Hoe de opbrengst van gewassen te voorspellen met AI
Ontdek hoe AI de landbouw transformeert met nauwkeurige voorspellingen van gewasopbrengsten via satellietbeelden, IoT-sensoren, klimaatdata en machine learning-modellen. Leer over de beste wereldwijde AI-tools—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—die boeren en agrarische bedrijven wereldwijd ondersteunen.
Kunstmatige intelligentie revolutioneert de landbouw door veel nauwkeurigere opbrengstvoorspellingen mogelijk te maken. De AI-modellen van vandaag kunnen enorme datasets verwerken – veel meer dan een mens aankan – om oogsten te voorspellen.
AI-apps zijn ontworpen om veel meer data te verwerken dan een mens, en analyseren deze data vervolgens om nauwkeurigere voorspellingen te maken.
— Reuters
Nauwkeurige opbrengstvoorspellingen zijn essentieel voor voedselzekerheid en planning, vooral nu klimaatverandering gewassen bedreigt. Studies noemen een dalingspercentage van 24% in maïsopbrengsten tegen 2030 onder scenario’s met sterke opwarming. Moderne AI-systemen houden velden continu in de gaten: ze kunnen stress of plagen weken van tevoren signaleren, probleemgebieden in kaart brengen en zelfs adviseren wanneer en waar te irrigeren of bemesten.
Gegevensbronnen voor AI-gewasmodellen
AI-modellen voor gewasopbrengst vertrouwen op meerdere datastromen om een compleet beeld van het veld te creëren:
Satelliet- & Luchtbeelden
Weer- & Klimaatgegevens
Bodem- & Grondsensoren
Historische Opbrengstgegevens
Machine Learning-modellen voor opbrengstvoorspelling
Als de data verzameld zijn, worden machine learning-algoritmen getraind om opbrengsten te voorspellen. Veel modeltypen zijn getest, elk met eigen sterke punten:
Boomgebaseerde ensembles
Random Forest en Gradient Boosting-methoden verwerken gemengde data uitzonderlijk goed.
- Presteren beter dan alternatieven in veel studies
- Kunnen niet-lineaire relaties aan
- Robuust tegen uitschieters
Neurale Netwerken
ANN’s, convolutionele netwerken en recurrente LSTM’s excelleren met grote datasets.
- Vangen complexe patronen op
- Schaalbaar met datavolume
- Mogelijk maken transfer learning
Hybride benaderingen
Het combineren van deep learning met transfer learning verhoogt de nauwkeurigheid in data-arme regio’s.
- Benutten voorgetrainde modellen
- Adaptatie aan lokale omstandigheden
- Maximaliseren van beperkte data
Machine learning-algoritmen blijken in veel studies goed te presteren voor opbrengstvoorspellingen.
— Agricultural AI Research
Wereldwijde AI-toepassingen voor gewasopbrengst
AI-gebaseerde opbrengstvoorspelling wordt nu wereldwijd toegepast op alle belangrijke gewassen. Hier zijn belangrijke praktijkvoorbeelden:
Kenia – Maïsopbrengstvoorspelling
Onderzoekers combineerden een gewasgroeisimulatiemodel met remote sensing via FAO’s WaPOR-satellietdata om maïsopbrengsten te voorspellen. De hybride aanpak verbeterde de nauwkeurigheid ten opzichte van alleen het model, en ondersteunt opbrengstschattingen in data-arme gebieden.
Verenigde Staten – Tarweproductie in kaart brengen
Teams trainden diepe LSTM-netwerken op meerjarige weer- en satellietindices om tarweproductie per county in kaart te brengen, wat nauwkeurige regionale voorspellingen mogelijk maakt.
Europa – Monitoring van meerdere gewassen
Projecten zoals de UPSCALE-initiatie gebruiken drone- en satellietdata over gerst, tarwe, aardappelen en klaver om bladoppervlakte- en chlorofylindices te berekenen – cruciale inputs voor het verfijnen van opbrengstmodellen.
Commerciële platforms & tools
Verschillende AI-platforms integreren deze methoden nu voor echte boeren wereldwijd:
SIMA (Argentinië)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Ondersteuning voor meerdere gewassen
Tools en platforms ter ondersteuning van opbrengstvoorspelling
Een groeiend ecosysteem van AI-tools ondersteunt de opbrengstvoorspelling. Enkele opvallende voorbeelden zijn:
EOSDA Crop Monitoring
| Ontwikkelaar | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Ondersteunde Platforms |
|
| Taalondersteuning | Wereldwijde dekking met Engels als primaire taal; aanvullende talen beschikbaar per regio |
| Prijsmodel | Betaald platform met gelaagde abonnementen (Essential, Professional, Enterprise) en optionele add-ons waaronder opbrengstschatting |
Overzicht
EOSDA Crop Monitoring is een precisielandbouwplatform dat satellietbeelden, weersgegevens en machine learning gebruikt om de gezondheid van gewassen te monitoren, opbrengsten te voorspellen en datagedreven landbouwbeslissingen mogelijk te maken. Ontworpen voor boeren, agronomen, coöperaties en agrarische bedrijven, biedt het remote veldbeoordeling, resourceplanning en opbrengstprognoses op zowel veld- als regionaal niveau.
Hoe Het Werkt
Het platform gebruikt remote sensing-gegevens van satellieten (Sentinel-2, PlanetScope en anderen) gecombineerd met geavanceerde AI-modellen om voorspellende inzichten te leveren. De opbrengstvoorspellingsmodule maakt gebruik van twee complementaire benaderingen:
- Statistisch Model: Machine learning-voorspellingen getraind op historische opbrengst- en omgevingsgegevens
- Biofysisch Model: Fenologie-gestuurde voorspellingen met assimilatie van bladoppervlakte-index
Gegevens worden elke 14 dagen vernieuwd om voorspellingen continu te verfijnen, met een nauwkeurigheid tot 95% onder optimale omstandigheden. Deze dubbele modelaanpak ondersteunt besluitvorming op veldniveau, risicobeoordeling en langetermijnlandbouwplanning.
Belangrijkste Kenmerken
Statistische en biofysische benaderingen voor nauwkeurige opbrengstvoorspellingen
Opbrengstvoorspellingen tot 3 maanden met 14-daagse modelherkalibratiecycli
Satellietgebaseerde indices waaronder NDVI, MSAVI, RECI, NDMI en meer
14-daagse hyperlokale voorspellingen en uitgebreide historische weersgegevens
Variable Rate Application-kaarten die satelliet- en machinegegevens combineren
Logboeken van veldactiviteiten, scoutingtaken en beheer van multi-gebruikers teams
Volledige API-toegang voor agritech-integratie en maatwerkapplicaties
Exporteer kaarten in TIFF-, SHP- en andere formaten voor externe analyse
Toegang tot het Platform
Aan de Slag
Meld u aan voor EOSDA Crop Monitoring en kies uw abonnementsniveau (Essential, Professional of Enterprise).
Teken veldgrenzen direct op de kaartinterface of upload bestaande veldgrensbestanden om te beginnen met monitoren.
Bekijk vegetatie-indices, waterstress, gewasklassificatie en groeistadia gebaseerd op BBCH-fenologische schalen om veldwerkzaamheden te plannen.
Activeer de add-on voor opbrengstvoorspelling en geef zaaidata, gewasvariëteiten en historische opbrengstgegevens op om modellen te kalibreren voor nauwkeurige voorspellingen.
Exporteer kaarten in TIFF- of SHP-formaten, genereer VRA-zonekaarten of integreer met uw systemen via de ontwikkelaar API.
Technische Specificaties
| Ondersteunde Gewassen | Meer dan 100 gewastypen in het opbrengstvoorspellingsmodel |
| Nauwkeurigheid Voorspelling | Tot ~95% onder optimale datacondities |
| Voorspellingshorizon | Tot 3 maanden vooruit |
| Frequentie Gegevensupdate | Elke 14 dagen voor modelherkalibratie |
| Satellietgegevensbronnen | Sentinel-2 (10 m resolutie), PlanetScope (3 m resolutie) en anderen |
| Vegetatie-indices | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI en aanvullende indices |
| Weersvoorspelling | 14-daagse hyperlokale voorspellingen met historische analyses |
| Exportformaten | TIFF, SHP en andere standaard GIS-formaten |
| API-toegang | Beschikbaar voor satellietbeelden, vegetatie-indices, weersgegevens en veldzonering |
| Infrastructuur | Cloudgebaseerd platform dat internetverbinding vereist |
Belangrijke Overwegingen
- Nauwkeurigheid hangt af van datakwaliteit, inclusief historische opbrengstgegevens, bodemdata en fenologische invoer
- Voorspellingshorizon beperkt tot ongeveer 3 maanden, minder geschikt voor zeer langetermijnvoorspellingen
- Vereist internettoegang; offline functionaliteit is beperkt vanwege cloudarchitectuur
- Kalibratie van het biofysische model vereist gebruikersinvoer van zaaidata, gewasvariëteiten en andere fenologische parameters
- Niet geschikt voor offline of losgekoppelde landbouwactiviteiten
Veelgestelde Vragen
EOSDA Crop Monitoring ondersteunt opbrengstvoorspelling voor meer dan 100 gewastypen, waaronder de meeste belangrijke landbouwproducten en regionale gewassen.
De voorspellingsnauwkeurigheid kan onder optimale omstandigheden oplopen tot ongeveer 95%, afhankelijk van datakwaliteit, historische opbrengstgegevens en correcte modelkalibratie.
Modelinvoer wordt elke 14 dagen bijgewerkt, waardoor continue herkalibratie en verfijning van opbrengstvoorspellingen gedurende het groeiseizoen mogelijk is.
Ja. EOSDA biedt een uitgebreide API die integratie met maatwerkapplicaties en agritech-platforms mogelijk maakt, met toegang tot satellietbeelden, vegetatie-indices, weersgegevens, veldzonering en meer.
Voor het statistische model verbeteren historische opbrengstgegevens de nauwkeurigheid, maar zijn niet altijd verplicht. Voor het biofysische model moet u gewasvariëteit, zaaidata en andere fenologische invoer aanleveren om de voorspellingsprecisie te maximaliseren.
Taranis Ag Intelligence
| Ontwikkelaar | Taranis Inc. |
| Platform | Webgebaseerd platform met luchtbeeldverzameling via drone, vliegtuig en satelliet |
| Wereldwijde dekking | Wereldwijd actief met klanten in de Verenigde Staten, Europa, Brazilië en daarbuiten |
| Prijsmodel | Betaalde abonnementsdienst; geen openbare gratis versie beschikbaar |
Overzicht
Taranis Ag Intelligence is een precisielandbouwplatform dat ultrahoge resolutie luchtbeelden combineert met generatieve AI om gewasanalyse op bladniveau te leveren. Het systeem detecteert vroege tekenen van plagen, ziekten, voedingsstoffentekorten en onkruiddruk, waardoor telers en agronomen proactief kunnen reageren. Door de Ag Assistant generatieve AI-motor te integreren met rijke beeldgegevens ondersteunt Taranis opbrengstprognoses en datagedreven besluitvorming voor geoptimaliseerd inputgebruik en verbeterde productiviteit.
Hoe het werkt
Taranis zet een vloot laagvliegende vliegtuigen (drones en vliegtuigen) in om beelden met submillimeterresolutie te maken—ongeveer 0,3 mm per pixel—over akkers. Het AI-platform analyseert honderden miljoenen datapunten om gewasstressoren te herkennen, waaronder insecten, ziekten, onkruid en voedingsproblemen. De Ag Assistant generatieve AI-motor synthetiseert deze bladniveaugegevens met weerspatronen, agronomisch onderzoek en gewasbeschermingsinformatie om nauwkeurige, veldspecifieke inzichten en aanbevelingen te genereren. Recente verbeteringen omvatten geavanceerde opbrengstprognose-algoritmen die de toekomstige gewasprestaties voorspellen op basis van gedetecteerde veldgezondheidsrisico’s.
Belangrijkste kenmerken
Analyse op bladniveau van drone- en vliegtuigbeelden met een resolutie van 0,3 mm per pixel
Automatische identificatie van plagen, ziekten, voedingsstoffentekorten, onkruiddruk en plantenaantallen
Generatieve AI die op maat gemaakte agronomische aanbevelingen en scoutingsrapporten levert
Geavanceerde algoritmen voorspellen gewasprestaties op basis van AI-inzichten op bladniveau
Jaarlijkse gegevensverzameling en volledige monitoring voor grootschalige operaties
Toegang tot Taranis
Aan de slag
Meld u aan bij Taranis via hun website en kies het juiste serviceplan voor uw bedrijf.
Lever veldkaarten aan of stem af met Taranis om luchtbeeldverzameling voor uw velden in te plannen.
Taranis vliegt op geplande momenten over uw velden met drones of vliegtuigen om beelden met hoge resolutie te maken.
Beelden worden verwerkt met AI-algoritmen om bedreigingen te detecteren en bruikbare inzichten te genereren.
Toegang tot gegenereerde agronomische rapporten via Ag Assistant, inclusief aanbevelingen en opbrengstprognoses.
Integreer inzichten in het beheer van uw bedrijf, inclusief inputtoepassing, scoutingplanningen en gewasbeschermingsstrategieën.
Belangrijke overwegingen
- Vereist fysieke luchtvluchten (drones of vliegtuigen), wat regionale toegang kan beperken of operationele kosten kan verhogen
- Verwerkt grote hoeveelheden data; submillimeterbeelden vereisen robuuste infrastructuur en technische expertise
- Gegevensprivacy en beveiliging moeten zorgvuldig worden beheerd bij beelden met hoge resolutie
- Geoptimaliseerd voor adviseurs, agrarische retailers en grotere bedrijven; kleinere bedrijven hebben mogelijk beperkte directe toegang
- Opbrengstprognoses zijn AI-gebaseerd en kunnen variëren afhankelijk van beeldkwaliteit en data-invoer
- Sommige AI-gegenereerde aanbevelingen vereisen handmatige beoordeling door agronomen voor implementatie
- Consistente luchttoegang is mogelijk niet haalbaar in alle regio’s of weersomstandigheden
Veelgestelde vragen
Taranis gebruikt AI-gestuurde opbrengstprognose-algoritmen geïntegreerd in Ag Assistant, die beelden op bladniveau combineren met agronomische informatie, weerspatronen en veldstressindicatoren om toekomstige gewasprestaties te voorspellen.
Taranis luchtbeelden bereiken ongeveer 0,3 mm per pixel resolutie, wat extreem gedetailleerde analyse op bladniveau en vroege detectie van stressfactoren mogelijk maakt.
Het platform is geoptimaliseerd voor adviseurs, agrarische retailers en grotere bedrijven. Hoewel kleinere bedrijven toegang kunnen krijgen via partnerschappen of coöperatieve regelingen, hangt directe toegang af van het serviceplan en de bedrijfsomvang.
Ag Assistant is een generatieve AI-motor die veldbeelden, agronomische data, onderzoeksresultaten en weersinformatie verwerkt om op maat gemaakte agronomierapporten en veldspecifieke aanbevelingen te produceren.
Ja. Door het analyseren van beelden met hoge resolutie op bladniveau detecteert Taranis vroege tekenen van plaaginsecten, ziekten, voedingsstoffentekorten en onkruiddruk, waardoor proactieve interventies mogelijk zijn voordat er aanzienlijke gewasschade optreedt.
Climate FieldView (Bayer)
| Ontwikkelaar | Bayer (The Climate Corporation) |
| Ondersteunde platforms |
|
| Beschikbaarheid | 20+ landen waaronder VS, Brazilië, Canada, Europa, Zuid-Afrika, Australië en Turkije |
| Prijsmodel | Basic (gratis) met beperkte functies; betaalde niveaus omvatten Prime, Plus en Premium voor geavanceerde analyses |
Overzicht
Climate FieldView van Bayer is een AI-gestuurd digitaal landbouwplatform dat agronomische, machine-, weer- en satellietdata samenbrengt in één intelligent systeem. Door miljarden datapunten en meer dan 250 hoogdefinitie datalagen te verwerken, helpt het boeren met bruikbare veldinzichten, opbrengstvoorspellingen, inputoptimalisatie en datagedreven beslissingen om het rendement op investering te maximaliseren.
Hoe het werkt
Climate FieldView verzamelt data van tractoren, zaaimachines, combines, sensoren, weerstations en satellietbeelden in een gecentraliseerd cloudplatform. De machine learning-modellen analyseren deze multilayer data om opbrengstvoorspellingen te genereren, de gezondheid van gewassen te beoordelen en agronomische aanbevelingen te geven. Door integratie met externe systemen via API’s (zoals CLAAS Telematics) en synchronisatie van machinedata via FieldView Drive, biedt het platform uitgebreide zichtbaarheid van het bedrijf en voorspellende inzichten voor zaaien, gewasbescherming en oogstbeslissingen.
Belangrijkste functies
Machine learning-modellen gebruiken historische data, weerspatronen en satellietbeelden om nauwkeurig de opbrengst te voorspellen.
Satellietgebaseerde kaarten tonen gewasstress, biomassa en veldcondities bijna realtime voor vroege interventie.
Verbindt met tractoren, combines en apparatuur om agronomische en opbrengstgegevens automatisch te synchroniseren.
Inspecteer velden, genereer opbrengstanalyserapporten na de oogst en exporteer data in PDF- of CSV-formaat.
Ondersteunt integraties van derden (CLAAS API, Combyne) en koppelingen met graanbeheersystemen.
Toegang tot veldgegevens en inzichten vanaf elk apparaat via het webplatform of de iOS mobiele app.
Downloaden of Toegang
Aan de slag
Maak een account aan op de Climate FieldView-website en kies het gratis Basic-plan of een betaald niveau (Prime, Plus, Premium) op basis van uw behoeften.
Plaats de FieldView Drive hardware in de diagnostische poort van uw machine om machinedata naar uw account te streamen.
Importeer historische data via de Data Inbox of synchroniseer automatisch via aangesloten machines, API’s of weerstations.
Gebruik de web- of mobiele app om satellietkaarten te bekijken, stresszones te identificeren en gewascondities gedurende het seizoen te monitoren.
Gebruik na de oogst de tools voor opbrengstanalyse en veldregiorapporten om prestaties te evalueren en AI-gedreven voorspellingen voor het volgende seizoen te ontvangen.
Exporteer uitgebreide rapporten als PDF’s of CSV’s om te delen met agronomen, adviseurs of zakenpartners.
Belangrijke overwegingen
- Volledige benutting van het platform vereist doorgaans compatibele hardware (FieldView Drive) en machineconnectiviteit
- De nauwkeurigheid van opbrengstvoorspellingen hangt af van de kwaliteit en volledigheid van invoergegevens (machinedata, satellietbeelden, weer)
- Sommige geavanceerde integraties en functies zijn mogelijk niet in alle regio’s beschikbaar
- Het beheren en interpreteren van grote hoeveelheden data vereist digitale vaardigheden en tijdsinvestering van boeren
Veelgestelde vragen
Climate FieldView gebruikt geavanceerde machine learning-algoritmen om historische veldgegevens, realtime weerspatronen, satellietbeelden en machinegegenereerde agronomische data te analyseren. Deze multilayer analyse genereert nauwkeurige opbrengstvoorspellingen om u te helpen bij het plannen en optimaliseren van uw landbouwactiviteiten.
Ja, het Basic-plan is volledig gratis en bevat essentiële functies zoals databeheer, veldvisualisatie en data-uploadmogelijkheden. Betaalde niveaus (Prime, Plus, Premium) bieden geavanceerde analyses, voorspellende modellen en premium ondersteuning.
Zeker. U kunt uw apparatuur verbinden via de FieldView Drive hardware of via API-integraties (zoals CLAAS Telematics). Dit maakt automatische synchronisatie van veldwerkdata, opbrengstinformatie en machinediagnostiek direct naar uw FieldView-account mogelijk.
Climate FieldView is beschikbaar in meer dan 20 landen wereldwijd, waaronder de Verenigde Staten, Brazilië, Canada, Europese landen, Zuid-Afrika, Australië en Turkije. Beschikbaarheid en functies kunnen per regio verschillen.
Gebruik na de oogst de functies Veldregiorapporten en Opbrengstanalyse om de prestaties van uw velden te beoordelen. U kunt gedetailleerde rapporten exporteren met opbrengstverdeling, analyse van inputeffecten en AI-gegenereerde aanbevelingen voor het optimaliseren van de strategie voor het volgende seizoen.
AGRIVISION AI
| Ontwikkelaar | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Ondersteunde platforms |
|
| Taalondersteuning | Meerdere regionale talen met spraakondersteuning; geoptimaliseerd voor Indiase boeren |
| Prijsmodel | Freemium / betaald model; kernfuncties voor advies en monitoring maken deel uit van het commerciële aanbod |
Overzicht
AgriVision AI is een intelligent agritech-platform dat kunstmatige intelligentie, computer vision en spraaktechnologie inzet om realtime inzichten over gewassen, opbrengstvoorspellingen en advies over plagen/ziekten te leveren. Speciaal ontworpen voor boeren en boerenproducentenorganisaties (FPO’s), combineert het beeldgebaseerde diagnostiek met omgevingsdata en voorspellende analyses om de gewasproductiviteit te verbeteren en betere landbouwbeslissingen te ondersteunen.
Hoe het werkt
AgriVision AI democratiseert de toegang tot AI-gestuurde agronomische intelligentie via een eenvoudige mobiele interface. Boeren maken foto’s van hun gewassen, die door machine learning-modellen worden geanalyseerd om ziekten, plagen en voedingsdeficiënties te detecteren. Deze inzichten worden versterkt met voorspellende opbrengstmodellen, aangedreven door IoT-sensoren, milieumonitoring en input van boeren. Het platform biedt spraakgestuurd advies in lokale talen, waardoor het toegankelijk is voor boeren met beperkte geletterdheid. FPO’s en coöperaties krijgen toegang tot datadashboards voor het volgen van geaggregeerde prestaties en gewasgezondheid.
Belangrijkste functies
Detecteert ziekten, plagen en voedingsstress met behulp van mobiele camerabeelden voor een nauwkeurige beoordeling van de gewasgezondheid.
Maakt gebruik van geavanceerde AI-modellen om de gewasopbrengst te voorspellen op basis van omgevingsdata, afbeeldingen en input van boeren.
Verstuurt directe notificaties over weersupdates, plaaguitbraken en ziektesignalen om boeren geïnformeerd te houden.
Biedt begeleiding in meerdere regionale talen met spraakinput en -output, zelfs in offline modus.
Geaggregeerde inzichten en beslissingsondersteuning voor boerenproducentenorganisaties en coöperaties.
Werkt zonder internetverbinding; synchroniseert data zodra de verbinding hersteld is voor ononderbroken toegang.
Downloaden of Toegang
Aan de slag
Meld u aan voor AgriVision AI via hun website of mobiele app met uw telefoonnummer of e-mailadres.
Voer uw boerderijgegevens, gewastype en zaai-data in om uw landbouwprofiel op te bouwen.
Gebruik de camera van uw telefoon om bladeren van planten te fotograferen en upload deze naar de app voor AI-analyse.
Krijg gepersonaliseerde aanbevelingen voor plaag-, ziekte- en voedingsbehandelingen via tekst of spraak in uw lokale taal.
Blijf op de hoogte met weerswaarschuwingen en meldingen over plaag- en ziektesignalen via het waarschuwingssysteem van de app.
Gebruik de opbrengstvoorspellingsfunctie om toekomstige gewasproductie in te schatten en hierop te plannen.
Boerenproducentenorganisaties kunnen het webdashboard gebruiken om geaggregeerde boerderijdata en collectieve inzichten te bekijken.
Belangrijke aandachtspunten
Veelgestelde vragen
AgriVision AI gebruikt geavanceerde machine learning-modellen die beeldanalyse van uw gewassen combineren met omgevingssensorgegevens (weer, bodemcondities) en input van boeren om nauwkeurige opbrengstvoorspellingen te genereren.
Ja, AgriVision AI ondersteunt offline gebruik. U kunt kernfuncties gebruiken zonder internet; echter, adviesupdates en datasynchronisatie vereisen periodieke verbinding.
Het platform ondersteunt spraakinput en begeleiding in meerdere regionale talen, waardoor het toegankelijk is voor boeren in verschillende taalgemeenschappen in India.
Zeker. AgriVision AI is speciaal ontworpen voor kleinschalige boeren en FPO’s, met een eenvoudige mobiele interface, lokale taalondersteuning en betaalbare prijsopties.
Ja, de app verstuurt realtime waarschuwingen voor plaagrisico’s, ziekte-uitbraken en ongunstige weersomstandigheden om u te helpen snel preventieve maatregelen te nemen.
CropX
| Ontwikkelaar | CropX Technologies, Inc. |
| Ondersteunde platforms |
|
| Wereldwijde beschikbaarheid | Actief in 70+ landen wereldwijd |
| Prijsmodel | Betaald abonnement — vereist investering in hardware (sensoren) plus doorlopende platformkosten |
Overzicht
CropX is een AI-gestuurd precisielandbouwplatform dat bodemgegevens van sensoren, machine learning, weersinformatie en satellietbeelden combineert om irrigatie, meststoftoepassing en gewasbeheer te optimaliseren. Door realtime veldgegevens te integreren met voorspellende analyses helpt CropX boeren om opbrengsten te maximaliseren, verspilling van inputs te verminderen en de efficiëntie van middelen op grote schaal te verbeteren.
Hoe het werkt
CropX zet een netwerk van bodemprobes in die continu vocht, temperatuur en elektrische geleidbaarheid op meerdere dieptes meten. Deze realtime sensordata wordt gevoed in het CropX-cloudplatform, waar AI-algoritmen deze combineren met lokale weerspatronen, topografie, satellietbeelden en gegevens van landbouwmachines om bruikbare agronomische inzichten te genereren. Het systeem gebruikt gevalideerde gewasmodellen om plantstress te voorspellen, ziekte-risico’s te berekenen en watergebruiksefficiëntie te bepalen.
Een gedocumenteerde veldproef toonde een 22% opbrengststijging aan door irrigatie gestuurd door CropX, door waterstress te voorkomen en de bodemwaterbehoefte nauwkeurig af te stemmen op het gewas.
Belangrijkste kenmerken
Veldprobes monitoren vocht, temperatuur en elektrische geleidbaarheid op meerdere dieptes voor continue veldinzichten.
Machine learning-modellen integreren bodem-, weer-, satelliet- en machinedata om irrigatie- en bemestingsbeslissingen te sturen.
Maak voorschriftkaarten voor zaaien, meststoffen en irrigatie, afgestemd op variabiliteit in het veld en bodemomstandigheden.
Optimaliseer irrigatiescripts op basis van bodemvochtzones om water efficiëntie en gewasprestaties te maximaliseren.
Importeer gegevens van landbouwmachines via ISO-XML, CSV, SHP en TIFF-formaten voor uitgebreide veldanalyses.
Volg waterbesparing, stikstofuitspoeling en inputgebruik ter ondersteuning van efficiënt en duurzaam boeren.
Downloaden of Toegang
Aan de slag
Plaats CropX-probes in uw veld op aangewezen dieptes (meestal 20 cm en 46 cm) om realtime bodemgegevens te verzamelen.
Stel datatransmissie in via 4G, Bluetooth of satellietconnectiviteit om een continue stroom van sensordata naar het cloudplatform te garanderen.
Gebruik de CropX-app of het webdashboard om veldgrenzen te definiëren en extra databronnen zoals weerstations en topografische kaarten te koppelen.
Upload opbrengstkaarten, machinegegevens en voorschriftbestanden in ISO-XML, CSV, SHP of TIFF-formaten voor uitgebreide veldanalyses.
Gebruik de VRA-tool om variabele doseringskaarten te maken voor zaaien, meststoffen en irrigatie, afgestemd op de specifieke omstandigheden van uw veld.
Exporteer VRI-scripts naar uw irrigatiecontroller of pivot-systeem, of pas handmatig de bewerkingen aan op basis van CropX-aanbevelingen.
Volg realtime sensordata, satellietvegetatie-indices en voorspellende ziektewaarschuwingen op het intuïtieve dashboard.
Analyseer na de oogst opbrengstgegevens en veldrapporten om de effectiviteit van voorschriften te beoordelen en strategieën voor toekomstige seizoenen te verfijnen.
Belangrijke overwegingen
- Doorlopende abonnementskosten vereist voor volledige toegang tot platformanalyses en functies
- Afhankelijkheid van connectiviteit: 4G, Bluetooth of satellietconnectiviteit nodig voor betrouwbare datatransmissie
- Leercurve: het interpreteren van AI-gestuurde inzichten kan technische kennis of agronomische expertise vereisen
- Compatibiliteit van voorschriftexport varieert per OEM — niet alle merken landbouwmachines worden volledig ondersteund
Veelgestelde vragen
In gedocumenteerde veldproeven realiseerde irrigatie gestuurd door CropX een 22% opbrengststijging door waterstress te voorkomen en de bodemwaterbehoefte nauwkeurig af te stemmen op de gewasbehoeften.
CropX gebruikt capacitieve bodemprobes die het volumetrisch watergehalte (vocht), de bodemtemperatuur en elektrische geleidbaarheid (EC) op meerdere dieptes meten voor een uitgebreide bodemprofilering.
Ja — CropX ondersteunt het importeren van gegevens van landbouwmachines via meerdere bestandsformaten zoals ISO-XML, CSV, SHP en TIFF, wat naadloze integratie met de meeste moderne machinesystemen mogelijk maakt.
VRA (Variabele Dosering) stelt boeren in staat inputs met verschillende doseringen toe te passen binnen een veld, gebaseerd op bodem- en gewasvariabiliteit. CropX genereert voorschriftkaarten voor zaaien, meststoffen en irrigatie die rekening houden met veldspecifieke omstandigheden, waardoor inputefficiëntie en opbrengstpotentieel worden geoptimaliseerd.
Ja — de Variabele Dosering Irrigatie (VRI) tool van CropX optimaliseert irrigatiescripts op basis van realtime bodemvochtgegevens en veldzones, waardoor waterverlies aanzienlijk wordt verminderd terwijl optimale gewashydratatie en prestaties behouden blijven.
OneSoil
Applicatie-informatie
| Ontwikkelaar | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Ondersteunde platforms |
|
| Taalondersteuning | Wereldwijd beschikbaar met meertalige webapp-ondersteuning in veel regio's. |
| Prijsmodel | Freemium — basisveldmonitoring is gratis; geavanceerde tools zoals VRA-kaartvorming en bodemmonsters vereisen een OneSoil Pro-abonnement. |
Algemene overzicht
OneSoil is een AI-gedreven precisielandbouwplatform dat telers helpt bij het monitoren van gewasgezondheid, analyseren van productiviteitszones en voorspellen van opbrengsten met behulp van satellietbeelden en machine learning. Het stelt boeren in staat om datagedreven beslissingen te nemen door NDVI-trends, weersvoorspellingen en opbrengstgegevens te integreren. Met zowel gratis als Pro-niveaus ondersteunt OneSoil variabele dosering (VRA), vruchtwisselingplanning en opbrengstanalyse — wat helpt om rendement te maximaliseren en verspilling te minimaliseren.
Hoe het werkt
OneSoil maakt gebruik van Copernicus Sentinel-1 en Sentinel-2 satellietbeelden om NDVI-kaarten (Normalized Difference Vegetation Index) te genereren en gewasontwikkelingsstadia te detecteren. Het verwerkt historische NDVI-gegevens (tot 6 jaar) om productiviteitszones te creëren, die subgebieden van het perceel met consistente opbrengstpotentie vertegenwoordigen. Deze zones stellen gebruikers in staat om variabele doseringen voor zaaien, bemesten of spuiten toe te passen via aanpasbare voorschrijfkaarten.
Na de oogst kunnen boeren opbrengstkaarten van hun maaidorser uploaden om prestaties te analyseren, te vergelijken met productiviteitszones en de effectiviteit van VRA-strategieën te evalueren. OneSoil biedt ook vruchtwisselingplanning en weersvoorspellingen (neerslag, groeigraden) ter ondersteuning van agronomische beslissingen in de tijd.
Belangrijkste kenmerken
Realtime monitoring van gewasgezondheid met Sentinel-2 satellietbeelden voor nauwkeurige detectie van ontwikkelingsstadia.
Analyse van historische NDVI creëert opbrengstpotentieelzones op basis van hoogte en bodemhelderheidspatronen.
Maak aanpasbare voorschrijfkaarten voor zaaien, bemesten en spuiten op basis van productiviteitszones.
Importeer opbrengstkaarten van de maaidorser en vergelijk prestaties met VRA-voorschriften en NDVI-zones.
Geautomatiseerde planning voor toekomstige seizoenen op basis van uitgebreide veldgeschiedenis en best practices.
7-daagse voorspellingen, cumulatieve neerslagregistratie en groeigraden voor weloverwogen beslissingen.
Downloaden of Toegang
Aan de slag gids
Maak een account aan via de OneSoil webapp of download de mobiele app voor iOS of Android.
Teken of importeer perceelgrenzen direct op de interactieve kaartinterface.
Sta OneSoil toe satellietgegevens (NDVI, hoogte, bodemhelderheid) te verwerken om productiviteitszones te genereren.
Selecteer "Maak VRA-kaart", kies het type zone (historisch of NDVI), stel zones en doseringswaarden in, en exporteer vervolgens uw voorschrijfkaart.
Upload na de oogst opbrengstkaartbestanden van uw maaidorser, stem attributen af (opbrengst, eenheden, tijdstempel) en genereer opbrengstrapporten.
Vergelijk opbrengstkaarten met productiviteitszones of VRA-voorschriften om prestaties en ROI te evalueren.
Gebruik de vruchtwisselingtool om te documenteren en voorspellen van gewasschema's voor komende seizoenen.
Belangrijke opmerkingen & beperkingen
- De nauwkeurigheid van opbrengstvoorspellingen verbetert met geüploade opbrengstgegevens; zonder deze zijn voorspellingen minder precies.
- Satellietbeelden zijn afhankelijk van bewolking; NDVI-gegevensupdates kunnen soms vertraagd zijn.
- Export van voorschrijfkaarten kan compatibiliteit met specifieke machines en bestandsformaten vereisen.
Veelgestelde vragen
Ja. OneSoil analyseert NDVI-trends, productiviteitszones en geüploade opbrengstgegevens om opbrengsten nauwkeurig te voorspellen en veldprestaties te beoordelen.
OneSoil Pro ontgrendelt geavanceerde precisielandbouwtools, waaronder VRA-kaartvorming, bodemmonsterkaarten, controletestrijen en gedetailleerde opbrengstzone-analyse — functies die niet beschikbaar zijn in het gratis niveau.
In de Pro-versie navigeert u naar "Maak VRA-kaart", selecteert u uw voorschrijftype (productiviteitszones of NDVI), configureert u uw gewas en doseringen, en exporteert u vervolgens de kaart naar uw machine.
Ja, basisfuncties voor veldmonitoring zijn gratis. Geavanceerde precisielandbouwtools zoals VRA-kaartvorming en controletests vereisen een Pro-abonnement.
OneSoil maakt gebruik van Copernicus Sentinel-1 en Sentinel-2 satellietbeelden, verwerkt met AI-algoritmen om NDVI-metrics en andere precisielandbouwinzichten af te leiden.
Belangrijkste conclusies
- AI combineert satellietbeelden, weerdata, bodemsensoren en historische gegevens voor uitgebreide gewasanalyse
- Machine learning-algoritmen – van boomgebaseerde ensembles tot neurale netwerken – leveren nauwkeurige opbrengstvoorspellingen
- Hybride benaderingen en transfer learning maximaliseren nauwkeurigheid, zelfs in data-arme regio’s
- Wereldwijde toepassingen in Kenia, de VS, Europa en Argentinië met bewezen resultaten
- Commerciële platforms maken AI-voorspellingen nu toegankelijk voor boeren en beleidsmakers wereldwijd
- AI-gedreven opbrengstvoorspelling optimaliseert gewasbeheer en versterkt voedselzekerheid
Conclusie: Het voorspellen van gewasopbrengsten met AI wordt een praktische realiteit in alle regio’s en voor alle gewassen. Door wereldwijde satellietbeelden, lokale sensoren en klimaatdata te combineren met krachtige ML-algoritmen kunnen analisten oogsten weken of zelfs maanden van tevoren voorspellen. Dit stelt boeren en overheden in staat om zaaien en distributie efficiënter te plannen, en zo bij te dragen aan duurzame voedselvoorziening voor een groeiende wereldbevolking.
Reacties 0
Reactie plaatsen
Nog geen reacties. Wees de eerste om te reageren!