Как предсказать урожай с помощью ИИ
Узнайте, как ИИ преобразует сельское хозяйство с помощью точного прогнозирования урожая с использованием спутниковых снимков, датчиков IoT, климатических данных и моделей машинного обучения. Ознакомьтесь с лучшими мировыми инструментами ИИ — NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA — поддерживающими фермеров и агробизнес по всему миру.
Искусственный интеллект революционизирует сельское хозяйство, позволяя значительно точнее прогнозировать урожай. Современные модели ИИ могут обрабатывать огромные массивы данных — гораздо больше, чем способен человек — для прогнозирования сборов.
Приложения ИИ созданы для обработки гораздо большего объёма данных, чем человек, а затем анализа этих данных для более точных прогнозов.
— Reuters
Точные прогнозы урожая жизненно важны для продовольственной безопасности и планирования, особенно в условиях угрозы изменения климата. Исследования указывают на возможное снижение урожайности кукурузы до 24% к 2030 году при высоких сценариях потепления. Современные системы ИИ постоянно наблюдают за полями: они могут за несколько недель выявлять стресс или вредителей, картировать проблемные участки и даже рекомендовать, когда и где поливать или удобрять.
Источники данных для моделей ИИ по урожайности
Модели ИИ для прогнозирования урожая используют несколько потоков данных для создания комплексной картины поля:
Спутниковые и аэрофотоснимки
Данные о погоде и климате
Почвенные и наземные датчики
Исторические данные об урожайности
Модели машинного обучения для прогнозирования урожая
После сбора данных алгоритмы машинного обучения обучаются прогнозировать урожай. Было протестировано множество типов моделей, каждая из которых обладает своими преимуществами:
Ансамбли на основе деревьев
Методы Random Forest и Gradient Boosting отлично работают с разнородными данными.
- Превосходят альтернативы во многих исследованиях
- Обрабатывают нелинейные зависимости
- Устойчивы к выбросам
Нейронные сети
Искусственные нейронные сети, сверточные сети и рекуррентные LSTM хорошо справляются с большими объёмами данных.
- Улавливают сложные закономерности
- Масштабируются с ростом данных
- Поддерживают перенос обучения
Гибридные подходы
Сочетание глубокого обучения с переносом обучения повышает точность в регионах с ограниченными данными.
- Используют предварительно обученные модели
- Адаптируются к местным условиям
- Максимально используют ограниченные данные
Алгоритмы машинного обучения показали высокую эффективность в прогнозировании урожая во многих исследованиях.
— Исследования в области сельскохозяйственного ИИ
Глобальные приложения ИИ для прогнозирования урожая
Прогнозирование урожая на основе ИИ применяется во всём мире для всех основных культур. Вот ключевые реальные примеры:
Кения – прогнозирование урожайности кукурузы
Исследователи объединили модель симуляции роста культур с дистанционным зондированием, используя спутниковые данные FAO WaPOR для прогнозирования урожайности кукурузы. Гибридный подход повысил точность по сравнению с использованием только модели, поддерживая оценки урожая в регионах с недостатком данных.
США – картирование производства пшеницы
Команды обучали глубокие LSTM-сети на многолетних данных о погоде и спутниковых индексах для картирования производства пшеницы по округам, что позволяет точно прогнозировать региональные показатели.
Европа – мониторинг нескольких культур
Проекты, такие как UPSCALE, используют данные с дронов и спутников по ячменю, пшенице, картофелю и клеверу для вычисления индексов площади листьев и хлорофилла — ключевых параметров для уточнения моделей урожайности.
Коммерческие платформы и инструменты
Различные платформы ИИ теперь интегрируют эти методы для реальных фермеров по всему миру:
SIMA (Аргентина)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Поддержка нескольких культур
Инструменты и платформы для поддержки прогнозирования урожая
Экосистема растущих инструментов искусственного интеллекта поддерживает прогнозирование урожайности. Среди заметных примеров:
EOSDA Crop Monitoring
| Разработчик | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Поддерживаемые платформы |
|
| Поддержка языков | Глобальное покрытие с английским как основным языком; дополнительные языки доступны в зависимости от региона |
| Модель ценообразования | Платная платформа с многоуровневыми тарифами (Essential, Professional, Enterprise) и дополнительными опциями, включая оценку урожайности |
Обзор
EOSDA Crop Monitoring — платформа точного земледелия, использующая спутниковые снимки, погодные данные и машинное обучение для мониторинга состояния посевов, прогнозирования урожайности и поддержки принятия решений на основе данных. Предназначена для фермеров, агрономов, кооперативов и агробизнеса, обеспечивает дистанционную оценку полей, планирование ресурсов и прогнозирование урожайности как на уровне отдельных полей, так и регионов.
Как это работает
Платформа использует данные дистанционного зондирования со спутников (Sentinel-2, PlanetScope и др.) в сочетании с продвинутыми моделями ИИ для предоставления прогнозных данных. Модуль прогнозирования урожайности применяет два взаимодополняющих подхода:
- Статистическая модель: прогнозы на основе машинного обучения, обученные на исторических данных об урожайности и окружающей среде
- Биофизическая модель: прогнозирование, основанное на фенологии с использованием ассимиляции индекса площади листовой поверхности
Данные обновляются каждые 14 дней для постоянного уточнения прогнозов, достигая точности до 95% при оптимальных условиях. Такой двойной подход поддерживает принятие решений на уровне полей, оценку рисков и долгосрочное планирование в сельском хозяйстве.
Ключевые функции
Статистический и биофизический подходы для точного прогнозирования урожайности
Прогнозы урожайности до 3 месяцев с циклом перекалибровки модели каждые 14 дней
Спутниковые индексы, включая NDVI, MSAVI, RECI, NDMI и другие
Гиперлокальные прогнозы на 14 дней и комплексная историческая погодная аналитика
Карты переменного нормирования с использованием спутниковых и машинных данных
Журналы полевых работ, задачи по обследованию и управление командой с несколькими пользователями
Полный доступ к API для интеграции агротехнических решений и кастомных приложений
Экспорт карт в форматах TIFF, SHP и других для внешнего анализа
Доступ к платформе
Начало работы
Зарегистрируйтесь в EOSDA Crop Monitoring и выберите тарифный план (Essential, Professional или Enterprise).
Нарисуйте границы полей прямо на карте или загрузите файлы с границами для начала мониторинга.
Просматривайте вегетационные индексы, водный стресс, классификацию культур и стадии роста по фенологической шкале BBCH для планирования полевых работ.
Активируйте дополнительный модуль прогнозирования урожайности и укажите даты посева, сорта культур и исторические данные об урожайности для калибровки моделей и повышения точности прогнозов.
Экспортируйте карты в форматах TIFF или SHP, создавайте карты зон VRA или интегрируйте с вашими системами через API для разработчиков.
Технические характеристики
| Поддерживаемые культуры | Более 100 типов культур в модели прогнозирования урожайности |
| Точность прогноза | До ~95% при оптимальных условиях данных |
| Горизонт прогноза | До 3 месяцев вперед |
| Частота обновления данных | Каждые 14 дней для перекалибровки модели |
| Источники спутниковых данных | Sentinel-2 (разрешение 10 м), PlanetScope (разрешение 3 м) и другие |
| Вегетационные индексы | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI и дополнительные индексы |
| Прогноз погоды | Гиперлокальные прогнозы на 14 дней с исторической аналитикой |
| Форматы экспорта | TIFF, SHP и другие стандартные форматы ГИС |
| Доступ к API | Доступен для спутниковых снимков, вегетационных индексов, погодных данных и зонирования полей |
| Инфраструктура | Облачная платформа, требующая подключения к интернету |
Важные замечания
- Точность зависит от качества данных, включая исторические записи об урожайности, данные о почвах и фенологические параметры
- Горизонт прогноза ограничен примерно 3 месяцами, что делает его менее подходящим для очень долгосрочных прогнозов
- Требуется подключение к интернету; офлайн-функциональность ограничена из-за облачной архитектуры
- Калибровка биофизической модели требует ввода пользователем дат посева, сортов культур и других фенологических параметров
- Не подходит для офлайн- или автономных сельскохозяйственных операций
Часто задаваемые вопросы
EOSDA Crop Monitoring поддерживает прогнозирование урожайности для более чем 100 типов культур, охватывая большинство основных сельскохозяйственных товаров и региональных культур.
Точность прогноза может достигать примерно 95% при оптимальных условиях, в зависимости от качества данных, исторических записей об урожайности и правильной калибровки модели.
Входные данные модели обновляются каждые 14 дней, что позволяет непрерывно перекалибровывать и уточнять прогнозы урожайности в течение вегетационного периода.
Да. EOSDA предоставляет полный API, который позволяет интегрировать платформу с кастомными приложениями и агротехническими системами, обеспечивая доступ к спутниковым снимкам, вегетационным индексам, погодным данным, зонированию полей и другим функциям.
Для статистической модели исторические данные об урожайности повышают точность, но не всегда обязательны. Для биофизической модели необходимо предоставить сорт культуры, даты посева и другие фенологические данные для максимальной точности прогноза.
Taranis Ag Intelligence
| Разработчик | Taranis Inc. |
| Платформа | Веб-платформа с аэрофотосъемкой с помощью дронов, самолетов и спутников |
| Глобальное покрытие | Работает по всему миру с клиентами в США, Европе, Бразилии и других странах |
| Модель ценообразования | Платный сервис на основе подписки; публичного бесплатного плана нет |
Обзор
Taranis Ag Intelligence — это платформа точного земледелия, сочетающая сверхвысокое разрешение аэрофотоснимков с генеративным ИИ для анализа посевов на уровне листа. Система обнаруживает ранние признаки вредителей, болезней, дефицита питательных веществ и давления сорняков, позволяя аграриям и агрономам действовать проактивно. Интегрируя генеративный ИИ-движок Ag Assistant с богатыми данными изображений, Taranis поддерживает прогнозирование урожайности и принятие решений на основе данных для оптимизации использования ресурсов и повышения продуктивности.
Как это работает
Taranis использует флот низколетящих летательных аппаратов (дронов и самолетов) для съемки с разрешением около 0,3 мм на пиксель по всему полю. Платформа ИИ анализирует сотни миллионов точек данных, чтобы распознавать стрессовые факторы для посевов, включая насекомых, болезни, сорняки и проблемы с питанием. Генеративный ИИ-движок Ag Assistant синтезирует эти данные на уровне листа с погодными условиями, агрономическими исследованиями и информацией о защите растений, чтобы создавать точные, специфичные для поля инсайты и рекомендации. Недавние улучшения включают продвинутые алгоритмы прогнозирования урожайности, которые оценивают будущую продуктивность на основе выявленных рисков для здоровья посевов.
Ключевые функции
Анализ на уровне листа с использованием съемки дронами и самолетами с разрешением 0,3 мм на пиксель
Автоматическое выявление вредителей, болезней, дефицита питательных веществ, давления сорняков и подсчет густоты стояния
Генеративный ИИ, предоставляющий индивидуальные агрономические рекомендации и отчеты по обследованию
Продвинутые алгоритмы прогнозируют урожай на основе данных ИИ с уровня листа
Круглогодичный сбор данных и полный мониторинг для крупных хозяйств
Доступ к Taranis
Начало работы
Зарегистрируйтесь на сайте Taranis и выберите подходящий тарифный план для вашего хозяйства.
Предоставьте карты полей или согласуйте с Taranis график аэрофотосъемки ваших участков.
Taranis выполняет съемку ваших полей в запланированные сроки с помощью дронов или самолетов для получения высококачественных изображений.
Изображения обрабатываются с помощью алгоритмов ИИ для выявления угроз и создания практических рекомендаций.
Получайте агрономические отчеты, созданные Ag Assistant, включая рекомендации и прогнозы урожайности.
Используйте полученные данные для управления хозяйством, включая применение ресурсов, планирование обследований и стратегии защиты посевов.
Важные моменты
- Требуются физические аэрофотоперелеты (дроны или самолеты), что может ограничивать доступность в регионах или увеличивать операционные расходы
- Обработка больших объемов данных; субмиллиметровые изображения требуют надежной инфраструктуры и технической экспертизы
- Необходим тщательный контроль конфиденциальности и безопасности данных при работе с высокоразрешающими изображениями полей
- Оптимизирован для консультантов, агрономических ритейлеров и крупных хозяйств; мелкие фермы могут иметь ограниченный прямой доступ
- Прогнозы урожайности основаны на ИИ и могут варьироваться в зависимости от качества изображений и входных данных
- Некоторые рекомендации, сгенерированные ИИ, могут требовать ручной проверки агрономами перед внедрением
- Постоянный доступ к аэрофотосъемке может быть невозможен во всех регионах или при неблагоприятных погодных условиях
Часто задаваемые вопросы
Taranis использует алгоритмы прогнозирования урожайности на базе ИИ, интегрированные в Ag Assistant, которые объединяют данные листовой съемки с агрономической информацией, погодными условиями и индикаторами стрессов на поле для оценки будущей продуктивности.
Аэрофотоснимки Taranis достигают разрешения примерно 0,3 мм на пиксель, что позволяет проводить очень детальный анализ посевов на уровне листа и раннее выявление стрессовых факторов.
Платформа оптимизирована для консультантов, агрономических ритейлеров и крупных хозяйств. Мелкие фермы могут получить доступ к Taranis через партнерства или кооперативные соглашения, однако прямой доступ зависит от выбранного плана и масштаба хозяйства.
Ag Assistant — это генеративный ИИ-движок, который обрабатывает изображения полей, агрономические данные, результаты исследований и погодную информацию для создания индивидуальных агрономических отчетов и рекомендаций по конкретным полям.
Да. Анализируя высокоразрешающие изображения на уровне листа, Taranis выявляет ранние признаки нашествия вредителей, болезней, дефицита питательных веществ и давления сорняков, что позволяет проводить проактивные меры до возникновения значительного ущерба посевам.
Climate FieldView (Bayer)
| Разработчик | Bayer (The Climate Corporation) |
| Поддерживаемые платформы |
|
| Доступность | Более 20 стран, включая США, Бразилию, Канаду, Европу, Южную Африку, Австралию и Турцию |
| Модель ценообразования | Базовый (бесплатный) с ограниченным функционалом; платные тарифы включают Prime, Plus и Premium с расширенной аналитикой |
Обзор
Climate FieldView от Bayer — это цифровая платформа для сельского хозяйства на базе ИИ, объединяющая агрономические, машинные, метеорологические и спутниковые данные в единую интеллектуальную систему. Обрабатывая миллиарды точек данных и более 250 слоев высококачественной информации, она помогает фермерам получать практические сведения о полях, прогнозировать урожай, оптимизировать использование ресурсов и принимать решения на основе данных для максимизации рентабельности.
Как это работает
Climate FieldView собирает данные с тракторов, сеялок, комбайнов, датчиков, метеостанций и спутниковых снимков в централизованную облачную платформу. Модели машинного обучения анализируют эти многослойные данные для создания прогнозов урожайности, оценки состояния посевов и предоставления агрономических рекомендаций. Интеграция с внешними системами через API (например, CLAAS Telematics) и синхронизация данных техники через FieldView Drive обеспечивают полную видимость фермы и прогнозные данные для принятия решений при посеве, защите растений и уборке урожая.
Ключевые функции
Модели машинного обучения используют исторические данные, погодные условия и спутниковые снимки для точного прогнозирования урожайности.
Спутниковые карты показывают стресс растений, биомассу и состояние полей в режиме почти реального времени для раннего вмешательства.
Подключение к тракторам, комбайнам и оборудованию для автоматической синхронизации агрономических и данных об урожайности.
Обход полей, создание отчетов по урожайности после сбора и экспорт данных в форматах PDF или CSV.
Поддержка интеграций сторонних разработчиков (CLAAS API, Combyne) и связь с платформами управления зерном.
Доступ к данным полей и аналитике с любого устройства через веб-платформу или мобильное приложение iOS.
Скачать или получить доступ
Начало работы
Создайте аккаунт на сайте Climate FieldView и выберите бесплатный базовый план или платный тариф (Prime, Plus, Premium) в зависимости от ваших потребностей.
Подключите устройство FieldView Drive к диагностическому порту вашей техники для начала передачи данных о работе машины в ваш аккаунт.
Импортируйте исторические данные через Data Inbox или автоматически синхронизируйте их с помощью подключенной техники, API или метеостанций.
Используйте веб-платформу или мобильное приложение для просмотра спутниковых карт, выявления зон стресса и мониторинга состояния посевов в течение сезона.
После сбора урожая используйте инструменты анализа урожайности и отчетов по регионам для оценки результатов и получения прогнозов на следующий сезон на базе ИИ.
Экспортируйте подробные отчеты в формате PDF или CSV для обмена с агрономами, консультантами или деловыми партнерами.
Важные замечания
- Для полного использования платформы обычно требуется совместимое оборудование (FieldView Drive) и подключение техники
- Точность прогнозов урожайности зависит от качества и полноты входных данных (данные техники, спутниковые снимки, погода)
- Некоторые продвинутые интеграции и функции могут быть недоступны во всех регионах
- Управление и интерпретация больших объемов данных требуют цифровой грамотности и времени со стороны фермеров
Часто задаваемые вопросы
Climate FieldView использует продвинутые алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных полей, текущих погодных условий, спутниковых снимков и агрономических данных, полученных с техники. Этот многослойный анализ позволяет создавать точные прогнозы урожайности, помогая планировать и оптимизировать сельскохозяйственные операции.
Да, базовый план полностью бесплатен и включает основные функции, такие как хранение данных, визуализация полей и загрузка данных. Платные тарифы (Prime, Plus, Premium) открывают доступ к расширенной аналитике, прогнозному моделированию и премиальной поддержке.
Безусловно. Вы можете подключить свою технику с помощью устройства FieldView Drive или через интеграции API (например, CLAAS Telematics). Это позволяет автоматически синхронизировать данные о полевых работах, урожайности и диагностике техники напрямую с вашим аккаунтом FieldView.
Climate FieldView доступен более чем в 20 странах мира, включая США, Бразилию, Канаду, страны Европы, Южную Африку, Австралию и Турцию. Доступность и набор функций могут варьироваться в зависимости от региона.
После сбора урожая используйте функции отчетов по регионам и анализа урожайности для оценки данных о производительности полей. Вы можете экспортировать подробные отчеты с распределением урожайности, анализом влияния затрат и рекомендациями на основе ИИ для оптимизации стратегии следующего сезона.
AGRIVISION AI
| Разработчик | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Поддерживаемые платформы |
|
| Поддержка языков | Несколько региональных языков с голосовой поддержкой; оптимизировано для индийских фермеров |
| Модель ценообразования | Модель freemium / платная; основные функции консультаций и мониторинга входят в коммерческое предложение |
Обзор
AgriVision AI — интеллектуальная агротехническая платформа, использующая искусственный интеллект, компьютерное зрение и голосовые технологии для предоставления оперативной информации о посевах, прогнозов урожайности и консультаций по вредителям и болезням. Разработана специально для фермеров и организаций производителей (FPO), сочетает диагностику на основе изображений с экологическими данными и предиктивной аналитикой для повышения продуктивности и поддержки принятия решений в сельском хозяйстве.
Как это работает
AgriVision AI демократизирует доступ к агрономической информации на базе ИИ через простой мобильный интерфейс. Фермеры делают фотографии своих посевов, которые модели машинного обучения анализируют для выявления болезней, вредителей и дефицита питательных веществ. Эти данные дополняются предиктивными моделями урожайности, основанными на данных IoT-сенсоров, мониторинге окружающей среды и вводе данных фермером. Платформа предлагает голосовые консультации на местных языках, что делает её доступной для фермеров с ограниченной грамотностью. FPO и кооперативы получают доступ к панелям данных для отслеживания агрегированных показателей и состояния посевов.
Ключевые функции
Обнаруживает болезни, вредителей и стресс от дефицита питательных веществ с помощью изображений, сделанных камерой мобильного телефона, для точной оценки состояния посевов.
Использует продвинутые модели ИИ для прогнозирования урожайности на основе экологических данных, изображений и вводимых фермером данных.
Отправляет мгновенные уведомления о погодных изменениях, вспышках вредителей и рисках заболеваний, чтобы фермеры были в курсе событий.
Предоставляет рекомендации на нескольких региональных языках с голосовым вводом и выводом, включая офлайн-режим.
Агрегированные данные и инструменты поддержки принятия решений для организаций производителей и кооперативов.
Работает без подключения к интернету; синхронизирует данные при восстановлении связи для непрерывного доступа.
Скачать или получить доступ
Начало работы
Зарегистрируйтесь в AgriVision AI через их сайт или мобильное приложение, используя номер телефона или электронную почту.
Введите информацию о вашей ферме, тип культуры и даты посева для создания профиля хозяйства.
Используйте камеру телефона для фотографирования листьев растений и загрузите их в приложение для анализа на базе ИИ.
Получайте персонализированные рекомендации по борьбе с вредителями, болезнями и дефицитом питательных веществ в текстовом или голосовом формате на вашем местном языке.
Будьте в курсе погодных предупреждений и уведомлений о рисках вредителей и заболеваний через систему оповещений приложения.
Используйте функцию прогнозирования урожайности для оценки будущего производства и планирования.
Организации производителей могут получить доступ к веб-панели для просмотра агрегированных данных и коллективных аналитических сведений.
Важные замечания
Часто задаваемые вопросы
AgriVision AI использует продвинутые модели машинного обучения, которые объединяют анализ изображений ваших посевов, данные с экологических сенсоров (погода, состояние почвы) и вводимые фермером данные для точного прогнозирования урожайности.
Да, AgriVision AI поддерживает офлайн-режим. Вы можете использовать основные функции без интернета; однако обновления консультаций и синхронизация данных требуют периодического подключения.
Платформа поддерживает голосовой ввод и консультации на нескольких региональных языках, что делает её доступной для фермеров из разных лингвистических регионов Индии.
Безусловно. AgriVision AI специально разработан для мелких фермеров и организаций производителей, предлагая простой мобильный интерфейс, поддержку локальных языков и доступные ценовые варианты.
Да, приложение отправляет оповещения в реальном времени о рисках вредителей, вспышках болезней и неблагоприятных погодных условиях, чтобы вы могли быстро принять профилактические меры.
CropX
| Разработчик | CropX Technologies, Inc. |
| Поддерживаемые платформы |
|
| Глобальная доступность | Активно в более чем 70 странах по всему миру |
| Модель ценообразования | Платная подписка — требует инвестиций в оборудование (датчики) и регулярных платежей за платформу |
Обзор
CropX — платформа точного земледелия на базе ИИ, которая объединяет данные с почвенных датчиков, машинное обучение, погодную информацию и спутниковые снимки для оптимизации орошения, внесения удобрений и управления урожаем. Интегрируя данные с полей в реальном времени с прогнозной аналитикой, CropX помогает фермерам максимизировать урожайность, снижать потери ресурсов и повышать эффективность использования на масштабном уровне.
Как это работает
CropX использует сеть почвенных датчиков, которые непрерывно измеряют влажность, температуру и электрическую проводимость на разных глубинах. Эти данные в реальном времени передаются в облачную платформу CropX, где алгоритмы ИИ объединяют их с локальными погодными условиями, топографией, спутниковыми изображениями и данными сельхозтехники для создания практических агрономических рекомендаций. Система использует проверенные модели растений для прогнозирования стрессов, оценки риска заболеваний и расчета эффективности использования воды.
Документированные полевые испытания показали увеличение урожайности на 22% при использовании орошения, управляемого CropX, за счет предотвращения водного стресса и точного соответствия потребностям почвы в воде.
Ключевые функции
Датчики в поле контролируют влажность, температуру и электрическую проводимость на разных глубинах для постоянного мониторинга состояния почвы.
Модели машинного обучения интегрируют данные почвы, погоды, спутников и техники для управления орошением и удобрениями.
Создание карт норм посева, удобрений и орошения с учетом вариабельности поля и состояния почвы.
Оптимизация сценариев орошения на основе зон влажности почвы для максимальной эффективности использования воды и повышения урожайности.
Импорт данных сельхозтехники в форматах ISO-XML, CSV, SHP и TIFF для комплексного анализа полей.
Отслеживание экономии воды, вымывания азота и использования ресурсов для поддержки эффективных и устойчивых методов земледелия.
Скачать или получить доступ
Начало работы
Разместите датчики CropX в поле на заданных глубинах (обычно 20 см и 46 см) для начала сбора данных о состоянии почвы в реальном времени.
Настройте передачу данных через 4G, Bluetooth или спутниковую связь для обеспечения непрерывного потока данных с датчиков в облачную платформу.
Используйте приложение CropX или веб-панель для определения границ полей и подключения дополнительных источников данных, таких как метеостанции и топографические карты.
Загрузите карты урожайности, записи о технике и файлы предписаний в форматах ISO-XML, CSV, SHP или TIFF для комплексного анализа полей.
Используйте инструмент VRA для создания карт применения переменных норм посева, удобрений и орошения, адаптированных к конкретным условиям вашего поля.
Экспортируйте сценарии VRI в контроллер орошения или систему поворотных дождевателей, либо вручную корректируйте операции согласно рекомендациям CropX.
Отслеживайте данные с датчиков в реальном времени, спутниковые индексы растительности и предупреждения о риске заболеваний на удобной панели управления.
После сбора урожая анализируйте данные об урожайности и отчеты по полям для оценки эффективности предписаний и корректировки стратегий на будущие сезоны.
Важные замечания
- Требуются регулярные платежи по подписке для доступа ко всем аналитическим функциям платформы
- Зависимость от связи: необходима стабильная 4G, Bluetooth или спутниковая связь для надежной передачи данных
- Кривая обучения: для интерпретации данных на базе ИИ может потребоваться техническая подготовка или агрономическая экспертиза
- Совместимость экспорта предписаний зависит от производителя техники — не все бренды полностью поддерживаются
Часто задаваемые вопросы
В документированных полевых испытаниях орошение, управляемое CropX, обеспечило увеличение урожайности на 22% за счет предотвращения водного стресса и точного соответствия потребностям растений в воде.
CropX использует емкостные почвенные датчики, которые измеряют объемное содержание воды (влажность), температуру почвы и электрическую проводимость (EC) на разных глубинах для комплексного профилирования почвы.
Да — CropX поддерживает импорт данных с сельхозтехники в различных форматах, включая ISO-XML, CSV, SHP и TIFF, обеспечивая бесшовную интеграцию с большинством современных систем техники.
VRA (применение переменных норм) позволяет фермерам вносить ресурсы с разной нормой на разных участках поля в зависимости от вариабельности почвы и растений. CropX создает карты предписаний для посева, удобрений и орошения с учетом условий конкретного поля, оптимизируя эффективность использования ресурсов и потенциал урожайности.
Да — инструмент переменного орошения (VRI) CropX оптимизирует сценарии орошения на основе данных о влажности почвы в реальном времени и зон поля, значительно снижая потери воды при сохранении оптимального увлажнения и продуктивности растений.
OneSoil
Информация о приложении
| Разработчик | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Поддерживаемые платформы |
|
| Поддержка языков | Доступно по всему миру с поддержкой многоязычного веб-приложения в различных регионах. |
| Модель ценообразования | Freemium — базовый мониторинг полей бесплатен; расширенные инструменты, такие как создание карт VRA и отбор проб почвы, требуют подписки OneSoil Pro. |
Общий обзор
OneSoil — это платформа точного земледелия с искусственным интеллектом, которая помогает аграриям контролировать состояние посевов, анализировать зоны продуктивности и прогнозировать урожай с помощью спутниковых снимков и машинного обучения. Она позволяет фермерам принимать решения на основе данных, интегрируя тенденции NDVI, прогнозы погоды и данные урожайности. С бесплатным и Pro тарифами OneSoil поддерживает дифференцированное внесение (VRA), планирование севооборота и анализ урожайности — помогая максимизировать доход и минимизировать потери.
Как это работает
OneSoil использует спутниковые снимки Copernicus Sentinel-1 и Sentinel-2 для создания карт NDVI (нормализованный разностный индекс растительности) и определения стадий развития посевов. Обрабатывает исторические данные NDVI (до 6 лет) для построения зон продуктивности, которые представляют собой подзоны поля с постоянным потенциалом урожайности. Эти зоны позволяют пользователям применять дифференцированное внесение семян, удобрений или опрыскивание с помощью настраиваемых карт предписаний.
После уборки урожая фермеры могут загружать карты урожайности с комбайна для анализа результатов, сравнения с зонами продуктивности и оценки эффективности стратегий VRA. OneSoil также предлагает планирование севооборота и прогнозы погоды (осадки, сумма эффективных температур) для поддержки агрономических решений во времени.
Ключевые функции
Отслеживание состояния посевов в реальном времени с использованием спутниковых снимков Sentinel-2 для точного определения стадий развития.
Анализ исторических данных NDVI для создания зон с потенциалом урожайности на основе рельефа и яркости почвы.
Создание настраиваемых карт предписаний для посева, удобрения и опрыскивания на основе зон продуктивности.
Импорт карт урожайности с комбайна и сравнение результатов с предписаниями VRA и зонами NDVI.
Автоматическое планирование будущих сезонов на основе полной истории поля и лучших практик.
7-дневные прогнозы, учет осадков и сумма эффективных температур для обоснованных решений.
Скачать или получить доступ
Руководство по началу работы
Создайте аккаунт через веб-приложение OneSoil или скачайте мобильное приложение для iOS или Android.
Нарисуйте или импортируйте границы полей прямо на интерактивной карте.
Разрешите OneSoil обработать спутниковые данные (NDVI, высота, яркость почвы) для создания зон продуктивности.
Выберите «Создать карту VRA», выберите тип зоны (историческая или NDVI), установите зоны и значения норм внесения, затем экспортируйте карту предписаний.
После уборки загрузите файлы карт урожайности с комбайна, сопоставьте атрибуты (урожайность, единицы, временные метки) и сформируйте отчеты по урожайности.
Сравните карты урожайности с зонами продуктивности или предписаниями VRA для оценки эффективности и возврата инвестиций.
Используйте инструмент севооборота для документирования и прогнозирования графиков посевов на будущие сезоны.
Важные замечания и ограничения
- Точность прогноза урожайности повышается при загрузке данных урожайности; без них прогнозы менее точны.
- Спутниковые снимки зависят от облачности; обновления данных NDVI могут иногда задерживаться.
- Экспорт карт предписаний может требовать совместимости с определенной техникой и форматами файлов.
Часто задаваемые вопросы
Да. OneSoil анализирует тенденции NDVI, зоны продуктивности и загруженные данные урожайности для точного прогнозирования урожая и оценки состояния поля.
OneSoil Pro открывает доступ к расширенным инструментам точного земледелия, включая создание карт VRA, карты отбора проб почвы, испытания контрольных полос и детальный анализ зон урожайности — функции, недоступные в бесплатной версии.
В версии Pro перейдите в раздел «Создать карту VRA», выберите тип предписания (зоны продуктивности или NDVI), настройте культуру и нормы внесения, затем экспортируйте карту для вашей техники.
Да, базовые функции мониторинга полей бесплатны. Расширенные инструменты точного земледелия, такие как создание карт VRA и испытания контрольных полос, требуют подписки Pro.
OneSoil использует спутниковые снимки Copernicus Sentinel-1 и Sentinel-2, обработанные с помощью алгоритмов ИИ для получения показателей NDVI и других данных точного земледелия.
Основные выводы
- ИИ объединяет спутниковые снимки, погодные данные, почвенные датчики и исторические записи для комплексного анализа посевов
- Алгоритмы машинного обучения — от ансамблей на основе деревьев до нейронных сетей — обеспечивают точные прогнозы урожая
- Гибридные подходы и перенос обучения максимизируют точность даже в регионах с ограниченными данными
- Глобальные реализации охватывают Кению, США, Европу и Аргентину с доказанными результатами
- Коммерческие платформы делают прогнозирование ИИ доступным для фермеров и политиков по всему миру
- Прогнозирование урожая на основе ИИ оптимизирует управление посевами и повышает продовольственную безопасность
Итог: Прогнозирование урожая с помощью ИИ становится практической реальностью во всех регионах и для всех культур. Объединяя глобальные спутниковые снимки, локальные датчики и климатические данные с мощными алгоритмами машинного обучения, аналитики могут предсказывать сборы за недели или даже месяцы до урожая. Это даёт фермерам и правительствам возможность эффективнее планировать посевы и распределение, помогая устойчиво кормить растущее население планеты.
Комментарии 0
Оставить комментарий
Пока нет комментариев. Будьте первым, кто оставит отзыв!