AI를 활용한 작물 수확량 예측 방법
위성 이미지, IoT 센서, 기후 데이터, 머신러닝 모델을 활용해 AI가 농업을 어떻게 혁신하며 정확한 작물 수확량 예측을 가능하게 하는지 알아보세요. NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA 등 전 세계 농민과 농업 비즈니스를 지원하는 최고의 AI 도구들을 소개합니다.
인공지능은 훨씬 더 정확한 수확량 예측을 가능하게 하며 농업에 혁신을 일으키고 있습니다. 오늘날 AI 모델은 인간이 처리할 수 있는 범위를 훨씬 넘어서는 방대한 데이터를 수집해 수확량을 예측합니다.
AI 애플리케이션은 인간보다 훨씬 많은 데이터를 소화하고 이를 분석해 더 정확한 예측을 수행하도록 설계되었습니다.
— 로이터
정확한 수확량 예측은 식량 안보와 계획에 필수적이며, 특히 기후 변화가 작물에 위협이 되는 상황에서 더욱 중요합니다. 연구에 따르면 고온 시나리오에서는 2030년까지 옥수수 수확량이 최대 24% 감소할 수 있습니다. 현대 AI 시스템은 밭을 지속적으로 관찰하며, 스트레스나 해충을 몇 주 전에 감지하고 문제 지역을 지도화하며, 언제 어디에 물을 주거나 비료를 줄지 제안하기도 합니다.
AI 작물 모델을 위한 데이터 출처
AI 작물 수확량 모델은 포괄적인 밭 정보를 구축하기 위해 여러 데이터 스트림에 의존합니다:
위성 및 항공 이미지
기상 및 기후 데이터
토양 및 지상 센서
과거 수확 기록
수확량 예측을 위한 머신러닝 모델
데이터가 수집되면 머신러닝 알고리즘을 훈련해 수확량을 예측합니다. 여러 모델 유형이 테스트되었으며 각각 고유한 강점을 지닙니다:
트리 기반 앙상블
랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 방법은 혼합 데이터를 매우 잘 처리합니다.
- 많은 연구에서 대안보다 우수한 성능
- 비선형 관계 처리 가능
- 이상치에 강함
신경망
인공신경망(ANN), 합성곱 신경망, 순환 LSTM은 대규모 데이터셋에 탁월합니다.
- 복잡한 패턴 포착
- 데이터 양에 따른 확장성
- 전이 학습 가능
하이브리드 접근법
딥러닝과 전이 학습을 결합해 데이터가 부족한 지역에서 정확도를 높입니다.
- 사전 훈련된 모델 활용
- 지역 조건에 적응
- 제한된 데이터 최대 활용
머신러닝 알고리즘은 많은 연구에서 수확량 예측에 우수한 성능을 보였습니다.
— 농업 AI 연구
전 세계 AI 작물 수확량 적용 사례
AI 기반 수확량 예측은 현재 전 세계 주요 작물에 적용되고 있습니다. 주요 실제 사례는 다음과 같습니다:
케냐 – 옥수수 수확량 예측
연구진은 FAO의 WaPOR 위성 데이터를 활용한 원격 감지와 작물 성장 시뮬레이션 모델을 결합해 옥수수 수확량을 예측했습니다. 이 하이브리드 접근법은 모델 단독 사용보다 정확도를 높여 데이터가 부족한 지역의 수확량 추정을 지원합니다.
미국 – 밀 생산 지도화
팀들은 다년간의 기상 및 위성 지수를 활용해 딥 LSTM 네트워크를 훈련시켜 카운티별 밀 생산량을 지도화하며 정밀한 지역 예측을 가능하게 했습니다.
유럽 – 다중 작물 모니터링
UPSCALE 프로젝트 등은 보리, 밀, 감자, 클로버에 대한 드론 및 위성 데이터를 활용해 잎 면적과 엽록소 지수를 계산하며, 이는 수확량 모델 개선에 중요한 입력값입니다.
상용 플랫폼 및 도구
다양한 AI 플랫폼이 이제 전 세계 실제 농민들을 위해 이러한 방법을 통합하고 있습니다:
SIMA (아르헨티나)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
다중 작물 지원
수확량 예측 지원 도구 및 플랫폼
AI 도구들이 점점 더 확장된 생태계를 이루며 수확량 예측을 지원하고 있습니다. 대표적인 예로는:
EOSDA Crop Monitoring
| 개발사 | EOS 데이터 애널리틱스 (EOSDA) |
| 지원 플랫폼 |
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| 지원 언어 | 영어를 기본으로 전 세계 지원; 지역별 추가 언어 제공 |
| 가격 모델 | 유료 플랫폼, 단계별 요금제(에센셜, 프로페셔널, 엔터프라이즈) 및 수확량 예측 추가 기능 선택 가능 |
개요
EOSDA 작물 모니터링은 위성 이미지, 기상 데이터, 머신러닝을 활용하여 작물 건강을 모니터링하고 수확량을 예측하며 데이터 기반 농업 의사결정을 지원하는 정밀 농업 플랫폼입니다. 농부, 농학자, 협동조합 및 농업 비즈니스를 위해 설계되었으며, 원격 밭 평가, 자원 계획, 밭 및 지역 단위 작물 성과 예측을 제공합니다.
작동 원리
이 플랫폼은 Sentinel-2, PlanetScope 등 위성 원격 감지 데이터와 고급 AI 모델을 결합하여 예측 인사이트를 제공합니다. 수확량 예측 모듈은 두 가지 상호 보완적 접근법을 사용합니다:
- 통계 모델: 과거 수확량 및 환경 데이터를 기반으로 학습된 머신러닝 예측
- 생물물리 모델: 잎 면적 지수 동화를 활용한 생육 단계 기반 예측
데이터는 14일마다 갱신되어 예측을 지속적으로 개선하며, 최적 조건에서 최대 95% 정확도를 달성합니다. 이 이중 모델 접근법은 밭 단위 의사결정, 위험 평가 및 장기 농업 계획을 지원합니다.
주요 기능
정확한 수확량 예측을 위한 통계 및 생물물리 접근법
14일 주기 모델 재보정을 통한 최대 3개월 수확량 예측
NDVI, MSAVI, RECI, NDMI 등 위성 기반 식생 지수
14일 초지역 예보 및 종합 과거 기상 데이터
위성 및 기계 데이터 결합 가변률 적용 지도
밭 활동 기록, 정찰 작업, 다중 사용자 팀 관리
농업 기술 통합 및 맞춤형 애플리케이션을 위한 완전한 API 접근
외부 분석용 TIFF, SHP 등 형식의 지도 내보내기
플랫폼 접속
시작하기
EOSDA 작물 모니터링에 가입하고 원하는 구독 요금제(에센셜, 프로페셔널, 엔터프라이즈)를 선택하세요.
지도 인터페이스에서 직접 밭 경계를 그리거나 기존 밭 경계 파일을 업로드하여 모니터링을 시작하세요.
식생 지수, 수분 스트레스, 작물 분류 및 BBCH 생육 단계에 따른 성장 상태를 확인하여 밭 작업을 계획하세요.
수확량 예측 추가 기능을 활성화하고, 파종일, 작물 품종, 과거 수확량 데이터를 제공하여 모델을 보정해 정확한 예측을 받으세요.
TIFF 또는 SHP 형식으로 지도를 내보내거나 VRA 존 지도를 생성하고, 개발자 API를 통해 시스템과 통합하세요.
기술 사양
| 지원 작물 | 수확량 예측 모델에서 100종 이상의 작물 지원 |
| 예측 정확도 | 최적 데이터 조건에서 최대 약 95% |
| 예측 기간 | 최대 3개월 선행 예측 |
| 데이터 갱신 주기 | 모델 재보정을 위한 14일 주기 갱신 |
| 위성 데이터 출처 | Sentinel-2 (10m 해상도), PlanetScope (3m 해상도) 등 |
| 식생 지수 | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI 등 다양한 지수 |
| 기상 예보 | 14일 초지역 예보 및 과거 기상 분석 |
| 내보내기 형식 | TIFF, SHP 및 기타 표준 GIS 형식 |
| API 접근 | 위성 이미지, 식생 지수, 기상 데이터, 밭 구역화에 대한 API 제공 |
| 인프라 | 인터넷 연결이 필요한 클라우드 기반 플랫폼 |
중요 고려 사항
- 정확도는 과거 수확량 기록, 토양 데이터, 생육 단계 입력 등 데이터 품질에 따라 달라집니다
- 예측 기간은 약 3개월로 제한되어 있어 매우 장기 예측에는 적합하지 않습니다
- 인터넷 접속이 필요하며, 클라우드 기반 구조로 인해 오프라인 기능은 제한적입니다
- 생물물리 모델 보정을 위해 파종일, 작물 품종 및 기타 생육 단계 정보를 사용자가 입력해야 합니다
- 오프라인 또는 연결이 끊긴 농업 환경에는 적합하지 않습니다
자주 묻는 질문
EOSDA 작물 모니터링은 100종 이상의 작물에 대해 수확량 예측을 지원하며, 주요 농산물과 지역 특산 작물을 대부분 포함합니다.
예측 정확도는 데이터 품질, 과거 수확량 기록, 적절한 모델 보정에 따라 다르지만, 최적 조건에서는 약 95%까지 도달할 수 있습니다.
모델 입력 데이터는 14일마다 갱신되어 성장 시즌 동안 지속적으로 수확량 예측을 재보정하고 개선합니다.
네, EOSDA는 위성 이미지, 식생 지수, 기상 데이터, 밭 구역화 등 다양한 데이터를 제공하는 포괄적인 API를 통해 맞춤형 애플리케이션 및 농업 기술 플랫폼과의 통합을 지원합니다.
통계 모델의 경우 과거 수확량 데이터가 정확도 향상에 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 생물물리 모델은 최대 정확도를 위해 작물 품종, 파종일 및 기타 생육 단계 정보를 반드시 제공해야 합니다.
Taranis Ag Intelligence
| 개발사 | Taranis Inc. |
| 플랫폼 | 드론, 비행기, 위성을 통한 항공 데이터 수집 기반 웹 플랫폼 |
| 글로벌 커버리지 | 미국, 유럽, 브라질 등 전 세계 고객 대상 운영 |
| 가격 모델 | 유료 구독 서비스; 공개 무료 플랜 없음 |
개요
Taranis Ag Intelligence는 초고해상도 항공 이미지와 생성형 AI를 결합하여 잎 단위 작물 분석을 제공하는 정밀 농업 플랫폼입니다. 해충, 질병, 영양 결핍, 잡초 압력의 초기 징후를 감지하여 농부와 농학자가 선제적으로 대응할 수 있도록 합니다. Ag Assistant 생성형 AI 엔진과 풍부한 이미지 데이터를 통합해 수확량 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원하여 투입 자원 최적화와 생산성 향상을 돕습니다.
작동 원리
Taranis는 드론과 비행기 등 저고도 항공기 편대를 활용해 작물 밭 전역을 서브 밀리미터 해상도(약 픽셀당 0.3mm)로 촬영합니다. AI 플랫폼은 수억 개의 데이터 포인트를 분석해 해충, 질병, 잡초, 영양 문제 등 작물 스트레스 요인을 인식합니다. Ag Assistant 생성형 AI 엔진은 이 잎 단위 데이터를 기상 패턴, 농학 연구, 작물 보호 정보와 결합해 정밀하고 현장 맞춤형 인사이트와 권고를 생성합니다. 최근에는 감지된 현장 건강 위험을 바탕으로 미래 작물 성과를 예측하는 고급 수확량 예측 알고리즘이 추가되었습니다.
주요 기능
드론 및 비행기 촬영으로 픽셀당 0.3mm 해상도의 잎 단위 분석 제공
해충, 질병, 영양 결핍, 잡초 압력, 생육 상태를 자동으로 식별
맞춤형 농학 권고와 정밀 조사 보고서를 제공하는 생성형 AI
잎 단위 AI 인사이트를 기반으로 작물 성과를 예측하는 고급 알고리즘
대규모 농장 대상 연중 데이터 수집 및 종합 모니터링 서비스
Taranis 접속
시작하기
Taranis 웹사이트에서 회원가입 후 운영에 맞는 서비스 플랜을 선택하세요.
필드 지도를 제공하거나 Taranis와 협력해 항공 데이터 촬영 일정을 잡으세요.
Taranis가 드론 또는 비행기를 이용해 예약된 간격으로 고해상도 이미지를 촬영합니다.
촬영된 이미지는 AI 알고리즘으로 처리되어 위협 요소를 감지하고 실행 가능한 인사이트를 생성합니다.
Ag Assistant를 통해 생성된 농학 보고서와 권고, 수확량 예측을 확인하세요.
투입 자원 적용, 정밀 조사 일정, 작물 보호 전략 등 농장 관리에 인사이트를 반영하세요.
중요 고려사항
- 물리적 항공 비행(드론 또는 비행기)이 필요해 지역별 접근성 제한 또는 운영 비용 증가 가능
- 대용량 데이터 처리 필요; 서브 밀리미터 이미지 촬영은 견고한 인프라와 기술 전문성 요구
- 고해상도 필드 이미지로 인한 데이터 개인정보 보호 및 보안 관리 필수
- 자문가, 농학 소매업체, 대규모 농장에 최적화; 소규모 농가는 직접 접근이 제한될 수 있음
- 수확량 예측은 AI 기반이며 이미지 품질과 데이터 입력에 따라 변동 가능
- 일부 AI 권고는 실행 전 농학자의 수동 검토가 필요할 수 있음
- 일부 지역이나 기상 조건에서는 지속적인 항공 촬영이 어려울 수 있음
자주 묻는 질문
Taranis는 Ag Assistant에 통합된 AI 기반 수확량 예측 알고리즘을 사용합니다. 잎 단위 이미지 데이터와 농학 정보, 기상 패턴, 현장 스트레스 지표를 결합해 미래 작물 성과를 예측합니다.
Taranis 항공 이미지는 약 픽셀당 0.3mm 해상도를 달성하여 매우 정밀한 잎 단위 작물 분석과 스트레스 요인 조기 감지가 가능합니다.
이 플랫폼은 자문가, 농학 소매업체, 대규모 농장에 최적화되어 있습니다. 소규모 농장은 파트너십이나 협동조합을 통해 접근할 수 있으나, 직접 접근은 서비스 플랜과 운영 규모에 따라 다릅니다.
Ag Assistant는 현장 이미지, 농학 데이터, 연구 결과, 기상 정보를 처리해 맞춤형 농학 보고서와 현장별 권고를 생성하는 생성형 AI 엔진입니다.
네. 고해상도 잎 단위 이미지를 분석해 해충 침입, 질병, 영양 결핍, 잡초 압력의 초기 징후를 감지하여 심각한 작물 피해 발생 전에 선제적 개입이 가능합니다.
Climate FieldView (Bayer)
| 개발사 | 바이엘 (클라이밋 코퍼레이션) |
| 지원 플랫폼 |
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| 제공 지역 | 미국, 브라질, 캐나다, 유럽, 남아프리카, 호주, 터키 등 20개국 이상 |
| 가격 모델 | 기본(무료) 기능 제한; 고급 분석을 위한 Prime, Plus, Premium 유료 플랜 포함 |
개요
바이엘의 Climate FieldView는 농업, 기계, 기상, 위성 데이터를 하나의 지능형 시스템으로 통합하는 AI 기반 디지털 농업 플랫폼입니다. 수십억 개의 데이터 포인트와 250개 이상의 고해상도 데이터 레이어를 처리하여 농부들이 실행 가능한 현장 인사이트를 얻고, 작물 수확량을 예측하며, 투입 자원을 최적화하고, 데이터 기반 의사결정을 통해 투자 수익을 극대화할 수 있도록 돕습니다.
작동 원리
Climate FieldView는 트랙터, 파종기, 콤바인, 센서, 기상 관측소, 위성 이미지에서 데이터를 수집하여 중앙 클라우드 기반 플랫폼에 통합합니다. 머신러닝 모델이 이 다층 데이터를 분석해 수확량 예측, 작물 건강 평가, 농업 권장사항을 제공합니다. CLAAS 텔레매틱스 같은 외부 시스템과 API로 연동하고 FieldView Drive를 통해 기계 데이터를 동기화하여, 파종, 작물 보호, 수확 의사결정을 위한 포괄적 농장 가시성과 예측 인사이트를 제공합니다.
주요 기능
머신러닝 모델이 과거 데이터, 기상 패턴, 위성 이미지를 활용해 정밀한 작물 수확량을 예측합니다.
위성 기반 지도가 작물 스트레스, 바이오매스, 현장 상태를 거의 실시간으로 보여주어 조기 대응을 지원합니다.
트랙터, 콤바인, 장비와 연결해 농업 및 수확량 데이터를 자동으로 동기화합니다.
현장 정찰, 수확 후 수확량 분석 보고서 생성, PDF 또는 CSV 형식으로 데이터 내보내기를 지원합니다.
CLAAS API, Combyne 등 타사 통합을 지원하며 곡물 관리 플랫폼과 연동됩니다.
웹 플랫폼이나 iOS 모바일 앱을 통해 어떤 기기에서든 현장 데이터와 인사이트에 접근할 수 있습니다.
다운로드 또는 접근
시작하기
Climate FieldView 웹사이트에서 계정을 만들고 필요에 따라 무료 기본 플랜 또는 유료 플랜(Prime, Plus, Premium)을 선택하세요.
FieldView Drive 하드웨어를 기계의 진단 포트에 연결하여 기계 데이터를 계정으로 스트리밍하기 시작하세요.
데이터 인박스를 통해 과거 데이터를 가져오거나 연결된 기계, API, 기상 관측소를 통해 자동으로 동기화하세요.
웹 또는 모바일 앱을 사용해 위성 지도를 보고 스트레스 구역을 식별하며 시즌 내내 작물 상태를 모니터링하세요.
수확 후 수확량 분석 및 현장 지역 보고서 도구를 사용해 성과를 평가하고 다음 시즌을 위한 AI 기반 예측을 받으세요.
포괄적인 보고서를 PDF 또는 CSV 형식으로 내보내 농업 전문가, 자문가, 비즈니스 파트너와 공유하세요.
중요 고려사항
- 플랫폼을 완전히 활용하려면 호환 하드웨어(FieldView Drive)와 기계 연결이 필요합니다.
- 수확량 예측 정확도는 입력 데이터(기계 데이터, 위성 이미지, 기상)의 품질과 완전성에 달려 있습니다.
- 일부 고급 통합 및 기능은 모든 지역에서 제공되지 않을 수 있습니다.
- 대용량 데이터 관리 및 해석에는 디지털 역량과 시간 투자가 요구됩니다.
자주 묻는 질문
Climate FieldView는 고급 머신러닝 알고리즘을 사용해 과거 현장 데이터, 실시간 기상 패턴, 위성 이미지, 기계에서 생성된 농업 데이터를 분석합니다. 이 다층 분석을 통해 정확한 수확량 예측을 생성하여 농업 운영 계획과 최적화를 돕습니다.
네, 기본 플랜은 완전 무료이며 데이터 저장, 현장 시각화, 데이터 업로드 기능을 포함합니다. 유료 플랜(Prime, Plus, Premium)은 고급 분석, 예측 모델링, 프리미엄 지원을 제공합니다.
물론입니다. FieldView Drive 하드웨어를 사용하거나 CLAAS 텔레매틱스 같은 API 통합을 통해 장비를 연결할 수 있습니다. 이를 통해 현장 작업 데이터, 수확량 정보, 기계 진단 데이터를 자동으로 FieldView 계정에 동기화할 수 있습니다.
Climate FieldView는 미국, 브라질, 캐나다, 유럽 국가들, 남아프리카, 호주, 터키 등 전 세계 20개국 이상에서 이용 가능합니다. 제공 지역과 기능 세트는 지역별로 다를 수 있습니다.
수확 후에는 현장 지역 보고서와 수확량 분석 기능을 사용해 현장 성과 데이터를 검토하세요. 수확량 분포, 투입 영향 분석, AI 기반 권장사항을 포함한 상세 보고서를 내보내 다음 시즌 전략 최적화에 활용할 수 있습니다.
AGRIVISION AI
| 개발사 | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| 지원 플랫폼 |
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| 언어 지원 | 음성 지원이 가능한 다수 지역 언어; 인도 농민에 최적화됨 |
| 가격 모델 | 프리미엄 / 유료 모델; 핵심 조언 및 모니터링 기능은 상업용 서비스에 포함 |
개요
AgriVision AI는 인공지능, 컴퓨터 비전, 음성 기술을 활용하여 실시간 작물 인사이트, 수확량 예측, 해충 및 질병 조언을 제공하는 지능형 농업 기술 플랫폼입니다. 농민과 농민 생산자 조직(FPO)을 위해 설계되었으며, 이미지 기반 진단과 환경 데이터, 예측 분석을 결합해 작물 생산성을 높이고 더 나은 농업 의사결정을 지원합니다.
작동 원리
AgriVision AI는 간단한 모바일 인터페이스를 통해 AI 기반 농업 정보를 민주화합니다. 농민은 작물 사진을 촬영하면 머신러닝 모델이 질병, 해충, 영양 결핍을 분석합니다. 이 인사이트는 IoT 센서, 환경 모니터링, 농민 입력 데이터를 활용한 예측 수확량 모델과 결합됩니다. 현지 언어 음성 기반 조언 기능을 제공해 문해력이 낮은 농민도 쉽게 접근할 수 있습니다. FPO 및 협동조합은 집계된 농장 성과와 작물 건강을 추적할 수 있는 데이터 대시보드에 접근할 수 있습니다.
주요 기능
모바일 카메라 이미지로 질병, 해충, 영양 스트레스를 감지하여 정확한 작물 건강 평가를 제공합니다.
환경 데이터, 이미지, 농민 입력을 기반으로 고급 AI 모델이 작물 수확량을 예측합니다.
기상 업데이트, 해충 발생, 질병 위험에 대한 즉각적인 알림을 보내 농민의 정보를 유지합니다.
여러 지역 언어로 음성 입력 및 출력을 제공하며, 오프라인 모드에서도 작동합니다.
농민 생산자 조직과 협동조합을 위한 집계된 인사이트 및 의사결정 지원 도구를 제공합니다.
인터넷 연결 없이도 작동하며, 연결이 복구되면 데이터를 동기화하여 끊김 없는 접근을 보장합니다.
다운로드 또는 접속
시작하기
웹사이트 또는 모바일 앱을 통해 전화번호나 이메일로 AgriVision AI에 가입하세요.
농장 정보, 작물 종류, 파종 날짜를 입력하여 농업 프로필을 설정하세요.
휴대폰 카메라로 식물 잎을 촬영하여 AI 분석을 위해 앱에 업로드하세요.
지역 언어로 된 문자 또는 음성으로 개인 맞춤형 해충, 질병, 영양 치료 권고를 받으세요.
앱의 알림 시스템을 통해 기상 알림과 해충/질병 위험 알림을 받아 최신 정보를 유지하세요.
수확량 예측 기능을 사용해 미래 작물 생산량을 추정하고 계획을 세우세요.
농민 생산자 조직은 웹 대시보드에 접속해 집계된 농장 데이터와 종합 인사이트를 확인할 수 있습니다.
주요 고려사항
자주 묻는 질문
AgriVision AI는 작물 이미지 분석, 환경 센서 데이터(기상, 토양 상태), 농민 입력을 결합한 고급 머신러닝 모델을 사용해 정확한 수확량 예측을 생성합니다.
네, AgriVision AI는 오프라인 작동을 지원합니다. 핵심 기능은 인터넷 없이 사용할 수 있으나, 조언 업데이트와 데이터 동기화는 주기적인 연결이 필요합니다.
이 플랫폼은 여러 지역 언어로 음성 입력과 안내를 지원하여 인도 내 다양한 언어권 농민들이 이용할 수 있습니다.
물론입니다. AgriVision AI는 소규모 농민과 FPO를 위해 설계되었으며, 간단한 모바일 인터페이스, 현지 언어 지원, 합리적인 가격 정책을 제공합니다.
네, 이 앱은 해충 위험, 질병 발생, 악천후에 대한 실시간 알림을 보내 신속한 예방 조치를 돕습니다.
CropX
| 개발사 | CropX Technologies, Inc. |
| 지원 플랫폼 |
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| 글로벌 제공 지역 | 전 세계 70개국 이상에서 서비스 중 |
| 가격 모델 | 유료 구독 — 하드웨어 투자(센서) 및 지속적인 플랫폼 요금 필요 |
개요
CropX는 토양 센서 데이터, 머신러닝, 기상 정보, 위성 이미지를 결합한 AI 기반 정밀 농업 플랫폼으로, 관개, 비료 살포, 작물 관리를 최적화합니다. 실시간 현장 데이터를 예측 분석과 통합하여 농부들이 수확량을 극대화하고 투입물 낭비를 줄이며 자원 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
작동 원리
CropX는 여러 깊이에서 수분, 온도, 전기 전도도를 지속적으로 측정하는 토양 프로브 네트워크를 배치합니다. 이 실시간 센서 데이터는 CropX 클라우드 플랫폼으로 전송되며, AI 알고리즘이 지역 기상 패턴, 지형, 위성 이미지, 농기계 데이터를 결합해 실행 가능한 농학 인사이트를 생성합니다. 시스템은 검증된 작물 모델을 사용해 식물 스트레스 예측, 질병 위험 예측, 물 사용 효율 계산을 수행합니다.
문서화된 현장 시험에서 CropX 기반 관개를 통해 물 스트레스를 방지하고 토양 수분 요구에 정확히 맞춤으로써 22% 수확량 증가가 입증되었습니다.
주요 기능
현장 프로브가 여러 깊이에서 수분, 온도, 전기 전도도를 모니터링하여 지속적인 현장 인사이트를 제공합니다.
머신러닝 모델이 토양, 날씨, 위성, 기계 데이터를 통합해 관개 및 비료 살포 결정을 안내합니다.
필드 변동성과 토양 조건에 맞춘 파종, 비료, 관개 처방 지도를 생성합니다.
토양 수분 구역을 기반으로 관개 스크립트를 최적화하여 물 효율성과 작물 성과를 극대화합니다.
ISO-XML, CSV, SHP, TIFF 형식으로 농기계 데이터를 가져와 포괄적인 현장 분석을 지원합니다.
물 절약, 질소 침출, 투입물 사용량을 추적하여 효율적이고 지속 가능한 농업 관행을 지원합니다.
다운로드 또는 접속
시작하기
CropX 프로브를 지정된 깊이(일반적으로 20cm 및 46cm)에 현장에 배치하여 실시간 토양 데이터 수집을 시작합니다.
4G, 블루투스 또는 위성 연결을 통해 데이터 전송을 설정하여 센서 데이터가 클라우드 플랫폼으로 지속적으로 흐르도록 합니다.
CropX 앱 또는 웹 대시보드를 사용해 필드 경계를 정의하고 기상 관측소, 지형 지도 등 추가 데이터 소스를 연결합니다.
ISO-XML, CSV, SHP, TIFF 형식의 수확량 지도, 기계 기록, 처방 파일을 업로드하여 포괄적인 현장 분석을 수행합니다.
VRA 도구를 사용해 필드의 특정 조건에 맞춘 파종, 비료, 관개 가변 비율 적용 지도를 만듭니다.
VRI 스크립트를 관개 컨트롤러나 피벗 시스템에 내보내거나 CropX 권장 사항에 따라 수동으로 조정합니다.
직관적인 대시보드에서 실시간 센서 데이터, 위성 식생 지수, 예측 질병 위험 알림을 추적합니다.
수확 후 수확량 데이터와 현장 보고서를 분석해 처방 효과를 평가하고 향후 전략을 개선합니다.
중요 고려 사항
- 전체 플랫폼 분석 및 기능 접근을 위한 반복 구독료 필요
- 연결성 의존성: 안정적인 데이터 전송을 위해 4G, 블루투스 또는 위성 연결 필요
- 학습 곡선: AI 기반 인사이트 해석에는 기술적 지식 또는 농학 전문성이 요구될 수 있음
- 처방 내보내기 호환성은 OEM별로 다름 — 모든 농기계 브랜드가 완벽히 지원되는 것은 아님
자주 묻는 질문
문서화된 현장 시험에서 CropX 기반 관개는 물 스트레스를 방지하고 토양 수분 요구를 정확히 맞춤으로써 22% 수확량 증가를 달성했습니다.
CropX는 정전 용량 기반 토양 프로브를 사용하여 여러 깊이에서 체적 수분 함량(수분), 토양 온도, 전기 전도도(EC)를 측정하여 포괄적인 토양 프로파일링을 제공합니다.
네 — CropX는 ISO-XML, CSV, SHP, TIFF 등 다양한 파일 형식을 통해 농기계 데이터를 가져오는 것을 지원하여 대부분의 최신 기계 시스템과 원활한 통합이 가능합니다.
VRA(가변 비율 적용)는 농부가 토양과 작물 변동성에 따라 필드 내에서 투입물을 다르게 적용할 수 있게 하는 기술입니다. CropX는 필드별 조건을 고려한 파종, 비료, 관개 처방 지도를 생성하여 투입물 효율성과 수확량 잠재력을 최적화합니다.
네 — CropX의 가변 비율 관개(VRI) 도구는 실시간 토양 수분 데이터와 필드 구역을 기반으로 관개 스크립트를 최적화하여 물 낭비를 크게 줄이면서도 최적의 작물 수분 공급과 성과를 유지합니다.
OneSoil
애플리케이션 정보
| 개발사 | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| 지원 플랫폼 |
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| 언어 지원 | 전 세계 다수 지역에서 다국어 웹 앱 지원 가능. |
| 가격 모델 | 프리미엄 — 기본 필드 모니터링은 무료이며, VRA 지도 작성 및 토양 샘플링 등 고급 도구는 OneSoil Pro 구독 필요. |
일반 개요
OneSoil은 AI 기반 정밀 농업 플랫폼으로, 위성 이미지와 머신러닝을 활용해 작물 건강 모니터링, 생산성 구역 분석, 수확량 예측을 지원합니다. NDVI 추세, 기상 예보, 수확량 데이터를 통합해 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하며, 무료 및 Pro 버전을 통해 가변 비율 적용(VRA), 윤작 계획, 수확량 분석을 지원해 수익 극대화와 낭비 최소화를 돕습니다.
작동 원리
OneSoil은 Copernicus Sentinel-1 및 Sentinel-2 위성 이미지를 활용해 NDVI(정규화 식생 지수) 지도를 생성하고 작물 성장 단계를 감지합니다. 최대 6년간의 과거 NDVI 데이터를 처리해 생산성 구역을 구축하며, 이는 일정한 수확 잠재력을 가진 밭 내 하위 구역을 의미합니다. 사용자는 맞춤형 처방 지도를 통해 가변 비율 파종, 비료 살포, 방제를 적용할 수 있습니다.
수확 후에는 콤바인에서 수확량 지도를 업로드해 성과를 분석하고 생산성 구역과 비교하며 VRA 전략의 효과를 평가할 수 있습니다. 또한 윤작 계획과 기상 예보(강수량, 생육 적산 온도)를 제공해 장기적인 농업 의사결정을 지원합니다.
주요 기능
Sentinel-2 위성 이미지를 활용한 실시간 작물 건강 추적 및 정확한 성장 단계 감지.
과거 NDVI 분석을 통해 고도 및 토양 밝기 패턴 기반 수확 잠재력 구역 생성.
생산성 구역을 기반으로 파종, 비료 살포, 방제용 맞춤 처방 지도 작성.
콤바인 수확량 지도를 가져와 VRA 처방 및 NDVI 구역과 성과 비교.
포괄적인 밭 이력과 모범 사례를 기반으로 미래 시즌 자동 계획 수립.
7일 예보, 누적 강수량 추적, 생육 적산 온도 제공으로 정보에 기반한 의사결정 지원.
다운로드 또는 접속
시작 가이드
OneSoil 웹 앱에서 계정을 생성하거나 iOS 및 Android 모바일 앱을 다운로드하세요.
인터랙티브 지도 인터페이스에서 밭 경계를 직접 그리거나 가져오세요.
OneSoil이 위성 데이터(NDVI, 고도, 토양 밝기)를 처리해 생산성 구역을 생성하도록 허용하세요.
"VRA 지도 생성"을 선택하고 구역 유형(과거 데이터 또는 NDVI)을 선택한 후 구역과 비율 값을 설정하고 처방 지도를 내보내세요.
수확 후 콤바인에서 수확량 지도 파일을 업로드하고 속성(수확량, 단위, 타임스탬프)을 맞춘 뒤 수확량 보고서를 생성하세요.
수확량 지도를 생산성 구역 또는 VRA 처방과 비교해 성과와 투자 수익률을 평가하세요.
윤작 도구를 사용해 향후 시즌의 작물 일정 기록 및 예측을 하세요.
중요 참고 사항 및 제한 사항
- 수확량 예측 정확도는 업로드된 수확량 데이터가 있을 때 향상되며, 없으면 예측이 덜 정확합니다.
- 위성 이미지는 구름 상태에 따라 달라지며, NDVI 데이터 업데이트가 지연될 수 있습니다.
- 처방 지도 내보내기는 특정 기계 및 파일 형식 호환이 필요할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
네. OneSoil은 NDVI 추세, 생산성 구역, 업로드된 수확량 데이터를 분석해 수확량을 예측하고 밭 성과를 정확히 평가합니다.
OneSoil Pro는 VRA 지도 생성, 토양 샘플링 지도, 대조 구역 시험, 상세 수확량 구역 분석 등 무료 버전에서 제공하지 않는 고급 정밀 농업 도구를 제공합니다.
Pro 버전에서 "VRA 지도 생성"으로 이동해 처방 유형(생산성 구역 또는 NDVI)을 선택하고 작물 및 적용 비율을 설정한 후 지도를 기계로 내보내세요.
네, 기본 필드 모니터링 기능은 무료입니다. VRA 지도 생성 및 대조 시험과 같은 고급 정밀 농업 도구는 Pro 구독이 필요합니다.
OneSoil은 Copernicus Sentinel-1 및 Sentinel-2 위성 이미지를 활용하며, AI 알고리즘으로 NDVI 지표 및 기타 정밀 농업 인사이트를 도출합니다.
주요 요점
- AI는 위성 이미지, 기상 데이터, 토양 센서, 과거 기록을 결합해 포괄적인 작물 분석을 수행합니다
- 트리 기반 앙상블부터 신경망까지 머신러닝 알고리즘이 정확한 수확량 예측을 제공합니다
- 하이브리드 접근법과 전이 학습은 데이터가 부족한 지역에서도 정확도를 극대화합니다
- 케냐, 미국, 유럽, 아르헨티나 등 전 세계에서 입증된 적용 사례가 있습니다
- 상용 플랫폼은 이제 전 세계 농민과 정책 입안자에게 AI 예측을 제공합니다
- AI 기반 수확량 예측은 작물 관리를 최적화하고 식량 안보를 강화합니다
결론: AI를 활용한 작물 수확량 예측은 모든 지역과 작물에서 실용적인 현실이 되어가고 있습니다. 전 세계 위성 이미지, 현장 센서, 기후 데이터를 강력한 머신러닝 알고리즘과 결합해 분석가들은 수확 몇 주 또는 몇 달 전에도 예측할 수 있습니다. 이는 농민과 정부가 파종과 유통을 더 효율적으로 계획하도록 돕고, 궁극적으로 지속 가능한 세계 식량 공급에 기여합니다.
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