Come prevedere la resa delle colture con l'IA
Scopra come l'IA trasforma l'agricoltura con previsioni accurate della resa delle colture utilizzando immagini satellitari, sensori IoT, dati climatici e modelli di apprendimento automatico. Scopra i migliori strumenti globali di IA—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—che supportano agricoltori e imprese agricole in tutto il mondo.
L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'agricoltura permettendo previsioni di resa molto più accurate. I modelli di IA odierni possono elaborare enormi quantità di dati – ben oltre ciò che un essere umano potrebbe gestire – per prevedere i raccolti.
Le applicazioni di IA sono progettate per digerire molti più dati di un umano, e poi analizzarli per fare previsioni più precise.
— Reuters
Previsioni accurate della resa sono fondamentali per la sicurezza alimentare e la pianificazione, specialmente mentre il cambiamento climatico minaccia le colture. Studi indicano fino a un calo del 24% nella resa del mais entro il 2030 in scenari di forte riscaldamento. I sistemi moderni di IA monitorano i campi continuamente: possono segnalare stress o parassiti con settimane di anticipo, mappare le zone problematiche e persino suggerire quando e dove irrigare o concimare.
Fonti di dati per i modelli di resa agricola con IA
I modelli di resa agricola basati su IA si affidano a molteplici flussi di dati per costruire un'intelligenza completa del campo:
Immagini satellitari e aeree
Dati meteorologici e climatici
Sensori del suolo e a terra
Dati storici di resa
Modelli di apprendimento automatico per la previsione della resa
Una volta raccolti i dati, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono addestrati per prevedere le rese. Sono stati testati molti tipi di modelli, ciascuno con punti di forza distinti:
Ensemble basati su alberi
I metodi Random Forest e Gradient Boosting gestiscono molto bene dati misti.
- Superano le alternative in molti studi
- Gestiscono relazioni non lineari
- Robusti agli outlier
Reti neurali
Le ANN, reti convoluzionali e LSTM ricorrenti eccellono con grandi dataset.
- Captano schemi complessi
- Scalano con il volume dei dati
- Consentono il transfer learning
Approcci ibridi
Combinare deep learning con transfer learning aumenta l'accuratezza in regioni con pochi dati.
- Sfruttano modelli pre-addestrati
- Si adattano alle condizioni locali
- Massimizzano dati limitati
Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno dimostrato di funzionare bene per la previsione della resa in molti studi.
— Ricerca IA Agricola
Applicazioni globali di IA per la resa delle colture
La previsione della resa basata su IA viene ora applicata in tutto il mondo a tutte le principali colture. Ecco alcune implementazioni chiave reali:
Kenya – Previsione della resa del mais
I ricercatori hanno combinato un modello di simulazione della crescita delle colture con telerilevamento usando i dati satellitari WaPOR della FAO per prevedere le rese del mais. L'approccio ibrido ha migliorato l'accuratezza rispetto all'uso del solo modello, supportando stime di resa in aree con pochi dati.
Stati Uniti – Mappatura della produzione di grano
I team hanno addestrato reti LSTM profonde su dati meteorologici pluriennali e indici satellitari per mappare la produzione di grano contea per contea, permettendo previsioni regionali precise.
Europa – Monitoraggio multi-coltura
Progetti come l'iniziativa UPSCALE utilizzano dati da droni e satelliti su orzo, grano, patate e trifoglio per calcolare indici di area fogliare e clorofilla – input critici per affinare i modelli di resa.
Piattaforme e strumenti commerciali
Diverse piattaforme IA ora integrano questi metodi per agricoltori reali in tutto il mondo:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Supporto multi-coltura
Strumenti e piattaforme a supporto della previsione della resa
Un ecosistema in crescita di strumenti di intelligenza artificiale supporta la previsione dei rendimenti. Esempi notevoli includono:
EOSDA Crop Monitoring
| Sviluppatore | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Piattaforme Supportate |
|
| Lingue Supportate | Copertura globale con inglese come lingua principale; lingue aggiuntive disponibili per regione |
| Modello di Prezzo | Piattaforma a pagamento con piani a livelli (Essential, Professional, Enterprise) e componenti aggiuntivi opzionali inclusa la stima della resa |
Panoramica
EOSDA Crop Monitoring è una piattaforma di agricoltura di precisione che sfrutta immagini satellitari, dati meteorologici e apprendimento automatico per monitorare la salute delle colture, prevedere le rese e abilitare decisioni agricole basate sui dati. Progettata per agricoltori, agronomi, cooperative e imprese agricole, offre valutazioni a distanza dei campi, pianificazione delle risorse e previsioni delle prestazioni delle colture sia a livello di campo che regionale.
Come Funziona
La piattaforma utilizza dati di telerilevamento da satelliti (Sentinel-2, PlanetScope e altri) combinati con modelli avanzati di intelligenza artificiale per fornire informazioni predittive. Il modulo di previsione della resa impiega due approcci complementari:
- Modello Statistico: previsioni basate su machine learning addestrate su dati storici di resa e ambientali
- Modello Biofisico: previsione guidata dalla fenologia tramite assimilazione dell’indice di area fogliare
I dati vengono aggiornati ogni 14 giorni per affinare continuamente le previsioni, raggiungendo fino al 95% di accuratezza in condizioni ottimali. Questo approccio a doppio modello supporta decisioni a livello di campo, valutazione del rischio e pianificazione agricola a lungo termine.
Caratteristiche Principali
Approcci statistici e biofisici per previsioni di resa accurate
Previsioni di resa fino a 3 mesi con cicli di ricalibrazione ogni 14 giorni
Indici satellitari inclusi NDVI, MSAVI, RECI, NDMI e altri
Previsioni iperlocali a 14 giorni e dati storici completi
Mappe per applicazioni a rateo variabile combinando dati satellitari e macchinari
Registri attività campo, compiti di scouting e gestione multi-utente
Accesso completo all’API per integrazione agritech e applicazioni personalizzate
Esporta mappe in formati TIFF, SHP e altri per analisi esterne
Accesso alla Piattaforma
Come Iniziare
Iscriviti a EOSDA Crop Monitoring e seleziona il tuo piano di abbonamento (Essential, Professional o Enterprise).
Disegna i confini dei campi direttamente sull’interfaccia mappa o carica file esistenti per iniziare il monitoraggio.
Visualizza indici di vegetazione, stress idrico, classificazione delle colture e fasi di crescita basate sulle scale fenologiche BBCH per pianificare le operazioni in campo.
Attiva il componente aggiuntivo per la previsione della resa e fornisci date di semina, varietà di coltura e dati storici di resa per calibrare i modelli e ottenere previsioni accurate.
Esporta mappe in formati TIFF o SHP, genera mappe di zone VRA o integra con i tuoi sistemi tramite l’API per sviluppatori.
Specifiche Tecniche
| Colture Supportate | Oltre 100 tipi di colture nel modello di previsione della resa |
| Precisione della Previsione | Fino a ~95% in condizioni ottimali di dati |
| Orizzonte di Previsione | Fino a 3 mesi |
| Frequenza di Aggiornamento Dati | Ogni 14 giorni per la ricalibrazione del modello |
| Fonti Dati Satellitari | Sentinel-2 (risoluzione 10 m), PlanetScope (risoluzione 3 m) e altri |
| Indici di Vegetazione | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI e altri indici aggiuntivi |
| Previsioni Meteorologiche | Previsioni iperlocali a 14 giorni con analisi storiche |
| Formati di Esportazione | TIFF, SHP e altri formati GIS standard |
| Accesso API | Disponibile per immagini satellitari, indici di vegetazione, dati meteorologici e zonizzazione dei campi |
| Infrastruttura | Piattaforma basata su cloud che richiede connessione internet |
Considerazioni Importanti
- La precisione dipende dalla qualità dei dati, inclusi i record storici di resa, dati sul suolo e input fenologici
- L’orizzonte di previsione è limitato a circa 3 mesi, rendendolo meno adatto per previsioni a lunghissimo termine
- Richiede accesso a internet; la funzionalità offline è limitata a causa dell’architettura cloud
- La calibrazione del modello biofisico richiede l’inserimento da parte dell’utente di date di semina, varietà di coltura e altri parametri fenologici
- Non adatto per operazioni agricole offline o disconnesse
Domande Frequenti
EOSDA Crop Monitoring supporta la previsione della resa per oltre 100 tipi di colture, coprendo la maggior parte delle principali commodity agricole e colture regionali.
L’accuratezza delle previsioni può raggiungere fino a circa il 95% in condizioni ottimali, a seconda della qualità dei dati, dei record storici di resa e della corretta calibrazione del modello.
Gli input del modello vengono aggiornati ogni 14 giorni, permettendo una ricalibrazione continua e un affinamento delle previsioni di resa durante tutta la stagione di crescita.
Sì. EOSDA offre un’API completa che consente l’integrazione con applicazioni personalizzate e piattaforme agritech, fornendo accesso a immagini satellitari, indici di vegetazione, dati meteorologici, zonizzazione dei campi e altro ancora.
Per il modello statistico, i dati storici di resa migliorano la precisione ma non sono sempre obbligatori. Per il modello biofisico, è necessario fornire varietà di coltura, date di semina e altri input fenologici per massimizzare la precisione delle previsioni.
Taranis Ag Intelligence
| Sviluppatore | Taranis Inc. |
| Piattaforma | Piattaforma web con acquisizione dati aerea tramite droni, aerei e satelliti |
| Copertura Globale | Operativa a livello mondiale con clienti negli Stati Uniti, Europa, Brasile e oltre |
| Modello di Prezzo | Servizio a pagamento basato su abbonamento; nessun piano gratuito pubblico disponibile |
Panoramica
Taranis Ag Intelligence è una piattaforma di agricoltura di precisione che combina immagini aeree ad altissima risoluzione con IA generativa per fornire analisi delle colture a livello fogliare. Il sistema rileva i primi segnali di parassiti, malattie, carenze nutrizionali e pressione delle infestanti, permettendo ad agricoltori e agronomi di intervenire in modo proattivo. Integrando il motore IA generativa Ag Assistant con dati ricchi di immagini, Taranis supporta la proiezione della resa e decisioni basate sui dati per ottimizzare l’uso degli input e migliorare la produttività.
Come Funziona
Taranis utilizza una flotta di velivoli a bassa quota (droni e aerei) per catturare immagini con risoluzione sub-millimetrica — circa 0,3 mm per pixel — su campi coltivati. La piattaforma IA analizza centinaia di milioni di punti dati per riconoscere fattori di stress delle colture come insetti, malattie, infestanti e problemi nutrizionali. Il motore IA generativa Ag Assistant sintetizza questi dati a livello fogliare con modelli meteorologici, ricerche agronomiche e informazioni sulla protezione delle colture per generare approfondimenti e raccomandazioni precise e specifiche per ogni campo. Tra le novità recenti ci sono algoritmi avanzati di proiezione della resa che prevedono le prestazioni future delle colture basandosi sui rischi di salute rilevati nel campo.
Caratteristiche Principali
Analisi a livello fogliare da acquisizioni con droni e aerei a risoluzione di 0,3 mm per pixel
Identifica automaticamente parassiti, malattie, carenze nutrizionali, infestanti e conteggi delle piante
IA generativa che fornisce raccomandazioni agronomiche personalizzate e report di scouting
Algoritmi avanzati prevedono le prestazioni delle colture basandosi su approfondimenti IA a livello fogliare
Acquisizione dati e monitoraggio completo durante tutto l’anno per operazioni su larga scala
Accesso a Taranis
Come Iniziare
Registrarsi su Taranis tramite il loro sito web e selezionare il piano di servizio più adatto alla propria attività.
Fornire mappe dei campi o coordinarsi con Taranis per programmare l’acquisizione dati aerea per i propri terreni.
Taranis sorvola i campi a intervalli programmati utilizzando droni o aerei per catturare immagini ad alta risoluzione.
Le immagini vengono elaborate con algoritmi IA per rilevare minacce e generare approfondimenti utilizzabili.
Accedere ai report agronomici generati tramite Ag Assistant, inclusi raccomandazioni e previsioni di resa.
Integrare gli approfondimenti nelle decisioni di gestione aziendale, inclusa l’applicazione degli input, i programmi di scouting e le strategie di protezione delle colture.
Considerazioni Importanti
- Richiede voli aerei fisici (droni o aerei), che possono limitare l’accesso regionale o aumentare i costi operativi
- Gestisce grandi volumi di dati; le immagini sub-millimetriche richiedono infrastrutture robuste e competenze tecniche
- La privacy e la sicurezza dei dati devono essere gestite con attenzione per immagini di campo ad alta risoluzione
- Ottimizzato per consulenti, rivenditori agronomici e grandi aziende; le aziende più piccole potrebbero avere accesso limitato diretto
- Le proiezioni di resa sono basate su IA e possono variare in base alla qualità delle immagini e ai dati di input
- Alcune raccomandazioni generate dall’IA potrebbero richiedere revisione manuale da parte di agronomi prima dell’implementazione
- L’accesso aereo costante potrebbe non essere fattibile in tutte le regioni o condizioni meteorologiche
Domande Frequenti
Taranis utilizza algoritmi di proiezione della resa potenziati dall’IA integrati in Ag Assistant, combinando dati di imaging a livello fogliare con informazioni agronomiche, modelli meteorologici e indicatori di stress del campo per prevedere le prestazioni future delle colture.
L’imaging aereo di Taranis raggiunge circa 0,3 mm per pixel di risoluzione, permettendo un’analisi estremamente dettagliata a livello fogliare e la rilevazione precoce di fattori di stress.
La piattaforma è ottimizzata per consulenti, rivenditori agronomici e grandi aziende. Sebbene le aziende più piccole possano accedere a Taranis tramite partnership o accordi cooperativi, l’accesso diretto dipende dal piano di servizio e dalla scala operativa.
Ag Assistant è un motore IA generativa che elabora immagini di campo, dati agronomici, risultati di ricerca e informazioni meteorologiche per produrre report agronomici personalizzati e raccomandazioni specifiche per il campo.
Sì. Analizzando immagini ad alta risoluzione a livello fogliare, Taranis rileva i primi segnali di infestazioni da parassiti, malattie, carenze nutrizionali e pressione delle infestanti, permettendo interventi proattivi prima che si verifichino danni significativi alle colture.
Climate FieldView (Bayer)
| Sviluppatore | Bayer (The Climate Corporation) |
| Piattaforme supportate |
|
| Disponibilità | Oltre 20 paesi tra cui Stati Uniti, Brasile, Canada, Europa, Sudafrica, Australia e Turchia |
| Modello di prezzo | Basic (gratuito) con funzionalità limitate; i piani a pagamento includono Prime, Plus e Premium per analisi avanzate |
Panoramica
Climate FieldView di Bayer è una piattaforma digitale per l’agricoltura guidata dall’IA che unifica dati agronomici, macchinari, meteo e satellitari in un unico sistema intelligente. Elaborando miliardi di punti dati e oltre 250 livelli di dati ad alta definizione, aiuta gli agricoltori a ottenere approfondimenti utili sul campo, prevedere la resa delle colture, ottimizzare gli input e prendere decisioni basate sui dati per massimizzare il ritorno sull’investimento.
Come funziona
Climate FieldView aggrega dati da trattori, seminatrici, mietitrebbie, sensori, stazioni meteorologiche e immagini satellitari in una piattaforma cloud centralizzata. I suoi modelli di machine learning analizzano questi dati multilivello per generare previsioni di resa, valutare la salute delle colture e fornire raccomandazioni agronomiche. Integrandosi con sistemi esterni tramite API (come CLAAS Telematics) e sincronizzando i dati delle macchine tramite FieldView Drive, la piattaforma offre una visibilità completa dell’azienda agricola e approfondimenti predittivi per decisioni su semina, protezione delle colture e raccolta.
Caratteristiche principali
I modelli di machine learning utilizzano dati storici, modelli meteorologici e immagini satellitari per prevedere con precisione la resa delle colture.
Mappe satellitari mostrano stress delle colture, biomassa e condizioni del campo in tempo quasi reale per interventi tempestivi.
Si collega a trattori, mietitrebbie e attrezzature per sincronizzare automaticamente dati agronomici e di resa.
Effettua rilievi nei campi, genera report di analisi delle rese post-raccolto ed esporta dati in formato PDF o CSV.
Supporta integrazioni di terze parti (API CLAAS, Combyne) e si collega a piattaforme di gestione cereali.
Accedi ai dati di campo e agli approfondimenti da qualsiasi dispositivo tramite la piattaforma web o l’app mobile iOS.
Scarica o accedi
Come iniziare
Crea un account sul sito di Climate FieldView e seleziona il piano Basic gratuito o un piano a pagamento (Prime, Plus, Premium) in base alle tue esigenze.
Inserisci l’hardware FieldView Drive nella porta diagnostica della tua macchina per iniziare a trasmettere i dati della macchina al tuo account.
Importa dati storici utilizzando la Data Inbox o sincronizza automaticamente tramite macchinari connessi, API o stazioni meteorologiche.
Usa la piattaforma web o l’app mobile per visualizzare mappe satellitari, identificare zone di stress e monitorare le condizioni delle colture durante la stagione.
Dopo la raccolta, utilizza gli strumenti di Analisi delle rese e Report per regione per valutare le prestazioni e ricevere previsioni basate su IA per la stagione successiva.
Esporta report completi in formato PDF o CSV da condividere con agronomi, consulenti o partner commerciali.
Considerazioni importanti
- Per sfruttare appieno la piattaforma è generalmente necessario hardware compatibile (FieldView Drive) e connettività con i macchinari
- L’accuratezza delle previsioni di resa dipende dalla qualità e completezza dei dati di input (dati macchinari, immagini satellitari, meteo)
- Alcune integrazioni e funzionalità avanzate potrebbero non essere disponibili in tutte le regioni
- Gestire e interpretare grandi volumi di dati richiede competenze digitali e un investimento di tempo da parte degli agricoltori
Domande frequenti
Climate FieldView utilizza algoritmi avanzati di machine learning per analizzare dati storici del campo, modelli meteorologici in tempo reale, immagini satellitari e dati agronomici generati dalle macchine. Questa analisi multilivello genera previsioni di resa accurate per aiutarti a pianificare e ottimizzare le operazioni agricole.
Sì, il piano Basic è completamente gratuito e include funzionalità essenziali come archiviazione dati, visualizzazione del campo e caricamento dati. I piani a pagamento (Prime, Plus, Premium) sbloccano analisi avanzate, modelli predittivi e supporto premium.
Assolutamente. Puoi collegare le tue attrezzature utilizzando l’hardware FieldView Drive o tramite integrazioni API (come CLAAS Telematics). Questo consente la sincronizzazione automatica dei dati di lavoro in campo, delle rese e della diagnostica delle macchine direttamente sul tuo account FieldView.
Climate FieldView è disponibile in oltre 20 paesi nel mondo, tra cui Stati Uniti, Brasile, Canada, nazioni europee, Sudafrica, Australia e Turchia. La disponibilità e le funzionalità possono variare a seconda della regione.
Dopo la raccolta, utilizza le funzionalità di Report per regione e Analisi delle rese per rivedere i dati di performance del campo. Puoi esportare report dettagliati che mostrano la distribuzione delle rese, l’impatto degli input e raccomandazioni generate dall’IA per ottimizzare la strategia della stagione successiva.
AGRIVISION AI
| Sviluppatore | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Piattaforme supportate |
|
| Lingue supportate | Molteplici lingue regionali con supporto vocale; ottimizzato per agricoltori indiani |
| Modello di prezzo | Modello freemium / a pagamento; le funzionalità principali di consulenza e monitoraggio fanno parte dell’offerta commerciale |
Panoramica
AgriVision AI è una piattaforma agritech intelligente che sfrutta intelligenza artificiale, visione artificiale e tecnologia vocale per fornire approfondimenti in tempo reale sulle colture, previsioni di resa e consulenze su parassiti e malattie. Progettata specificamente per agricoltori e organizzazioni di produttori agricoli (FPO), combina diagnostica basata su immagini con dati ambientali e analisi predittive per migliorare la produttività delle colture e supportare decisioni agricole migliori.
Come funziona
AgriVision AI democratizza l’accesso all’intelligenza agronomica guidata dall’IA tramite un’interfaccia mobile semplice. Gli agricoltori scattano foto delle loro colture, che i modelli di apprendimento automatico analizzano per rilevare malattie, parassiti e carenze nutritive. Questi dati sono arricchiti da modelli predittivi di resa alimentati da sensori IoT, monitoraggio ambientale e input degli agricoltori. La piattaforma offre consulenza vocale in lingue locali, rendendola accessibile anche ad agricoltori con alfabetizzazione limitata. Le FPO e le cooperative hanno accesso a cruscotti dati per monitorare le prestazioni aggregate delle aziende agricole e la salute delle colture.
Caratteristiche principali
Rileva malattie, parassiti e stress nutritivi utilizzando immagini scattate con la fotocamera mobile per una valutazione accurata della salute delle colture.
Utilizza modelli avanzati di IA per prevedere la resa delle colture basandosi su dati ambientali, immagini e input degli agricoltori.
Invia notifiche istantanee su aggiornamenti meteo, focolai di parassiti e rischi di malattie per mantenere gli agricoltori informati.
Fornisce indicazioni in più lingue regionali con input e output vocale, anche in modalità offline.
Approfondimenti aggregati e strumenti di supporto decisionale per organizzazioni di produttori agricoli e cooperative.
Funziona senza connessione internet; sincronizza i dati quando la connettività è ripristinata per un accesso continuo.
Scarica o accedi
Come iniziare
Iscriviti ad AgriVision AI tramite il loro sito web o l’app mobile usando il tuo numero di telefono o email.
Inserisci le informazioni della tua azienda, tipo di coltura e date di semina per creare il tuo profilo agricolo.
Usa la fotocamera del telefono per fotografare le foglie delle piante e caricarle sull’app per l’analisi basata su IA.
Ricevi consigli personalizzati su parassiti, malattie e trattamenti nutritivi tramite testo o voce nella tua lingua locale.
Rimani aggiornato con avvisi meteo e notifiche sui rischi di parassiti/malattie tramite il sistema di allerta dell’app.
Usa la funzione di previsione delle rese per stimare la produzione futura e pianificare di conseguenza.
Le organizzazioni di produttori agricoli possono accedere al cruscotto web per visualizzare dati aggregati e approfondimenti collettivi.
Considerazioni importanti
Domande frequenti
AgriVision AI utilizza modelli avanzati di apprendimento automatico che combinano l’analisi delle immagini delle colture, dati da sensori ambientali (meteo, condizioni del suolo) e input degli agricoltori per generare previsioni accurate delle rese.
Sì, AgriVision AI supporta la modalità offline. È possibile utilizzare le funzionalità principali senza internet; tuttavia, gli aggiornamenti di consulenza e la sincronizzazione dei dati richiedono una connettività periodica.
La piattaforma supporta input vocale e guida in più lingue regionali, rendendola accessibile agli agricoltori di diverse regioni linguistiche in India.
Assolutamente sì. AgriVision AI è progettato specificamente per piccoli agricoltori e FPO, con un’interfaccia mobile semplice, supporto linguistico localizzato e opzioni di prezzo accessibili.
Sì, l’app invia avvisi in tempo reale sui rischi di parassiti, focolai di malattie e condizioni meteorologiche avverse per aiutare a prendere rapidamente misure preventive.
CropX
| Sviluppatore | CropX Technologies, Inc. |
| Piattaforme supportate |
|
| Disponibilità globale | Attivo in oltre 70 paesi nel mondo |
| Modello di prezzo | Abbonamento a pagamento — richiede investimento in hardware (sensori) più costi ricorrenti per la piattaforma |
Panoramica
CropX è una piattaforma di agricoltura di precisione alimentata da intelligenza artificiale che combina dati da sensori del suolo, apprendimento automatico, informazioni meteorologiche e immagini satellitari per ottimizzare irrigazione, applicazione di fertilizzanti e gestione delle colture. Integrando dati di campo in tempo reale con analisi predittive, CropX aiuta gli agricoltori a massimizzare le rese, ridurre gli sprechi di input e migliorare l’efficienza delle risorse su larga scala.
Come funziona
CropX installa una rete di sonde del suolo che misurano continuamente umidità, temperatura e conducibilità elettrica a diverse profondità. Questi dati in tempo reale vengono inviati alla piattaforma cloud di CropX, dove algoritmi di intelligenza artificiale li combinano con modelli meteorologici locali, topografia, immagini satellitari e dati delle macchine agricole per generare approfondimenti agronomici utilizzabili. Il sistema utilizza modelli colturali validati per prevedere stress delle piante, rischio di malattie e calcolare l’efficienza nell’uso dell’acqua.
Un test sul campo documentato ha dimostrato un aumento della resa del 22% utilizzando l’irrigazione guidata da CropX, prevenendo lo stress idrico e adattando con precisione la domanda d’acqua del suolo.
Caratteristiche principali
Le sonde in campo monitorano umidità, temperatura e conducibilità elettrica a diverse profondità per fornire informazioni continue sul campo.
Modelli di apprendimento automatico integrano dati di suolo, meteo, satellitari e macchinari per guidare decisioni su irrigazione e fertilizzazione.
Crea mappe di prescrizione per semina, fertilizzanti e irrigazione adattate alla variabilità del campo e alle condizioni del suolo.
Ottimizza gli script di irrigazione basandosi sulle zone di umidità del suolo per massimizzare l’efficienza idrica e le prestazioni delle colture.
Importa dati delle macchine agricole tramite formati ISO-XML, CSV, SHP e TIFF per un’analisi completa del campo.
Monitora risparmio idrico, lisciviazione dell’azoto e uso degli input per supportare pratiche agricole efficienti e sostenibili.
Scarica o accedi
Come iniziare
Posiziona le sonde CropX nel campo alle profondità designate (tipicamente 20 cm e 46 cm) per iniziare a raccogliere dati del suolo in tempo reale.
Imposta la trasmissione dati tramite 4G, Bluetooth o connettività satellitare per garantire un flusso continuo di dati dei sensori verso la piattaforma cloud.
Usa l’app CropX o il pannello web per definire i confini dei campi e collegare fonti dati aggiuntive come stazioni meteorologiche e mappe topografiche.
Carica mappe di resa, registri delle macchine e file di prescrizione in formati ISO-XML, CSV, SHP o TIFF per un’analisi completa del campo.
Utilizza lo strumento VRA per creare mappe di applicazione a rate variabili per semina, fertilizzanti e irrigazione personalizzate alle condizioni specifiche del campo.
Esporta gli script VRI al controller di irrigazione o al sistema a pivot, oppure regola manualmente le operazioni in base alle raccomandazioni di CropX.
Segui i dati dei sensori in tempo reale, gli indici di vegetazione satellitari e gli avvisi predittivi di rischio malattie sul pannello intuitivo.
Dopo il raccolto, analizza i dati di resa e i report di campo per valutare l’efficacia delle prescrizioni e perfezionare le strategie per le stagioni future.
Considerazioni importanti
- È necessario un abbonamento ricorrente per accedere a tutte le analisi e funzionalità della piattaforma
- Dipendenza dalla connettività: è richiesta connettività 4G, Bluetooth o satellitare per una trasmissione dati affidabile
- Curva di apprendimento: interpretare gli approfondimenti basati su AI può richiedere conoscenze tecniche o competenze agronomiche
- La compatibilità per l’esportazione delle prescrizioni varia a seconda del produttore — non tutti i marchi di macchinari agricoli sono completamente supportati
Domande frequenti
In prove sul campo documentate, l’irrigazione guidata da CropX ha ottenuto un aumento della resa del 22% prevenendo lo stress idrico e adattando con precisione la domanda d’acqua del suolo alle esigenze delle colture.
CropX utilizza sonde del suolo basate sulla capacità che misurano il contenuto volumetrico d’acqua (umidità), la temperatura del suolo e la conducibilità elettrica (EC) a diverse profondità per un profilo completo del suolo.
Sì — CropX supporta l’importazione di dati da attrezzature agricole tramite diversi formati di file tra cui ISO-XML, CSV, SHP e TIFF, permettendo un’integrazione fluida con la maggior parte dei sistemi macchinari moderni.
La VRA (Applicazione a Rate Variabili) consente agli agricoltori di applicare input a tassi differenti all’interno di un campo in base alla variabilità del suolo e delle colture. CropX genera mappe di prescrizione per semina, fertilizzanti e irrigazione che tengono conto delle condizioni specifiche del campo, ottimizzando l’efficienza degli input e il potenziale di resa.
Sì — lo strumento di Irrigazione a Rate Variabili (VRI) di CropX ottimizza gli script di irrigazione basandosi sui dati in tempo reale dell’umidità del suolo e sulle zone del campo, riducendo significativamente lo spreco d’acqua mantenendo un’idratazione e prestazioni ottimali delle colture.
OneSoil
Informazioni sull’Applicazione
| Sviluppatore | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Piattaforme Supportate |
|
| Supporto Linguistico | Disponibile a livello globale con supporto multilingue nell’app web in molte regioni. |
| Modello di Prezzo | Freemium — il monitoraggio base dei campi è gratuito; strumenti avanzati come la mappatura VRA e il campionamento del suolo richiedono un abbonamento OneSoil Pro. |
Panoramica Generale
OneSoil è una piattaforma di agricoltura di precisione guidata dall’intelligenza artificiale che aiuta gli agricoltori a monitorare la salute delle colture, analizzare le zone di produttività e prevedere le rese utilizzando immagini satellitari e apprendimento automatico. Consente agli agricoltori di prendere decisioni basate sui dati integrando tendenze NDVI, previsioni meteo e dati di resa. Con livelli gratuiti e Pro, OneSoil supporta applicazioni a rateo variabile (VRA), pianificazione della rotazione delle colture e analisi della resa — aiutando a massimizzare i ritorni e minimizzare gli sprechi.
Come Funziona
OneSoil sfrutta le immagini satellitari Copernicus Sentinel-1 e Sentinel-2 per generare mappe NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e rilevare le fasi di sviluppo delle colture. Elabora dati NDVI storici (fino a 6 anni) per costruire zone di produttività, che rappresentano sotto-aree del campo con potenziale di resa costante. Queste zone permettono agli utenti di applicare semina, fertilizzazione o trattamenti a rateo variabile tramite mappe di prescrizione personalizzabili.
Dopo il raccolto, gli agricoltori possono caricare mappe di resa dalla loro mietitrebbia per analizzare le prestazioni, confrontarle con le zone di produttività e valutare l’efficacia delle strategie VRA. OneSoil offre anche pianificazione della rotazione delle colture e previsioni meteo (precipitazioni, gradi giorno di crescita) per supportare le decisioni agronomiche nel tempo.
Caratteristiche Principali
Monitoraggio in tempo reale della salute delle colture utilizzando immagini satellitari Sentinel-2 per una rilevazione precisa delle fasi di sviluppo.
Analisi storica NDVI che crea zone di potenziale resa basate su altitudine e modelli di luminosità del suolo.
Creazione di mappe di prescrizione personalizzabili per semina, fertilizzazione e trattamenti basate sulle zone di produttività.
Importa mappe di resa da mietitrebbia e confronta le prestazioni con prescrizioni VRA e zone NDVI.
Pianificazione automatizzata per le stagioni future basata su una storia completa del campo e sulle migliori pratiche.
Previsioni a 7 giorni, monitoraggio delle precipitazioni accumulate e gradi giorno di crescita per decisioni informate.
Scarica o Accedi
Guida per Iniziare
Crea un account tramite l’app web OneSoil o scarica l’app mobile per iOS o Android.
Disegna o importa i confini dei campi direttamente sull’interfaccia mappa interattiva.
Consenti a OneSoil di elaborare i dati satellitari (NDVI, altitudine, luminosità del suolo) per generare le zone di produttività.
Seleziona "Crea mappa VRA", scegli il tipo di zona (storica o NDVI), imposta le zone e i valori di dose, quindi esporta la tua mappa di prescrizione.
Dopo il raccolto, carica i file delle mappe di resa dalla tua mietitrebbia, abbina gli attributi (resa, unità, timestamp) e genera report di resa.
Confronta le mappe di resa con le zone di produttività o le prescrizioni VRA per valutare le prestazioni e il ritorno sull’investimento.
Usa lo strumento di rotazione delle colture per documentare e prevedere i programmi colturali per le stagioni future.
Note Importanti e Limitazioni
- La precisione della previsione della resa migliora con i dati di resa caricati; senza di essi, le previsioni sono meno precise.
- Le immagini satellitari dipendono dalla copertura nuvolosa; gli aggiornamenti NDVI possono subire ritardi occasionali.
- L’esportazione delle mappe di prescrizione può richiedere compatibilità con macchinari specifici e formati di file.
Domande Frequenti
Sì. OneSoil analizza le tendenze NDVI, le zone di produttività e i dati di resa caricati per prevedere le rese e valutare con precisione le prestazioni del campo.
OneSoil Pro sblocca strumenti avanzati di agricoltura di precisione, inclusa la creazione di mappe VRA, mappe di campionamento del suolo, prove con strisce di controllo e analisi dettagliata delle zone di resa — funzionalità non disponibili nel livello gratuito.
Nella versione Pro, vai su "Crea mappa VRA", seleziona il tipo di prescrizione (zone di produttività o NDVI), configura la coltura e i tassi di applicazione, quindi esporta la mappa al tuo macchinario.
Sì, le funzionalità base di monitoraggio dei campi sono gratuite. Gli strumenti avanzati di agricoltura di precisione come la creazione di mappe VRA e le prove di controllo richiedono un abbonamento Pro.
OneSoil si basa sulle immagini satellitari Copernicus Sentinel-1 e Sentinel-2, elaborate con algoritmi di intelligenza artificiale per ricavare metriche NDVI e altre informazioni di agricoltura di precisione.
Punti chiave
- L'IA combina immagini satellitari, dati meteorologici, sensori del suolo e dati storici per un'analisi completa delle colture
- Gli algoritmi di apprendimento automatico – dagli ensemble basati su alberi alle reti neurali – forniscono previsioni di resa accurate
- Approcci ibridi e transfer learning massimizzano l'accuratezza anche in regioni con pochi dati
- Implementazioni globali coprono Kenya, USA, Europa e Argentina con risultati comprovati
- Le piattaforme commerciali rendono ora accessibile la previsione IA ad agricoltori e decisori politici in tutto il mondo
- La previsione della resa guidata dall'IA ottimizza la gestione delle colture e migliora la sicurezza alimentare
In sintesi: Prevedere la resa delle colture con l'IA sta diventando una realtà pratica in tutte le regioni e colture. Combinando immagini satellitari globali, sensori locali e dati climatici con potenti algoritmi ML, gli analisti possono prevedere i raccolti settimane o mesi prima della raccolta. Questo permette ad agricoltori e governi di pianificare semine e distribuzioni in modo più efficiente, contribuendo infine a nutrire un mondo in crescita in modo sostenibile.
Commenti 0
Lascia un commento
Ancora nessun commento. Sii il primo a commentare!