Cum să prezici producția culturilor folosind AI
Descoperiți cum AI transformă agricultura prin predicția precisă a producției culturilor folosind imagini satelitare, senzori IoT, date climatice și modele de învățare automată. Aflați despre cele mai bune instrumente AI globale—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—care sprijină fermierii și afacerile agricole din întreaga lume.
Inteligența artificială revoluționează agricultura prin oferirea unor previziuni mult mai precise ale producției. Modelele AI de astăzi pot procesa seturi vaste de date – mult mai multe decât ar putea un om – pentru a anticipa recoltele.
Aplicațiile AI sunt concepute să proceseze mult mai multe date decât un om și apoi să analizeze aceste date pentru a face previziuni mai precise.
— Reuters
Previziunile precise ale producției sunt vitale pentru securitatea alimentară și planificare, mai ales în contextul în care schimbările climatice amenință culturile. Studiile indică o scădere de până la 24% a producției de porumb până în 2030 în scenarii de încălzire ridicată. Sistemele AI moderne monitorizează câmpurile continuu: pot semnala stresul sau dăunătorii cu săptămâni înainte, pot cartografia zonele problematice și chiar pot sugera când și unde să se ude sau să se fertilizeze.
Surse de date pentru modelele AI de producție a culturilor
Modelele AI pentru producția culturilor se bazează pe multiple fluxuri de date pentru a construi o imagine completă a terenului:
Imagini satelitare și aeriene
Date meteo și climatice
Senzori de sol și de teren
Date istorice despre producție
Modele de învățare automată pentru prognoza producției
Odată ce datele sunt colectate, algoritmii de învățare automată sunt antrenați să prezică producțiile. Au fost testate multe tipuri de modele, fiecare cu puncte forte distincte:
Ensemble-uri bazate pe arbori
Metodele Random Forest și Gradient Boosting gestionează excepțional date mixte.
- Depășesc alternativele în multe studii
- Gestionează relații neliniare
- Robuste la valori aberante
Rețele neuronale
ANN-urile, rețelele convoluționale și LSTM-urile recurente excelează cu seturi mari de date.
- Captură modele complexe
- Se scalează odată cu volumul datelor
- Permit învățarea prin transfer
Abordări hibride
Combinarea învățării profunde cu învățarea prin transfer crește acuratețea în regiuni cu date limitate.
- Valorifică modele pre-antrenate
- Se adaptează condițiilor locale
- Maximizează datele limitate
Algoritmii de învățare automată au demonstrat performanțe bune în predicția producției în multe studii.
— Cercetare AI în Agricultură
Aplicații globale AI pentru producția culturilor
Predicția producției bazată pe AI este aplicată acum în întreaga lume pentru toate culturile majore. Iată implementările cheie din teren:
Kenya – Prognoza producției de porumb
Cercetătorii au combinat un model de simulare a creșterii culturilor cu teledetecția folosind datele satelitare WaPOR ale FAO pentru a prognoza producția de porumb. Abordarea hibridă a îmbunătățit acuratețea față de utilizarea modelului singur, susținând estimările în zone cu date limitate.
Statele Unite – Cartografierea producției de grâu
Echipele au antrenat rețele LSTM profunde pe date meteorologice multianuale și indici satelitari pentru a cartografia producția de grâu pe județe, permițând prognoze regionale precise.
Europa – Monitorizarea multiplă a culturilor
Proiecte precum inițiativa UPSCALE folosesc date din drone și sateliți despre orz, grâu, cartofi și trifoi pentru a calcula indici de arie foliară și clorofilă – inputuri critice pentru rafinarea modelelor de producție.
Platforme și instrumente comerciale
Diferite platforme AI integrează acum aceste metode pentru fermierii reali din întreaga lume:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Suport multi-cultură
Instrumente și platforme care susțin predicția producției
Un ecosistem în creștere de instrumente AI sprijină prognoza randamentului. Exemple notabile includ:
EOSDA Crop Monitoring
| Dezvoltator | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Platforme suportate |
|
| Suport lingvistic | Acoperire globală cu limba engleză ca limbă principală; alte limbi disponibile în funcție de regiune |
| Model de tarifare | Platformă plătită cu planuri pe niveluri (Essential, Professional, Enterprise) și suplimente opționale, inclusiv estimarea producției |
Prezentare generală
EOSDA Crop Monitoring este o platformă de agricultură de precizie care utilizează imagini satelitare, date meteorologice și învățare automată pentru a monitoriza sănătatea culturilor, a prezice producțiile și a permite decizii agricole bazate pe date. Concepută pentru fermieri, agronomiști, cooperative și companii agricole, oferă evaluare de la distanță a terenurilor, planificare a resurselor și prognoze privind performanța culturilor atât la nivel de teren, cât și regional.
Cum funcționează
Platforma folosește date de teledetecție de la sateliți (Sentinel-2, PlanetScope și alții) combinate cu modele AI avansate pentru a oferi informații predictive. Modulul de predicție a producției utilizează două abordări complementare:
- Model Statistic: Predicții bazate pe învățare automată antrenate pe date istorice de producție și mediu
- Model Biofizic: Prognoză bazată pe fenologie folosind asimilarea indicelui de suprafață foliară (LAI)
Datele se actualizează la fiecare 14 zile pentru a rafina continuu predicțiile, atingând o precizie de până la 95% în condiții optime. Această abordare duală susține luarea deciziilor la nivel de teren, evaluarea riscurilor și planificarea agricolă pe termen lung.
Caracteristici cheie
Abordări statistice și biofizice pentru prognoze precise ale producției
Predicții de producție pe până la 3 luni cu cicluri de recalibrare la 14 zile
Indici satelitari inclusiv NDVI, MSAVI, RECI, NDMI și alții
Prognoze hiperlocale pe 14 zile și date istorice meteorologice detaliate
Hărți pentru Aplicare cu Rată Variabilă combinând date satelitare și de la utilaje
Jurnale de activități pe teren, sarcini de monitorizare și gestionare multi-utilizator
Acces complet la API pentru integrare agritech și aplicații personalizate
Exportă hărți în formate TIFF, SHP și altele pentru analize externe
Acces la platformă
Începeți
Înscrieți-vă pentru EOSDA Crop Monitoring și selectați nivelul de abonament (Essential, Professional sau Enterprise).
Desenați limitele terenurilor direct pe interfața hărții sau încărcați fișiere cu limitele terenurilor existente pentru a începe monitorizarea.
Vizualizați indici de vegetație, stres hidric, clasificarea culturilor și stadiile de creștere bazate pe scara fenologică BBCH pentru a planifica operațiunile pe teren.
Activați modulul suplimentar de predicție a producției și furnizați date despre datele de semănat, soiurile culturilor și date istorice de producție pentru calibrarea modelelor și obținerea unor prognoze precise.
Exportați hărți în formatele TIFF sau SHP, generați hărți pentru zone VRA sau integrați cu sistemele dvs. prin API-ul pentru dezvoltatori.
Specificații tehnice
| Culturi suportate | Peste 100 tipuri de culturi în modelul de predicție a producției |
| Precizia predicției | Până la ~95% în condiții optime de date |
| Orizontul prognozei | Până la 3 luni înainte |
| Frecvența actualizării datelor | La fiecare 14 zile pentru recalibrarea modelului |
| Surse de date satelitare | Sentinel-2 (rezoluție 10 m), PlanetScope (rezoluție 3 m) și altele |
| Indici de vegetație | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI și alți indici suplimentari |
| Prognoză meteo | Prognoze hiperlocale pe 14 zile cu analize istorice |
| Formate de export | TIFF, SHP și alte formate GIS standard |
| Acces API | Disponibil pentru imagini satelitare, indici de vegetație, date meteo și zonarea terenurilor |
| Infrastructură | Platformă bazată pe cloud, necesită conexiune la internet |
Considerații importante
- Precizia depinde de calitatea datelor, inclusiv înregistrările istorice ale producției, datele despre sol și inputurile fenologice
- Orizontul prognozei este limitat la aproximativ 3 luni, ceea ce îl face mai puțin potrivit pentru predicții pe termen foarte lung
- Necesită acces la internet; funcționalitatea offline este limitată din cauza arhitecturii bazate pe cloud
- Calibrarea modelului biofizic necesită introducerea de către utilizator a datelor despre datele de semănat, soiurile culturilor și alți parametri fenologici
- Nu este potrivit pentru operațiuni agricole offline sau deconectate
Întrebări frecvente
EOSDA Crop Monitoring suportă predicția producției pentru peste 100 de tipuri de culturi, acoperind majoritatea principalelor produse agricole și culturi regionale.
Precizia prognozei poate ajunge până la aproximativ 95% în condiții optime, în funcție de calitatea datelor, înregistrările istorice ale producției și calibrarea corectă a modelului.
Datele de intrare ale modelului sunt actualizate la fiecare 14 zile, permițând recalibrarea și rafinarea continuă a predicțiilor pe parcursul sezonului de creștere.
Da. EOSDA oferă un API cuprinzător care permite integrarea cu aplicații personalizate și platforme agritech, oferind acces la imagini satelitare, indici de vegetație, date meteo, zonarea terenurilor și altele.
Pentru modelul statistic, datele istorice despre producție îmbunătățesc precizia, dar nu sunt întotdeauna obligatorii. Pentru modelul biofizic, trebuie să furnizați soiul culturii, datele de semănat și alți parametri fenologici pentru a maximiza precizia prognozei.
Taranis Ag Intelligence
| Dezvoltator | Taranis Inc. |
| Platformă | Platformă web cu captură de date aeriene prin drone, avion și satelit |
| Acoperire Globală | Funcționează la nivel mondial cu clienți în Statele Unite, Europa, Brazilia și alte regiuni |
| Model de Prețuri | Serviciu pe bază de abonament plătit; nu există plan gratuit public |
Prezentare Generală
Taranis Ag Intelligence este o platformă de agricultură de precizie care combină imagini aeriene ultra-high-resolution cu AI generativ pentru a oferi o analiză a culturilor la nivel de frunză. Sistemul detectează semne timpurii de dăunători, boli, deficiențe de nutrienți și presiune a buruienilor, permițând cultivatorilor și agronomilor să reacționeze proactiv. Prin integrarea motorului AI generativ Ag Assistant cu date bogate de imagini, Taranis susține proiecția recoltei și luarea deciziilor bazate pe date pentru optimizarea utilizării inputurilor și îmbunătățirea productivității.
Cum Funcționează
Taranis utilizează o flotă de aeronave cu zbor joasă (drone și avioane) pentru a captura imagini cu rezoluție submilimetrică — aproximativ 0,3 mm pe pixel — pe suprafețe agricole. Platforma AI analizează sute de milioane de puncte de date pentru a recunoaște factorii de stres ai culturilor, inclusiv insecte, boli, buruieni și probleme nutriționale. Motorul AI generativ Ag Assistant sintetizează aceste date la nivel de frunză cu modele meteorologice, cercetări agronomice și informații despre protecția culturilor pentru a genera informații și recomandări precise, specifice fiecărui câmp. Îmbunătățirile recente includ algoritmi avansați de proiecție a recoltei care prevăd performanța viitoare a culturilor pe baza riscurilor de sănătate detectate în câmp.
Caracteristici Cheie
Analiză la nivel de frunză din capturi cu drone și avioane la rezoluție de 0,3 mm pe pixel
Identifică automat dăunători, boli, deficiențe de nutrienți, presiunea buruienilor și numărările plantelor
AI generativ care oferă recomandări agronomice personalizate și rapoarte de inspecție
Algoritmi avansați prevăd performanța culturilor pe baza informațiilor AI la nivel de frunză
Captură de date pe tot parcursul anului și monitorizare completă pentru operațiuni la scară largă
Accesați Taranis
Începeți
Înregistrați-vă la Taranis prin site-ul lor și selectați planul de servicii potrivit pentru operațiunea dumneavoastră.
Furnizați hărți ale câmpurilor sau coordonați cu Taranis pentru a programa capturarea datelor aeriene pentru terenurile dumneavoastră.
Taranis survolează câmpurile la intervale programate folosind drone sau avioane pentru a captura imagini de înaltă rezoluție.
Imaginile sunt procesate cu algoritmi AI pentru a detecta amenințările și a genera informații acționabile.
Accesați rapoartele agronomice generate prin Ag Assistant, inclusiv recomandări și previziuni ale recoltei.
Integrați informațiile în deciziile de management agricol, inclusiv aplicarea inputurilor, programele de inspecție și strategiile de protecție a culturilor.
Considerații Importante
- Necesită zboruri aeriene fizice (drone sau avioane), ceea ce poate limita accesul regional sau crește costurile operaționale
- Gestionează volume mari de date; imaginile submilimetrice necesită infrastructură robustă și expertiză tehnică
- Confidențialitatea și securitatea datelor trebuie gestionate cu atenție pentru imaginile de înaltă rezoluție ale câmpurilor
- Optimizat pentru consilieri, retaileri agronomici și operațiuni mari; fermele mici pot avea acces limitat direct
- Proiecțiile recoltei sunt bazate pe AI și pot varia în funcție de calitatea imaginilor și datele de intrare
- Unele recomandări generate de AI pot necesita revizuire manuală de către agronomi înainte de implementare
- Accesul aerian constant poate să nu fie fezabil în toate regiunile sau condițiile meteorologice
Întrebări Frecvente
Taranis utilizează algoritmi de proiecție a recoltei bazați pe AI integrați în Ag Assistant, combinând datele imagistice la nivel de frunză cu informații agronomice, modele meteorologice și indicatori de stres din câmp pentru a anticipa performanța viitoare a culturilor.
Imaginile aeriene Taranis ating aproximativ 0,3 mm pe pixel, permițând o analiză extrem de detaliată, la nivel de frunză, și detectarea timpurie a factorilor de stres.
Platforma este optimizată pentru consilieri, retaileri agronomici și operațiuni mari. Deși fermele mici pot accesa Taranis prin parteneriate sau cooperative, accesul direct depinde de planul de servicii și de scala operațională.
Ag Assistant este un motor AI generativ care procesează imagini de câmp, date agronomice, rezultate de cercetare și informații meteorologice pentru a produce rapoarte agronomice personalizate și recomandări specifice câmpului.
Da. Prin analizarea imaginilor la nivel de frunză de înaltă rezoluție, Taranis detectează semne timpurii de infestare cu dăunători, boli, deficiențe nutriționale și presiune a buruienilor, permițând intervenții proactive înainte de apariția unor daune semnificative ale culturilor.
Climate FieldView (Bayer)
| Dezvoltator | Bayer (The Climate Corporation) |
| Platforme suportate |
|
| Disponibilitate | Peste 20 de țări, inclusiv SUA, Brazilia, Canada, Europa, Africa de Sud, Australia și Turcia |
| Model de prețuri | Basic (gratuit) cu funcții limitate; nivelurile plătite includ Prime, Plus și Premium pentru analize avansate |
Prezentare generală
Climate FieldView de la Bayer este o platformă digitală pentru agricultură bazată pe inteligență artificială care unifică date agronomice, de la utilaje, meteo și satelit într-un singur sistem inteligent. Prin procesarea a miliarde de puncte de date și peste 250 de straturi de date de înaltă definiție, ajută fermierii să obțină perspective utile din teren, să prezică producția culturilor, să optimizeze inputurile și să ia decizii bazate pe date pentru a maximiza rentabilitatea investiției.
Cum funcționează
Climate FieldView agregă date de la tractoare, semănători, combine, senzori, stații meteorologice și imagini satelitare într-o platformă centralizată bazată pe cloud. Modelele sale de învățare automată analizează aceste date multilayer pentru a genera prognoze de producție, a evalua sănătatea culturilor și a oferi recomandări agronomice. Prin integrarea cu sisteme externe prin API-uri (cum ar fi CLAAS Telematics) și sincronizarea datelor utilajelor prin FieldView Drive, platforma oferă vizibilitate completă asupra fermei și perspective predictive pentru deciziile de semănat, protecția culturilor și recoltare.
Caracteristici cheie
Modelele de învățare automată folosesc date istorice, modele meteo și imagini satelitare pentru a prezice producția culturilor cu precizie.
Hărțile bazate pe satelit arată stresul culturilor, biomasa și condițiile din teren aproape în timp real pentru intervenții rapide.
Se conectează cu tractoare, combine și echipamente pentru a sincroniza automat date agronomice și de producție.
Scoutează terenurile, generează rapoarte de analiză a producției post-recoltare și exportă date în formate PDF sau CSV.
Suportă integrări terțe (API CLAAS, Combyne) și se leagă cu platforme de gestionare a cerealelor.
Accesează datele și perspectivele din teren de pe orice dispozitiv prin platforma web sau aplicația mobilă iOS.
Descărcare sau acces
Începutul utilizării
Crează un cont pe site-ul Climate FieldView și selectează fie planul gratuit Basic, fie un nivel plătit (Prime, Plus, Premium) în funcție de nevoile tale.
Introdu hardware-ul FieldView Drive în portul de diagnostic al utilajului pentru a începe transmiterea datelor către contul tău.
Importă date istorice folosind Data Inbox sau sincronizează automat prin utilaje conectate, API-uri sau stații meteo.
Folosește aplicația web sau mobilă pentru a vedea hărți satelitare, a identifica zonele de stres și a monitoriza condițiile culturilor pe parcursul sezonului.
După recoltare, folosește instrumentele de analiză a producției și rapoartele pe regiuni pentru a evalua performanța și a primi predicții AI pentru sezonul următor.
Exportă rapoarte detaliate în formate PDF sau CSV pentru a le partaja cu agronomi, consultanți sau parteneri de afaceri.
Considerații importante
- Utilizarea completă a platformei necesită de obicei hardware compatibil (FieldView Drive) și conectivitate cu utilajele
- Acuratețea predicțiilor de producție depinde de calitatea și completitudinea datelor de intrare (date utilaje, imagini satelitare, meteo)
- Unele integrări și funcții avansate pot să nu fie disponibile în toate regiunile
- Gestionarea și interpretarea volumelor mari de date necesită competențe digitale și investiție de timp din partea fermierilor
Întrebări frecvente
Climate FieldView utilizează algoritmi avansați de învățare automată pentru a analiza date istorice din teren, modele meteo în timp real, imagini satelitare și date agronomice generate de utilaje. Această analiză multilayer generează prognoze precise ale producției pentru a vă ajuta să planificați și să optimizați operațiunile agricole.
Da, planul Basic este complet gratuit și include funcții esențiale precum stocarea datelor, vizualizarea terenului și capacitatea de încărcare a datelor. Nivelurile plătite (Prime, Plus, Premium) deblochează analize avansate, modelare predictivă și suport premium.
Absolut. Poți conecta echipamentele folosind hardware-ul FieldView Drive sau prin integrări API (cum ar fi CLAAS Telematics). Acest lucru permite sincronizarea automată a datelor de lucru în teren, informațiilor despre producție și diagnosticelor utilajelor direct în contul tău FieldView.
Climate FieldView este disponibil în peste 20 de țări la nivel mondial, inclusiv Statele Unite, Brazilia, Canada, țări europene, Africa de Sud, Australia și Turcia. Disponibilitatea și seturile de funcții pot varia în funcție de regiune.
După recoltare, folosește funcțiile Rapoarte pe regiuni și Analiza producției pentru a revizui datele de performanță ale terenului. Poți exporta rapoarte detaliate care arată distribuția producției, analiza impactului inputurilor și recomandări generate de AI pentru optimizarea strategiei sezonului următor.
AGRIVISION AI
| Dezvoltator | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Platforme suportate |
|
| Suport lingvistic | Mai multe limbi regionale cu suport vocal; optimizat pentru fermierii din India |
| Model de tarifare | Model freemium / plătit; funcțiile principale de consultanță și monitorizare fac parte din oferta comercială |
Prezentare generală
AgriVision AI este o platformă agritech inteligentă care utilizează inteligența artificială, viziunea computerizată și tehnologia vocală pentru a oferi informații în timp real despre culturi, predicții ale recoltelor și consultanță privind dăunătorii și bolile. Proiectată special pentru fermieri și organizațiile producătorilor agricoli (FPO), combină diagnosticul bazat pe imagini cu date de mediu și analize predictive pentru a crește productivitatea culturilor și a sprijini decizii agricole mai bune.
Cum funcționează
AgriVision AI democratizează accesul la inteligența agronomică bazată pe AI printr-o interfață mobilă simplă. Fermierii capturează imagini ale culturilor, pe care modelele de învățare automată le analizează pentru a detecta boli, dăunători și deficiențe de nutrienți. Aceste informații sunt îmbunătățite cu modele predictive ale recoltei alimentate de senzori IoT, monitorizarea mediului și datele introduse de fermieri. Platforma oferă consultanță vocală în limbile locale, făcând-o accesibilă fermierilor cu alfabetizare limitată. FPO-urile și cooperativele au acces la panouri de date pentru urmărirea performanței agregate a fermelor și a sănătății culturilor.
Caracteristici cheie
Detectează boli, dăunători și stres nutritiv folosind imagini realizate cu camera mobilului pentru o evaluare precisă a sănătății culturilor.
Folosește modele AI avansate pentru a anticipa recolta bazându-se pe date de mediu, imagini și informații de la fermieri.
Trimite notificări instantanee despre actualizări meteo, apariția dăunătorilor și riscuri de boli pentru a ține fermierii informați.
Oferă ghidaj în mai multe limbi regionale cu input și output vocal, chiar și în modul offline.
Informații agregate și instrumente de suport decizional pentru organizațiile producătorilor agricoli și cooperative.
Funcționează fără conexiune la internet; sincronizează datele când conexiunea este restabilită pentru acces neîntrerupt.
Descărcare sau acces
Începeți
Înscrieți-vă pentru AgriVision AI prin site-ul lor sau aplicația mobilă folosind numărul de telefon sau adresa de email.
Introduceți informațiile fermei, tipul culturii și datele de semănat pentru a vă crea profilul agricol.
Folosiți camera telefonului pentru a fotografia frunzele plantelor și încărcați-le în aplicație pentru analiza bazată pe AI.
Obțineți recomandări personalizate pentru tratamente împotriva dăunătorilor, bolilor și deficiențelor nutritive prin text sau voce în limba locală.
Fiți la curent cu alertele meteo și notificările privind riscurile de dăunători/boli prin sistemul de alerte al aplicației.
Folosiți funcția de predicție a recoltei pentru a estima producția viitoare și a planifica în consecință.
Organizațiile producătorilor agricoli pot accesa panoul web pentru a vizualiza date agregate despre ferme și informații colective.
Considerații importante
Întrebări frecvente
AgriVision AI utilizează modele avansate de învățare automată care combină analiza imaginilor culturilor, datele senzorilor de mediu (vreme, condiții ale solului) și informațiile furnizate de fermieri pentru a genera previziuni precise ale recoltei.
Da, AgriVision AI suportă funcționarea offline. Puteți utiliza funcțiile principale fără internet; totuși, actualizările de consultanță și sincronizarea datelor necesită conectivitate periodică.
Platforma suportă input și ghidaj vocal în mai multe limbi regionale, făcând-o accesibilă fermierilor din diverse regiuni lingvistice din India.
Absolut. AgriVision AI este proiectat special pentru fermierii mici și FPO-uri, oferind o interfață mobilă simplă, suport lingvistic localizat și opțiuni de tarifare accesibile.
Da, aplicația trimite alerte în timp real despre riscurile de dăunători, apariția bolilor și condiții meteorologice nefavorabile pentru a vă ajuta să luați rapid măsuri preventive.
CropX
| Dezvoltator | CropX Technologies, Inc. |
| Platforme suportate |
|
| Disponibilitate globală | Activ în peste 70 de țări la nivel mondial |
| Model de tarifare | Abonament plătit — necesită investiție în hardware (senzori) plus taxe continue pentru platformă |
Prezentare generală
CropX este o platformă de agricultură de precizie alimentată de inteligență artificială care combină datele de la senzorii de sol, învățarea automată, informațiile meteo și imaginile satelitare pentru a optimiza irigarea, aplicarea îngrășămintelor și gestionarea culturilor. Prin integrarea datelor în timp real din teren cu analize predictive, CropX ajută fermierii să maximizeze producția, să reducă risipa de inputuri și să îmbunătățească eficiența resurselor la scară largă.
Cum funcționează
CropX implementează o rețea de sonde de sol care măsoară continuu umiditatea, temperatura și conductivitatea electrică la mai multe adâncimi. Aceste date în timp real sunt transmise către platforma cloud CropX, unde algoritmi AI le combină cu modelele meteo locale, topografia, imaginile satelitare și datele utilajelor agricole pentru a genera informații agronomice acționabile. Sistemul utilizează modele validate de cultură pentru a anticipa stresul plantelor, a prezice riscul de boli și a calcula eficiența utilizării apei.
Un studiu de teren documentat a demonstrat o creștere a producției cu 22% folosind irigarea controlată de CropX prin prevenirea stresului hidric și adaptarea precisă la cerințele de apă ale solului.
Caracteristici cheie
Sondele din câmp monitorizează umiditatea, temperatura și conductivitatea electrică la mai multe adâncimi pentru informații continue despre teren.
Modelele de învățare automată integrează date despre sol, vreme, satelit și utilaje pentru a ghida deciziile de irigare și fertilizare.
Creează hărți de prescripție pentru semănat, fertilizare și irigare adaptate la variabilitatea terenului și condițiile solului.
Optimizează scripturile de irigare pe baza zonelor de umiditate a solului pentru a maximiza eficiența apei și performanța culturilor.
Importă date despre utilaje agricole în formatele ISO-XML, CSV, SHP și TIFF pentru o analiză completă a terenului.
Urmărește economiile de apă, scurgerile de azot și utilizarea inputurilor pentru a susține practici agricole eficiente și durabile.
Descărcare sau acces
Începutul utilizării
Amplasați sondele CropX în câmp la adâncimile indicate (de obicei 20 cm și 46 cm) pentru a începe colectarea datelor în timp real despre sol.
Configurați transmiterea datelor prin 4G, Bluetooth sau satelit pentru a asigura fluxul continuu al datelor senzorilor către platforma cloud.
Folosiți aplicația CropX sau panoul web pentru a defini limitele terenurilor și a conecta surse suplimentare de date precum stațiile meteo și hărțile topografice.
Încărcați hărți de producție, înregistrări ale utilajelor și fișiere de prescripție în formatele ISO-XML, CSV, SHP sau TIFF pentru o analiză completă a terenului.
Utilizați instrumentul VRA pentru a crea hărți de aplicare cu rată variabilă pentru semănat, fertilizare și irigare, personalizate condițiilor specifice ale terenului dumneavoastră.
Exportați scripturile VRI către controlerul de irigare sau sistemul pivot, sau ajustați manual operațiunile pe baza recomandărilor CropX.
Urmăriți datele senzorilor în timp real, indicii de vegetație satelitară și alertele predictive privind riscul de boli pe panoul intuitiv.
După recoltare, analizați datele de producție și rapoartele de teren pentru a evalua eficacitatea prescripțiilor și a rafina strategiile pentru sezoanele viitoare.
Considerații importante
- Taxe recurente de abonament necesare pentru acces complet la analizele și funcțiile platformei
- Dependență de conectivitate: este necesară conectivitate 4G, Bluetooth sau satelit pentru transmiterea fiabilă a datelor
- Curba de învățare: interpretarea informațiilor generate de AI poate necesita cunoștințe tehnice sau expertiză agronomică
- Compatibilitatea exportului de prescripții variază în funcție de producătorul utilajelor — nu toate mărcile de utilaje agricole sunt complet suportate
Întrebări frecvente
În studii de teren documentate, irigarea controlată de CropX a realizat o creștere a producției cu 22% prin prevenirea stresului hidric și adaptarea precisă a cerințelor de apă ale solului la nevoile culturilor.
CropX utilizează sonde de sol bazate pe capacitanță care măsoară conținutul volumetric de apă (umiditatea), temperatura solului și conductivitatea electrică (CE) la mai multe adâncimi pentru o profilare completă a solului.
Da — CropX suportă importul de date de la echipamente agricole prin mai multe formate de fișiere, inclusiv ISO-XML, CSV, SHP și TIFF, permițând integrarea fără probleme cu majoritatea sistemelor moderne de utilaje.
VRA (Aplicarea cu rată variabilă) permite fermierilor să aplice inputuri la rate diferite pe un teren, în funcție de variabilitatea solului și a culturii. CropX generează hărți de prescripție pentru semănat, fertilizare și irigare care țin cont de condițiile specifice ale terenului, optimizând eficiența inputurilor și potențialul de producție.
Da — instrumentul de Irigare cu rată variabilă (VRI) al CropX optimizează scripturile de irigare pe baza datelor în timp real despre umiditatea solului și a zonelor din teren, reducând semnificativ risipa de apă, menținând în același timp hidratarea și performanța optimă a culturilor.
OneSoil
Informații despre aplicație
| Dezvoltator | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Platforme suportate |
|
| Suport lingvistic | Disponibil la nivel global cu suport multi-limbă pentru aplicația web în multe regiuni. |
| Model de tarifare | Freemium — monitorizarea de bază a terenurilor este gratuită; instrumentele avansate precum cartografierea VRA și prelevarea de probe de sol necesită abonament OneSoil Pro. |
Prezentare generală
OneSoil este o platformă de agricultură de precizie bazată pe inteligență artificială care ajută cultivatorii să monitorizeze sănătatea culturilor, să analizeze zonele de productivitate și să prevadă recoltele folosind imagini satelitare și învățare automată. Permite fermierilor să ia decizii bazate pe date prin integrarea tendințelor NDVI, prognozelor meteo și datelor despre recoltă. Cu niveluri gratuite și Pro, OneSoil susține aplicarea cu rată variabilă (VRA), planificarea rotației culturilor și analiza recoltei — ajutând la maximizarea profitului și minimizarea risipei.
Cum funcționează
OneSoil utilizează imagini satelitare Copernicus Sentinel-1 și Sentinel-2 pentru a genera hărți NDVI (Indicele Normalizat de Vegetație) și pentru a detecta stadiile de dezvoltare a culturilor. Procesează date NDVI istorice (până la 6 ani) pentru a construi zone de productivitate, care reprezintă subzone ale terenului cu potențial constant de recoltă. Aceste zone permit utilizatorilor să aplice semănat, fertilizare sau stropire cu rată variabilă prin hărți de prescripție personalizabile.
După recoltare, fermierii pot încărca hărți de recoltă de la combină pentru a analiza performanța, a compara cu zonele de productivitate și a evalua eficiența strategiilor VRA. OneSoil oferă, de asemenea, planificare a rotației culturilor și prognoze meteo (precipitații, zile de creștere termică) pentru a susține deciziile agronomice pe termen lung.
Caracteristici cheie
Urmărirea în timp real a sănătății culturilor folosind imagini satelitare Sentinel-2 pentru detectarea precisă a stadiilor de dezvoltare.
Analiza NDVI istorică creează zone cu potențial de recoltă bazate pe altitudine și modele de luminozitate a solului.
Creează hărți de prescripție personalizabile pentru semănat, fertilizare și stropire bazate pe zonele de productivitate.
Importă hărți de recoltă de la combină și compară performanța cu prescripțiile VRA și zonele NDVI.
Planificare automată pentru sezoanele viitoare bazată pe istoricul complet al terenului și bune practici.
Previziuni pe 7 zile, urmărirea precipitațiilor acumulate și zile de creștere termică pentru decizii informate.
Descărcare sau acces
Ghid de început
Creează un cont prin aplicația web OneSoil sau descarcă aplicația mobilă pentru iOS sau Android.
Desenează sau importă limitele terenurilor direct pe interfața hărții interactive.
Permite OneSoil să proceseze date satelitare (NDVI, altitudine, luminozitate sol) pentru a genera zone de productivitate.
Selectează „Creează hartă VRA”, alege tipul de zonă (istoric sau NDVI), setează zonele și valorile ratei, apoi exportă harta de prescripție.
După recoltare, încarcă fișierele cu hărți de recoltă de la combină, potrivește atributele (recoltă, unități, marcaj temporal) și generează rapoarte de recoltă.
Compară hărțile de recoltă cu zonele de productivitate sau prescripțiile VRA pentru a evalua performanța și rentabilitatea investiției.
Folosește instrumentul de rotație a culturilor pentru a documenta și a previziona programele culturilor pentru sezoanele următoare.
Note importante și limitări
- Acuratețea predicției recoltei se îmbunătățește cu datele încărcate despre recoltă; fără acestea, prognozele sunt mai puțin precise.
- Imaginile satelitare depind de acoperirea cu nori; actualizările NDVI pot fi uneori întârziate.
- Exportul hărților de prescripție poate necesita compatibilitate cu anumite utilaje și formate de fișiere.
Întrebări frecvente
Da. OneSoil analizează tendințele NDVI, zonele de productivitate și datele încărcate despre recoltă pentru a face previziuni precise și a evalua performanța terenului.
OneSoil Pro deblochează instrumente avansate de agricultură de precizie, inclusiv crearea hărților VRA, hărți pentru prelevarea de probe de sol, teste cu benzi de control și analiza detaliată a zonelor de recoltă — funcții indisponibile în versiunea gratuită.
În versiunea Pro, navighează la „Creează hartă VRA”, selectează tipul de prescripție (zone de productivitate sau NDVI), configurează cultura și ratele de aplicare, apoi exportă harta către utilajele tale.
Da, funcțiile de bază pentru monitorizarea terenurilor sunt gratuite. Instrumentele avansate de agricultură de precizie, precum crearea hărților VRA și testele de control, necesită un abonament Pro.
OneSoil se bazează pe imagini satelitare Copernicus Sentinel-1 și Sentinel-2, procesate cu algoritmi AI pentru a obține metrici NDVI și alte informații de agricultură de precizie.
Concluzii cheie
- AI combină imagini satelitare, date meteo, senzori de sol și înregistrări istorice pentru o analiză completă a culturilor
- Algoritmii de învățare automată – de la ensemble-uri bazate pe arbori la rețele neuronale – oferă predicții precise ale producției
- Abordările hibride și învățarea prin transfer maximizează acuratețea chiar și în regiuni cu date limitate
- Implementările globale acoperă Kenya, SUA, Europa și Argentina cu rezultate dovedite
- Platformele comerciale fac acum prognoza AI accesibilă fermierilor și factorilor de decizie din întreaga lume
- Predicția producției bazată pe AI optimizează managementul culturilor și sporește securitatea alimentară
Concluzie finală: Predicția producției culturilor cu AI devine o realitate practică în toate regiunile și pentru toate culturile. Prin combinarea imaginilor satelitare globale, senzorilor locali și datelor climatice cu algoritmi puternici de ML, analiștii pot anticipa recoltele cu săptămâni sau chiar luni înainte de recoltare. Acest lucru oferă fermierilor și guvernelor posibilitatea de a planifica mai eficient semănatul și distribuția, contribuind astfel la hrănirea durabilă a unei lumi în creștere.
Comentarii 0
Lăsați un Comentariu
Încă nu există comentarii. Fii primul care comentează!