Jak przewidywać plony upraw za pomocą sztucznej inteligencji
Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja zmienia rolnictwo dzięki dokładnemu przewidywaniu plonów za pomocą obrazów satelitarnych, czujników IoT, danych klimatycznych i modeli uczenia maszynowego. Poznaj najlepsze światowe narzędzia AI — NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA — wspierające rolników i przedsiębiorstwa rolne na całym świecie.
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje rolnictwo, umożliwiając znacznie dokładniejsze prognozy plonów. Dzisiejsze modele AI potrafią przetwarzać ogromne zbiory danych – znacznie większe niż człowiek – aby przewidywać zbiory.
Aplikacje AI są zaprojektowane tak, aby przetwarzać znacznie więcej danych niż człowiek, a następnie analizować je, by tworzyć dokładniejsze prognozy.
— Reuters
Dokładne prognozy plonów są kluczowe dla bezpieczeństwa żywnościowego i planowania, zwłaszcza gdy zmiany klimatyczne zagrażają uprawom. Badania wskazują na nawet 24% spadek plonów kukurydzy do 2030 roku w scenariuszach wysokiego ocieplenia. Nowoczesne systemy AI monitorują pola nieustannie: mogą wykrywać stres roślin lub szkodniki na wiele tygodni wcześniej, mapować problematyczne obszary, a nawet sugerować, kiedy i gdzie podlewać lub nawozić.
Źródła danych dla modeli AI dotyczących plonów
Modele AI do przewidywania plonów korzystają z wielu strumieni danych, aby zbudować kompleksową wiedzę o polu:
Obrazy satelitarne i lotnicze
Dane pogodowe i klimatyczne
Czujniki gleby i naziemne
Historyczne dane o plonach
Modele uczenia maszynowego do prognozowania plonów
Po zebraniu danych algorytmy uczenia maszynowego są trenowane do przewidywania plonów. Przetestowano wiele typów modeli, z różnymi mocnymi stronami:
Zespoły oparte na drzewach
Metody Random Forest i Gradient Boosting doskonale radzą sobie z mieszanymi danymi.
- Przewyższają alternatywy w wielu badaniach
- Radzą sobie z nieliniowymi zależnościami
- Odporne na wartości odstające
Sieci neuronowe
Sztuczne sieci neuronowe, sieci konwolucyjne i rekurencyjne LSTM sprawdzają się przy dużych zbiorach danych.
- Wykrywają złożone wzorce
- Skalują się wraz z ilością danych
- Umożliwiają transfer learning
Podejścia hybrydowe
Łączenie głębokiego uczenia z transfer learning zwiększa dokładność w regionach z ograniczonymi danymi.
- Wykorzystują modele wstępnie wytrenowane
- Dostosowują się do lokalnych warunków
- Maksymalizują wykorzystanie ograniczonych danych
Algorytmy uczenia maszynowego wykazały wysoką skuteczność w prognozowaniu plonów w wielu badaniach.
— Agricultural AI Research
Globalne zastosowania AI w prognozowaniu plonów
Prognozowanie plonów oparte na AI jest obecnie stosowane na całym świecie dla wszystkich głównych upraw. Oto kluczowe przykłady z praktyki:
Kenia – prognozowanie plonów kukurydzy
Naukowcy połączyli model symulacji wzrostu roślin z danymi zdalnego pomiaru satelitarnego FAO WaPOR, aby prognozować plony kukurydzy. Podejście hybrydowe poprawiło dokładność w porównaniu z samym modelem, wspierając oszacowania plonów w obszarach o ograniczonych danych.
Stany Zjednoczone – mapowanie produkcji pszenicy
Zespoły trenowały głębokie sieci LSTM na wieloletnich danych pogodowych i wskaźnikach satelitarnych, aby mapować produkcję pszenicy na poziomie hrabstw, umożliwiając precyzyjne prognozy regionalne.
Europa – monitorowanie wielu upraw
Projekty takie jak inicjatywa UPSCALE wykorzystują dane z dronów i satelitów dotyczące jęczmienia, pszenicy, ziemniaków i koniczyny do obliczania wskaźników powierzchni liści i chlorofilu – kluczowych elementów do ulepszania modeli prognozowania plonów.
Platformy i narzędzia komercyjne
Różne platformy AI integrują teraz te metody dla prawdziwych rolników na całym świecie:
SIMA (Argentyna)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Wsparcie dla wielu upraw
Narzędzia i platformy wspierające prognozowanie plonów
<ITEM_DESCRIPTION>>>Rosnący ekosystem narzędzi AI wspiera prognozowanie plonów. Do wyróżniających się przykładów należą:
EOSDA Crop Monitoring
| Deweloper | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Obsługiwane platformy |
|
| Obsługiwane języki | Globalne pokrycie z angielskim jako językiem podstawowym; dodatkowe języki dostępne regionalnie |
| Model cenowy | Płatna platforma z planami warstwowymi (Essential, Professional, Enterprise) oraz opcjonalnymi dodatkami, w tym szacowaniem plonów |
Przegląd
EOSDA Crop Monitoring to platforma rolnictwa precyzyjnego wykorzystująca obrazy satelitarne, dane pogodowe i uczenie maszynowe do monitorowania zdrowia upraw, prognozowania plonów oraz umożliwiania decyzji opartych na danych. Zaprojektowana dla rolników, agronomów, spółdzielni i przedsiębiorstw rolnych, oferuje zdalną ocenę pól, planowanie zasobów oraz prognozowanie wydajności upraw na poziomie pola i regionu.
Jak to działa
Platforma wykorzystuje dane teledetekcyjne z satelitów (Sentinel-2, PlanetScope i inne) połączone z zaawansowanymi modelami AI, aby dostarczać prognozy predykcyjne. Moduł prognozowania plonów stosuje dwa uzupełniające się podejścia:
- Model statystyczny: Prognozy oparte na uczeniu maszynowym, trenowane na historycznych danych o plonach i środowisku
- Model biofizyczny: Prognozowanie sterowane fenologią z wykorzystaniem asyminacji wskaźnika powierzchni liści (LAI)
Dane są aktualizowane co 14 dni, aby nieustannie udoskonalać prognozy, osiągając do 95% dokładności w optymalnych warunkach. To podejście z dwoma modelami wspiera podejmowanie decyzji na poziomie pola, ocenę ryzyka i długoterminowe planowanie rolnicze.
Kluczowe funkcje
Podejścia statystyczne i biofizyczne dla dokładnego prognozowania plonów
Prognozy plonów do 3 miesięcy z cyklami kalibracji modelu co 14 dni
Satelitarne wskaźniki, w tym NDVI, MSAVI, RECI, NDMI i inne
14-dniowe hiper-lokalne prognozy oraz kompleksowe dane historyczne
Mapy zmiennego dawkowania łączące dane satelitarne i maszynowe
Dzienniki działań na polu, zadania scoutingowe i zarządzanie zespołem wieloużytkownikowym
Pełny dostęp do API dla integracji agrotechnicznych i aplikacji niestandardowych
Eksport map w formatach TIFF, SHP i innych do analiz zewnętrznych
Dostęp do platformy
Pierwsze kroki
Zarejestruj się w EOSDA Crop Monitoring i wybierz swój plan subskrypcji (Essential, Professional lub Enterprise).
Wyrysuj granice pól bezpośrednio na mapie lub załaduj istniejące pliki granic, aby rozpocząć monitorowanie.
Przeglądaj wskaźniki wegetacji, stres wodny, klasyfikację upraw i etapy wzrostu oparte na skali fenologicznej BBCH, aby planować działania na polu.
Aktywuj dodatek do prognozowania plonów i podaj daty siewu, odmiany upraw oraz historyczne dane o plonach, aby skalibrować modele dla dokładnych prognoz.
Eksportuj mapy w formatach TIFF lub SHP, generuj mapy stref VRA lub integruj z systemami za pomocą API dla deweloperów.
Specyfikacje techniczne
| Obsługiwane uprawy | Ponad 100 typów upraw w modelu prognozowania plonów |
| Dokładność prognozy | Do około 95% w optymalnych warunkach danych |
| Horyzont prognozy | Do 3 miesięcy naprzód |
| Częstotliwość aktualizacji danych | Co 14 dni dla kalibracji modelu |
| Źródła danych satelitarnych | Sentinel-2 (rozdzielczość 10 m), PlanetScope (3 m) i inne |
| Wskaźniki wegetacji | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI i dodatkowe wskaźniki |
| Prognozy pogody | 14-dniowe hiper-lokalne prognozy z analizami historycznymi |
| Formaty eksportu | TIFF, SHP i inne standardowe formaty GIS |
| Dostęp do API | Dostępne dla obrazów satelitarnych, wskaźników wegetacji, danych pogodowych i strefowania pól |
| Infrastruktura | Platforma oparta na chmurze wymagająca połączenia internetowego |
Ważne uwagi
- Dokładność zależy od jakości danych, w tym historycznych zapisów plonów, danych o glebie i danych fenologicznych
- Horyzont prognozy ograniczony do około 3 miesięcy, co czyni ją mniej odpowiednią do bardzo długoterminowych prognoz
- Wymaga dostępu do internetu; funkcjonalność offline jest ograniczona ze względu na architekturę chmurową
- Kalibracja modelu biofizycznego wymaga podania przez użytkownika dat siewu, odmian upraw i innych parametrów fenologicznych
- Nieodpowiednie dla operacji rolniczych offline lub odłączonych od sieci
Najczęściej zadawane pytania
EOSDA Crop Monitoring wspiera prognozowanie plonów dla ponad 100 typów upraw, obejmując większość głównych towarów rolnych i upraw regionalnych.
Dokładność prognoz może sięgać około 95% w optymalnych warunkach, zależnie od jakości danych, historycznych zapisów plonów oraz właściwej kalibracji modelu.
Dane wejściowe do modelu są aktualizowane co 14 dni, co pozwala na ciągłą kalibrację i udoskonalanie prognoz plonów w trakcie sezonu wegetacyjnego.
Tak. EOSDA udostępnia kompleksowe API umożliwiające integrację z aplikacjami niestandardowymi i platformami agrotechnicznymi, oferując dostęp do obrazów satelitarnych, wskaźników wegetacji, danych pogodowych, strefowania pól i innych funkcji.
Dla modelu statystycznego dane historyczne poprawiają dokładność, ale nie zawsze są wymagane. Dla modelu biofizycznego należy podać odmianę uprawy, daty siewu oraz inne dane fenologiczne, aby maksymalizować precyzję prognoz.
Taranis Ag Intelligence
| Twórca | Taranis Inc. |
| Platforma | Platforma internetowa z pozyskiwaniem danych lotniczych za pomocą dronów, samolotów i satelitów |
| Zasięg globalny | Działa na całym świecie, obsługując klientów w Stanach Zjednoczonych, Europie, Brazylii i innych regionach |
| Model cenowy | Płatna usługa subskrypcyjna; brak publicznie dostępnego darmowego planu |
Przegląd
Taranis Ag Intelligence to platforma rolnictwa precyzyjnego łącząca ultrawysokorozdzielcze zdjęcia lotnicze z generatywną sztuczną inteligencją, dostarczająca analizę upraw na poziomie liścia. System wykrywa wczesne oznaki szkodników, chorób, niedoborów składników odżywczych i presji chwastów, umożliwiając rolnikom i agronomom proaktywne reagowanie. Integrując silnik generatywnej AI Ag Assistant z bogatymi danymi obrazowymi, Taranis wspiera prognozowanie plonów oraz podejmowanie decyzji opartych na danych, optymalizując wykorzystanie środków i poprawiając wydajność.
Jak to działa
Taranis wykorzystuje flotę nisko latających statków powietrznych (dronów i samolotów) do pozyskiwania obrazów o rozdzielczości submilimetrowej — około 0,3 mm na piksel — na obszarach upraw. Platforma AI analizuje setki milionów punktów danych, aby rozpoznać czynniki stresowe roślin, takie jak owady, choroby, chwasty i problemy żywieniowe. Silnik generatywnej AI Ag Assistant łączy te dane na poziomie liścia z wzorcami pogodowymi, badaniami agronomicznymi i informacjami o ochronie roślin, generując precyzyjne, spersonalizowane zalecenia i analizy dla konkretnych pól. Ostatnie usprawnienia obejmują zaawansowane algorytmy prognozowania plonów, które przewidują przyszłą wydajność upraw na podstawie wykrytych zagrożeń zdrowotnych pola.
Kluczowe funkcje
Analiza na poziomie liścia z obrazów pozyskanych przez drony i samoloty o rozdzielczości 0,3 mm na piksel
Automatyczne identyfikowanie szkodników, chorób, niedoborów składników odżywczych, presji chwastów i liczby roślin
Generatywna AI dostarczająca spersonalizowane zalecenia agronomiczne i raporty z inspekcji
Zaawansowane algorytmy przewidujące wydajność upraw na podstawie analiz AI na poziomie liścia
Całoroczne pozyskiwanie danych i kompleksowy monitoring dla dużych gospodarstw
Dostęp do Taranis
Pierwsze kroki
Zarejestruj się w Taranis za pośrednictwem ich strony internetowej i wybierz odpowiedni plan usługowy dla swojego gospodarstwa.
Dostarcz mapy pól lub skoordynuj z Taranis harmonogram pozyskiwania danych lotniczych dla swoich upraw.
Taranis wykonuje loty nad Twoimi polami w ustalonych terminach, używając dronów lub samolotów do pozyskania zdjęć wysokiej rozdzielczości.
Zdjęcia są przetwarzane za pomocą algorytmów AI, które wykrywają zagrożenia i generują praktyczne wskazówki.
Uzyskaj dostęp do wygenerowanych raportów agronomicznych przez Ag Assistant, w tym zaleceń i prognoz plonów.
Włącz uzyskane informacje do zarządzania gospodarstwem, w tym stosowania środków, harmonogramów inspekcji i strategii ochrony roślin.
Ważne uwagi
- Wymaga fizycznych lotów lotniczych (drony lub samoloty), co może ograniczać dostępność regionalną lub zwiększać koszty operacyjne
- Obsługuje duże wolumeny danych; obrazowanie submilimetrowe wymaga solidnej infrastruktury i wiedzy technicznej
- Bezpieczeństwo i prywatność danych muszą być starannie zarządzane przy obrazach wysokiej rozdzielczości
- Optymalizowany dla doradców, detalistów agronomicznych i większych gospodarstw; mniejsze gospodarstwa mogą mieć ograniczony bezpośredni dostęp
- Prognozy plonów oparte na AI mogą się różnić w zależności od jakości obrazów i danych wejściowych
- Niektóre zalecenia generowane przez AI mogą wymagać ręcznej weryfikacji przez agronomów przed wdrożeniem
- Stały dostęp lotniczy może nie być możliwy we wszystkich regionach lub warunkach pogodowych
Najczęściej zadawane pytania
Taranis wykorzystuje algorytmy prognozowania plonów oparte na sztucznej inteligencji zintegrowane z Ag Assistant, łącząc dane obrazowania na poziomie liścia z informacjami agronomicznymi, wzorcami pogodowymi oraz wskaźnikami stresu pola, aby przewidzieć przyszłą wydajność upraw.
Zdjęcia lotnicze Taranis osiągają rozdzielczość około 0,3 mm na piksel, co umożliwia niezwykle szczegółową analizę upraw na poziomie liścia oraz wczesne wykrywanie czynników stresowych.
Platforma jest zoptymalizowana dla doradców, detalistów agronomicznych i większych gospodarstw. Mniejsze gospodarstwa mogą korzystać z Taranis poprzez partnerstwa lub układy spółdzielcze, jednak bezpośredni dostęp zależy od planu usługowego i skali działalności.
Ag Assistant to silnik generatywnej sztucznej inteligencji, który przetwarza obrazy pola, dane agronomiczne, wyniki badań oraz informacje pogodowe, aby tworzyć spersonalizowane raporty agronomiczne i zalecenia dla konkretnych pól.
Tak. Analizując wysokorozdzielcze obrazy na poziomie liścia, Taranis wykrywa wczesne oznaki infestacji szkodników, chorób, niedoborów składników odżywczych oraz presji chwastów, umożliwiając proaktywne działania zanim dojdzie do poważnych uszkodzeń upraw.
Climate FieldView (Bayer)
| Deweloper | Bayer (The Climate Corporation) |
| Obsługiwane platformy |
|
| Dostępność | Ponad 20 krajów, w tym USA, Brazylia, Kanada, Europa, Republika Południowej Afryki, Australia i Turcja |
| Model cenowy | Basic (bezpłatny) z ograniczonymi funkcjami; płatne pakiety to Prime, Plus i Premium z zaawansowaną analizą |
Przegląd
Climate FieldView firmy Bayer to platforma cyfrowego rolnictwa napędzana sztuczną inteligencją, która integruje dane agronomiczne, maszynowe, pogodowe i satelitarne w jeden inteligentny system. Przetwarzając miliardy punktów danych i ponad 250 warstw danych w wysokiej rozdzielczości, pomaga rolnikom uzyskać praktyczne informacje o polu, przewidywać plony, optymalizować nakłady i podejmować decyzje oparte na danych, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji.
Jak to działa
Climate FieldView zbiera dane z traktorów, siewników, kombajnów, czujników, stacji pogodowych i obrazów satelitarnych do scentralizowanej platformy w chmurze. Modele uczenia maszynowego analizują te wielowarstwowe dane, aby generować prognozy plonów, oceniać zdrowie upraw i dostarczać zalecenia agronomiczne. Integrując się z systemami zewnętrznymi przez API (np. CLAAS Telematics) oraz synchronizując dane maszyn za pomocą FieldView Drive, platforma zapewnia kompleksową widoczność gospodarstwa i predykcyjne analizy dla decyzji dotyczących siewu, ochrony roślin i zbiorów.
Kluczowe funkcje
Modele uczenia maszynowego wykorzystują dane historyczne, wzorce pogodowe i obrazy satelitarne do precyzyjnego przewidywania plonów.
Mapy satelitarne pokazują stres roślin, biomasę i warunki pola niemal w czasie rzeczywistym, umożliwiając wczesną interwencję.
Łączy się z traktorami, kombajnami i sprzętem, aby automatycznie synchronizować dane agronomiczne i dotyczące plonów.
Nadzoruj pola, generuj raporty analizy plonów po zbiorach i eksportuj dane w formatach PDF lub CSV.
Obsługuje integracje zewnętrzne (CLAAS API, Combyne) oraz łączy się z platformami zarządzania zbożem.
Uzyskaj dostęp do danych polowych i analiz z dowolnego urządzenia za pośrednictwem platformy internetowej lub aplikacji mobilnej iOS.
Pobierz lub uzyskaj dostęp
Pierwsze kroki
Utwórz konto na stronie Climate FieldView i wybierz plan Basic (bezpłatny) lub płatny pakiet (Prime, Plus, Premium) zgodnie z potrzebami.
Włóż urządzenie FieldView Drive do portu diagnostycznego maszyny, aby rozpocząć przesyłanie danych maszynowych na swoje konto.
Importuj dane historyczne za pomocą Data Inbox lub synchronizuj automatycznie przez podłączony sprzęt, API lub stacje pogodowe.
Użyj platformy internetowej lub aplikacji mobilnej, aby przeglądać mapy satelitarne, identyfikować strefy stresu i monitorować stan upraw przez cały sezon.
Po zbiorach korzystaj z narzędzi Analizy Plonów i Raportów Regionów Pola, aby ocenić wyniki i otrzymać prognozy AI na kolejny sezon.
Eksportuj kompleksowe raporty w formatach PDF lub CSV, aby dzielić się nimi z agronomami, doradcami lub partnerami biznesowymi.
Ważne uwagi
- Pełne wykorzystanie platformy zwykle wymaga kompatybilnego sprzętu (FieldView Drive) i łączności maszynowej
- Dokładność prognoz plonów zależy od jakości i kompletności danych wejściowych (dane maszynowe, obrazy satelitarne, pogoda)
- Niektóre zaawansowane integracje i funkcje mogą nie być dostępne we wszystkich regionach
- Zarządzanie i interpretacja dużych wolumenów danych wymaga cyfrowej biegłości i zaangażowania czasowego ze strony rolników
Najczęściej zadawane pytania
Climate FieldView wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizy historycznych danych polowych, bieżących wzorców pogodowych, obrazów satelitarnych oraz danych agronomicznych generowanych przez maszyny. Ta wielowarstwowa analiza generuje dokładne prognozy plonów, które pomagają planować i optymalizować działania rolnicze.
Tak, plan Basic jest całkowicie bezpłatny i obejmuje podstawowe funkcje, takie jak przechowywanie danych, wizualizacja pola oraz możliwość przesyłania danych. Płatne pakiety (Prime, Plus, Premium) odblokowują zaawansowaną analizę, modelowanie predykcyjne i wsparcie premium.
Oczywiście. Możesz podłączyć swój sprzęt za pomocą urządzenia FieldView Drive lub przez integracje API (np. CLAAS Telematics). Umożliwia to automatyczną synchronizację danych z prac polowych, informacji o plonach oraz diagnostyki maszyn bezpośrednio na Twoje konto FieldView.
Climate FieldView jest dostępny w ponad 20 krajach na całym świecie, w tym w Stanach Zjednoczonych, Brazylii, Kanadzie, krajach europejskich, Republice Południowej Afryki, Australii i Turcji. Dostępność i zestaw funkcji mogą się różnić w zależności od regionu.
Po zbiorach skorzystaj z funkcji Raporty Regionów Pola oraz Analiza Plonów, aby przejrzeć dane dotyczące wydajności pola. Możesz eksportować szczegółowe raporty pokazujące rozkład plonów, analizę wpływu nakładów oraz rekomendacje generowane przez AI, które pomogą zoptymalizować strategię na kolejny sezon.
AGRIVISION AI
| Deweloper | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Obsługiwane platformy |
|
| Obsługa języków | Wiele języków regionalnych z obsługą głosową; zoptymalizowane dla rolników indyjskich |
| Model cenowy | Model freemium / płatny; podstawowe funkcje doradcze i monitorujące są częścią oferty komercyjnej |
Przegląd
AgriVision AI to inteligentna platforma agritech wykorzystująca sztuczną inteligencję, wizję komputerową i technologię głosową do dostarczania w czasie rzeczywistym informacji o uprawach, prognoz plonów oraz doradztwa dotyczącego szkodników i chorób. Zaprojektowana specjalnie dla rolników i organizacji producentów rolnych (FPO), łączy diagnostykę opartą na obrazach z danymi środowiskowymi i analityką predykcyjną, aby zwiększyć wydajność upraw i wspierać lepsze decyzje rolnicze.
Jak to działa
AgriVision AI demokratyzuje dostęp do inteligencji agronomicznej opartej na AI poprzez prosty interfejs mobilny. Rolnicy robią zdjęcia swoich upraw, które modele uczenia maszynowego analizują pod kątem chorób, szkodników i niedoborów składników odżywczych. Te informacje są wzbogacane modelami predykcyjnymi plonów opartymi na czujnikach IoT, monitoringu środowiskowym i danych od rolników. Platforma oferuje doradztwo głosowe w lokalnych językach, co czyni ją dostępną dla rolników o ograniczonej umiejętności czytania i pisania. FPO i spółdzielnie mają dostęp do paneli danych do śledzenia zagregowanych wyników gospodarstw i stanu zdrowia upraw.
Kluczowe funkcje
Wykrywa choroby, szkodniki i stres odżywczy na podstawie zdjęć wykonanych aparatem w telefonie, zapewniając dokładną ocenę zdrowia roślin.
Wykorzystuje zaawansowane modele AI do przewidywania plonów na podstawie danych środowiskowych, zdjęć i informacji od rolników.
Wysyła natychmiastowe powiadomienia o aktualizacjach pogodowych, wystąpieniu szkodników i ryzyku chorób, aby rolnicy byli na bieżąco.
Dostarcza wskazówki w wielu językach regionalnych z obsługą głosu, także w trybie offline.
Zagregowane dane i narzędzia wspierające decyzje dla organizacji producentów rolnych i spółdzielni.
Działa bez połączenia z internetem; synchronizuje dane po przywróceniu łączności, zapewniając nieprzerwany dostęp.
Pobierz lub uzyskaj dostęp
Jak zacząć
Zarejestruj się w AgriVision AI przez stronę internetową lub aplikację mobilną, używając numeru telefonu lub adresu e-mail.
Wprowadź informacje o gospodarstwie, rodzaju upraw i terminach siewu, aby utworzyć profil rolniczy.
Użyj aparatu w telefonie, aby sfotografować liście roślin i przesłać je do aplikacji do analizy przez AI.
Otrzymuj spersonalizowane zalecenia dotyczące zwalczania szkodników, chorób i niedoborów składników odżywczych w formie tekstowej lub głosowej w lokalnym języku.
Bądź na bieżąco z alertami pogodowymi oraz powiadomieniami o ryzyku szkodników i chorób dzięki systemowi powiadomień aplikacji.
Wykorzystaj funkcję prognozowania plonów, aby oszacować przyszłą produkcję i odpowiednio zaplanować działania.
Organizacje producentów rolnych mogą korzystać z panelu internetowego, aby przeglądać zagregowane dane gospodarstw i zbiorcze analizy.
Ważne uwagi
Najczęściej zadawane pytania
AgriVision AI wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego, które łączą analizę obrazów upraw, dane z czujników środowiskowych (pogoda, warunki glebowe) oraz informacje od rolników, aby generować dokładne prognozy plonów.
Tak, AgriVision AI obsługuje tryb offline. Możesz korzystać z podstawowych funkcji bez internetu; jednak aktualizacje doradztwa i synchronizacja danych wymagają okresowego połączenia.
Platforma obsługuje wprowadzanie głosowe i doradztwo w wielu językach regionalnych, co czyni ją dostępną dla rolników z różnych regionów językowych Indii.
Zdecydowanie tak. AgriVision AI została zaprojektowana specjalnie dla małych rolników i FPO, oferując prosty interfejs mobilny, wsparcie w lokalnych językach oraz przystępne opcje cenowe.
Tak, aplikacja wysyła powiadomienia w czasie rzeczywistym o ryzyku szkodników, wystąpieniu chorób oraz niekorzystnych warunkach pogodowych, pomagając szybko podjąć działania zapobiegawcze.
CropX
| Deweloper | CropX Technologies, Inc. |
| Obsługiwane platformy |
|
| Dostępność globalna | Aktywne w ponad 70 krajach na całym świecie |
| Model cenowy | Płatna subskrypcja — wymaga inwestycji w sprzęt (czujniki) oraz bieżących opłat za platformę |
Przegląd
CropX to platforma precyzyjnego rolnictwa zasilana sztuczną inteligencją, która łączy dane z czujników gleby, uczenie maszynowe, inteligencję pogodową oraz obrazy satelitarne, aby optymalizować nawadnianie, stosowanie nawozów i zarządzanie uprawami. Integrując dane polowe w czasie rzeczywistym z analizami predykcyjnymi, CropX pomaga rolnikom maksymalizować plony, redukować marnotrawstwo środków i poprawiać efektywność wykorzystania zasobów na dużą skalę.
Jak to działa
CropX wykorzystuje sieć sond glebowych, które nieustannie mierzą wilgotność, temperaturę oraz przewodność elektryczną na różnych głębokościach. Dane z czujników w czasie rzeczywistym trafiają do chmurowej platformy CropX, gdzie algorytmy AI łączą je z lokalnymi wzorcami pogodowymi, topografią, obrazami satelitarnymi oraz danymi maszyn rolniczych, generując praktyczne informacje agronomiczne. System korzysta z zweryfikowanych modeli upraw, aby prognozować stres roślin, przewidywać ryzyko chorób oraz obliczać efektywność wykorzystania wody.
Udokumentowane badanie polowe wykazało wzrost plonów o 22% dzięki nawadnianiu sterowanemu przez CropX, które zapobiega stresowi wodnemu i precyzyjnie dopasowuje zapotrzebowanie na wodę w glebie.
Kluczowe funkcje
Sondy polowe monitorują wilgotność, temperaturę i przewodność elektryczną na różnych głębokościach, zapewniając ciągły wgląd w warunki pola.
Modele uczenia maszynowego integrują dane gleby, pogody, satelitarne i maszynowe, aby wspierać decyzje dotyczące nawadniania i nawożenia.
Twórz mapy dawkowania siewu, nawozów i nawadniania dostosowane do zmienności pola i warunków glebowych.
Optymalizuj skrypty nawadniania na podstawie stref wilgotności gleby, maksymalizując efektywność wody i wydajność upraw.
Importuj dane maszyn rolniczych w formatach ISO-XML, CSV, SHP i TIFF dla kompleksowej analizy pola.
Śledź oszczędności wody, wymywanie azotu oraz zużycie środków, wspierając efektywne i zrównoważone praktyki rolnicze.
Pobierz lub uzyskaj dostęp
Pierwsze kroki
Umieść sondy CropX na polu na wyznaczonych głębokościach (zwykle 20 cm i 46 cm), aby rozpocząć zbieranie danych o glebie w czasie rzeczywistym.
Skonfiguruj transmisję danych przez 4G, Bluetooth lub łączność satelitarną, aby zapewnić ciągły przepływ danych z czujników do platformy w chmurze.
Użyj aplikacji CropX lub panelu internetowego, aby zdefiniować granice pól i podłączyć dodatkowe źródła danych, takie jak stacje pogodowe i mapy topograficzne.
Prześlij mapy plonów, rejestry maszyn oraz pliki dawkowania w formatach ISO-XML, CSV, SHP lub TIFF dla kompleksowej analizy pola.
Użyj narzędzia VRA, aby tworzyć mapy aplikacji zmiennych dawek dla siewu, nawozów i nawadniania dostosowane do specyficznych warunków Twojego pola.
Eksportuj skrypty VRI do sterownika nawadniania lub systemu obrotowego, albo ręcznie dostosuj operacje zgodnie z zaleceniami CropX.
Śledź dane z czujników w czasie rzeczywistym, wskaźniki wegetacji satelitarnej oraz prognozy ryzyka chorób na intuicyjnym panelu.
Po zbiorach analizuj dane plonów i raporty polowe, aby ocenić skuteczność zaleceń i udoskonalić strategie na przyszłe sezony.
Ważne uwagi
- Wymagane opłaty abonamentowe, aby uzyskać pełny dostęp do analiz i funkcji platformy
- Zależność od łączności: potrzebne łącze 4G, Bluetooth lub satelitarne dla niezawodnej transmisji danych
- Krzywa uczenia się: interpretacja danych opartych na AI może wymagać wiedzy technicznej lub agronomicznej
- Kompatybilność eksportu zaleceń różni się w zależności od producenta — nie wszystkie marki maszyn rolniczych są w pełni wspierane
Najczęściej zadawane pytania
W udokumentowanych badaniach polowych nawadnianie sterowane przez CropX przyniosło wzrost plonów o 22% poprzez zapobieganie stresowi wodnemu i precyzyjne dopasowanie zapotrzebowania na wodę w glebie do potrzeb upraw.
CropX wykorzystuje sondy glebowe oparte na pojemności, które mierzą objętościową zawartość wody (wilgotność), temperaturę gleby oraz przewodność elektryczną (EC) na różnych głębokościach, zapewniając kompleksowy profil gleby.
Tak — CropX obsługuje import danych z maszyn rolniczych w wielu formatach plików, w tym ISO-XML, CSV, SHP i TIFF, umożliwiając płynną integrację z większością nowoczesnych systemów maszynowych.
VRA (Variable Rate Application) pozwala rolnikom stosować środki w różnych dawkach na polu, uwzględniając zmienność gleby i upraw. CropX generuje mapy dawkowania dla siewu, nawozów i nawadniania, które biorą pod uwagę specyficzne warunki pola, optymalizując efektywność środków i potencjał plonów.
Tak — narzędzie Variable Rate Irrigation (VRI) CropX optymalizuje skrypty nawadniania na podstawie danych o wilgotności gleby w czasie rzeczywistym i stref pola, znacząco redukując marnotrawstwo wody przy jednoczesnym utrzymaniu optymalnego nawodnienia i wydajności upraw.
OneSoil
Informacje o aplikacji
| Twórca | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Obsługiwane platformy |
|
| Obsługa języków | Dostępna globalnie z wielojęzycznym wsparciem aplikacji webowej w wielu regionach. |
| Model cenowy | Freemium — podstawowe monitorowanie pól jest bezpłatne; zaawansowane narzędzia, takie jak mapowanie VRA i pobieranie próbek gleby, wymagają subskrypcji OneSoil Pro. |
Ogólny przegląd
OneSoil to platforma precyzyjnego rolnictwa napędzana sztuczną inteligencją, która pomaga rolnikom monitorować zdrowie upraw, analizować strefy produktywności oraz przewidywać plony za pomocą obrazów satelitarnych i uczenia maszynowego. Umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych, integrując trendy NDVI, prognozy pogody oraz dane o plonach. Zarówno w wersji darmowej, jak i Pro, OneSoil wspiera aplikacje o zmiennej dawce (VRA), planowanie zmianowania oraz analizę plonów — pomagając maksymalizować zyski i minimalizować straty.
Jak to działa
OneSoil wykorzystuje obrazy satelitarne Copernicus Sentinel-1 i Sentinel-2 do generowania map NDVI (Wskaźnik Różnicy Znormalizowanej Roślinności) oraz wykrywania etapów rozwoju upraw. Przetwarza historyczne dane NDVI (do 6 lat) w celu tworzenia stref produktywności, które reprezentują podobszary pola o stałym potencjale plonowania. Strefy te pozwalają użytkownikom stosować zmienne dawki siewu, nawożenia lub oprysków za pomocą konfigurowalnych map zaleceń.
Po zbiorach rolnicy mogą przesłać mapy plonów z kombajnu, aby analizować wyniki, porównywać je ze strefami produktywności oraz oceniać skuteczność strategii VRA. OneSoil oferuje także planowanie zmianowania oraz prognozy pogody (opady, suma stopni wzrostu) wspierające decyzje agronomiczne w czasie.
Kluczowe funkcje
Śledzenie zdrowia upraw w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem obrazów satelitarnych Sentinel-2 dla dokładnego wykrywania etapów rozwoju.
Analiza historycznego NDVI tworzy strefy potencjału plonowania na podstawie ukształtowania terenu i jasności gleby.
Tworzenie konfigurowalnych map zaleceń do siewu, nawożenia i oprysków na podstawie stref produktywności.
Import map plonów z kombajnu i porównywanie wyników z zaleceniami VRA oraz strefami NDVI.
Automatyczne planowanie przyszłych sezonów na podstawie kompleksowej historii pola i najlepszych praktyk.
7-dniowe prognozy, monitorowanie sumy opadów oraz stopni wzrostu dla świadomych decyzji.
Pobierz lub uzyskaj dostęp
Przewodnik startowy
Utwórz konto za pomocą aplikacji webowej OneSoil lub pobierz aplikację mobilną na iOS lub Android.
Narysuj lub zaimportuj granice pól bezpośrednio na interaktywnej mapie.
Pozwól OneSoil przetworzyć dane satelitarne (NDVI, wysokość, jasność gleby) w celu wygenerowania stref produktywności.
Wybierz „Utwórz mapę VRA”, wybierz typ strefy (historyczna lub NDVI), ustaw strefy i wartości dawek, a następnie wyeksportuj mapę zaleceń.
Po zbiorach prześlij pliki map plonów z kombajnu, dopasuj atrybuty (plon, jednostki, znacznik czasu) i wygeneruj raporty plonów.
Porównaj mapy plonów ze strefami produktywności lub zaleceniami VRA, aby ocenić efektywność i zwrot z inwestycji.
Użyj narzędzia do zmianowania, aby dokumentować i prognozować harmonogramy upraw na nadchodzące sezony.
Ważne uwagi i ograniczenia
- Dokładność prognoz plonów poprawia się wraz z przesłanymi danymi o plonach; bez nich prognozy są mniej precyzyjne.
- Obrazy satelitarne zależą od zachmurzenia; aktualizacje danych NDVI mogą być czasami opóźnione.
- Eksport map zaleceń może wymagać kompatybilności z określonym sprzętem i formatami plików.
Najczęściej zadawane pytania
Tak. OneSoil analizuje trendy NDVI, strefy produktywności oraz przesłane dane o plonach, aby dokładnie prognozować plony i oceniać wydajność pola.
OneSoil Pro odblokowuje zaawansowane narzędzia precyzyjnego rolnictwa, w tym tworzenie map VRA, mapy pobierania próbek gleby, próby kontrolne oraz szczegółową analizę stref plonów — funkcje niedostępne w wersji darmowej.
W wersji Pro przejdź do „Utwórz mapę VRA”, wybierz typ zaleceń (strefy produktywności lub NDVI), skonfiguruj uprawę i dawki aplikacji, a następnie wyeksportuj mapę do swojego sprzętu.
Tak, podstawowe funkcje monitorowania pól są bezpłatne. Zaawansowane narzędzia precyzyjnego rolnictwa, takie jak tworzenie map VRA i próby kontrolne, wymagają subskrypcji Pro.
OneSoil opiera się na obrazach satelitarnych Copernicus Sentinel-1 i Sentinel-2, przetwarzanych za pomocą algorytmów AI, aby uzyskać wskaźniki NDVI i inne informacje z zakresu precyzyjnego rolnictwa.
Kluczowe wnioski
- AI łączy obrazy satelitarne, dane pogodowe, czujniki gleby i dane historyczne dla kompleksowej analizy upraw
- Algorytmy uczenia maszynowego – od zespołów opartych na drzewach po sieci neuronowe – dostarczają dokładne prognozy plonów
- Podejścia hybrydowe i transfer learning maksymalizują dokładność nawet w regionach z ograniczonymi danymi
- Globalne wdrożenia obejmują Kenię, USA, Europę i Argentynę z udokumentowanymi rezultatami
- Platformy komercyjne czynią prognozy AI dostępnymi dla rolników i decydentów na całym świecie
- Prognozowanie plonów oparte na AI optymalizuje zarządzanie uprawami i wzmacnia bezpieczeństwo żywnościowe
Podsumowanie: Przewidywanie plonów za pomocą AI staje się praktyczną rzeczywistością we wszystkich regionach i dla wszystkich upraw. Łącząc globalne obrazy satelitarne, lokalne czujniki i dane klimatyczne z potężnymi algorytmami ML, analitycy mogą prognozować zbiory na tygodnie, a nawet miesiące przed żniwami. To umożliwia rolnikom i rządom efektywniejsze planowanie siewów i dystrybucji, co ostatecznie pomaga zrównoważenie wyżywić rosnącą populację świata.
Komentarze 0
Dodaj komentarz
Brak komentarzy. Bądź pierwszym, który skomentuje!