Cara Memprediksi Hasil Panen Menggunakan AI
Temukan bagaimana AI mengubah pertanian dengan prediksi hasil panen yang akurat menggunakan citra satelit, sensor IoT, data iklim, dan model pembelajaran mesin. Pelajari alat AI global terbaik—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—yang mendukung petani dan bisnis agribisnis di seluruh dunia.
Kecerdasan buatan merevolusi pertanian dengan memungkinkan prakiraan hasil panen yang jauh lebih akurat. Model AI saat ini dapat mengolah dataset besar – jauh melampaui kapasitas manusia – untuk meramalkan panen.
Aplikasi AI dirancang untuk mencerna data jauh lebih banyak daripada manusia, lalu menganalisis data tersebut untuk membuat prakiraan yang lebih akurat.
— Reuters
Prakiraan hasil panen yang akurat sangat penting untuk ketahanan pangan dan perencanaan, terutama saat perubahan iklim mengancam tanaman. Studi menyebutkan penurunan hasil jagung hingga 24% pada tahun 2030 dalam skenario pemanasan tinggi. Sistem AI modern memantau ladang secara terus-menerus: mereka dapat mendeteksi stres atau hama beberapa minggu lebih awal, memetakan titik masalah, dan bahkan menyarankan kapan dan di mana menyiram atau memberi pupuk.
Sumber Data untuk Model AI Tanaman
Model hasil panen AI mengandalkan berbagai aliran data untuk membangun intelijen lapangan yang komprehensif:
Citra Satelit & Udara
Data Cuaca & Iklim
Sensor Tanah & Lapangan
Rekam Jejak Hasil Panen Historis
Model Pembelajaran Mesin untuk Prakiraan Hasil
Setelah data terkumpul, algoritma pembelajaran mesin dilatih untuk memprediksi hasil panen. Banyak tipe model telah diuji, masing-masing dengan keunggulan tersendiri:
Ensemble Berbasis Pohon
Metode Random Forest dan Gradient Boosting sangat baik menangani data campuran.
- Lebih unggul dibanding alternatif dalam banyak studi
- Menangani hubungan non-linear
- Tahan terhadap outlier
Jaringan Syaraf
ANN, jaringan konvolusi, dan LSTM berulang unggul dengan dataset besar.
- Menangkap pola kompleks
- Berskala dengan volume data
- Mendukung transfer learning
Pendekatan Hibrida
Menggabungkan deep learning dengan transfer learning meningkatkan akurasi di wilayah dengan data terbatas.
- Memanfaatkan model pra-latih
- Menyesuaikan dengan kondisi lokal
- Maksimalkan data terbatas
Algoritma pembelajaran mesin terbukti berkinerja baik untuk prediksi hasil dalam banyak studi.
— Penelitian AI Pertanian
Aplikasi AI Global untuk Hasil Panen
Prediksi hasil berbasis AI kini diterapkan di seluruh dunia untuk semua tanaman utama. Berikut implementasi nyata utamanya:
Kenya – Prakiraan Hasil Jagung
Peneliti menggabungkan model simulasi pertumbuhan tanaman dengan penginderaan jauh menggunakan data satelit WaPOR FAO untuk meramalkan hasil jagung. Pendekatan hibrida ini meningkatkan akurasi dibanding hanya menggunakan model, mendukung estimasi hasil di daerah dengan data terbatas.
Amerika Serikat – Pemetaan Produksi Gandum
Tim melatih jaringan LSTM dalam pada data cuaca dan indeks satelit multiyear untuk memetakan produksi gandum per kabupaten, memungkinkan prakiraan regional yang tepat.
Eropa – Pemantauan Multi-Tanaman
Proyek seperti inisiatif UPSCALE menggunakan data drone dan satelit pada barley, gandum, kentang, dan semanggi untuk menghitung indeks luas daun dan klorofil – input penting untuk menyempurnakan model hasil panen.
Platform & Alat Komersial
Berbagai platform AI kini mengintegrasikan metode ini untuk petani nyata di seluruh dunia:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Dukungan Multi-Tanaman
Alat dan Platform Pendukung Prediksi Hasil
Ekosistem alat AI yang berkembang mendukung peramalan hasil panen. Contoh yang cukup terkenal meliputi:
EOSDA Crop Monitoring
| Pengembang | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Platform yang Didukung |
|
| Dukungan Bahasa | Cakupan global dengan bahasa Inggris sebagai bahasa utama; bahasa tambahan tersedia sesuai wilayah |
| Model Harga | Platform berbayar dengan paket bertingkat (Essential, Professional, Enterprise) dan add-on opsional termasuk estimasi hasil panen |
Gambaran Umum
EOSDA Crop Monitoring adalah platform pertanian presisi yang memanfaatkan citra satelit, data cuaca, dan pembelajaran mesin untuk memantau kesehatan tanaman, memprediksi hasil panen, dan memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data. Dirancang untuk petani, agronom, koperasi, dan pelaku agribisnis, platform ini menyediakan penilaian lahan jarak jauh, perencanaan sumber daya, dan peramalan kinerja tanaman baik di tingkat lahan maupun regional.
Cara Kerja
Platform ini menggunakan data penginderaan jauh dari satelit (Sentinel-2, PlanetScope, dan lainnya) yang dikombinasikan dengan model AI canggih untuk memberikan wawasan prediktif. Modul prediksi hasil panen menggunakan dua pendekatan pelengkap:
- Model Statistik: Prediksi berbasis pembelajaran mesin yang dilatih dengan data hasil panen dan lingkungan historis
- Model Biofisik: Peramalan berbasis fenologi menggunakan asimilasi indeks luas daun (LAI)
Data diperbarui setiap 14 hari untuk terus menyempurnakan prediksi, mencapai akurasi hingga 95% dalam kondisi optimal. Pendekatan model ganda ini mendukung pengambilan keputusan di tingkat lahan, penilaian risiko, dan perencanaan pertanian jangka panjang.
Fitur Utama
Pendekatan statistik dan biofisik untuk peramalan hasil panen yang akurat
Prediksi hasil panen hingga 3 bulan dengan siklus kalibrasi model setiap 14 hari
Indeks berbasis satelit termasuk NDVI, MSAVI, RECI, NDMI, dan lainnya
Perkiraan hyperlokal 14 hari dan data cuaca historis komprehensif
Peta Variable Rate Application yang menggabungkan data satelit dan mesin
Log aktivitas lahan, tugas scouting, dan manajemen tim multi-pengguna
Akses API penuh untuk integrasi agritech dan aplikasi kustom
Ekspor peta dalam format TIFF, SHP, dan lainnya untuk analisis eksternal
Akses Platform
Memulai
Daftar untuk EOSDA Crop Monitoring dan pilih paket langganan Anda (Essential, Professional, atau Enterprise).
Gambar batas lahan langsung pada antarmuka peta atau unggah file batas lahan yang sudah ada untuk mulai memantau.
Lihat indeks vegetasi, stres air, klasifikasi tanaman, dan tahap pertumbuhan berdasarkan skala fenologi BBCH untuk merencanakan operasi lahan.
Aktifkan add-on prediksi hasil panen dan berikan tanggal tanam, varietas tanaman, serta data hasil panen historis untuk mengkalibrasi model agar prediksi lebih akurat.
Ekspor peta dalam format TIFF atau SHP, buat peta zona VRA, atau integrasikan dengan sistem Anda melalui API pengembang.
Spesifikasi Teknis
| Tanaman yang Didukung | Lebih dari 100 jenis tanaman dalam model prediksi hasil panen |
| Akurasi Prediksi | Hingga ~95% dalam kondisi data optimal |
| Horizon Perkiraan | Hingga 3 bulan ke depan |
| Frekuensi Pembaruan Data | Setiap 14 hari untuk kalibrasi ulang model |
| Sumber Data Satelit | Sentinel-2 (resolusi 10 m), PlanetScope (resolusi 3 m), dan lainnya |
| Indeks Vegetasi | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI, dan indeks tambahan lainnya |
| Perkiraan Cuaca | Perkiraan hyperlokal 14 hari dengan analitik historis |
| Format Ekspor | TIFF, SHP, dan format GIS standar lainnya |
| Akses API | Tersedia untuk citra satelit, indeks vegetasi, data cuaca, dan zonasi lahan |
| Infrastruktur | Platform berbasis cloud yang memerlukan koneksi internet |
Pertimbangan Penting
- Akurasi bergantung pada kualitas data, termasuk catatan hasil panen historis, data tanah, dan input fenologis
- Horizon perkiraan terbatas sekitar 3 bulan, sehingga kurang cocok untuk prediksi jangka sangat panjang
- Memerlukan akses internet; fungsi offline terbatas karena arsitektur berbasis cloud
- Kalibrasi model biofisik memerlukan input pengguna berupa tanggal tanam, varietas tanaman, dan parameter fenologis lainnya
- Tidak cocok untuk operasi pertanian yang offline atau terputus koneksi
Pertanyaan yang Sering Diajukan
EOSDA Crop Monitoring mendukung prediksi hasil untuk lebih dari 100 jenis tanaman, mencakup sebagian besar komoditas pertanian utama dan tanaman regional.
Akurasi perkiraan dapat mencapai hingga sekitar 95% dalam kondisi optimal, tergantung pada kualitas data, catatan hasil panen historis, dan kalibrasi model yang tepat.
Input model diperbarui setiap 14 hari, memungkinkan kalibrasi ulang dan penyempurnaan prediksi hasil panen secara berkelanjutan sepanjang musim tanam.
Bisa. EOSDA menyediakan API komprehensif yang memungkinkan integrasi dengan aplikasi kustom dan platform agritech, memberikan akses ke citra satelit, indeks vegetasi, data cuaca, zonasi lahan, dan lainnya.
Untuk model statistik, data hasil panen historis meningkatkan akurasi tetapi tidak selalu wajib. Untuk model biofisik, Anda harus menyediakan varietas tanaman, tanggal tanam, dan input fenologis lainnya agar prediksi lebih tepat.
Taranis Ag Intelligence
| Pengembang | Taranis Inc. |
| Platform | Platform berbasis web dengan pengambilan data udara melalui drone, pesawat, dan satelit |
| Cakupan Global | Berlaku di seluruh dunia dengan pelanggan di Amerika Serikat, Eropa, Brasil, dan lainnya |
| Model Harga | Layanan berlangganan berbayar; tidak tersedia paket gratis untuk umum |
Ikhtisar
Taranis Ag Intelligence adalah platform pertanian presisi yang menggabungkan citra udara resolusi ultra-tinggi dengan AI generatif untuk memberikan analisis tanaman tingkat daun. Sistem ini mendeteksi tanda awal hama, penyakit, kekurangan nutrisi, dan tekanan gulma, memungkinkan petani dan agronomis merespons secara proaktif. Dengan mengintegrasikan mesin AI generatif Ag Assistant dengan data citra yang kaya, Taranis mendukung proyeksi hasil panen dan pengambilan keputusan berbasis data untuk penggunaan input yang optimal dan peningkatan produktivitas.
Cara Kerja
Taranis mengoperasikan armada pesawat terbang rendah (drone dan pesawat) untuk menangkap gambar dengan resolusi sub-milimeter—sekitar 0,3 mm per piksel—di seluruh lahan pertanian. Platform AI menganalisis ratusan juta titik data untuk mengenali stres tanaman termasuk serangga, penyakit, gulma, dan masalah nutrisi. Mesin AI generatif Ag Assistant mensintesis data tingkat daun ini dengan pola cuaca, riset agronomi, dan informasi perlindungan tanaman untuk menghasilkan wawasan dan rekomendasi yang tepat dan spesifik lapangan. Peningkatan terbaru mencakup algoritma proyeksi hasil canggih yang memprediksi kinerja tanaman di masa depan berdasarkan risiko kesehatan lapangan yang terdeteksi.
Fitur Utama
Analisis tingkat daun dari tangkapan drone dan pesawat dengan resolusi 0,3 mm per piksel
Mengidentifikasi hama, penyakit, kekurangan nutrisi, tekanan gulma, dan jumlah tanaman secara otomatis
AI generatif yang memberikan rekomendasi agronomi yang disesuaikan dan laporan pengawasan
Algoritma canggih memprediksi kinerja tanaman berdasarkan wawasan AI tingkat daun
Pengambilan data sepanjang tahun dan layanan pemantauan penuh untuk operasi skala besar
Akses Taranis
Memulai
Daftarkan diri Anda di Taranis melalui situs web mereka dan pilih paket layanan yang sesuai untuk operasi Anda.
Berikan peta lahan atau koordinasikan dengan Taranis untuk menjadwalkan pengambilan data udara untuk lahan Anda.
Taranis menerbangkan drone atau pesawat di lahan Anda sesuai jadwal untuk menangkap citra resolusi tinggi.
Citra diproses menggunakan algoritma AI untuk mendeteksi ancaman dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Akses laporan agronomi yang dihasilkan melalui Ag Assistant, termasuk rekomendasi dan perkiraan hasil panen.
Integrasikan wawasan ke dalam keputusan pengelolaan pertanian, termasuk aplikasi input, jadwal pengawasan, dan strategi perlindungan tanaman.
Pertimbangan Penting
- Memerlukan penerbangan udara fisik (drone atau pesawat), yang dapat membatasi akses regional atau meningkatkan biaya operasional
- Menangani volume data besar; citra sub-milimeter memerlukan infrastruktur dan keahlian teknis yang kuat
- Privasi dan keamanan data harus dikelola dengan hati-hati untuk citra lapangan resolusi tinggi
- Dioptimalkan untuk penasihat, pengecer agronomi, dan operasi besar; petani kecil mungkin memiliki akses langsung terbatas
- Proyeksi hasil berbasis AI dan dapat bervariasi tergantung kualitas citra dan input data
- Beberapa rekomendasi yang dihasilkan AI mungkin memerlukan tinjauan manual oleh agronomis sebelum diterapkan
- Akses udara yang konsisten mungkin tidak memungkinkan di semua wilayah atau kondisi cuaca
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Taranis menggunakan algoritma proyeksi hasil berbasis AI yang terintegrasi dalam Ag Assistant, menggabungkan data citra tingkat daun dengan informasi agronomi, pola cuaca, dan indikator stres lapangan untuk memprediksi kinerja tanaman di masa depan.
Citra udara Taranis mencapai resolusi sekitar 0,3 mm per piksel, memungkinkan analisis tanaman tingkat daun yang sangat detail dan deteksi dini stres tanaman.
Platform ini dioptimalkan untuk penasihat, pengecer agronomi, dan operasi besar. Meskipun petani kecil dapat mengakses Taranis melalui kemitraan atau kerja sama, akses langsung tergantung pada paket layanan dan skala operasi.
Ag Assistant adalah mesin AI generatif yang memproses citra lapangan, data agronomi, temuan riset, dan informasi cuaca untuk menghasilkan laporan agronomi yang disesuaikan dan rekomendasi spesifik lapangan.
Ya. Dengan menganalisis citra tingkat daun resolusi tinggi, Taranis mendeteksi tanda awal serangan hama, penyakit, kekurangan nutrisi, dan tekanan gulma, memungkinkan intervensi proaktif sebelum kerusakan tanaman yang signifikan terjadi.
Climate FieldView (Bayer)
| Pengembang | Bayer (The Climate Corporation) |
| Platform yang Didukung |
|
| Ketersediaan | 20+ negara termasuk AS, Brasil, Kanada, Eropa, Afrika Selatan, Australia, dan Turki |
| Model Harga | Basic (gratis) dengan fitur terbatas; tingkat berbayar meliputi Prime, Plus, dan Premium untuk analitik lanjutan |
Ikhtisar
Climate FieldView oleh Bayer adalah platform pertanian digital bertenaga AI yang menyatukan data agronomi, mesin, cuaca, dan satelit ke dalam satu sistem cerdas. Dengan memproses miliaran titik data dan lebih dari 250 lapisan data definisi tinggi, platform ini membantu petani mendapatkan wawasan lapangan yang dapat ditindaklanjuti, memprediksi hasil panen, mengoptimalkan input, dan membuat keputusan berbasis data untuk memaksimalkan pengembalian investasi.
Cara Kerja
Climate FieldView mengumpulkan data dari traktor, alat tanam, mesin panen, sensor, stasiun cuaca, dan citra satelit ke dalam platform berbasis cloud terpusat. Model pembelajaran mesinnya menganalisis data multilapis ini untuk menghasilkan prakiraan hasil panen, menilai kesehatan tanaman, dan memberikan rekomendasi agronomi. Dengan integrasi ke sistem eksternal melalui API (seperti CLAAS Telematics) dan sinkronisasi data mesin melalui FieldView Drive, platform ini memberikan visibilitas pertanian yang komprehensif dan wawasan prediktif untuk keputusan penanaman, perlindungan tanaman, dan panen.
Fitur Utama
Model pembelajaran mesin menggunakan data historis, pola cuaca, dan citra satelit untuk memprediksi hasil panen dengan presisi.
Peta berbasis satelit menunjukkan stres tanaman, biomassa, dan kondisi lahan secara hampir real-time untuk intervensi dini.
Terhubung dengan traktor, mesin panen, dan peralatan untuk sinkronisasi otomatis data agronomi dan hasil panen.
Pantau lahan, buat laporan analisis hasil panen pasca panen, dan ekspor data dalam format PDF atau CSV.
Mendukung integrasi pihak ketiga (API CLAAS, Combyne) dan terhubung dengan platform manajemen hasil panen.
Akses data dan wawasan lapangan dari perangkat apa pun melalui platform web atau aplikasi mobile iOS.
Unduh atau Akses
Memulai
Buat akun di situs Climate FieldView dan pilih paket Basic gratis atau tingkat berbayar (Prime, Plus, Premium) sesuai kebutuhan Anda.
Pasang perangkat keras FieldView Drive ke port diagnostik mesin Anda untuk mulai mengalirkan data mesin ke akun Anda.
Impor data historis menggunakan Data Inbox atau sinkronisasi otomatis melalui mesin yang terhubung, API, atau stasiun cuaca.
Gunakan aplikasi web atau mobile untuk melihat peta satelit, mengidentifikasi zona stres, dan memantau kondisi tanaman sepanjang musim.
Setelah panen, gunakan alat Analisis Hasil Panen dan Laporan Wilayah Lahan untuk mengevaluasi kinerja dan menerima prediksi berbasis AI untuk musim berikutnya.
Ekspor laporan lengkap dalam format PDF atau CSV untuk dibagikan dengan agronom, penasihat, atau mitra bisnis.
Pertimbangan Penting
- Memanfaatkan platform secara penuh biasanya memerlukan perangkat keras kompatibel (FieldView Drive) dan konektivitas mesin
- Akurasi prediksi hasil panen bergantung pada kualitas dan kelengkapan data input (data mesin, citra satelit, cuaca)
- Beberapa integrasi dan fitur lanjutan mungkin tidak tersedia di semua wilayah
- Mengelola dan menginterpretasi volume data besar memerlukan literasi digital dan investasi waktu dari petani
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Climate FieldView menggunakan algoritma pembelajaran mesin canggih untuk menganalisis data lapangan historis, pola cuaca real-time, citra satelit, dan data agronomi yang dihasilkan mesin. Analisis multilapis ini menghasilkan prakiraan hasil panen yang akurat untuk membantu Anda merencanakan dan mengoptimalkan operasi pertanian.
Ya, paket Basic sepenuhnya gratis dan mencakup fitur penting seperti penyimpanan data, visualisasi lahan, dan kemampuan unggah data. Tingkat berbayar (Prime, Plus, Premium) membuka akses ke analitik lanjutan, pemodelan prediktif, dan dukungan premium.
Tentu saja. Anda dapat menghubungkan peralatan Anda menggunakan perangkat keras FieldView Drive atau melalui integrasi API (seperti CLAAS Telematics). Ini memungkinkan sinkronisasi otomatis data kerja lapangan, informasi hasil panen, dan diagnostik mesin langsung ke akun FieldView Anda.
Climate FieldView tersedia di lebih dari 20 negara di seluruh dunia, termasuk Amerika Serikat, Brasil, Kanada, negara-negara Eropa, Afrika Selatan, Australia, dan Turki. Ketersediaan dan fitur dapat berbeda menurut wilayah.
Setelah panen, gunakan fitur Laporan Wilayah Lahan dan Analisis Hasil Panen untuk meninjau data kinerja lahan. Anda dapat mengekspor laporan rinci yang menunjukkan distribusi hasil panen, analisis dampak input, dan rekomendasi yang dihasilkan AI untuk mengoptimalkan strategi musim berikutnya.
AGRIVISION AI
| Pengembang | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Platform yang Didukung |
|
| Dukungan Bahasa | Berbagai bahasa daerah dengan dukungan suara; dioptimalkan untuk petani India |
| Model Harga | Model freemium / berbayar; fitur inti saran dan pemantauan merupakan bagian dari penawaran komersial |
Gambaran Umum
AgriVision AI adalah platform agritech cerdas yang memanfaatkan kecerdasan buatan, computer vision, dan teknologi suara untuk memberikan wawasan tanaman waktu nyata, prediksi hasil panen, serta saran hama/penyakit. Dirancang khusus untuk petani dan organisasi produsen petani (FPO), platform ini menggabungkan diagnostik berbasis gambar dengan data lingkungan dan analitik prediktif untuk meningkatkan produktivitas tanaman dan mendukung pengambilan keputusan bertani yang lebih baik.
Cara Kerja
AgriVision AI mendemokratisasi akses ke intelijen agronomi berbasis AI melalui antarmuka mobile yang sederhana. Petani mengambil gambar tanaman mereka, yang kemudian dianalisis oleh model machine learning untuk mendeteksi penyakit, hama, dan kekurangan nutrisi. Wawasan ini diperkuat dengan model prediksi hasil panen yang didukung oleh sensor IoT, pemantauan lingkungan, dan input petani. Platform ini menyediakan saran berbasis suara dalam bahasa lokal, sehingga dapat diakses oleh petani dengan literasi terbatas. FPO dan koperasi mendapatkan akses ke dashboard data untuk melacak kinerja lahan dan kesehatan tanaman secara agregat.
Fitur Utama
Mendeteksi penyakit, hama, dan stres nutrisi menggunakan gambar kamera ponsel untuk penilaian kesehatan tanaman yang akurat.
Menggunakan model AI canggih untuk meramalkan hasil panen berdasarkan data lingkungan, gambar, dan input petani.
Mengirim notifikasi instan untuk pembaruan cuaca, wabah hama, dan risiko penyakit agar petani tetap terinformasi.
Memberikan panduan dalam berbagai bahasa daerah dengan input dan output suara, bahkan dalam mode offline.
Wawasan agregat dan alat pendukung keputusan untuk organisasi produsen petani dan koperasi.
Berfungsi tanpa koneksi internet; menyinkronkan data saat konektivitas pulih untuk akses tanpa gangguan.
Unduh atau Akses
Memulai
Daftar AgriVision AI melalui situs web atau aplikasi mobile menggunakan nomor telepon atau email Anda.
Masukkan informasi lahan, jenis tanaman, dan tanggal penanaman untuk membangun profil pertanian Anda.
Gunakan kamera ponsel Anda untuk memotret daun tanaman dan unggah ke aplikasi untuk analisis berbasis AI.
Dapatkan rekomendasi pengobatan hama, penyakit, dan nutrisi yang dipersonalisasi melalui teks atau suara dalam bahasa lokal Anda.
Terus diperbarui dengan peringatan cuaca dan notifikasi risiko hama/penyakit melalui sistem peringatan aplikasi.
Gunakan fitur prediksi hasil panen untuk memperkirakan produksi tanaman di masa depan dan merencanakan dengan tepat.
Organisasi produsen petani dapat mengakses dashboard web untuk melihat data lahan agregat dan wawasan kolektif.
Pertimbangan Penting
Pertanyaan yang Sering Diajukan
AgriVision AI menggunakan model machine learning canggih yang menggabungkan analisis gambar tanaman Anda, data sensor lingkungan (cuaca, kondisi tanah), dan input petani untuk menghasilkan perkiraan hasil panen yang akurat.
Ya, AgriVision AI mendukung operasi offline. Anda dapat menggunakan fitur inti tanpa internet; namun, pembaruan saran dan sinkronisasi data memerlukan konektivitas berkala.
Platform ini mendukung input suara dan panduan dalam berbagai bahasa daerah, sehingga dapat diakses oleh petani di berbagai wilayah linguistik di India.
Tentu saja. AgriVision AI dirancang khusus untuk petani kecil dan FPO, dengan antarmuka mobile yang sederhana, dukungan bahasa lokal, dan opsi harga yang terjangkau.
Ya, aplikasi ini mengirimkan peringatan waktu nyata untuk risiko hama, wabah penyakit, dan kondisi cuaca buruk agar Anda dapat mengambil tindakan pencegahan dengan cepat.
CropX
| Pengembang | CropX Technologies, Inc. |
| Platform yang Didukung |
|
| Ketersediaan Global | Aktif di 70+ negara di seluruh dunia |
| Model Harga | Berlangganan berbayar — memerlukan investasi perangkat keras (sensor) serta biaya platform berkelanjutan |
Ikhtisar
CropX adalah platform pertanian presisi bertenaga AI yang menggabungkan data sensor tanah, pembelajaran mesin, intelijen cuaca, dan citra satelit untuk mengoptimalkan irigasi, aplikasi pupuk, dan pengelolaan tanaman. Dengan mengintegrasikan data lapangan real-time dengan analitik prediktif, CropX membantu petani memaksimalkan hasil panen, mengurangi pemborosan input, dan meningkatkan efisiensi sumber daya secara skala besar.
Cara Kerja
CropX memasang jaringan probe tanah yang secara terus-menerus mengukur kelembaban, suhu, dan konduktivitas listrik pada berbagai kedalaman. Data sensor real-time ini masuk ke platform cloud CropX, di mana algoritma AI menggabungkannya dengan pola cuaca lokal, topografi, citra satelit, dan data mesin pertanian untuk menghasilkan wawasan agronomi yang dapat ditindaklanjuti. Sistem menggunakan model tanaman yang tervalidasi untuk memprediksi stres tanaman, risiko penyakit, dan menghitung efisiensi penggunaan air.
Uji coba lapangan yang terdokumentasi menunjukkan peningkatan hasil sebesar 22% dengan irigasi yang dikendalikan CropX melalui pencegahan stres air dan penyesuaian kebutuhan air tanah secara tepat.
Fitur Utama
Probe di lapangan memantau kelembaban, suhu, dan konduktivitas listrik pada berbagai kedalaman untuk wawasan lapangan yang berkelanjutan.
Model pembelajaran mesin mengintegrasikan data tanah, cuaca, satelit, dan mesin untuk memandu keputusan irigasi dan pemupukan.
Membuat peta resep untuk penanaman, pemupukan, dan irigasi yang disesuaikan dengan variabilitas lahan dan kondisi tanah.
Mengoptimalkan skrip irigasi berdasarkan zona kelembaban tanah untuk memaksimalkan efisiensi air dan performa tanaman.
Mengimpor data mesin pertanian melalui format ISO-XML, CSV, SHP, dan TIFF untuk analisis lapangan yang komprehensif.
Melacak penghematan air, pencucian nitrogen, dan penggunaan input untuk mendukung praktik pertanian yang efisien dan berkelanjutan.
Unduh atau Akses
Memulai
Pasang probe CropX di lahan Anda pada kedalaman yang ditentukan (biasanya 20 cm dan 46 cm) untuk mulai mengumpulkan data tanah real-time.
Atur transmisi data melalui koneksi 4G, Bluetooth, atau satelit untuk memastikan aliran data sensor yang berkelanjutan ke platform cloud.
Gunakan aplikasi CropX atau dashboard web untuk menentukan batas lahan dan menghubungkan sumber data tambahan seperti stasiun cuaca dan peta topografi.
Unggah peta hasil panen, catatan mesin, dan file resep dalam format ISO-XML, CSV, SHP, atau TIFF untuk analisis lapangan yang menyeluruh.
Gunakan alat VRA untuk membuat peta aplikasi variabel untuk penanaman, pemupukan, dan irigasi yang disesuaikan dengan kondisi spesifik lahan Anda.
Ekspor skrip VRI ke pengontrol irigasi atau sistem pivot Anda, atau sesuaikan operasi secara manual berdasarkan rekomendasi CropX.
Lacak data sensor real-time, indeks vegetasi satelit, dan peringatan risiko penyakit prediktif pada dashboard yang intuitif.
Setelah panen, analisis data hasil dan laporan lapangan untuk mengevaluasi efektivitas resep dan menyempurnakan strategi untuk musim berikutnya.
Pertimbangan Penting
- Biaya langganan berulang diperlukan untuk mengakses analitik dan fitur platform secara penuh
- Ketergantungan konektivitas: diperlukan koneksi 4G, Bluetooth, atau satelit untuk transmisi data yang andal
- Kurva pembelajaran: menginterpretasi wawasan berbasis AI mungkin memerlukan pengetahuan teknis atau keahlian agronomi
- Kompatibilitas ekspor resep bervariasi menurut OEM — tidak semua merek mesin pertanian didukung sepenuhnya
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Dalam uji coba lapangan yang terdokumentasi, irigasi yang dikendalikan CropX mencapai peningkatan hasil sebesar 22% dengan mencegah stres air dan menyesuaikan kebutuhan air tanah secara tepat sesuai kebutuhan tanaman.
CropX menggunakan probe tanah berbasis kapasitansi yang mengukur kandungan air volumetrik (kelembaban), suhu tanah, dan konduktivitas listrik (EC) pada berbagai kedalaman untuk profil tanah yang komprehensif.
Ya — CropX mendukung impor data dari peralatan pertanian melalui berbagai format file termasuk ISO-XML, CSV, SHP, dan TIFF, memungkinkan integrasi mulus dengan sebagian besar sistem mesin modern.
VRA (Aplikasi Variabel) memungkinkan petani mengaplikasikan input dengan tingkat berbeda di seluruh lahan berdasarkan variabilitas tanah dan tanaman. CropX menghasilkan peta resep untuk penanaman, pemupukan, dan irigasi yang mempertimbangkan kondisi spesifik lahan, mengoptimalkan efisiensi input dan potensi hasil.
Ya — alat Irigasi Variabel (VRI) CropX mengoptimalkan skrip irigasi berdasarkan data kelembaban tanah real-time dan zona lahan, secara signifikan mengurangi pemborosan air sambil mempertahankan hidrasi dan performa tanaman yang optimal.
OneSoil
Informasi Aplikasi
| Pengembang | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Platform yang Didukung |
|
| Dukungan Bahasa | Tersedia secara global dengan dukungan aplikasi web multibahasa di berbagai wilayah. |
| Model Harga | Freemium — pemantauan lahan dasar gratis; alat lanjutan seperti pemetaan VRA dan pengambilan sampel tanah memerlukan langganan OneSoil Pro. |
Gambaran Umum
OneSoil adalah platform pertanian presisi berbasis AI yang membantu petani memantau kesehatan tanaman, menganalisis zona produktivitas, dan memprediksi hasil panen menggunakan citra satelit dan pembelajaran mesin. Platform ini memungkinkan petani membuat keputusan berdasarkan data dengan mengintegrasikan tren NDVI, prakiraan cuaca, dan data hasil panen. Dengan tingkatan gratis dan Pro, OneSoil mendukung aplikasi variabel (VRA), perencanaan rotasi tanaman, dan analisis hasil panen — membantu memaksimalkan hasil dan meminimalkan limbah.
Cara Kerja
OneSoil memanfaatkan citra satelit Copernicus Sentinel-1 dan Sentinel-2 untuk menghasilkan peta NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan mendeteksi tahap perkembangan tanaman. Platform ini memproses data NDVI historis (hingga 6 tahun) untuk membangun zona produktivitas, yang mewakili sub-area lahan dengan potensi hasil yang konsisten. Zona ini memungkinkan pengguna menerapkan penanaman, pemupukan, atau penyemprotan dengan tingkat variabel melalui peta resep yang dapat disesuaikan.
Setelah panen, petani dapat mengunggah peta hasil panen dari mesin combine untuk menganalisis kinerja, membandingkan dengan zona produktivitas, dan mengevaluasi efektivitas strategi VRA. OneSoil juga menawarkan perencanaan rotasi tanaman dan prakiraan cuaca (curah hujan, hari derajat tumbuh) untuk mendukung keputusan agronomi dari waktu ke waktu.
Fitur Utama
Pelacakan kesehatan tanaman secara waktu nyata menggunakan citra satelit Sentinel-2 untuk deteksi tahap perkembangan yang akurat.
Analisis NDVI historis menciptakan zona potensi hasil berdasarkan pola elevasi dan kecerahan tanah.
Membuat peta resep yang dapat disesuaikan untuk penanaman, pemupukan, dan penyemprotan berdasarkan zona produktivitas.
Impor peta hasil panen dari mesin combine dan bandingkan kinerja dengan resep VRA dan zona NDVI.
Perencanaan otomatis untuk musim mendatang berdasarkan riwayat lahan yang komprehensif dan praktik terbaik.
Prakiraan 7 hari, pelacakan curah hujan terkumpul, dan hari derajat tumbuh untuk pengambilan keputusan yang tepat.
Unduh atau Akses
Panduan Memulai
Buat akun melalui aplikasi web OneSoil atau unduh aplikasi mobile untuk iOS atau Android.
Gambar atau impor batas lahan langsung pada antarmuka peta interaktif.
Izinkan OneSoil memproses data satelit (NDVI, elevasi, kecerahan tanah) untuk menghasilkan zona produktivitas.
Pilih "Buat peta VRA," pilih jenis zona (historis atau NDVI), atur zona dan nilai tingkat, lalu ekspor peta resep Anda.
Setelah panen, unggah file peta hasil panen dari mesin combine Anda, cocokkan atribut (hasil, satuan, cap waktu), dan buat laporan hasil panen.
Bandingkan peta hasil panen dengan zona produktivitas atau resep VRA untuk mengevaluasi kinerja dan ROI.
Gunakan alat rotasi tanaman untuk mendokumentasikan dan memprediksi jadwal tanaman untuk musim mendatang.
Catatan & Batasan Penting
- Akurasi prediksi hasil panen meningkat dengan data hasil panen yang diunggah; tanpa data tersebut, perkiraan kurang tepat.
- Citra satelit tergantung pada tutupan awan; pembaruan data NDVI kadang-kadang dapat tertunda.
- Ekspor peta resep mungkin memerlukan kompatibilitas dengan mesin dan format file tertentu.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Ya. OneSoil menganalisis tren NDVI, zona produktivitas, dan data hasil panen yang diunggah untuk memprediksi hasil panen dan menilai kinerja lahan secara akurat.
OneSoil Pro membuka akses ke alat pertanian presisi lanjutan termasuk pembuatan peta VRA, peta pengambilan sampel tanah, uji coba kontrol strip, dan analisis zona hasil panen secara detail — fitur yang tidak tersedia di tingkat gratis.
Di versi Pro, navigasikan ke "Buat peta VRA," pilih jenis resep Anda (zona produktivitas atau NDVI), konfigurasikan tanaman dan tingkat aplikasi, lalu ekspor peta ke mesin Anda.
Ya, fitur pemantauan lahan dasar gratis. Alat pertanian presisi lanjutan seperti pembuatan peta VRA dan uji coba kontrol memerlukan langganan Pro.
OneSoil mengandalkan citra satelit Copernicus Sentinel-1 dan Sentinel-2, yang diproses dengan algoritma AI untuk menghasilkan metrik NDVI dan wawasan pertanian presisi lainnya.
Poin Penting
- AI menggabungkan citra satelit, data cuaca, sensor tanah, dan catatan historis untuk analisis tanaman yang komprehensif
- Algoritma pembelajaran mesin – dari ensemble berbasis pohon hingga jaringan syaraf – memberikan prediksi hasil yang akurat
- Pendekatan hibrida dan transfer learning memaksimalkan akurasi bahkan di wilayah dengan data terbatas
- Implementasi global mencakup Kenya, AS, Eropa, dan Argentina dengan hasil terbukti
- Platform komersial kini membuat prakiraan AI dapat diakses petani dan pembuat kebijakan di seluruh dunia
- Prediksi hasil berbasis AI mengoptimalkan pengelolaan tanaman dan meningkatkan ketahanan pangan
Kesimpulan: Memprediksi hasil panen dengan AI menjadi kenyataan praktis di semua wilayah dan tanaman. Dengan menggabungkan citra satelit global, sensor lokal, dan data iklim dengan algoritma ML yang kuat, analis dapat meramalkan panen minggu atau bahkan bulan sebelum panen. Ini memberdayakan petani dan pemerintah merencanakan penanaman dan distribusi lebih efisien, akhirnya membantu memberi makan dunia yang terus bertumbuh secara berkelanjutan.
Komentar 0
Tinggalkan Komentar
Belum ada komentar. Jadilah yang pertama berkomentar!