Hogyan jósoljuk meg a terméshozamot mesterséges intelligencia segítségével
Fedezze fel, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a mezőgazdaságot a pontos terméshozam-előrejelzéssel műholdfelvételek, IoT érzékelők, éghajlati adatok és gépi tanulási modellek segítségével. Ismerje meg a legjobb globális MI eszközöket – NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA –, amelyek támogatják a gazdálkodókat és agrárvállalkozásokat világszerte.
A mesterséges intelligencia forradalmasítja a gazdálkodást azáltal, hogy sokkal pontosabb terméshozam-előrejelzéseket tesz lehetővé. A mai MI modellek hatalmas adatállományokat képesek feldolgozni – messze túlmutatva azon, amit egy ember kezelni tudna –, hogy megjósolják a betakarítást.
Az MI alkalmazások sokkal több adatot képesek feldolgozni, mint egy ember, majd elemezve ezeket az adatokat pontosabb előrejelzéseket készítenek.
— Reuters
A pontos terméshozam-előrejelzés létfontosságú az élelmezésbiztonság és a tervezés szempontjából, különösen, mivel az éghajlatváltozás veszélyezteti a terményeket. Tanulmányok akár 24%-os kukoricatermés-csökkenést 2030-ra is említenek a magas felmelegedési forgatókönyvek esetén. A modern MI rendszerek folyamatosan figyelik a táblákat: hetekkel előre jelezhetik a stresszt vagy kártevőket, feltérképezik a problémás területeket, és még azt is javasolhatják, mikor és hol öntözzenek vagy trágyázzanak.
Adatforrások az MI terméshozam-modellekhez
Az MI terméshozam-modellek több adatfolyamra támaszkodnak, hogy átfogó képet alkossanak a táblákról:
Műholdas és légi felvételek
Időjárási és éghajlati adatok
Talaj- és helyszíni érzékelők
Történelmi terméshozam-adatok
Gépi tanulási modellek a terméshozam-előrejelzéshez
Miután az adatok összegyűltek, a gépi tanulási algoritmusokat betanítják a terméshozam előrejelzésére. Számos modell típust teszteltek, mindegyiknek megvannak a maga erősségei:
Fás alapú együttes modellek
A Random Forest és a Gradient Boosting módszerek kiválóan kezelik a vegyes adatokat.
- Sok tanulmányban felülmúlják az alternatívákat
- Képesek kezelni a nemlineáris összefüggéseket
- Robosztusak a kiugró értékekkel szemben
Neurális hálózatok
Az ANN-ek, konvolúciós hálók és visszatérő LSTM-ek nagy adatállományokkal remekelnek.
- Komplex mintázatokat képesek felismerni
- Skálázhatók az adatmennyiséggel
- Lehetővé teszik az átviteli tanulást
Hibrid megközelítések
A mélytanulás és az átviteli tanulás kombinálása növeli a pontosságot adatban szegény régiókban.
- Előre betanított modelleket használnak
- Alkalmazkodnak a helyi körülményekhez
- Kihasználják a korlátozott adatokat
Sok tanulmány igazolta, hogy a gépi tanulási algoritmusok jól teljesítenek a terméshozam előrejelzésében.
— Mezőgazdasági MI Kutatás
Globális MI terméshozam-alkalmazások
Az MI alapú terméshozam-előrejelzést már világszerte alkalmazzák minden jelentős növénykultúrára. Íme néhány kulcsfontosságú valós példa:
Kenya – Kukoricatermés előrejelzés
Kutatók egy növénynövekedési szimulációs modellt kombináltak távoli érzékeléssel az FAO WaPOR műholdas adataival a kukoricatermés előrejelzésére. A hibrid megközelítés pontosabb volt, mint a modell önmagában, támogatva a terméshozam-becsléseket adatban szegény területeken.
Egyesült Államok – Búzatermelés térképezése
Csapatok mély LSTM hálózatokat tanítottak többéves időjárási és műholdas indexadatokra, hogy megyei szinten térképezzék a búzatermelést, lehetővé téve a pontos regionális előrejelzést.
Európa – Többnövényes megfigyelés
Az UPSCALE kezdeményezéshez hasonló projektek drón- és műholdas adatokat használnak árpa, búza, burgonya és lóhere lombfelület- és klorofill-indexének számításához – ezek kritikus bemenetek a terméshozam-modellek finomításához.
Kereskedelmi platformok és eszközök
Többféle MI platform integrálja ezeket a módszereket a valódi gazdálkodók számára világszerte:
SIMA (Argentína)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Többnövényes támogatás
Eszközök és platformok a terméshozam-előrejelzés támogatására
A growing ecosystem of AI tools supports yield forecasting. Notable examples include:
EOSDA Crop Monitoring
| Fejlesztő | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Támogatott platformok |
|
| Nyelvi támogatás | Globális lefedettség, elsődleges nyelv az angol; régiónként további nyelvek elérhetők |
| Árazási modell | Fizetős platform, több szintű csomagokkal (Essential, Professional, Enterprise) és opcionális kiegészítőkkel, beleértve a hozamelőrejelzést |
Áttekintés
Az EOSDA Crop Monitoring egy precíziós mezőgazdasági platform, amely műholdképeket, időjárási adatokat és gépi tanulást használ a növények egészségének nyomon követésére, hozamok előrejelzésére és adatalapú gazdálkodási döntések támogatására. Gazdák, agronómusok, szövetkezetek és agrárvállalkozások számára készült, távoli területértékelést, erőforrás-tervezést és növényteljesítmény előrejelzést kínál táblaszinten és regionális szinten egyaránt.
Működési elv
A platform műholdas távérzékelési adatokat használ (Sentinel-2, PlanetScope és mások), amelyeket fejlett mesterséges intelligencia modellekkel kombinálva nyújt előrejelző elemzéseket. A hozam-előrejelző modul két kiegészítő megközelítést alkalmaz:
- Statisztikai modell: gépi tanuláson alapuló előrejelzések, melyeket történelmi hozam- és környezeti adatokon képeztek
- Biofizikai modell: fenológia-alapú előrejelzés levélfelület-index asszimilációval
Az adatok 14 naponta frissülnek, folyamatosan finomítva az előrejelzéseket, optimális körülmények között akár 95%-os pontosságot elérve. Ez a kettős modell támogatja a táblaszintű döntéshozatalt, kockázatértékelést és hosszú távú mezőgazdasági tervezést.
Főbb jellemzők
Statisztikai és biofizikai megközelítések a pontos hozam-előrejelzéshez
Akár 3 hónapos hozam-előrejelzések 14 napos modellkalibrációs ciklusokkal
Műholdas indexek, többek között NDVI, MSAVI, RECI, NDMI és továbbiak
14 napos hiperhelyi előrejelzések és átfogó történelmi időjárási adatok
Változó dózisú kijuttatási térképek, melyek műholdas és gépi adatokat kombinálnak
Táblatevékenység naplók, bejárási feladatok és többfelhasználós csapatkezelés
Teljes API hozzáférés agrártechnológiai integrációkhoz és egyedi alkalmazásokhoz
Térképek exportálása TIFF, SHP és egyéb formátumokban külső elemzéshez
Platform elérése
Első lépések
Regisztráljon az EOSDA Crop Monitoring szolgáltatásra, és válassza ki előfizetési csomagját (Essential, Professional vagy Enterprise).
Rajzolja meg a táblahatárokat közvetlenül a térképen, vagy töltse fel meglévő határfájlokat a megfigyelés megkezdéséhez.
Nézze meg a növényzetindexeket, vízhiányt, növényosztályozást és a BBCH fenológiai skálák szerinti fejlődési szakaszokat a táblaműveletek tervezéséhez.
Aktiválja a hozamelőrejelző kiegészítőt, és adja meg a vetési időpontokat, növényfajtákat és történelmi hozamadatokat a modellek kalibrálásához a pontos előrejelzések érdekében.
Exportálja a térképeket TIFF vagy SHP formátumban, készítsen VRA zónatérképeket, vagy integrálja rendszereivel a fejlesztői API-n keresztül.
Műszaki adatok
| Támogatott növények | Több mint 100 növénytípus a hozamelőrejelző modellben |
| Előrejelzési pontosság | Akár ~95% optimális adatfeltételek mellett |
| Előrejelzési időtáv | Akár 3 hónap előre |
| Adatfrissítési gyakoriság | 14 naponta a modell kalibrálásához |
| Műholdas adatforrások | Sentinel-2 (10 m felbontás), PlanetScope (3 m felbontás) és mások |
| Növényzetindexek | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI és további indexek |
| Időjárás-előrejelzés | 14 napos hiperhelyi előrejelzések és történelmi elemzések |
| Export formátumok | TIFF, SHP és egyéb szabványos GIS formátumok |
| API hozzáférés | Elérhető műholdképekhez, növényzetindexekhez, időjárási adatokhoz és táblázási zónákhoz |
| Infrastruktúra | Felhőalapú platform, internetkapcsolat szükséges |
Fontos megfontolások
- A pontosság az adatok minőségétől függ, beleértve a történelmi hozamadatokat, talajadatokat és fenológiai bemeneteket
- Az előrejelzési időtáv kb. 3 hónapra korlátozódik, így kevésbé alkalmas nagyon hosszú távú előrejelzésekhez
- Internetkapcsolat szükséges; offline működés korlátozott a felhőalapú architektúra miatt
- A biofizikai modell kalibrációja felhasználói adatokat igényel, például vetési időpontokat, növényfajtákat és egyéb fenológiai paramétereket
- Nem alkalmas offline vagy hálózattól független mezőgazdasági műveletekhez
Gyakran ismételt kérdések
Az EOSDA Crop Monitoring több mint 100 növénytípus hozamának előrejelzését támogatja, lefedve a főbb mezőgazdasági árucikkeket és regionális növényeket.
Az előrejelzések pontossága optimális körülmények között akár 95%-ot is elérhet, az adatok minőségétől, a történelmi hozamadatoktól és a megfelelő modellkalibrációtól függően.
A modell bemenetei 14 naponta frissülnek, lehetővé téve a hozamelőrejelzések folyamatos újrakalibrálását és finomítását a növekedési időszak alatt.
Igen. Az EOSDA átfogó API-t biztosít, amely lehetővé teszi az egyedi alkalmazásokkal és agrártechnológiai platformokkal való integrációt, hozzáférést biztosítva műholdképekhez, növényzetindexekhez, időjárási adatokhoz, táblázási zónákhoz és egyéb funkciókhoz.
A statisztikai modell esetében a történelmi hozamadatok javítják a pontosságot, de nem mindig kötelezőek. A biofizikai modellhez viszont meg kell adni a növényfajtát, vetési időpontokat és egyéb fenológiai adatokat a lehető legpontosabb előrejelzés érdekében.
Taranis Ag Intelligence
| Fejlesztő | Taranis Inc. |
| Platform | Webalapú platform légi adatgyűjtéssel drón, repülőgép és műhold segítségével |
| Globális lefedettség | Világszerte működik, ügyfelekkel az Egyesült Államokban, Európában, Brazíliában és más régiókban |
| Árazási modell | Fizetős előfizetéses szolgáltatás; nincs nyilvános ingyenes csomag |
Áttekintés
A Taranis Ag Intelligence egy precíziós mezőgazdasági platform, amely ultra-nagy felbontású légi felvételeket és generatív MI-t ötvöz a levélszintű növényelemzéshez. A rendszer korai jeleit észleli a kártevőknek, betegségeknek, tápanyaghiányoknak és gyomnyomásnak, lehetővé téve a termelők és agronómusok számára a proaktív reagálást. Az Ag Assistant generatív MI motor és a gazdag képadatok integrálásával a Taranis támogatja a termésbecslést és az adatvezérelt döntéshozatalt a ráfordítások optimalizálása és a termelékenység javítása érdekében.
Működési elv
A Taranis alacsonyan repülő gépek (drónok és repülőgépek) flottáját alkalmazza, hogy szubmilliméteres felbontású képeket készítsen — körülbelül 0,3 mm pixelenként — a növényterületekről. Az MI platform több száz millió adatpontot elemez, hogy felismerje a növényeket érintő stresszhatásokat, beleértve a rovarokat, betegségeket, gyomokat és tápanyaghiányokat. Az Ag Assistant generatív MI motor összeveti ezeket a levélszintű adatokat az időjárási mintákkal, agronómiai kutatásokkal és növényvédelmi információkkal, hogy pontos, táblára szabott betekintéseket és ajánlásokat generáljon. A legújabb fejlesztések között szerepelnek fejlett termésbecslő algoritmusok, amelyek a táblák egészségi kockázatai alapján előrejelzik a jövőbeni termés teljesítményt.
Főbb jellemzők
Levélszintű elemzés drón- és repülőgép-felvételekből, 0,3 mm pixelmérettel
Automatikusan azonosítja a kártevőket, betegségeket, tápanyaghiányokat, gyomnyomást és állományszámot
Generatív MI, amely személyre szabott agronómiai ajánlásokat és bejárási jelentéseket nyújt
Fejlett algoritmusok előrejelzik a termés teljesítményét a levélszintű MI-betekintések alapján
Évközi adatgyűjtés és teljes körű megfigyelés nagyüzemi műveletekhez
Hozzáférés a Taranishoz
Első lépések
Regisztráljon a Taranis weboldalán, és válassza ki az Ön műveletéhez megfelelő szolgáltatási csomagot.
Adjon meg táblatérképeket, vagy egyeztessen a Taranisszal a légi adatgyűjtés ütemezéséhez.
A Taranis a tervezett időpontokban drónokkal vagy repülőgépekkel repüli be a táblákat, hogy nagyfelbontású képeket készítsen.
A képeket MI algoritmusokkal dolgozzák fel, hogy felismerjék a veszélyeket és hasznos betekintéseket generáljanak.
Hozzáférés az Ag Assistant által generált agronómiai jelentésekhez, beleértve az ajánlásokat és termés-előrejelzéseket.
Integrálja a betekintéseket a gazdálkodási döntésekbe, beleértve a ráfordítások alkalmazását, bejárási ütemezéseket és növényvédelmi stratégiákat.
Fontos megfontolások
- Fizikai légi repüléseket igényel (drónok vagy repülőgépek), ami korlátozhatja a régiós hozzáférést vagy növelheti az üzemeltetési költségeket
- Nagy adatforgalmat kezel; a szubmilliméteres képekhez robusztus infrastruktúra és technikai szakértelem szükséges
- Az adatvédelem és biztonság gondos kezelést igényel a nagyfelbontású táblaképek esetén
- Tanácsadók, agronómiai kereskedők és nagyobb műveletek számára optimalizált; kisebb gazdaságok közvetlen hozzáférése korlátozott lehet
- A termésbecslések MI-alapúak, és változhatnak a képminőség és az adatbevitel függvényében
- Néhány MI-alapú ajánlás kézi felülvizsgálatot igényelhet agronómusok részéről a végrehajtás előtt
- Az állandó légi hozzáférés nem minden régióban vagy időjárási körülmények között biztosított
Gyakran ismételt kérdések
A Taranis az Ag Assistant generatív MI motorjába integrált termésbecslő algoritmusokat használ, amelyek levélszintű képadatokat, agronómiai információkat, időjárási mintákat és táblastressz indikátorokat kombinálnak a jövőbeni termés teljesítményének előrejelzésére.
A Taranis légi felvételei körülbelül 0,3 mm pixelméretű felbontást érnek el, amely rendkívül részletes, levélszintű növényelemzést és korai stresszjelzők felismerését teszi lehetővé.
A platform tanácsadók, agronómiai kereskedők és nagyobb műveletek számára optimalizált. Bár kisebb gazdaságok hozzáférhetnek a Taranishoz partnerségek vagy szövetkezeti megállapodások révén, a közvetlen hozzáférés a szolgáltatási csomagtól és a művelet méretétől függ.
Ag Assistant egy generatív MI motor, amely feldolgozza a táblaképeket, agronómiai adatokat, kutatási eredményeket és időjárási információkat, hogy személyre szabott agronómiai jelentéseket és táblára szabott ajánlásokat készítsen.
Igen. A nagyfelbontású levélszintű képek elemzésével a Taranis korai jeleit észleli a kártevőfertőzésnek, betegségnek, tápanyaghiánynak és gyomnyomásnak, lehetővé téve a proaktív beavatkozást a jelentős növénykárosodás előtt.
Climate FieldView (Bayer)
| Fejlesztő | Bayer (The Climate Corporation) |
| Támogatott platformok |
|
| Elérhetőség | 20+ ország, köztük USA, Brazília, Kanada, Európa, Dél-Afrika, Ausztrália és Törökország |
| Árazási modell | Basic (ingyenes) korlátozott funkciókkal; fizetős szintek: Prime, Plus és Premium a fejlett elemzésekhez |
Áttekintés
A Bayer Climate FieldView egy mesterséges intelligencia által vezérelt digitális mezőgazdasági platform, amely egyesíti az agronómiai, gépi, időjárási és műholdas adatokat egy intelligens rendszerben. Több milliárd adatpont és 250+ nagyfelbontású adatréteg feldolgozásával segíti a gazdákat a gyakorlati mezőgazdasági betekintések megszerzésében, a terméshozam előrejelzésében, a ráfordítások optimalizálásában és az adatvezérelt döntéshozatalban a befektetés megtérülésének maximalizálása érdekében.
Működési elv
A Climate FieldView összegyűjti a traktorok, vetőgépek, kombájnok, érzékelők, időjárási állomások és műholdfelvételek adatait egy központi, felhőalapú platformra. Gépi tanulási modelljei elemzik ezt a több rétegű adatot, hogy hozam-előrejelzéseket készítsenek, értékeljék a növények egészségét és agronómiai ajánlásokat adjanak. Külső rendszerekkel API-kon keresztül (például CLAAS Telematika) és a FieldView Drive-on keresztüli gépi adat szinkronizálással a platform átfogó gazdasági átláthatóságot és előrejelző betekintéseket nyújt az ültetés, növényvédelem és betakarítás döntéseihez.
Főbb jellemzők
Gépi tanulási modellek történelmi adatok, időjárási minták és műholdfelvételek alapján pontosan előrejelzik a terméshozamot.
Műholdas térképek mutatják a növénystresszt, biomasszát és a mező állapotát közel valós időben a korai beavatkozáshoz.
Csatlakozik traktorokhoz, kombájnokhoz és egyéb gépekhez, hogy automatikusan szinkronizálja az agronómiai és hozamadatokat.
Felderítse a mezőket, készítsen betakarítás utáni hozamelemzési jelentéseket, és exportálja az adatokat PDF vagy CSV formátumban.
Támogatja harmadik fél integrációit (CLAAS API, Combyne) és kapcsolódik gabonakezelő platformokhoz.
Bármilyen eszközről elérheti a mezőadatokat és betekintéseket a webes platformon vagy iOS mobilalkalmazáson keresztül.
Letöltés vagy hozzáférés
Első lépések
Hozzon létre fiókot a Climate FieldView weboldalán, és válassza ki az ingyenes Basic csomagot vagy egy fizetős szintet (Prime, Plus, Premium) az igényeinek megfelelően.
Helyezze be a FieldView Drive hardvert a gép diagnosztikai portjába, hogy elkezdje a gépi adatok továbbítását a fiókjába.
Történelmi adatokat importálhat a Data Inbox segítségével, vagy automatikusan szinkronizálhat a csatlakoztatott gépek, API-k vagy időjárási állomások révén.
Használja a webes vagy mobilalkalmazást a műholdas térképek megtekintéséhez, a stressz zónák azonosításához és a növényállapot nyomon követéséhez a szezon során.
Betakarítás után használja a Hozam elemzés és Mező régió jelentések eszközöket a teljesítmény értékeléséhez és AI-alapú előrejelzésekhez a következő szezonra.
Exportáljon átfogó jelentéseket PDF vagy CSV formátumban, hogy megossza azokat agronómusokkal, tanácsadókkal vagy üzleti partnerekkel.
Fontos megfontolások
- A platform teljes kihasználásához általában kompatibilis hardver (FieldView Drive) és gépi kapcsolódás szükséges
- A hozam-előrejelzés pontossága a bemeneti adatok (gépi adatok, műholdfelvételek, időjárás) minőségétől és teljességétől függ
- Egyes fejlett integrációk és funkciók nem minden régióban érhetők el
- Nagy adatmennyiség kezelése digitális jártasságot és időráfordítást igényel a gazdáktól
Gyakran ismételt kérdések
A Climate FieldView fejlett gépi tanulási algoritmusokat használ a történelmi mezőadatok, valós idejű időjárási minták, műholdfelvételek és gépek által generált agronómiai adatok elemzésére. Ez a több rétegű elemzés pontos hozam-előrejelzéseket készít, hogy segítsen megtervezni és optimalizálni a gazdálkodási műveleteket.
Igen, a Basic csomag teljesen ingyenes, és tartalmazza az alapvető funkciókat, mint az adat tárolás, mező megjelenítés és adatfeltöltési lehetőségek. A fizetős szintek (Prime, Plus, Premium) fejlett elemzéseket, előrejelző modellezést és prémium támogatást nyitnak meg.
Természetesen. Csatlakoztathatja gépeit a FieldView Drive hardveren keresztül vagy API integrációkon (például CLAAS Telematika) keresztül. Ez lehetővé teszi a mezőmunkák, hozaminformációk és gépdiagnosztika automatikus szinkronizálását közvetlenül a FieldView fiókjába.
A Climate FieldView több mint 20 országban érhető el világszerte, beleértve az Egyesült Államokat, Brazíliát, Kanadát, európai országokat, Dél-Afrikát, Ausztráliát és Törökországot. Az elérhetőség és a funkciók régiónként eltérhetnek.
Betakarítás után használja a Mező régió jelentések és Hozam elemzés funkciókat a mező teljesítmény adatainak áttekintéséhez. Részletes jelentéseket exportálhat, amelyek bemutatják a hozam eloszlását, a ráfordítások hatásának elemzését és AI által generált ajánlásokat a következő szezon stratégiájának optimalizálásához.
AGRIVISION AI
| Fejlesztő | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Támogatott platformok |
|
| Nyelvi támogatás | Több regionális nyelv hangalapú támogatással; optimalizálva az indiai gazdálkodók számára |
| Árazási modell | Freemium / fizetős modell; az alapvető tanácsadási és megfigyelési funkciók kereskedelmi ajánlat részei |
Áttekintés
Az AgriVision AI egy intelligens agrártechnológiai platform, amely mesterséges intelligenciát, számítógépes látást és hangtechnológiát használ valós idejű növényinformációk, terméshozam előrejelzések és kártevő/betegség tanácsadás nyújtására. Kifejezetten gazdálkodók és termelői szervezetek (FPO-k) számára készült, amely képalapú diagnosztikát ötvöz környezeti adatokkal és előrejelző elemzésekkel a termelékenység növelése és jobb gazdálkodási döntések támogatása érdekében.
Működési elv
Az AgriVision AI egyszerű mobilfelületen keresztül teszi hozzáférhetővé a mesterséges intelligencia alapú agronómiai intelligenciát. A gazdálkodók képeket készítenek növényeikről, amelyeket gépi tanulási modellek elemeznek betegségek, kártevők és tápanyaghiány felismerésére. Ezeket az információkat IoT érzékelők, környezeti megfigyelés és gazdálkodói adatok által támogatott előrejelző terméshozam modellek egészítik ki. A platform helyi nyelveken elérhető hangalapú tanácsadást kínál, így az alacsony írástudású gazdálkodók számára is hozzáférhető. A termelői szervezetek és szövetkezetek adatirányítópultokat kapnak az összesített gazdasági teljesítmény és növényegészség nyomon követésére.
Főbb jellemzők
Mobilkamera képek segítségével felismeri a betegségeket, kártevőket és tápanyaghiányt a pontos növényegészség értékeléshez.
Fejlett mesterséges intelligencia modelleket használ a terméshozam előrejelzésére környezeti adatok, képek és gazdálkodói információk alapján.
Azonnali értesítéseket küld időjárásról, kártevőjárványokról és betegségkockázatokról, hogy a gazdálkodók naprakészek maradjanak.
Több regionális nyelven nyújt útmutatást hangalapú bevitellel és kimenettel, akár offline módban is.
Összesített betekintések és döntéstámogató eszközök termelői szervezetek és szövetkezetek számára.
Internetkapcsolat nélkül is működik; az adatok szinkronizálódnak, amikor a kapcsolat helyreáll, így megszakítás nélküli hozzáférést biztosít.
Letöltés vagy hozzáférés
Első lépések
Regisztráljon az AgriVision AI weboldalán vagy mobilalkalmazásán keresztül telefonszám vagy e-mail használatával.
Adja meg gazdasága adatait, a termesztett növény típusát és vetési időpontokat a gazdálkodási profil létrehozásához.
Használja telefonja kameráját a növény leveleinek fényképezéséhez, majd töltse fel az alkalmazásba az AI alapú elemzéshez.
Személyre szabott kártevő-, betegség- és tápanyagkezelési javaslatokat kap szöveges vagy hang formában helyi nyelvén.
Maradjon naprakész az időjárási riasztásokkal és kártevő/betegség kockázati értesítésekkel az alkalmazás riasztórendszerén keresztül.
Használja a terméshozam előrejelző funkciót a jövőbeni termelés becslésére és a tervezéshez.
A termelői szervezetek hozzáférhetnek a webes irányítópulthoz az összesített gazdasági adatok és kollektív betekintések megtekintéséhez.
Fontos megfontolások
Gyakran ismételt kérdések
Az AgriVision AI fejlett gépi tanulási modelleket használ, amelyek ötvözik a növények képelemzését, a környezeti érzékelőadatokat (időjárás, talajviszonyok) és a gazdálkodói beviteleket a pontos terméshozam előrejelzés érdekében.
Igen, az AgriVision AI támogatja az offline működést. Az alapvető funkciók internet nélkül is használhatók; azonban a tanácsadási frissítésekhez és az adat szinkronizáláshoz időszakos kapcsolat szükséges.
A platform több regionális nyelven támogatja a hangalapú bevitelt és útmutatást, így hozzáférhető az India különböző nyelvterületein élő gazdálkodók számára.
Teljes mértékben. Az AgriVision AI kifejezetten kisgazdák és termelői szervezetek számára készült, egyszerű mobilfelülettel, lokalizált nyelvi támogatással és megfizethető árképzési lehetőségekkel.
Igen, az alkalmazás valós idejű riasztásokat küld a kártevők kockázatáról, betegségjárványokról és kedvezőtlen időjárási körülményekről, hogy gyorsan megtehesse a megelőző lépéseket.
CropX
| Fejlesztő | CropX Technologies, Inc. |
| Támogatott platformok |
|
| Globális elérhetőség | Aktív több mint 70 országban világszerte |
| Árazási modell | Fizetős előfizetés — hardverbefektetést (érzékelők) és folyamatos platformdíjakat igényel |
Áttekintés
A CropX egy mesterséges intelligenciával támogatott precíziós mezőgazdasági platform, amely talajérzékelő adatokat, gépi tanulást, időjárási információkat és műholdképeket egyesít az öntözés, műtrágyázás és növénykezelés optimalizálására. A valós idejű táblaszintű adatok és az előrejelző elemzések integrálásával a CropX segíti a gazdákat a hozam maximalizálásában, az inputpazarlás csökkentésében és az erőforrás-hatékonyság javításában nagy léptékben.
Működési elv
A CropX egy hálózatot telepít talajérzékelőkből, amelyek folyamatosan mérik a nedvességet, hőmérsékletet és elektromos vezetőképességet több mélységben. Ezek a valós idejű érzékelőadatok a CropX felhőplatformjára kerülnek, ahol mesterséges intelligencia algoritmusok kombinálják őket a helyi időjárási mintákkal, domborzattal, műholdképekkel és mezőgazdasági gépadatokkal, hogy hasznos agronómiai betekintéseket generáljanak. A rendszer validált növénymodelleket használ a növényi stressz előrejelzésére, a betegségek kockázatának becslésére és a vízhasználat hatékonyságának kiszámítására.
Dokumentált terepi kísérletben a CropX-vezérelt öntözés 22%-os hozamnövekedést ért el a vízstressz megelőzésével és a talaj vízigényének pontos kielégítésével.
Főbb jellemzők
A helyszíni érzékelők több mélységben mérik a nedvességet, hőmérsékletet és elektromos vezetőképességet a folyamatos táblaszintű betekintés érdekében.
A gépi tanulási modellek integrálják a talaj-, időjárási, műholdas és gépi adatokat az öntözési és műtrágyázási döntések irányításához.
Előírási térképek készítése vetéshez, műtrágyázáshoz és öntözéshez, a tábla változatosságához és talajviszonyaihoz igazítva.
Az öntözési forgatókönyvek optimalizálása a talajnedvesség-zónák alapján a vízhasználat hatékonyságának és a termés teljesítményének maximalizálására.
Mezőgazdasági gépadatok importálása ISO-XML, CSV, SHP és TIFF formátumokban a teljes körű táblaanalízishez.
A vízmegtakarítás, nitrogénkimosódás és inputfelhasználás nyomon követése a hatékony és fenntartható gazdálkodási gyakorlatok támogatására.
Letöltés vagy hozzáférés
Első lépések
Helyezze el a CropX érzékelőket a tábláján kijelölt mélységekben (általában 20 cm és 46 cm), hogy megkezdje a valós idejű talajadatok gyűjtését.
Állítsa be az adatátvitelt 4G, Bluetooth vagy műholdas kapcsolaton keresztül, hogy biztosítsa az érzékelőadatok folyamatos áramlását a felhőplatformra.
Használja a CropX alkalmazást vagy webes irányítópultot a táblahatárok meghatározásához, és csatlakoztasson további adatforrásokat, például időjárásállomásokat és domborzattérképeket.
Töltse fel a hozamtérképeket, gépnyilvántartásokat és előírási fájlokat ISO-XML, CSV, SHP vagy TIFF formátumban a teljes körű táblaanalízishez.
Használja a VRA eszközt változó dózisú kijuttatási térképek készítéséhez vetéshez, műtrágyázáshoz és öntözéshez, a tábla specifikus feltételeihez igazítva.
Exportálja a VRI forgatókönyveket az öntözésvezérlőjébe vagy körforgó rendszerébe, vagy manuálisan igazítsa a műveleteket a CropX ajánlásai alapján.
Kövesse nyomon a valós idejű érzékelőadatokat, műholdas növényzetindexeket és előrejelző betegségkockázati riasztásokat az intuitív irányítópulton.
Az aratás után elemezze a hozamadatokat és a táblajelentéseket az előírások hatékonyságának értékeléséhez és a jövőbeni stratégiák finomhangolásához.
Fontos megfontolások
- Ismétlődő előfizetési díjak szükségesek a teljes platform elemzésekhez és funkciókhoz való hozzáféréshez
- Kapcsolódási függőség: 4G, Bluetooth vagy műholdas kapcsolat szükséges a megbízható adatátvitelhez
- Tanulási görbe: a mesterséges intelligencia által vezérelt betekintések értelmezése technikai vagy agronómiai szakértelmet igényelhet
- Az előírás export kompatibilitása OEM-enként változik — nem minden mezőgazdasági gép márka támogatott teljes körűen
Gyakran ismételt kérdések
Dokumentált terepi kísérletekben a CropX-vezérelt öntözés 22%-os hozamnövekedést ért el a vízstressz megelőzésével és a talaj vízigényének pontos kielégítésével a növények számára.
A CropX kapacitásalapú talajérzékelőket telepít, amelyek több mélységben mérik a térfogati víztartalmat (nedvesség), a talajhőmérsékletet és az elektromos vezetőképességet (EC) a teljes körű talajprofilozáshoz.
Igen — a CropX támogatja a mezőgazdasági gépek adatainak importálását több fájlformátumban, beleértve az ISO-XML, CSV, SHP és TIFF formátumokat, lehetővé téve a zökkenőmentes integrációt a legtöbb modern géprendszerrel.
A VRA (változó dózisú kijuttatás) lehetővé teszi a gazdák számára, hogy a tábla különböző részein eltérő mennyiségű inputot juttassanak ki a talaj- és növényváltozatosság alapján. A CropX előírási térképeket készít vetéshez, műtrágyázáshoz és öntözéshez, amelyek figyelembe veszik a tábla specifikus feltételeit, optimalizálva az inputhatékonyságot és a hozampotenciált.
Igen — a CropX változó dózisú öntözési (VRI) eszköze optimalizálja az öntözési forgatókönyveket a valós idejű talajnedvesség-adatok és táblazónák alapján, jelentősen csökkentve a vízpazarlást, miközben fenntartja az optimális növényhidratáltságot és teljesítményt.
OneSoil
Alkalmazásinformációk
| Fejlesztő | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Támogatott platformok |
|
| Nyelvi támogatás | Világszerte elérhető, többnyelvű webalkalmazás támogatással számos régióban. |
| Árazási modell | Freemium — az alapvető táblamegfigyelés ingyenes; fejlett eszközök, mint a VRA térképkészítés és talajmintavétel, OneSoil Pro előfizetést igényelnek. |
Általános áttekintés
A OneSoil egy mesterséges intelligenciával működő precíziós mezőgazdasági platform, amely segíti a termelőket a növényegészség nyomon követésében, a termelékenységi zónák elemzésében és a terméshozam előrejelzésében műholdfelvételek és gépi tanulás segítségével. Lehetővé teszi a gazdák számára, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak az NDVI trendek, időjárás-előrejelzések és terméshozam adatok integrálásával. Ingyenes és Pro szintekkel a OneSoil támogatja a változó dózisú kijuttatást (VRA), a vetésforgó tervezést és a terméshozam elemzést — segítve a hozam maximalizálását és a veszteségek minimalizálását.
Működési elv
A OneSoil a Copernicus Sentinel-1 és Sentinel-2 műholdfelvételeket használja NDVI (Normalizált Különbségi Vegetációs Index) térképek készítéséhez és a növényfejlődési szakaszok felismeréséhez. Feldolgozza a történelmi NDVI adatokat (akár 6 évre visszamenőleg), hogy létrehozza a termelékenységi zónákat, amelyek a tábla azon részeit jelölik, ahol következetes terméspotenciál van. Ezek a zónák lehetővé teszik a felhasználók számára a változó dózisú vetést, trágyázást vagy permetezést testreszabható recepttérképek segítségével.
Betakarítás után a gazdák feltölthetik a kombájn terméshozam térképeit a teljesítmény elemzéséhez, összehasonlítva azokat a termelékenységi zónákkal, és értékelhetik a VRA stratégiák hatékonyságát. A OneSoil emellett vetésforgó tervezést és időjárás-előrejelzéseket (csapadék, növekedési foknapok) kínál az agronómiai döntések támogatására hosszú távon.
Főbb jellemzők
Valós idejű növényegészség követés Sentinel-2 műholdképek segítségével a pontos fejlődési szakasz felismeréshez.
Történelmi NDVI elemzés alapján hoz létre terméspotenciál zónákat a tengerszint feletti magasság és talajfényesség mintázatai alapján.
Testreszabható recepttérképek készítése vetéshez, trágyázáshoz és permetezéshez a termelékenységi zónák alapján.
Kombájn terméshozam térképek importálása és összehasonlítása a VRA receptekkel és NDVI zónákkal.
Automatizált tervezés a jövőbeni szezonokra a táblatörténet és bevált gyakorlatok alapján.
7 napos előrejelzések, összegzett csapadék követés és növekedési foknapok a megalapozott döntésekhez.
Letöltés vagy hozzáférés
Kezdő útmutató
Hozzon létre fiókot a OneSoil webalkalmazásán keresztül, vagy töltse le a mobilalkalmazást iOS-re vagy Androidra.
Rajzolja meg vagy importálja a táblahatárokat közvetlenül az interaktív térképen.
Engedélyezze a OneSoil számára a műholdadatok (NDVI, tengerszint feletti magasság, talajfényesség) feldolgozását a termelékenységi zónák létrehozásához.
Válassza a „VRA térkép készítése” opciót, válassza ki a zóna típusát (történelmi vagy NDVI), állítsa be a zónákat és dózisértékeket, majd exportálja a recepttérképet.
Betakarítás után töltse fel a kombájn terméshozam térkép fájljait, egyeztesse az attribútumokat (hozam, egységek, időbélyeg), és készítsen terméshozam jelentéseket.
Hasonlítsa össze a terméshozam térképeket a termelékenységi zónákkal vagy VRA receptekkel a teljesítmény és megtérülés értékeléséhez.
Használja a vetésforgó eszközt a jövőbeni szezonok növényterveinek dokumentálására és előrejelzésére.
Fontos megjegyzések és korlátozások
- A terméshozam előrejelzés pontossága javul a feltöltött terméshozam adatokkal; ezek nélkül az előrejelzések kevésbé pontosak.
- A műholdfelvételek a felhőborítottságtól függenek; az NDVI adatok frissítése időnként késhet.
- A recepttérkép exportálása kompatibilitást igényelhet bizonyos gépekkel és fájlformátumokkal.
Gyakran ismételt kérdések
Igen. A OneSoil elemzi az NDVI trendeket, termelékenységi zónákat és a feltöltött terméshozam adatokat, hogy pontosan előre jelezze a hozamokat és értékelje a tábla teljesítményét.
A OneSoil Pro fejlett precíziós mezőgazdasági eszközöket nyit meg, beleértve a VRA térképkészítést, talajmintavételi térképeket, kontrollsávos kísérleteket és részletes termelékenységi zóna elemzést — olyan funkciókat, amelyek az ingyenes csomagban nem érhetők el.
A Pro verzióban válassza a „VRA térkép készítése” menüpontot, válassza ki a recept típusát (termelékenységi zónák vagy NDVI), állítsa be a növényt és a kijuttatási arányokat, majd exportálja a térképet a gépei számára.
Igen, az alapvető táblamegfigyelési funkciók ingyenesek. A fejlett precíziós mezőgazdasági eszközök, mint a VRA térképkészítés és kontrollkísérletek, Pro előfizetést igényelnek.
A OneSoil a Copernicus Sentinel-1 és Sentinel-2 műholdfelvételeire támaszkodik, amelyeket mesterséges intelligencia algoritmusokkal dolgoz fel az NDVI mutatók és egyéb precíziós mezőgazdasági információk kinyeréséhez.
Főbb tanulságok
- Az MI kombinálja a műholdas képeket, időjárási adatokat, talajérzékelőket és történelmi adatokat az átfogó terményelemzéshez
- A gépi tanulási algoritmusok – a fás együttesektől a neurális hálózatokig – pontos terméshozam-előrejelzést nyújtanak
- A hibrid megközelítések és az átviteli tanulás maximalizálják a pontosságot még adatban szegény régiókban is
- A globális alkalmazások Kenyát, az USA-t, Európát és Argentínát ölelik fel bizonyított eredményekkel
- A kereskedelmi platformok most már elérhetővé teszik az MI előrejelzéseket gazdák és döntéshozók számára világszerte
- Az MI-alapú terméshozam-előrejelzés optimalizálja a növénytermesztést és javítja az élelmezésbiztonságot
Összefoglalva: A terméshozam előrejelzése MI segítségével egyre inkább gyakorlati valósággá válik minden régióban és növénykultúránál. A globális műholdas képek, helyi érzékelők és éghajlati adatok kombinálásával, valamint a hatékony gépi tanulási algoritmusokkal az elemzők hetekkel vagy akár hónapokkal a betakarítás előtt képesek előre jelezni a termést. Ez lehetővé teszi a gazdák és kormányok számára a hatékonyabb vetést és elosztást, végső soron fenntartható módon segítve a növekvő világ élelmezését.
Még nincsenek kommentek. Légy te az első!