Hur man förutspår skörd med AI
Upptäck hur AI förändrar jordbruket med noggrann skördeprognos genom satellitbilder, IoT-sensorer, klimatdata och maskininlärningsmodeller. Lär dig om de bästa globala AI-verktygen—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—som stödjer bönder och jordbruksföretag världen över.
Artificiell intelligens revolutionerar jordbruket genom att möjliggöra mycket mer exakta skördeprognoser. Dagens AI-modeller kan bearbeta enorma datamängder – långt mer än vad en människa kan hantera – för att förutsäga skördar.
AI-appar är designade för att smälta mycket mer data än en människa, och sedan analysera denna data för att göra mer exakta prognoser.
— Reuters
Exakta skördeprognoser är avgörande för livsmedelssäkerhet och planering, särskilt när klimatförändringar hotar grödorna. Studier pekar på upp till en 24% minskning av majsavkastningen till 2030 under höga uppvärmningsscenarier. Moderna AI-system övervakar fälten kontinuerligt: de kan varna för stress eller skadedjur veckor i förväg, kartlägga problemområden och till och med föreslå när och var man ska vattna eller gödsla.
Datakällor för AI:s grödmodeller
AI:s modeller för skördeprognoser bygger på flera datakällor för att skapa en heltäckande bild av fältet:
Satellit- och flygbilder
Väder- och klimatdata
Jord- och marksensorer
Historiska skörddata
Maskininlärningsmodeller för skördeprognoser
När data samlats in tränas maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga avkastning. Många modelltyper har testats, var och en med sina styrkor:
Träd-baserade ensemblemetoder
Random Forest och Gradient Boosting hanterar blandad data exceptionellt väl.
- Överträffar alternativ i många studier
- Hantera icke-linjära samband
- Robusta mot avvikare
Neurala nätverk
ANN, konvolutionella nätverk och återkommande LSTM-nätverk utmärker sig med stora datamängder.
- Fångar komplexa mönster
- Skalbar med datavolym
- Möjliggör transferinlärning
Hybridmetoder
Kombination av djupinlärning med transferinlärning ökar noggrannheten i datafattiga områden.
- Utnyttjar förtränade modeller
- Anpassar sig till lokala förhållanden
- Maximerar begränsad data
Maskininlärningsalgoritmer har visat sig prestera väl för skördeprognoser i många studier.
— Agricultural AI Research
Globala AI-tillämpningar för skördeprognoser
AI-baserad skördeprognos används nu globalt för alla större grödor. Här är viktiga verkliga exempel:
Kenya – Majsavkastningsprognoser
Forskare kombinerade en grödtillväxtsimuleringsmodell med fjärranalys via FAO:s WaPOR-satellitdata för att förutsäga majsavkastning. Den hybrida metoden förbättrade noggrannheten jämfört med att bara använda modellen, vilket stödjer skördeuppskattningar i datafattiga områden.
USA – Veteproduktionskartläggning
Team har tränat djupa LSTM-nätverk på fleråriga väder- och satellitindex för att kartlägga veteproduktionen länsvis, vilket möjliggör precisa regionala prognoser.
Europa – Övervakning av flera grödor
Projekt som UPSCALE-initiativet använder drönar- och satellitdata på korn, vete, potatis och klöver för att beräkna bladyt- och klorofyllindex – viktiga insatsfaktorer för att förfina skördeprognosmodeller.
Kommersiella plattformar och verktyg
Flera AI-plattformar integrerar nu dessa metoder för verkliga bönder världen över:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Stöd för flera grödor
Verktyg och plattformar som stödjer skördeprognoser
A growing ecosystem of AI tools supports yield forecasting. Notable examples include:
EOSDA Crop Monitoring
| Utvecklare | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Stödda plattformar |
|
| Språkstöd | Global täckning med engelska som huvudspråk; ytterligare språk tillgängliga per region |
| Prisstruktur | Betald plattform med nivåindelade abonnemang (Essential, Professional, Enterprise) och valfria tillägg inklusive skördeuppskattning |
Översikt
EOSDA Crop Monitoring är en plattform för precisionsjordbruk som använder satellitbilder, väderdata och maskininlärning för att övervaka grödors hälsa, förutsäga skördar och möjliggöra datadrivna jordbruksbeslut. Utformad för bönder, agronomer, kooperativ och jordbruksföretag, erbjuder den fjärrbedömning av fält, resursplanering och prognoser för grödprestanda på både fältnivå och regional nivå.
Så fungerar det
Plattformen använder fjärranalysdata från satelliter (Sentinel-2, PlanetScope och andra) kombinerat med avancerade AI-modeller för att leverera prediktiva insikter. Modulen för skördeprognoser använder två kompletterande metoder:
- Statistisk modell: Maskininlärningsbaserade prognoser tränade på historiska skörde- och miljödata
- Biofysisk modell: Fenologidriven prognos med assimilering av bladytindex (LAI)
Data uppdateras var 14:e dag för att kontinuerligt förbättra prognoserna, med upp till 95 % noggrannhet under optimala förhållanden. Denna dubbla modellstrategi stödjer beslutsfattande på fältnivå, riskbedömning och långsiktig jordbruksplanering.
Viktiga funktioner
Statistiska och biofysiska metoder för exakt skördeprognos
Skördeprognoser upp till 3 månader med 14-dagars modellkalibreringscykler
Satellitbaserade index inklusive NDVI, MSAVI, RECI, NDMI med flera
14-dagars hyperlokala prognoser och omfattande historisk väderdata
Kartor för variabel insatsdosering som kombinerar satellit- och maskindata
Loggar för fältaktiviteter, scoutinguppgifter och hantering av flera användare i team
Full API-åtkomst för agriteknikintegration och anpassade applikationer
Exportera kartor i TIFF, SHP och andra format för extern analys
Tillgång till plattformen
Kom igång
Registrera dig för EOSDA Crop Monitoring och välj din abonnemangsnivå (Essential, Professional eller Enterprise).
Rita fältgränser direkt i kartgränssnittet eller ladda upp befintliga fältgränsfiler för att börja övervaka.
Visa vegetationindex, vattenstress, grödklassificering och tillväxtstadier baserat på BBCH-fenologiska skalor för att planera fältinsatser.
Aktivera tillägget för skördeprognos och ange sådatum, grödsorter och historiska skördedata för att kalibrera modellerna för exakta prognoser.
Exportera kartor i TIFF- eller SHP-format, generera VRA-zonkartor eller integrera med dina system via utvecklar-API:et.
Tekniska specifikationer
| Stödda grödor | Över 100 grödsorter i skördeprognosmodellen |
| Prognosnoggrannhet | Upp till ~95 % under optimala datavillkor |
| Prognoshorisont | Upp till 3 månader framåt |
| Datauppdateringsfrekvens | Var 14:e dag för modellkalibrering |
| Satellitdatakällor | Sentinel-2 (10 m upplösning), PlanetScope (3 m upplösning) och andra |
| Vegetationsindex | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI och ytterligare index |
| Väderprognoser | 14-dagars hyperlokala prognoser med historisk analys |
| Exportformat | TIFF, SHP och andra standardformat för GIS |
| API-åtkomst | Tillgängligt för satellitbilder, vegetationindex, väderdata och fältzonering |
| Infrastruktur | Molnbaserad plattform som kräver internetuppkoppling |
Viktiga överväganden
- Noggrannheten beror på datakvalitet, inklusive historiska skördedokument, jorddata och fenologiska indata
- Prognoshorisonten är begränsad till cirka 3 månader, vilket gör den mindre lämplig för mycket långsiktiga prognoser
- Kräver internetuppkoppling; offlinefunktionalitet är begränsad på grund av molnbaserad arkitektur
- Kalibrering av biofysisk modell kräver användarens inmatning av sådatum, grödsorter och andra fenologiska parametrar
- Ej lämplig för offline- eller fristående jordbruksverksamheter
Vanliga frågor
EOSDA Crop Monitoring stödjer skördeprognoser för över 100 grödsorter, inklusive de flesta större jordbruksprodukter och regionala grödor.
Prognosernas noggrannhet kan nå upp till cirka 95 % under optimala förhållanden, beroende på datakvalitet, historiska skördedokument och korrekt modellkalibrering.
Modellens indata uppdateras var 14:e dag, vilket möjliggör kontinuerlig kalibrering och förbättring av skördeprognoser under hela växtsäsongen.
Ja. EOSDA erbjuder ett omfattande API som möjliggör integration med anpassade applikationer och agriteknikplattformar, med åtkomst till satellitbilder, vegetationindex, väderdata, fältzonering med mera.
För den statistiska modellen förbättrar historiska skördedata noggrannheten men är inte alltid obligatoriskt. För den biofysiska modellen måste du ange grödsort, sådatum och andra fenologiska indata för att maximera prognosprecisionen.
Taranis Ag Intelligence
| Utvecklare | Taranis Inc. |
| Plattform | Webbaserad plattform med flygbildstagning via drönare, flygplan och satellit |
| Global täckning | Verksam globalt med kunder i USA, Europa, Brasilien och fler länder |
| Prisstruktur | Betalt abonnemangsbaserat tjänst; ingen offentlig gratisplan tillgänglig |
Översikt
Taranis Ag Intelligence är en precisionsjordbruksplattform som kombinerar ultrahögupplöst flygbildstagning med generativ AI för att leverera bladsnivåanalys av grödor. Systemet upptäcker tidiga tecken på skadedjur, sjukdomar, näringsbrister och ogrästryck, vilket gör det möjligt för odlare och agronomer att agera proaktivt. Genom att integrera den Ag Assistant generativa AI-motorn med rik bilddata stödjer Taranis skördeprognoser och datadrivna beslut för optimerad insatsanvändning och förbättrad produktivitet.
Så fungerar det
Taranis använder en flotta av lågt flygande flygplan (drönare och flygplan) för att fånga bilder med submillimeterupplösning—ungefär 0,3 mm per pixel—över grödarealer. AI-plattformen analyserar hundratals miljoner datapunkter för att känna igen grödstressorer som insekter, sjukdomar, ogräs och näringsproblem. Den generativa AI-motorn Ag Assistant sammanställer denna bladsnivådata med vädermönster, agronomisk forskning och växtskyddsinformation för att generera precisa, fältspecifika insikter och rekommendationer. Nyliga förbättringar inkluderar avancerade skördeprognosalgoritmer som förutspår framtida grödprestanda baserat på upptäckta fälthälsorisker.
Nyckelfunktioner
Bladsnivåanalys från drönar- och flygplansbilder med 0,3 mm per pixel upplösning
Identifierar automatiskt skadedjur, sjukdomar, näringsbrister, ogrästryck och beståndsräkning
Generativ AI som levererar skräddarsydda agronomiska rekommendationer och scoutingrapporter
Avancerade algoritmer förutspår grödans prestation baserat på AI-insikter på bladsnivå
Året-runt datainsamling och fullserviceövervakning för storskaliga verksamheter
Tillgång till Taranis
Kom igång
Registrera dig hos Taranis via deras webbplats och välj lämpligt tjänstepaket för din verksamhet.
Lämna in fältkartor eller samordna med Taranis för att schemalägga flygbildstagning av dina fält.
Taranis flyger över dina fält vid schemalagda tillfällen med drönare eller flygplan för att fånga högupplösta bilder.
Bilderna bearbetas med AI-algoritmer för att upptäcka hot och generera handlingsbara insikter.
Få tillgång till genererade agronomiska rapporter via Ag Assistant, inklusive rekommendationer och skördeprognoser.
Integrera insikterna i gårdsförvaltning, inklusive insatsanvändning, scoutingplaner och växtskyddsstrategier.
Viktiga överväganden
- Kräver fysiska flygningar (drönare eller flygplan), vilket kan begränsa regional tillgång eller öka driftkostnader
- Hantera stora datamängder; submillimeterbilder kräver robust infrastruktur och teknisk expertis
- Datasäkerhet och integritet måste hanteras noggrant med högupplösta fältbilder
- Optimerad för rådgivare, agronomiska återförsäljare och större verksamheter; mindre gårdar kan ha begränsad direkt tillgång
- Skördeprognoser baseras på AI och kan variera beroende på bildkvalitet och datainmatning
- Vissa AI-genererade rekommendationer kan kräva manuell granskning av agronomer innan implementering
- Konsekvent flygtillgång är inte alltid möjlig i alla regioner eller väderförhållanden
Vanliga frågor
Taranis använder AI-drivna skördeprognosalgoritmer integrerade i Ag Assistant, som kombinerar bladsnivåbilder med agronomisk information, vädermönster och fältstressindikatorer för att förutsäga framtida grödprestation.
Taranis flygbilder har ungefär 0,3 mm per pixel upplösning, vilket möjliggör extremt detaljerad bladsnivåanalys och tidig upptäckt av stressorer.
Plattformen är optimerad för rådgivare, agronomiska återförsäljare och större verksamheter. Mindre gårdar kan få tillgång till Taranis via partnerskap eller kooperativa arrangemang, men direkt tillgång beror på tjänsteplan och verksamhetens omfattning.
Ag Assistant är en generativ AI-motor som bearbetar fältbilder, agronomiska data, forskningsresultat och väderinformation för att producera skräddarsydda agronomirapporter och fältspecifika rekommendationer.
Ja. Genom att analysera högupplösta bladsnivåbilder upptäcker Taranis tidiga tecken på skadedjursangrepp, sjukdomar, näringsbrister och ogrästryck, vilket möjliggör proaktiva insatser innan betydande grödskador uppstår.
Climate FieldView (Bayer)
| Utvecklare | Bayer (The Climate Corporation) |
| Stödda plattformar |
|
| Tillgänglighet | 20+ länder inklusive USA, Brasilien, Kanada, Europa, Sydafrika, Australien och Turkiet |
| Prisstruktur | Basic (gratis) med begränsade funktioner; betalnivåer inkluderar Prime, Plus och Premium för avancerad analys |
Översikt
Climate FieldView från Bayer är en AI-driven digital jordbruksplattform som samlar agronomiska, maskin-, väder- och satellitdata i ett intelligent system. Genom att bearbeta miljarder datapunkter och över 250 högupplösta datalager hjälper den bönder att få handlingsbara insikter från fältet, förutsäga skördeutbyte, optimera insatser och fatta datadrivna beslut för att maximera avkastningen.
Så fungerar det
Climate FieldView samlar data från traktorer, såmaskiner, skördetröskor, sensorer, väderstationer och satellitbilder i en centraliserad molnbaserad plattform. Dess maskininlärningsmodeller analyserar denna flerskiktsdata för att generera skördeprognoser, bedöma grödors hälsa och ge agronomiska rekommendationer. Genom integration med externa system via API:er (som CLAAS Telematik) och synkronisering av maskindata via FieldView Drive levererar plattformen omfattande gårdsöversikt och prediktiva insikter för beslut om sådd, växtskydd och skörd.
Nyckelfunktioner
Maskininlärningsmodeller använder historisk data, vädermönster och satellitbilder för att med precision förutsäga skördeutbyte.
Satellitbaserade kartor visar grödstress, biomassa och fältförhållanden i nära realtid för tidiga insatser.
Kopplar ihop traktorer, skördetröskor och utrustning för automatisk synkronisering av agronomisk och skördedata.
Besiktiga fält, generera efter skörd skördeanalyserapporter och exportera data i PDF- eller CSV-format.
Stöder tredjepartsintegrationer (CLAAS API, Combyne) och kopplingar till spannmålshanteringsplattformar.
Få tillgång till fältdata och insikter från vilken enhet som helst via webbplattformen eller iOS-mobilappen.
Ladda ner eller få åtkomst
Kom igång
Skapa ett konto på Climate FieldView-webbplatsen och välj antingen gratis Basic-plan eller en betalnivå (Prime, Plus, Premium) efter dina behov.
Sätt in FieldView Drive-hårdvaran i maskinens diagnosport för att börja strömma maskindata till ditt konto.
Importera historisk data via Data Inbox eller synkronisera automatiskt via ansluten maskinpark, API:er eller väderstationer.
Använd webb- eller mobilappen för att visa satellitkartor, identifiera stresszoner och övervaka grödornas tillstånd under säsongen.
Efter skörd, använd verktygen för skördeanalys och fältrapportering för att utvärdera prestation och få AI-drivna prognoser för nästa säsong.
Exportera omfattande rapporter som PDF eller CSV för att dela med agronomer, rådgivare eller affärspartners.
Viktiga överväganden
- Full användning av plattformen kräver vanligtvis kompatibel hårdvara (FieldView Drive) och maskinanslutning
- Noggrannheten i skördeprognoser beror på kvalitet och fullständighet i indata (maskindata, satellitbilder, väder)
- Vissa avancerade integrationer och funktioner kan saknas i vissa regioner
- Att hantera och tolka stora datamängder kräver digital kompetens och tidsinvestering från bönder
Vanliga frågor
Climate FieldView använder avancerade maskininlärningsalgoritmer för att analysera historisk fältdata, realtidsvädermönster, satellitbilder och maskingenererad agronomisk data. Denna flerskiktsanalys genererar exakta skördeprognoser som hjälper dig att planera och optimera ditt jordbruk.
Ja, Basic-planen är helt gratis och inkluderar viktiga funktioner som datalagring, fältvisualisering och möjligheter att ladda upp data. Betalnivåer (Prime, Plus, Premium) låser upp avancerad analys, prediktiv modellering och premiumsupport.
Absolut. Du kan koppla din utrustning med FieldView Drive-hårdvara eller via API-integrationer (som CLAAS Telematik). Detta möjliggör automatisk synkronisering av fältarbetedata, skördeinformation och maskindiagnostik direkt till ditt FieldView-konto.
Climate FieldView finns tillgängligt i över 20 länder världen över, inklusive USA, Brasilien, Kanada, europeiska länder, Sydafrika, Australien och Turkiet. Tillgänglighet och funktionsutbud kan variera mellan regioner.
Efter skörd, använd funktionerna Fältrapporter och Skördeanalys för att granska fältets prestationsdata. Du kan exportera detaljerade rapporter som visar skördefördelning, analys av insatsers påverkan och AI-genererade rekommendationer för att optimera nästa säsongs strategi.
AGRIVISION AI
| Utvecklare | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Stödda plattformar |
|
| Språkstöd | Flera regionala språk med röststöd; optimerad för indiska bönder |
| Prissättningsmodell | Freemium / Betalmodell; kärnfunktioner för rådgivning och övervakning ingår i kommersiellt erbjudande |
Översikt
AgriVision AI är en intelligent agriteknikplattform som använder artificiell intelligens, datorseende och röstteknologi för att leverera realtidsinsikter om grödor, skördeprognoser och rådgivning om skadedjur/sjukdomar. Den är särskilt utformad för bönder och bondeproducentorganisationer (FPOs) och kombinerar bildbaserad diagnostik med miljödata och prediktiv analys för att öka grödproduktionen och stödja bättre jordbruksbeslut.
Så fungerar det
AgriVision AI demokratiserar tillgången till AI-driven agronomisk intelligens genom ett enkelt mobilgränssnitt. Bönder tar bilder på sina grödor, vilka maskininlärningsmodeller analyserar för att upptäcka sjukdomar, skadedjur och näringsbrist. Dessa insikter förstärks med prediktiva skördemodeller som drivs av IoT-sensorer, miljöövervakning och bondeinmatningar. Plattformen erbjuder röstbaserad rådgivning på lokala språk, vilket gör den tillgänglig för bönder med begränsad läskunnighet. FPOs och kooperativ får tillgång till datainstrumentpaneler för att följa aggregerad gårds- och grödhälsa.
Nyckelfunktioner
Upptäcker sjukdomar, skadedjur och näringsstress med mobilkamerabilder för en noggrann bedömning av grödors hälsa.
Använder avancerade AI-modeller för att förutsäga grödskörd baserat på miljödata, bilder och bondeinmatningar.
Skickar omedelbara notifikationer om väderuppdateringar, skadedjursutbrott och sjukdomsrisker för att hålla bönder informerade.
Ger vägledning på flera regionala språk med röstinmatning och -utmatning, även i offline-läge.
Aggregerade insikter och beslutsstödsverktyg för bondeproducentorganisationer och kooperativ.
Fungerar utan internetanslutning; synkroniserar data när anslutning återställs för oavbruten åtkomst.
Ladda ner eller få tillgång
Kom igång
Registrera dig för AgriVision AI via deras webbplats eller mobilapp med ditt telefonnummer eller e-post.
Ange information om din gård, grödtyp och sådatum för att skapa din odlingsprofil.
Använd din telefonkamera för att fotografera växtblad och ladda upp dem till appen för AI-baserad analys.
Få personliga rekommendationer om skadedjur, sjukdomar och näringsbehandling via text eller röst på ditt lokala språk.
Håll dig uppdaterad med vädervarningar och risknotifikationer för skadedjur/sjukdomar via appens varningssystem.
Använd funktionen för skördeprognos för att uppskatta framtida grödproduktion och planera därefter.
Bondeproducentorganisationer kan använda webb-instrumentpanelen för att se aggregerad gårdsdata och gemensamma insikter.
Viktiga överväganden
Vanliga frågor
AgriVision AI använder avancerade maskininlärningsmodeller som kombinerar bildanalys av dina grödor, miljösensordata (väder, jordförhållanden) och bondeinmatningar för att generera exakta skördeprognoser.
Ja, AgriVision AI stödjer offline-användning. Du kan använda kärnfunktioner utan internet; dock krävs periodisk anslutning för rådgivningsuppdateringar och datasynkronisering.
Plattformen stödjer röstinmatning och vägledning på flera regionala språk, vilket gör den tillgänglig för bönder i olika språkliga regioner i Indien.
Absolut. AgriVision AI är särskilt utformad för småbrukare och FPOs, med ett enkelt mobilgränssnitt, lokaliserat språkstöd och prisvärda alternativ.
Ja, appen skickar realtidsvarningar om skadedjursrisker, sjukdomsutbrott och ogynnsamma väderförhållanden för att hjälpa dig agera förebyggande snabbt.
CropX
| Utvecklare | CropX Technologies, Inc. |
| Stödda plattformar |
|
| Global tillgänglighet | Aktiv i 70+ länder världen över |
| Prissättningsmodell | Betald prenumeration — kräver investering i hårdvara (sensorer) plus löpande plattformsavgifter |
Översikt
CropX är en AI-driven precisionsjordbruksplattform som kombinerar data från jordsensorer, maskininlärning, väderinformation och satellitbilder för att optimera bevattning, gödsling och grödhantering. Genom att integrera realtidsdata från fältet med prediktiv analys hjälper CropX bönder att maximera skörd, minska insatsavfall och förbättra resurseffektiviteten i stor skala.
Så fungerar det
CropX använder ett nätverk av jordprober som kontinuerligt mäter fuktighet, temperatur och elektrisk ledningsförmåga på flera djup. Denna realtidsdata matas in i CropX molnplattform där AI-algoritmer kombinerar den med lokala vädermönster, topografi, satellitbilder och data från jordbruksmaskiner för att generera användbara agronomiska insikter. Systemet använder validerade grödmodeller för att förutsäga växtstress, bedöma sjukdomsrisk och beräkna vattenanvändningseffektivitet.
En dokumenterad fältstudie visade en 22 % ökning av skörden med CropX-styrd bevattning genom att förebygga vattenstress och exakt matcha jordens vattenbehov.
Viktiga funktioner
Sensorer i fält övervakar fuktighet, temperatur och elektrisk ledningsförmåga på flera djup för kontinuerliga insikter från fältet.
Maskininlärningsmodeller integrerar jord-, väder-, satellit- och maskindata för att vägleda beslut om bevattning och gödsling.
Skapa kartor för utsäde, gödsel och bevattning anpassade efter fältets variation och jordförhållanden.
Optimera bevattningsprogram baserat på zoner med olika jordfuktighet för att maximera vatteneffektivitet och grödans prestation.
Importera data från jordbruksmaskiner via ISO-XML, CSV, SHP och TIFF-format för en heltäckande fältanalys.
Följ vattenbesparing, kväveutlakning och insatsanvändning för att stödja effektivt och hållbart jordbruk.
Ladda ner eller få tillgång
Kom igång
Placera CropX-prober i ditt fält på angivna djup (vanligtvis 20 cm och 46 cm) för att börja samla in realtidsdata om jorden.
Ställ in dataöverföring via 4G, Bluetooth eller satellitanslutning för att säkerställa kontinuerlig dataflöde från sensorerna till molnplattformen.
Använd CropX-appen eller webbpanelen för att definiera fältgränser och koppla in ytterligare datakällor som väderstationer och topografikartor.
Ladda upp skördekartor, maskinregister och receptfiler i ISO-XML, CSV, SHP eller TIFF-format för en heltäckande fältanalys.
Använd VRA-verktyget för att skapa kartor med variabel dosering för utsäde, gödsel och bevattning anpassade efter ditt fälts specifika förhållanden.
Exportera VRI-program till din bevattningskontroller eller pivot-system, eller justera manuellt baserat på CropX rekommendationer.
Följ realtidsdata från sensorer, satellitens vegetationindex och prediktiva sjukdomsvarningar på den intuitiva panelen.
Efter skörd, analysera skördedata och fältrapporter för att utvärdera receptens effektivitet och förbättra strategier inför kommande säsonger.
Viktiga överväganden
- Löpande prenumerationsavgifter krävs för att få tillgång till fullständig plattformsanalys och funktioner
- Beroende av uppkoppling: 4G, Bluetooth eller satellitanslutning behövs för pålitlig dataöverföring
- Inlärningskurva: tolkning av AI-drivna insikter kan kräva teknisk kunskap eller agronomisk expertis
- Kompatibilitet för receptexport varierar mellan tillverkare — inte alla jordbruksmaskinmärken stöds fullt ut
Vanliga frågor
I dokumenterade fältstudier uppnådde CropX-styrd bevattning en 22 % ökning av skörden genom att förebygga vattenstress och exakt matcha jordens vattenbehov med grödans krav.
CropX använder kapacitansbaserade jordprober som mäter volymetriskt vatteninnehåll (fuktighet), jordtemperatur och elektrisk ledningsförmåga (EC) på flera djup för en heltäckande jordprofilering.
Ja — CropX stödjer dataimport från jordbruksmaskiner via flera filformat inklusive ISO-XML, CSV, SHP och TIFF, vilket möjliggör sömlös integration med de flesta moderna maskinsystem.
VRA (Variabel dosering) gör det möjligt för bönder att applicera insatsvaror i olika mängder över ett fält baserat på jord- och grödvariation. CropX genererar receptkartor för utsäde, gödsel och bevattning som tar hänsyn till fältspecifika förhållanden, vilket optimerar insatseffektivitet och skördemöjligheter.
Ja — CropX:s verktyg för Variabel bevattning (VRI) optimerar bevattningsprogram baserat på realtidsdata om jordfuktighet och fältzoner, vilket avsevärt minskar vattenavfall samtidigt som grödans hydrering och prestation bibehålls.
OneSoil
Applikationsinformation
| Utvecklare | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Stödda plattformar |
|
| Språkstöd | Tillgängligt globalt med flerspråkigt webbappstöd i många regioner. |
| Prissättningsmodell | Freemium — grundläggande fältövervakning är gratis; avancerade verktyg som VRA-kartläggning och jordprover kräver OneSoil Pro-prenumeration. |
Allmän översikt
OneSoil är en AI-driven plattform för precisionsjordbruk som hjälper odlare att övervaka grödors hälsa, analysera produktivitetszoner och förutsäga skördar med hjälp av satellitbilder och maskininlärning. Den gör det möjligt för bönder att fatta datadrivna beslut genom att integrera NDVI-trender, väderprognoser och skördedata. Med både gratis- och Pro-nivåer stödjer OneSoil variabel dosering (VRA), växtföljdsplanering och skördeanalys — vilket hjälper till att maximera avkastningen och minimera spill.
Så fungerar det
OneSoil använder Copernicus Sentinel-1 och Sentinel-2 satellitbilder för att generera NDVI-kartor (Normalized Difference Vegetation Index) och upptäcka grödans utvecklingsstadier. Den bearbetar historisk NDVI-data (upp till 6 år) för att skapa produktivitetzoner, som representerar fältets delområden med konsekvent skördepottential. Dessa zoner gör det möjligt för användare att applicera variabel dosering vid sådd, gödsling eller sprutning via anpassningsbara receptkartor.
Efter skörd kan bönder ladda upp skördekartor från sin skördetröska för att analysera prestation, jämföra med produktivitetszoner och utvärdera effektiviteten av VRA-strategier. OneSoil erbjuder även växtföljdsplanering och väderprognoser (nederbörd, växtackumulerade grader) för att stödja agronomiska beslut över tid.
Nyckelfunktioner
Övervakning av grödors hälsa i realtid med Sentinel-2 satellitbilder för exakt upptäckt av utvecklingsstadier.
Historisk NDVI-analys skapar zoner med skördepottential baserat på höjd och jordens ljushetsmönster.
Skapa anpassningsbara receptkartor för plantering, gödsling och sprutning baserat på produktivitetszoner.
Importera skördekartor från skördetröskor och jämför prestation mot VRA-recept och NDVI-zoner.
Automatisk planering för framtida säsonger baserat på omfattande fälthistorik och bästa praxis.
7-dagars prognoser, ackumulerad nederbörd och växtackumulerade grader för välgrundade beslut.
Ladda ner eller få tillgång
Kom igång-guide
Skapa ett konto via OneSoils webbapp eller ladda ner mobilappen för iOS eller Android.
Rita eller importera fältgränser direkt på den interaktiva kartan.
Låt OneSoil bearbeta satellitdata (NDVI, höjd, jordens ljushet) för att generera produktivitetszoner.
Välj "Skapa VRA-karta", välj zon-typ (historisk eller NDVI), ställ in zoner och dosvärden, och exportera sedan din receptkarta.
Efter skörd, ladda upp skördekartfiler från din skördetröska, matcha attribut (skörd, enheter, tidsstämpel) och generera skörderapporter.
Jämför skördekartor med produktivitetszoner eller VRA-recept för att utvärdera prestation och avkastning på investering.
Använd verktyget för växtföljd för att dokumentera och prognostisera grödscheman för kommande säsonger.
Viktiga anteckningar och begränsningar
- Skördeprognosens noggrannhet förbättras med uppladdade skördedata; utan dessa är prognoser mindre precisa.
- Satellitbilder påverkas av molntäcke; NDVI-data kan ibland uppdateras med fördröjning.
- Export av receptkartor kan kräva kompatibilitet med specifik maskinpark och filformat.
Vanliga frågor
Ja. OneSoil analyserar NDVI-trender, produktivitetszoner och uppladdade skördedata för att noggrant prognostisera skördar och bedöma fältets prestation.
OneSoil Pro låser upp avancerade verktyg för precisionsjordbruk inklusive skapande av VRA-kartor, jordproverkartor, kontrollremsor och detaljerad analys av skördezoner — funktioner som inte finns i gratisversionen.
I Pro-versionen går du till "Skapa VRA-karta", väljer din recepttyp (produktivitetzoner eller NDVI), konfigurerar gröda och doser, och exporterar sedan kartan till din maskinpark.
Ja, grundläggande fältövervakningsfunktioner är gratis. Avancerade precisionsverktyg som skapande av VRA-kartor och kontrollremsor kräver en Pro-prenumeration.
OneSoil förlitar sig på Copernicus Sentinel-1 och Sentinel-2 satellitbilder, bearbetade med AI-algoritmer för att härleda NDVI-mått och andra insikter för precisionsjordbruk.
Viktiga slutsatser
- AI kombinerar satellitbilder, väderdata, jordsensorer och historiska register för en heltäckande grödanalys
- Maskininlärningsalgoritmer – från träd-baserade ensemblemetoder till neurala nätverk – levererar exakta skördeprognoser
- Hybridmetoder och transferinlärning maximerar noggrannheten även i datafattiga områden
- Globala tillämpningar omfattar Kenya, USA, Europa och Argentina med bevisade resultat
- Kommersiella plattformar gör nu AI-prognoser tillgängliga för bönder och beslutsfattare världen över
- AI-drivna skördeprognoser optimerar grödhantering och stärker livsmedelssäkerheten
Slutsats: Att förutspå skördar med AI blir en praktisk verklighet i alla regioner och för alla grödor. Genom att kombinera global satellitbild, lokala sensorer och klimatdata med kraftfulla ML-algoritmer kan analytiker förutsäga skördar veckor eller till och med månader före skörd. Detta ger bönder och regeringar möjlighet att planera plantering och distribution mer effektivt, vilket i slutändan hjälper till att föda en växande värld på ett hållbart sätt.
Inga kommentarer än. Var först med att kommentera!