फील्डव्यू ड्राइव हार्डवेयर डालें ताकि मशीन डेटा आपके खाते में स्ट्रीम हो सके।
डेटा इनबॉक्स का उपयोग करके ऐतिहासिक डेटा आयात करें या कनेक्टेड मशीनरी, एपीआई, या मौसम स्टेशनों के माध्यम से स्वचालित रूप से सिंक करें।
वेब या मोबाइल ऐप का उपयोग करके उपग्रह नक्शे देखें, तनाव क्षेत्रों की पहचान करें, और पूरे मौसम में फसल की स्थिति की निगरानी करें।
कटाई के बाद, उपज विश्लेषण और क्षेत्र रिपोर्ट उपकरणों का उपयोग करके प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और अगले मौसम के लिए एआई-चालित पूर्वानुमान प्राप्त करें।
विस्तृत रिपोर्टों को PDF या CSV के रूप में निर्यात करें और कृषि विशेषज्ञों, सलाहकारों, या व्यापार भागीदारों के साथ साझा करें।
महत्वपूर्ण विचार
- प्लेटफ़ॉर्म का पूर्ण लाभ उठाने के लिए आमतौर पर संगत हार्डवेयर (फील्डव्यू ड्राइव) और मशीन कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है
- उपज पूर्वानुमान की सटीकता इनपुट डेटा (मशीन डेटा, उपग्रह इमेजरी, मौसम) की गुणवत्ता और पूर्णता पर निर्भर करती है
- कुछ उन्नत एकीकरण और सुविधाएँ सभी क्षेत्रों में उपलब्ध नहीं हो सकती हैं
- बड़े डेटा वॉल्यूम का प्रबंधन और व्याख्या करने के लिए किसानों को डिजिटल साक्षरता और समय निवेश की आवश्यकता होती है
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्लाइमेट फील्डव्यू उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके ऐतिहासिक खेत डेटा, वास्तविक समय के मौसम पैटर्न, उपग्रह इमेजरी, और मशीन-जनित कृषि डेटा का विश्लेषण करता है। यह मल्टीलेयर विश्लेषण सटीक उपज पूर्वानुमान उत्पन्न करता है ताकि आप अपनी खेती के संचालन की योजना बना सकें और उन्हें अनुकूलित कर सकें।
हाँ, बेसिक योजना पूरी तरह से मुफ्त है और इसमें डेटा संग्रहण, खेत विज़ुअलाइज़ेशन, और डेटा अपलोड क्षमताएँ जैसी आवश्यक सुविधाएँ शामिल हैं। भुगतान वाले स्तर (प्राइम, प्लस, प्रीमियम) उन्नत विश्लेषण, पूर्वानुमान मॉडलिंग, और प्रीमियम समर्थन प्रदान करते हैं।
बिल्कुल। आप फील्डव्यू ड्राइव हार्डवेयर या एपीआई एकीकरण (जैसे CLAAS टेलीमैटिक्स) के माध्यम से अपने उपकरणों को कनेक्ट कर सकते हैं। इससे खेत कार्य डेटा, उपज जानकारी, और मशीन डायग्नोस्टिक्स अपने फील्डव्यू खाते में स्वचालित रूप से सिंक हो जाते हैं।
क्लाइमेट फील्डव्यू विश्व के 20 से अधिक देशों में उपलब्ध है, जिनमें संयुक्त राज्य अमेरिका, ब्राज़ील, कनाडा, यूरोपीय देश, दक्षिण अफ्रीका, ऑस्ट्रेलिया, और तुर्की शामिल हैं। उपलब्धता और फीचर सेट क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकते हैं।
कटाई के बाद, फील्ड रीजन रिपोर्ट्स और उपज विश्लेषण सुविधाओं का उपयोग करके खेत प्रदर्शन डेटा की समीक्षा करें। आप विस्तृत रिपोर्ट निर्यात कर सकते हैं जो उपज वितरण, इनपुट प्रभाव विश्लेषण, और अगले मौसम की रणनीति को अनुकूलित करने के लिए एआई-जनित सिफारिशें दिखाती हैं।
AGRIVISION AI
| डेवलपर | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| समर्थित प्लेटफ़ॉर्म |
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| भाषा समर्थन | आवाज़ समर्थन के साथ कई क्षेत्रीय भाषाएं; भारतीय किसानों के लिए अनुकूलित |
| मूल्य निर्धारण मॉडल | फ्रीमियम / भुगतान मॉडल; मुख्य सलाह और निगरानी सुविधाएँ व्यावसायिक पेशकश का हिस्सा हैं |
अवलोकन
AgriVision AI एक बुद्धिमान एग्रीटेक प्लेटफ़ॉर्म है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर विज़न, और आवाज़ तकनीक का उपयोग करके वास्तविक समय में फसल अंतर्दृष्टि, उपज पूर्वानुमान, और कीट/बीमारी सलाह प्रदान करता है। यह विशेष रूप से किसानों और किसान उत्पादक संगठनों (FPOs) के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो छवि-आधारित निदान को पर्यावरणीय डेटा और पूर्वानुमान विश्लेषण के साथ जोड़कर फसल उत्पादकता बढ़ाने और बेहतर कृषि निर्णय लेने में सहायता करता है।
यह कैसे काम करता है
AgriVision AI एक सरल मोबाइल इंटरफ़ेस के माध्यम से एआई-संचालित कृषि बुद्धिमत्ता तक पहुंच को लोकतांत्रित करता है। किसान अपनी फसलों की छवियां कैप्चर करते हैं, जिन्हें मशीन लर्निंग मॉडल बीमारियों, कीटों, और पोषक तत्वों की कमी का पता लगाने के लिए विश्लेषित करते हैं। ये अंतर्दृष्टि IoT सेंसर, पर्यावरण निगरानी, और किसान इनपुट द्वारा समर्थित पूर्वानुमान उपज मॉडलों के साथ संवर्धित होती हैं। प्लेटफ़ॉर्म स्थानीय भाषाओं में आवाज़ आधारित सलाह प्रदान करता है, जिससे सीमित साक्षरता वाले किसानों के लिए भी यह सुलभ है। FPOs और सहकारिताओं को समेकित खेत प्रदर्शन और फसल स्वास्थ्य ट्रैकिंग के लिए डेटा डैशबोर्ड तक पहुंच मिलती है।
मुख्य विशेषताएं
सटीक फसल स्वास्थ्य मूल्यांकन के लिए मोबाइल कैमरा छवियों का उपयोग करके बीमारियों, कीटों, और पोषक तत्व तनाव का पता लगाता है।
पर्यावरणीय डेटा, छवियों, और किसान इनपुट के आधार पर फसल उपज का अनुमान लगाने के लिए उन्नत एआई मॉडल का उपयोग करता है।
मौसम अपडेट, कीट प्रकोप, और बीमारी जोखिम के लिए त्वरित सूचनाएं भेजता है ताकि किसान सूचित रहें।
कई क्षेत्रीय भाषाओं में आवाज़ इनपुट और आउटपुट के साथ मार्गदर्शन प्रदान करता है, यहां तक कि ऑफ़लाइन मोड में भी।
किसान उत्पादक संगठनों और सहकारिताओं के लिए समेकित अंतर्दृष्टि और निर्णय समर्थन उपकरण।
इंटरनेट कनेक्शन के बिना काम करता है; कनेक्टिविटी बहाल होने पर डेटा सिंक करता है ताकि निर्बाध पहुंच बनी रहे।
डाउनलोड या एक्सेस करें
शुरूआत कैसे करें
AgriVision AI की वेबसाइट या मोबाइल ऐप के माध्यम से अपने फोन नंबर या ईमेल का उपयोग करके साइन अप करें।
अपनी खेती की प्रोफ़ाइल स्थापित करने के लिए खेत की जानकारी, फसल का प्रकार, और बुवाई की तारीखें दर्ज करें।
अपने फोन के कैमरे का उपयोग करके पौधों के पत्तों की तस्वीरें लें और एआई-आधारित विश्लेषण के लिए ऐप में अपलोड करें।
अपने स्थानीय भाषा में टेक्स्ट या आवाज़ के माध्यम से व्यक्तिगत कीट, बीमारी, और पोषक तत्व उपचार सिफारिशें प्राप्त करें।
ऐप के अलर्ट सिस्टम के माध्यम से मौसम अलर्ट और कीट/बीमारी जोखिम सूचनाओं के साथ अपडेट रहें।
भविष्य की फसल उत्पादन का अनुमान लगाने और योजना बनाने के लिए उपज पूर्वानुमान सुविधा का उपयोग करें।
किसान उत्पादक संगठन समेकित खेत डेटा और सामूहिक अंतर्दृष्टि देखने के लिए वेब डैशबोर्ड तक पहुंच सकते हैं।
महत्वपूर्ण विचार
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AgriVision AI उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है जो आपकी फसलों की छवि विश्लेषण, पर्यावरणीय सेंसर डेटा (मौसम, मिट्टी की स्थिति), और किसान इनपुट को मिलाकर सटीक उपज पूर्वानुमान उत्पन्न करता है।
हाँ, AgriVision AI ऑफ़लाइन संचालन का समर्थन करता है। आप बिना इंटरनेट के मुख्य सुविधाओं का उपयोग कर सकते हैं; हालांकि, सलाह अपडेट और डेटा सिंक्रोनाइज़ेशन के लिए समय-समय पर कनेक्टिविटी आवश्यक है।
यह प्लेटफ़ॉर्म कई क्षेत्रीय भाषाओं में आवाज़ इनपुट और मार्गदर्शन का समर्थन करता है, जिससे यह भारत के विभिन्न भाषाई क्षेत्रों के किसानों के लिए सुलभ है।
बिल्कुल। AgriVision AI विशेष रूप से छोटे किसानों और FPOs के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें सरल मोबाइल इंटरफ़ेस, स्थानीय भाषा समर्थन, और किफायती मूल्य विकल्प शामिल हैं।
हाँ, यह ऐप कीट जोखिम, बीमारी प्रकोप, और प्रतिकूल मौसम स्थितियों के लिए वास्तविक समय में अलर्ट भेजता है ताकि आप जल्दी से रोकथाम कर सकें।
CropX
| डेवलपर | CropX Technologies, Inc. |
| समर्थित प्लेटफ़ॉर्म |
|
| वैश्विक उपलब्धता | दुनिया भर के 70+ देशों में सक्रिय |
| मूल्य निर्धारण मॉडल | सशुल्क सदस्यता — हार्डवेयर निवेश (सेंसर) और निरंतर प्लेटफ़ॉर्म शुल्क आवश्यक |
अवलोकन
CropX एक एआई-संचालित प्रिसिजन कृषि मंच है जो मिट्टी सेंसर डेटा, मशीन लर्निंग, मौसम बुद्धिमत्ता, और उपग्रह छवियों को मिलाकर सिंचाई, उर्वरक अनुप्रयोग, और फसल प्रबंधन का अनुकूलन करता है। वास्तविक समय के क्षेत्र डेटा को पूर्वानुमान विश्लेषण के साथ एकीकृत करके, CropX किसानों को पैदावार अधिकतम करने, इनपुट बर्बादी कम करने, और संसाधन दक्षता बढ़ाने में मदद करता है।
यह कैसे काम करता है
CropX मिट्टी के probes का एक नेटवर्क तैनात करता है जो लगातार विभिन्न गहराईयों पर नमी, तापमान, और विद्युत चालकता मापता है। यह वास्तविक समय सेंसर डेटा CropX क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म में जाता है, जहाँ एआई एल्गोरिदम इसे स्थानीय मौसम पैटर्न, स्थलाकृति, उपग्रह छवियों, और कृषि मशीनरी डेटा के साथ मिलाकर क्रियाशील कृषि विज्ञान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं। प्रणाली मान्यताप्राप्त फसल मॉडल का उपयोग करके पौधे के तनाव का पूर्वानुमान लगाती है, रोग जोखिम का अनुमान लगाती है, और जल उपयोग दक्षता की गणना करती है।
एक प्रलेखित क्षेत्र परीक्षण में CropX-संचालित सिंचाई का उपयोग करके 22% पैदावार वृद्धि प्रदर्शित हुई, जो जल तनाव को रोकने और मिट्टी की जल आवश्यकताओं के सटीक मिलान से संभव हुई।
प्रमुख विशेषताएँ
खेत में लगे probes विभिन्न गहराईयों पर नमी, तापमान, और विद्युत चालकता की निगरानी करते हैं ताकि निरंतर क्षेत्र अंतर्दृष्टि मिल सके।
मशीन लर्निंग मॉडल मिट्टी, मौसम, उपग्रह, और मशीनरी डेटा को एकीकृत करते हैं ताकि सिंचाई और उर्वरक निर्णयों का मार्गदर्शन किया जा सके।
खेत की विविधता और मिट्टी की स्थिति के अनुसार बीज बोने, उर्वरक, और सिंचाई के लिए प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र बनाएं।
मिट्टी की नमी क्षेत्रों के आधार पर सिंचाई स्क्रिप्ट का अनुकूलन करें ताकि जल दक्षता और फसल प्रदर्शन अधिकतम हो सके।
ISO-XML, CSV, SHP, और TIFF प्रारूपों के माध्यम से कृषि मशीनरी डेटा आयात करें ताकि व्यापक क्षेत्र विश्लेषण हो सके।
जल बचत, नाइट्रोजन लीचिंग, और इनपुट उपयोग को ट्रैक करें ताकि कुशल और टिकाऊ खेती का समर्थन हो सके।
डाउनलोड या एक्सेस करें
आरंभ कैसे करें
CropX probes को अपने खेत में निर्दिष्ट गहराईयों (आमतौर पर 20 सेमी और 46 सेमी) पर लगाएं ताकि वास्तविक समय मिट्टी डेटा संग्रह शुरू हो सके।
डेटा ट्रांसमिशन के लिए 4G, ब्लूटूथ, या उपग्रह कनेक्टिविटी सेट करें ताकि सेंसर डेटा निरंतर क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंच सके।
CropX ऐप या वेब डैशबोर्ड का उपयोग करके खेत की सीमाएं परिभाषित करें और मौसम स्टेशन तथा स्थलाकृति मानचित्र जैसे अतिरिक्त डेटा स्रोत जोड़ें।
ISO-XML, CSV, SHP, या TIFF प्रारूपों में पैदावार मानचित्र, मशीनरी रिकॉर्ड, और प्रिस्क्रिप्शन फ़ाइलें अपलोड करें ताकि व्यापक क्षेत्र विश्लेषण हो सके।
VRA टूल का उपयोग करके अपने खेत की विशिष्ट परिस्थितियों के अनुसार बीज बोने, उर्वरक, और सिंचाई के लिए परिवर्तनीय दर अनुप्रयोग मानचित्र बनाएं।
VRI स्क्रिप्ट को अपने सिंचाई नियंत्रक या पिवट सिस्टम में निर्यात करें, या CropX सिफारिशों के आधार पर संचालन को मैन्युअल रूप से समायोजित करें।
वास्तविक समय सेंसर डेटा, उपग्रह वनस्पति सूचकांक, और पूर्वानुमानित रोग जोखिम अलर्ट को सहज डैशबोर्ड पर ट्रैक करें।
फसल कटाई के बाद, पैदावार डेटा और क्षेत्र रिपोर्टों का विश्लेषण करें ताकि प्रिस्क्रिप्शन की प्रभावशीलता का मूल्यांकन हो और भविष्य की रणनीतियाँ परिष्कृत की जा सकें।
महत्वपूर्ण विचार
- पूर्ण प्लेटफ़ॉर्म विश्लेषण और सुविधाओं तक पहुँच के लिए आवर्ती सदस्यता शुल्क आवश्यक
- कनेक्टिविटी निर्भरता: विश्वसनीय डेटा ट्रांसमिशन के लिए 4G, ब्लूटूथ, या उपग्रह कनेक्टिविटी आवश्यक
- सीखने की अवस्था: एआई-संचालित अंतर्दृष्टि को समझने के लिए तकनीकी ज्ञान या कृषि विज्ञान विशेषज्ञता की आवश्यकता हो सकती है
- प्रिस्क्रिप्शन निर्यात संगतता OEM के अनुसार भिन्न होती है — सभी कृषि मशीनरी ब्रांड पूरी तरह समर्थित नहीं हैं
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रलेखित क्षेत्र परीक्षणों में, CropX-संचालित सिंचाई ने 22% पैदावार वृद्धि हासिल की है, जो जल तनाव को रोकने और मिट्टी की जल आवश्यकताओं को सटीक रूप से मिलाने से संभव हुई।
CropX कैपेसिटेंस-आधारित मिट्टी probes तैनात करता है जो वॉल्यूमेट्रिक जल सामग्री (नमी), मिट्टी का तापमान, और विद्युत चालकता (EC) को विभिन्न गहराईयों पर मापते हैं ताकि व्यापक मिट्टी प्रोफाइलिंग हो सके।
हाँ — CropX ISO-XML, CSV, SHP, और TIFF सहित कई फ़ाइल प्रारूपों के माध्यम से कृषि उपकरण से डेटा आयात का समर्थन करता है, जिससे अधिकांश आधुनिक मशीनरी प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण संभव होता है।
VRA (परिवर्तनीय दर अनुप्रयोग) किसानों को खेत में मिट्टी और फसल की विविधता के आधार पर विभिन्न दरों पर इनपुट लगाने की अनुमति देता है। CropX बीज बोने, उर्वरक, और सिंचाई के लिए प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र बनाता है जो खेत-विशिष्ट परिस्थितियों को ध्यान में रखते हुए इनपुट दक्षता और पैदावार क्षमता का अनुकूलन करते हैं।
हाँ — CropX का परिवर्तनीय दर सिंचाई (VRI) उपकरण वास्तविक समय मिट्टी नमी डेटा और क्षेत्रीय ज़ोन के आधार पर सिंचाई स्क्रिप्ट का अनुकूलन करता है, जिससे जल की बर्बादी में महत्वपूर्ण कमी आती है और फसल की हाइड्रेशन और प्रदर्शन बनाए रखा जाता है।
OneSoil
आवेदन जानकारी
| डेवलपर | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| समर्थित प्लेटफ़ॉर्म |
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| भाषा समर्थन | वैश्विक रूप से उपलब्ध, कई क्षेत्रों में बहुभाषी वेब ऐप समर्थन के साथ। |
| मूल्य निर्धारण मॉडल | फ्रीमियम — बुनियादी खेत निगरानी मुफ्त; VRA मानचित्रण और मिट्टी के नमूना जैसे उन्नत उपकरणों के लिए OneSoil Pro सदस्यता आवश्यक। |
सामान्य अवलोकन
OneSoil एक एआई-चालित सटीक खेती प्लेटफ़ॉर्म है जो किसानों को उपग्रह छवियों और मशीन लर्निंग का उपयोग करके फसल की सेहत की निगरानी, उत्पादकता क्षेत्रों का विश्लेषण, और उपज का पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है। यह NDVI रुझान, मौसम पूर्वानुमान, और उपज डेटा को एकीकृत करके डेटा-आधारित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। मुफ्त और Pro दोनों स्तरों के साथ, OneSoil परिवर्तनीय-दर अनुप्रयोग (VRA), फसल चक्र योजना, और उपज विश्लेषण का समर्थन करता है — जो अधिकतम लाभ और न्यूनतम अपव्यय सुनिश्चित करता है।
यह कैसे काम करता है
OneSoil Copernicus Sentinel-1 और Sentinel-2 उपग्रह छवियों का उपयोग करके NDVI (सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक) मानचित्र बनाता है और फसल विकास चरणों का पता लगाता है। यह ऐतिहासिक NDVI डेटा (6 वर्षों तक) को संसाधित करके उत्पादकता क्षेत्र बनाता है, जो खेत के उप-क्षेत्र होते हैं जिनमें स्थिर उपज क्षमता होती है। ये क्षेत्र उपयोगकर्ताओं को परिवर्तनीय-दर बीज बोने, उर्वरक डालने, या छिड़काव के लिए अनुकूलित प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र बनाने की अनुमति देते हैं।
फसल कटाई के बाद, किसान अपने संयोजन से उपज मानचित्र अपलोड कर सकते हैं ताकि प्रदर्शन का विश्लेषण किया जा सके, उत्पादकता क्षेत्रों के साथ तुलना की जा सके, और VRA रणनीतियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन किया जा सके। OneSoil फसल चक्र योजना और मौसम पूर्वानुमान (वर्षा, विकास डिग्री दिन) भी प्रदान करता है ताकि समय के साथ कृषि निर्णयों का समर्थन किया जा सके।
मुख्य विशेषताएँ
सटीक विकास चरण पहचान के लिए Sentinel-2 उपग्रह छवियों का उपयोग करके वास्तविक समय फसल स्वास्थ्य ट्रैकिंग।
ऐतिहासिक NDVI विश्लेषण के आधार पर ऊंचाई और मिट्टी की चमक पैटर्न के साथ उपज क्षमता वाले क्षेत्र बनाना।
उत्पादकता क्षेत्रों के आधार पर बीज बोने, उर्वरक डालने, और छिड़काव के लिए अनुकूलित प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र बनाना।
संयोजन उपज मानचित्र आयात करें और VRA प्रिस्क्रिप्शन तथा NDVI क्षेत्रों के साथ प्रदर्शन की तुलना करें।
विस्तृत खेत इतिहास और सर्वोत्तम प्रथाओं के आधार पर भविष्य के मौसमों के लिए स्वचालित योजना।
7-दिन के पूर्वानुमान, संचयी वर्षा ट्रैकिंग, और विकास डिग्री दिन जो सूचित निर्णय लेने में मदद करते हैं।
डाउनलोड या एक्सेस करें
आरंभ करने के लिए मार्गदर्शिका
OneSoil वेब ऐप के माध्यम से खाता बनाएं या iOS या Android के लिए मोबाइल ऐप डाउनलोड करें।
इंटरैक्टिव मानचित्र इंटरफ़ेस पर सीधे खेत की सीमाएं ड्रॉ या आयात करें।
OneSoil को उपग्रह डेटा (NDVI, ऊंचाई, मिट्टी की चमक) संसाधित करने दें ताकि उत्पादकता क्षेत्र बनाए जा सकें।
"Create VRA map" चुनें, क्षेत्र प्रकार (ऐतिहासिक या NDVI) चुनें, क्षेत्र और दर मान सेट करें, फिर अपना प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र निर्यात करें।
फसल कटाई के बाद, अपने संयोजन से उपज मानचित्र फ़ाइलें अपलोड करें, गुण (उपज, इकाइयाँ, टाइमस्टैम्प) मिलाएं, और उपज रिपोर्ट बनाएं।
उपज मानचित्रों की उत्पादकता क्षेत्रों या VRA प्रिस्क्रिप्शन के साथ तुलना करें ताकि प्रदर्शन और निवेश पर लाभ (ROI) का मूल्यांकन किया जा सके।
आगामी मौसमों के लिए फसल अनुसूचियों का दस्तावेजीकरण और पूर्वानुमान लगाने के लिए फसल चक्र उपकरण का उपयोग करें।
महत्वपूर्ण नोट्स और सीमाएँ
- उपज पूर्वानुमान की सटीकता अपलोड किए गए उपज डेटा के साथ बेहतर होती है; बिना इसके पूर्वानुमान कम सटीक होते हैं।
- उपग्रह छवियां बादलों के आवरण पर निर्भर करती हैं; NDVI डेटा अपडेट कभी-कभी विलंबित हो सकते हैं।
- प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र निर्यात के लिए विशिष्ट मशीनरी और फ़ाइल प्रारूपों के साथ संगतता आवश्यक हो सकती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हाँ। OneSoil NDVI रुझानों, उत्पादकता क्षेत्रों, और अपलोड किए गए उपज डेटा का विश्लेषण करके उपज का सटीक पूर्वानुमान और खेत प्रदर्शन का आकलन करता है।
OneSoil Pro उन्नत सटीक खेती उपकरण खोलता है जिसमें VRA मानचित्र निर्माण, मिट्टी के नमूना मानचित्र, नियंत्रण-पट्टी परीक्षण, और विस्तृत उपज-क्षेत्र विश्लेषण शामिल हैं — जो मुफ्त स्तर में उपलब्ध नहीं हैं।
Pro संस्करण में, "Create VRA map" पर जाएं, अपनी प्रिस्क्रिप्शन प्रकार (उत्पादकता क्षेत्र या NDVI) चुनें, अपनी फसल और अनुप्रयोग दरें कॉन्फ़िगर करें, फिर मानचित्र को अपनी मशीनरी के लिए निर्यात करें।
हाँ, बुनियादी खेत निगरानी सुविधाएँ मुफ्त हैं। VRA मानचित्र निर्माण और नियंत्रण परीक्षण जैसे उन्नत सटीक खेती उपकरणों के लिए Pro सदस्यता आवश्यक है।
OneSoil Copernicus Sentinel-1 और Sentinel-2 उपग्रह छवियों पर निर्भर करता है, जिन्हें एआई एल्गोरिदम के साथ संसाधित किया जाता है ताकि NDVI मेट्रिक्स और अन्य सटीक कृषि अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकें।
मुख्य निष्कर्ष
- एआई उपग्रह छवियां, मौसम डेटा, मिट्टी सेंसर और ऐतिहासिक रिकॉर्ड को मिलाकर व्यापक फसल विश्लेषण करता है
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम – ट्री-आधारित एन्सेम्बल से लेकर न्यूरल नेटवर्क तक – सटीक उपज पूर्वानुमान प्रदान करते हैं
- हाइब्रिड दृष्टिकोण और ट्रांसफर लर्निंग डेटा की कमी वाले क्षेत्रों में भी सटीकता अधिकतम करते हैं
- वैश्विक कार्यान्वयन में केन्या, अमेरिका, यूरोप और अर्जेंटीना शामिल हैं जिनके परिणाम प्रमाणित हैं
- व्यावसायिक प्लेटफॉर्म अब किसानों और नीति निर्माताओं के लिए एआई पूर्वानुमान को सुलभ बनाते हैं
- एआई-संचालित उपज पूर्वानुमान फसल प्रबंधन को अनुकूलित करता है और खाद्य सुरक्षा बढ़ाता है
निचोड़: एआई के साथ फसल उपज की भविष्यवाणी सभी क्षेत्रों और फसलों में व्यावहारिक वास्तविकता बनती जा रही है। वैश्विक उपग्रह छवियों, स्थानीय सेंसर और जलवायु डेटा को शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ मिलाकर, विश्लेषक कटाई से हफ्ते या महीने पहले फसल का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। इससे किसान और सरकारें रोपण और वितरण की योजना अधिक कुशलता से बना पाती हैं, जो अंततः बढ़ती दुनिया को स्थायी रूप से भोजन प्रदान करने में मदद करता है।
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