วิธีทำนายผลผลิตพืชด้วยปัญญาประดิษฐ์
ค้นพบว่าปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนแปลงการเกษตรอย่างไรด้วยการทำนายผลผลิตพืชอย่างแม่นยำโดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม เซ็นเซอร์ IoT ข้อมูลสภาพอากาศ และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ AI ชั้นนำระดับโลก—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—ที่สนับสนุนเกษตรกรและธุรกิจเกษตรทั่วโลก
ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติการเกษตรด้วยการทำให้การพยากรณ์ผลผลิตแม่นยำยิ่งขึ้น โมเดล AI ในปัจจุบันสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เกินกว่าที่มนุษย์จะจัดการได้เพื่อทำนายผลผลิต
แอปพลิเคชัน AI ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลมากกว่ามนุษย์ และวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้ได้การพยากรณ์ที่แม่นยำกว่า
— รอยเตอร์
การพยากรณ์ผลผลิตที่แม่นยำมีความสำคัญต่อความมั่นคงทางอาหารและการวางแผน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นภัยคุกคามต่อพืชผล งานวิจัยระบุว่าผลผลิตข้าวโพดอาจลดลงถึง 24% ภายในปี 2030 ภายใต้สถานการณ์อุณหภูมิสูง ระบบ AI สมัยใหม่เฝ้าติดตามแปลงปลูกอย่างต่อเนื่อง: สามารถแจ้งเตือนความเครียดหรือแมลงศัตรูพืชล่วงหน้าหลายสัปดาห์ ระบุจุดปัญหา และแม้แต่แนะนำเวลาหรือสถานที่ในการให้น้ำหรือปุ๋ย
แหล่งข้อมูลสำหรับโมเดล AI ทำนายผลผลิตพืช
โมเดลทำนายผลผลิตพืชด้วย AI อาศัยข้อมูลหลายแหล่งเพื่อสร้างความเข้าใจในแปลงปลูกอย่างครบถ้วน:
ภาพถ่ายดาวเทียมและภาพถ่ายทางอากาศ
ข้อมูลสภาพอากาศและภูมิอากาศ
เซ็นเซอร์ดินและพื้นดิน
บันทึกผลผลิตในอดีต
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการพยากรณ์ผลผลิต
เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกฝึกเพื่อทำนายผลผลิต มีโมเดลหลายประเภทที่ถูกทดสอบ โดยแต่ละแบบมีจุดแข็งเฉพาะตัว:
กลุ่มโมเดลต้นไม้
วิธี Random Forest และ Gradient Boosting จัดการข้อมูลผสมได้ดีเยี่ยม
- ทำงานได้ดีกว่าโมเดลอื่นในหลายงานวิจัย
- จัดการความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น
- ทนทานต่อข้อมูลผิดปกติ
โครงข่ายประสาทเทียม
ANNs, convolutional nets และ recurrent LSTMs ทำงานได้ดีเยี่ยมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- จับรูปแบบซับซ้อน
- ขยายตามปริมาณข้อมูล
- รองรับการถ่ายโอนความรู้
แนวทางผสมผสาน
การรวมการเรียนรู้เชิงลึกกับการถ่ายโอนความรู้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในพื้นที่ที่มีข้อมูลจำกัด
- ใช้โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า
- ปรับให้เข้ากับสภาพท้องถิ่น
- ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำกัดสูงสุด
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแสดงให้เห็นว่าทำงานได้ดีสำหรับการทำนายผลผลิตในหลายงานวิจัย
— งานวิจัย AI ทางการเกษตร
แอปพลิเคชัน AI ทำนายผลผลิตพืชทั่วโลก
การทำนายผลผลิตด้วย AI ถูกนำไปใช้ทั่วโลกกับพืชหลักทุกชนิด นี่คือการใช้งานจริงที่สำคัญ:
เคนยา – การพยากรณ์ผลผลิตข้าวโพด
นักวิจัยผสมผสานโมเดลจำลองการเจริญเติบโตของพืชกับการตรวจจับระยะไกลโดยใช้ข้อมูลดาวเทียม WaPOR ของ FAO เพื่อทำนายผลผลิตข้าวโพด วิธีผสมผสานนี้เพิ่มความแม่นยำมากกว่าการใช้โมเดลเพียงอย่างเดียว ช่วยสนับสนุนการประเมินผลผลิตในพื้นที่ที่ขาดข้อมูล
สหรัฐอเมริกา – การทำแผนที่การผลิตข้าวสาลี
ทีมงานฝึกโครงข่าย LSTM ลึกด้วยข้อมูลสภาพอากาศและดัชนีดาวเทียมหลายปีเพื่อทำแผนที่การผลิตข้าวสาลีรายเขต ทำให้สามารถพยากรณ์ระดับภูมิภาคได้อย่างแม่นยำ
ยุโรป – การติดตามพืชหลายชนิด
โครงการเช่น UPSCALE ใช้ข้อมูลโดรนและดาวเทียมเกี่ยวกับข้าวบาร์เลย์ ข้าวสาลี มันฝรั่ง และโคลเวอร์ เพื่อคำนวณดัชนีพื้นที่ใบและคลอโรฟิลล์ ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญสำหรับการปรับปรุงโมเดลทำนายผลผลิต
แพลตฟอร์มและเครื่องมือเชิงพาณิชย์
แพลตฟอร์ม AI ต่าง ๆ ในปัจจุบันผสานวิธีการเหล่านี้เพื่อช่วยเกษตรกรจริงทั่วโลก:
SIMA (อาร์เจนตินา)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
รองรับพืชหลายชนิด
เครื่องมือและแพลตฟอร์มสนับสนุนการทำนายผลผลิต
ระบบนิเวศของเครื่องมือ AI ที่กำลังเติบโตสนับสนุนการทำนายผลผลิต ตัวอย่างที่น่าสนใจได้แก่:
EOSDA Crop Monitoring
| ผู้พัฒนา | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| รองรับภาษา | ครอบคลุมทั่วโลกโดยใช้ภาษาอังกฤษเป็นหลัก; มีภาษาเพิ่มเติมตามภูมิภาค |
| รูปแบบการคิดราคา | แพลตฟอร์มแบบชำระเงิน มีแผนบริการหลายระดับ (Essential, Professional, Enterprise) พร้อมฟีเจอร์เสริม เช่น การประเมินผลผลิต |
ภาพรวม
EOSDA Crop Monitoring เป็นแพลตฟอร์มเกษตรแม่นยำที่ใช้ภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลสภาพอากาศ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเฝ้าติดตามสุขภาพพืช ทำนายผลผลิต และสนับสนุนการตัดสินใจเกษตรโดยอิงข้อมูล ออกแบบมาสำหรับเกษตรกร นักวิชาการเกษตร สหกรณ์ และธุรกิจเกษตร ให้บริการประเมินแปลงปลูกจากระยะไกล วางแผนทรัพยากร และพยากรณ์ผลผลิตทั้งในระดับแปลงและระดับภูมิภาค
วิธีการทำงาน
แพลตฟอร์มใช้ข้อมูลการสำรวจระยะไกลจากดาวเทียม (Sentinel-2, PlanetScope และอื่นๆ) ร่วมกับโมเดล AI ขั้นสูงเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงพยากรณ์ โมดูลทำนายผลผลิตใช้สองวิธีเสริมกัน:
- โมเดลสถิติ: การทำนายโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกด้วยข้อมูลผลผลิตและสภาพแวดล้อมในอดีต
- โมเดลชีวฟิสิกส์: การพยากรณ์ขับเคลื่อนด้วยระยะการเจริญเติบโตโดยใช้การดูดซึมดัชนีพื้นที่ใบ
ข้อมูลจะอัปเดตทุก 14 วันเพื่อปรับปรุงการทำนายอย่างต่อเนื่อง โดยมีความแม่นยำสูงสุดถึง 95% ภายใต้เงื่อนไขที่เหมาะสม วิธีการสองโมเดลนี้สนับสนุนการตัดสินใจในระดับแปลง การประเมินความเสี่ยง และการวางแผนเกษตรระยะยาว
คุณสมบัติหลัก
วิธีสถิติและชีวฟิสิกส์เพื่อการพยากรณ์ผลผลิตที่แม่นยำ
ทำนายผลผลิตล่วงหน้าสูงสุด 3 เดือน พร้อมรอบปรับเทียบโมเดลทุก 14 วัน
ดัชนีพืชพรรณจากดาวเทียม เช่น NDVI, MSAVI, RECI, NDMI และอื่นๆ
พยากรณ์อากาศระดับจุดแบบละเอียด 14 วัน พร้อมข้อมูลย้อนหลังครบถ้วน
แผนที่การใช้ปุ๋ยและเมล็ดพันธุ์แบบอัตราแปรผันโดยผสานข้อมูลดาวเทียมและเครื่องจักร
บันทึกกิจกรรมแปลง ปฏิบัติการสำรวจ และการจัดการทีมผู้ใช้หลายคน
เข้าถึง API เต็มรูปแบบสำหรับการผสานระบบเกษตรเทคโนโลยีและแอปพลิเคชันเฉพาะทาง
ส่งออกแผนที่ในรูปแบบ TIFF, SHP และรูปแบบอื่นๆ สำหรับการวิเคราะห์ภายนอก
การเข้าถึงแพลตฟอร์ม
เริ่มต้นใช้งาน
สมัครใช้งาน EOSDA Crop Monitoring และเลือกแผนบริการของคุณ (Essential, Professional หรือ Enterprise)
วาดขอบเขตแปลงปลูกบนแผนที่โดยตรง หรืออัปโหลดไฟล์ขอบเขตแปลงที่มีอยู่เพื่อเริ่มการเฝ้าติดตาม
ดูดัชนีพืชพรรณ ความเครียดจากน้ำ การจำแนกพืช และระยะการเจริญเติบโตตามมาตราส่วน BBCH เพื่อวางแผนการดำเนินงานในแปลง
เปิดใช้งานฟีเจอร์เสริมการทำนายผลผลิต และระบุวันที่ปลูก พันธุ์พืช และข้อมูลผลผลิตในอดีตเพื่อปรับเทียบโมเดลให้แม่นยำ
ส่งออกแผนที่ในรูปแบบ TIFF หรือ SHP สร้างแผนที่โซน VRA หรือผสานกับระบบของคุณผ่าน API สำหรับนักพัฒนา
สเปกทางเทคนิค
| พืชที่รองรับ | มากกว่า 100 ชนิดพืชในโมเดลทำนายผลผลิต |
| ความแม่นยำในการทำนาย | สูงสุดประมาณ 95% ภายใต้เงื่อนไขข้อมูลที่เหมาะสม |
| ระยะเวลาการพยากรณ์ | สูงสุด 3 เดือนล่วงหน้า |
| ความถี่ในการอัปเดตข้อมูล | ทุก 14 วันสำหรับการปรับเทียบโมเดล |
| แหล่งข้อมูลดาวเทียม | Sentinel-2 (ความละเอียด 10 เมตร), PlanetScope (ความละเอียด 3 เมตร) และอื่นๆ |
| ดัชนีพืชพรรณ | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI และดัชนีเพิ่มเติม |
| การพยากรณ์สภาพอากาศ | พยากรณ์ระดับจุดแบบละเอียด 14 วัน พร้อมวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง |
| รูปแบบการส่งออก | TIFF, SHP และรูปแบบ GIS มาตรฐานอื่นๆ |
| การเข้าถึง API | รองรับภาพถ่ายดาวเทียม ดัชนีพืชพรรณ ข้อมูลสภาพอากาศ และการแบ่งโซนแปลงปลูก |
| โครงสร้างพื้นฐาน | แพลตฟอร์มบนคลาวด์ ต้องการการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต |
ข้อควรพิจารณาสำคัญ
- ความแม่นยำขึ้นกับคุณภาพข้อมูล รวมถึงบันทึกผลผลิตในอดีต ข้อมูลดิน และข้อมูลระยะการเจริญเติบโต
- ระยะเวลาการพยากรณ์จำกัดประมาณ 3 เดือน จึงไม่เหมาะสำหรับการพยากรณ์ระยะยาวมาก
- ต้องการการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต; ฟังก์ชันออฟไลน์จำกัดเนื่องจากสถาปัตยกรรมบนคลาวด์
- การปรับเทียบโมเดลชีวฟิสิกส์ต้องการข้อมูลวันที่ปลูก พันธุ์พืช และพารามิเตอร์ระยะการเจริญเติบโตจากผู้ใช้
- ไม่เหมาะสำหรับการดำเนินงานเกษตรที่ไม่มีการเชื่อมต่อหรือออฟไลน์
คำถามที่พบบ่อย
EOSDA Crop Monitoring รองรับการทำนายผลผลิตสำหรับพืชมากกว่า 100 ชนิด ครอบคลุมพืชเศรษฐกิจหลักและพืชท้องถิ่นหลายชนิด
ความแม่นยำของการพยากรณ์สามารถสูงถึงประมาณ 95% ภายใต้เงื่อนไขที่เหมาะสม ขึ้นกับคุณภาพข้อมูล บันทึกผลผลิตในอดีต และการปรับเทียบโมเดลอย่างถูกต้อง
ข้อมูลนำเข้าโมเดลจะอัปเดตทุก 14 วัน ช่วยให้สามารถปรับเทียบและปรับปรุงการทำนายผลผลิตอย่างต่อเนื่องตลอดฤดูกาลเพาะปลูก
ได้ EOSDA มี API ครบวงจรที่ช่วยให้ผสานกับแอปพลิเคชันเฉพาะทางและแพลตฟอร์มเกษตรเทคโนโลยีอื่นๆ โดยให้เข้าถึงภาพถ่ายดาวเทียม ดัชนีพืชพรรณ ข้อมูลสภาพอากาศ การแบ่งโซนแปลงปลูก และอื่นๆ
สำหรับโมเดลสถิติ ข้อมูลผลผลิตในอดีตช่วยเพิ่มความแม่นยำแต่ไม่จำเป็นเสมอไป สำหรับโมเดลชีวฟิสิกส์ ต้องระบุพันธุ์พืช วันที่ปลูก และข้อมูลระยะการเจริญเติบโตอื่นๆ เพื่อให้การพยากรณ์แม่นยำสูงสุด
Taranis Ag Intelligence
| ผู้พัฒนา | Taranis Inc. |
| แพลตฟอร์ม | แพลตฟอร์มบนเว็บที่ใช้การเก็บข้อมูลทางอากาศผ่านโดรน เครื่องบิน และดาวเทียม |
| การครอบคลุมทั่วโลก | ดำเนินงานทั่วโลก มีลูกค้าในสหรัฐอเมริกา ยุโรป บราซิล และพื้นที่อื่นๆ |
| รูปแบบการคิดราคา | บริการแบบสมัครสมาชิกที่ต้องชำระเงิน ไม่มีแผนบริการฟรีสาธารณะ |
ภาพรวม
Taranis Ag Intelligence คือแพลตฟอร์มเกษตรแม่นยำที่ผสานภาพถ่ายทางอากาศความละเอียดสูงมากกับ AI แบบ Generative เพื่อให้การวิเคราะห์พืชระดับใบ ระบบตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของศัตรูพืช โรค ความขาดแคลนสารอาหาร และแรงกดดันจากวัชพืช ช่วยให้เกษตรกรและนักวิชาการเกษตรตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว โดยการผสานเครื่องยนต์ AI Ag Assistant กับข้อมูลภาพถ่ายที่ละเอียด Taranis สนับสนุนการทำนายผลผลิตและการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและเพิ่มผลผลิต
วิธีการทำงาน
Taranis ใช้เครื่องบินบินต่ำ (โดรนและเครื่องบิน) เพื่อเก็บภาพความละเอียดระดับซับมิลลิเมตร—ประมาณ 0.3 มม. ต่อพิกเซล—ทั่วแปลงเพาะปลูก แพลตฟอร์ม AI วิเคราะห์ข้อมูลนับร้อยล้านจุดเพื่อระบุความเครียดของพืช เช่น แมลง โรค วัชพืช และปัญหาสารอาหาร เครื่องยนต์ AI แบบ Generative Ag Assistant สังเคราะห์ข้อมูลระดับใบนี้ร่วมกับรูปแบบอากาศ ข้อมูลวิชาการเกษตร และข้อมูลการป้องกันพืช เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำเฉพาะแปลงที่แม่นยำ การปรับปรุงล่าสุดรวมถึงอัลกอริทึมทำนายผลผลิตขั้นสูงที่พยากรณ์ประสิทธิภาพพืชในอนาคตโดยอิงจากความเสี่ยงสุขภาพแปลงที่ตรวจพบ
คุณสมบัติหลัก
การวิเคราะห์ระดับใบจากภาพถ่ายโดรนและเครื่องบินที่ความละเอียด 0.3 มม. ต่อพิกเซล
ระบุศัตรูพืช โรค ความขาดแคลนสารอาหาร แรงกดดันจากวัชพืช และการนับต้นโดยอัตโนมัติ
AI แบบ Generative ที่ให้คำแนะนำทางเกษตรและรายงานการสำรวจเฉพาะแปลง
อัลกอริทึมขั้นสูงพยากรณ์ประสิทธิภาพพืชโดยอิงจากข้อมูล AI ระดับใบ
เก็บข้อมูลและติดตามบริการเต็มรูปแบบตลอดปีสำหรับการดำเนินงานขนาดใหญ่
การเข้าถึง Taranis
การเริ่มต้นใช้งาน
ลงทะเบียนกับ Taranis ผ่านเว็บไซต์และเลือกแผนบริการที่เหมาะสมกับการดำเนินงานของคุณ
จัดเตรียมแผนที่แปลงหรือประสานงานกับ Taranis เพื่อกำหนดเวลาการเก็บข้อมูลทางอากาศสำหรับแปลงของคุณ
Taranis บินสำรวจแปลงของคุณตามช่วงเวลาที่กำหนดโดยใช้โดรนหรือเครื่องบินเพื่อเก็บภาพความละเอียดสูง
ภาพถ่ายถูกประมวลผลด้วยอัลกอริทึม AI เพื่อระบุภัยคุกคามและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
เข้าถึงรายงานทางเกษตรที่สร้างโดย Ag Assistant รวมถึงคำแนะนำและการพยากรณ์ผลผลิต
นำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ในการตัดสินใจบริหารจัดการฟาร์ม รวมถึงการใช้ทรัพยากร ตารางการสำรวจ และกลยุทธ์การป้องกันพืช
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- ต้องมีการบินถ่ายภาพจริง (โดรนหรือเครื่องบิน) ซึ่งอาจจำกัดการเข้าถึงในบางภูมิภาคหรือเพิ่มต้นทุนการดำเนินงาน
- จัดการข้อมูลปริมาณมาก ภาพความละเอียดซับมิลลิเมตรต้องการโครงสร้างพื้นฐานและความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่แข็งแกร่ง
- ต้องบริหารจัดการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลอย่างรัดกุมสำหรับภาพความละเอียดสูงของแปลง
- เหมาะสำหรับที่ปรึกษา ร้านค้าปลีกเกษตร และการดำเนินงานขนาดใหญ่ ฟาร์มขนาดเล็กอาจเข้าถึงโดยตรงได้จำกัด
- การทำนายผลผลิตเป็นแบบ AI และอาจแตกต่างกันตามคุณภาพภาพและข้อมูลนำเข้า
- คำแนะนำบางส่วนที่สร้างโดย AI อาจต้องได้รับการตรวจสอบโดยนักวิชาการเกษตรก่อนนำไปใช้
- การเข้าถึงทางอากาศอย่างต่อเนื่องอาจไม่สามารถทำได้ในทุกภูมิภาคหรือสภาพอากาศ
คำถามที่พบบ่อย
Taranis ใช้อัลกอริทึมทำนายผลผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสานข้อมูลภาพระดับใบกับข้อมูลทางเกษตร รูปแบบอากาศ และตัวชี้วัดความเครียดของแปลง เพื่อพยากรณ์ประสิทธิภาพพืชในอนาคตผ่าน Ag Assistant
ภาพถ่ายทางอากาศของ Taranis มีความละเอียดประมาณ 0.3 มม. ต่อพิกเซล ช่วยให้วิเคราะห์พืชระดับใบได้อย่างละเอียดและตรวจจับความเครียดได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
แพลตฟอร์มนี้เหมาะสำหรับที่ปรึกษา ร้านค้าปลีกเกษตร และการดำเนินงานขนาดใหญ่ ฟาร์มขนาดเล็กอาจเข้าถึง Taranis ผ่านความร่วมมือหรือสหกรณ์ แต่การเข้าถึงโดยตรงขึ้นอยู่กับแผนบริการและขนาดการดำเนินงาน
Ag Assistant คือเครื่องยนต์ AI แบบ Generative ที่ประมวลผลภาพแปลง ข้อมูลทางเกษตร ผลการวิจัย และข้อมูลสภาพอากาศ เพื่อสร้างรายงานทางเกษตรและคำแนะนำเฉพาะแปลงที่เหมาะสม
ได้ โดยการวิเคราะห์ภาพระดับใบความละเอียดสูง Taranis ตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของการระบาดศัตรูพืช โรค ความขาดแคลนสารอาหาร และแรงกดดันจากวัชพืช ช่วยให้สามารถดำเนินการแก้ไขได้ก่อนที่พืชจะเสียหายอย่างรุนแรง
Climate FieldView (Bayer)
| ผู้พัฒนา | Bayer (The Climate Corporation) |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| การให้บริการ | มากกว่า 20 ประเทศ รวมถึงสหรัฐอเมริกา บราซิล แคนาดา ยุโรป แอฟริกาใต้ ออสเตรเลีย และตุรกี |
| รูปแบบการคิดราคา | Basic (ฟรี) พร้อมฟีเจอร์จำกัด; แผนชำระเงินมี Prime, Plus และ Premium สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง |
ภาพรวม
Climate FieldView โดย Bayer เป็นแพลตฟอร์มเกษตรดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งรวบรวมข้อมูลทางเกษตร เครื่องจักร สภาพอากาศ และดาวเทียมไว้ในระบบอัจฉริยะเดียว ด้วยการประมวลผลข้อมูลหลายพันล้านจุดและข้อมูลความละเอียดสูงกว่า 250 ชั้น ช่วยให้เกษตรกรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง ทำนายผลผลิต ปรับแต่งการใช้ปัจจัยการผลิต และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนสูงสุด
วิธีการทำงาน
Climate FieldView รวบรวมข้อมูลจากแทรกเตอร์ เครื่องปลูก เครื่องเก็บเกี่ยว เซ็นเซอร์ สถานีอากาศ และภาพถ่ายดาวเทียมเข้าสู่แพลตฟอร์มคลาวด์ศูนย์กลาง โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลหลายชั้นนี้เพื่อสร้างการทำนายผลผลิต ประเมินสุขภาพพืช และให้คำแนะนำทางเกษตร โดยเชื่อมต่อกับระบบภายนอกผ่าน API (เช่น CLAAS Telematics) และซิงค์ข้อมูลเครื่องจักรผ่าน FieldView Drive แพลตฟอร์มนี้จึงมอบภาพรวมฟาร์มอย่างครบถ้วนและข้อมูลเชิงคาดการณ์สำหรับการปลูก การป้องกันพืช และการเก็บเกี่ยว
ฟีเจอร์หลัก
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใช้ข้อมูลประวัติ รูปแบบสภาพอากาศ และภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อทำนายผลผลิตอย่างแม่นยำ
แผนที่จากดาวเทียมแสดงความเครียดของพืช ชีวมวล และสภาพแปลงเพาะปลูกแบบใกล้เคียงเรียลไทม์เพื่อการแทรกแซงแต่เนิ่นๆ
เชื่อมต่อกับแทรกเตอร์ เครื่องเก็บเกี่ยว และอุปกรณ์เพื่อซิงค์ข้อมูลทางเกษตรและผลผลิตโดยอัตโนมัติ
สำรวจแปลงเพาะปลูก สร้างรายงานวิเคราะห์ผลผลิตหลังเก็บเกี่ยว และส่งออกข้อมูลในรูปแบบ PDF หรือ CSV
รองรับการรวมระบบของบุคคลที่สาม (CLAAS API, Combyne) และเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มจัดการเมล็ดพันธุ์
เข้าถึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกของแปลงเพาะปลูกได้จากทุกอุปกรณ์ผ่านแพลตฟอร์มเว็บหรือแอปมือถือ iOS
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
สร้างบัญชีบนเว็บไซต์ Climate FieldView และเลือกแผน Basic ฟรี หรือแผนชำระเงิน (Prime, Plus, Premium) ตามความต้องการของคุณ
เสียบฮาร์ดแวร์ FieldView Drive เข้ากับพอร์ตวินิจฉัยของเครื่องจักรเพื่อเริ่มส่งข้อมูลเครื่องจักรไปยังบัญชีของคุณ
นำเข้าข้อมูลประวัติผ่าน Data Inbox หรือซิงค์อัตโนมัติผ่านเครื่องจักรที่เชื่อมต่อ API หรือสถานีอากาศ
ใช้เว็บหรือแอปมือถือเพื่อดูแผนที่ดาวเทียม ระบุพื้นที่เครียด และติดตามสภาพพืชตลอดฤดูกาล
หลังการเก็บเกี่ยว ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ผลผลิตและรายงานภูมิภาคแปลงเพาะปลูกเพื่อประเมินผลการดำเนินงานและรับการทำนายด้วย AI สำหรับฤดูกาลถัดไป
ส่งออกรายงานฉบับสมบูรณ์เป็น PDF หรือ CSV เพื่อแชร์กับนักเกษตร นักวิเคราะห์ หรือพันธมิตรทางธุรกิจ
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- การใช้แพลตฟอร์มอย่างเต็มประสิทธิภาพมักต้องมีฮาร์ดแวร์ที่รองรับ (FieldView Drive) และการเชื่อมต่อเครื่องจักร
- ความแม่นยำของการทำนายผลผลิตขึ้นอยู่กับคุณภาพและความครบถ้วนของข้อมูลนำเข้า (ข้อมูลเครื่องจักร ภาพดาวเทียม สภาพอากาศ)
- การรวมระบบและฟีเจอร์ขั้นสูงบางอย่างอาจไม่พร้อมใช้งานในทุกภูมิภาค
- การจัดการและตีความข้อมูลจำนวนมากต้องใช้ความรู้ด้านดิจิทัลและเวลาจากเกษตรกร
คำถามที่พบบ่อย
Climate FieldView ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลแปลงเพาะปลูกในอดีต รูปแบบสภาพอากาศแบบเรียลไทม์ ภาพถ่ายดาวเทียม และข้อมูลทางเกษตรที่สร้างโดยเครื่องจักร การวิเคราะห์หลายชั้นนี้ช่วยสร้างการทำนายผลผลิตที่แม่นยำเพื่อช่วยคุณวางแผนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในฟาร์ม
ใช่ แผน Basic ฟรีอย่างสมบูรณ์ และรวมฟีเจอร์สำคัญ เช่น การจัดเก็บข้อมูล การแสดงภาพแปลงเพาะปลูก และความสามารถในการอัปโหลดข้อมูล แผนที่ต้องชำระเงิน (Prime, Plus, Premium) จะปลดล็อกการวิเคราะห์ขั้นสูง การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย และการสนับสนุนระดับพรีเมียม
ได้แน่นอน คุณสามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์ของคุณโดยใช้ฮาร์ดแวร์ FieldView Drive หรือผ่านการรวม API (เช่น CLAAS Telematics) ซึ่งช่วยให้ซิงค์ข้อมูลการทำงานในแปลง ผลผลิต และการวินิจฉัยเครื่องจักรโดยอัตโนมัติไปยังบัญชี FieldView ของคุณ
Climate FieldView ให้บริการในกว่า 20 ประเทศทั่วโลก รวมถึงสหรัฐอเมริกา บราซิล แคนาดา ประเทศในยุโรป แอฟริกาใต้ ออสเตรเลีย และตุรกี การให้บริการและชุดฟีเจอร์อาจแตกต่างกันตามภูมิภาค
หลังการเก็บเกี่ยว ใช้ฟีเจอร์ รายงานภูมิภาคแปลงเพาะปลูก และ การวิเคราะห์ผลผลิต เพื่อตรวจสอบข้อมูลผลการดำเนินงานของแปลง คุณสามารถส่งออกรายงานรายละเอียดที่แสดงการกระจายผลผลิต การวิเคราะห์ผลกระทบของปัจจัยการผลิต และคำแนะนำที่สร้างโดย AI เพื่อปรับกลยุทธ์สำหรับฤดูกาลถัดไป
AGRIVISION AI
| ผู้พัฒนา | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| รองรับภาษา | หลายภาษาท้องถิ่นพร้อมรองรับเสียง; ปรับแต่งสำหรับเกษตรกรอินเดีย |
| รูปแบบการคิดราคา | โมเดลฟรีเมียม / จ่ายเงิน; ฟีเจอร์คำแนะนำและติดตามหลักเป็นส่วนหนึ่งของบริการเชิงพาณิชย์ |
ภาพรวม
AgriVision AI คือแพลตฟอร์มเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และเทคโนโลยีเสียง เพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพืชผลแบบเรียลไทม์ การทำนายผลผลิต และคำแนะนำเกี่ยวกับศัตรูพืช/โรค ออกแบบมาเฉพาะสำหรับเกษตรกรและองค์กรผู้ผลิตเกษตรกร (FPOs) โดยผสานการวินิจฉัยจากภาพกับข้อมูลสิ่งแวดล้อมและการวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อเพิ่มผลผลิตและสนับสนุนการตัดสินใจเกษตรที่ดีขึ้น
วิธีการทำงาน
AgriVision AI เปิดโอกาสให้เข้าถึงข้อมูลเกษตรอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านอินเทอร์เฟซมือถือที่เรียบง่าย เกษตรกรถ่ายภาพพืชของตน ซึ่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์เพื่อค้นหาโรค ศัตรูพืช และการขาดสารอาหาร ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ได้รับการเสริมด้วยโมเดลทำนายผลผลิตที่ขับเคลื่อนโดยเซ็นเซอร์ IoT การติดตามสิ่งแวดล้อม และข้อมูลจากเกษตรกร แพลตฟอร์มมีคำแนะนำด้วยเสียงในภาษาท้องถิ่น ทำให้เข้าถึงได้สำหรับเกษตรกรที่มีความรู้จำกัด องค์กรผู้ผลิตเกษตรกรและสหกรณ์สามารถเข้าถึงแดชบอร์ดข้อมูลเพื่อการติดตามประสิทธิภาพฟาร์มและสุขภาพพืชแบบรวม
คุณสมบัติหลัก
ตรวจจับโรค ศัตรูพืช และความเครียดจากสารอาหารโดยใช้ภาพถ่ายจากกล้องมือถือเพื่อประเมินสุขภาพพืชอย่างแม่นยำ
ใช้โมเดล AI ขั้นสูงในการทำนายผลผลิตพืชโดยอิงจากข้อมูลสิ่งแวดล้อม ภาพถ่าย และข้อมูลจากเกษตรกร
ส่งการแจ้งเตือนทันทีเกี่ยวกับสภาพอากาศ การระบาดของศัตรูพืช และความเสี่ยงโรค เพื่อให้เกษตรกรรับทราบข้อมูล
ให้คำแนะนำในหลายภาษาท้องถิ่นพร้อมรองรับการป้อนและแสดงผลด้วยเสียง แม้ในโหมดออฟไลน์
ข้อมูลเชิงลึกและเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับองค์กรผู้ผลิตเกษตรกรและสหกรณ์
ทำงานได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต; ซิงค์ข้อมูลเมื่อเชื่อมต่อได้เพื่อการเข้าถึงที่ไม่สะดุด
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
สมัครใช้งาน AgriVision AI ผ่านเว็บไซต์หรือแอปมือถือโดยใช้หมายเลขโทรศัพท์หรืออีเมลของคุณ
กรอกข้อมูลฟาร์ม ประเภทพืช และวันที่เพาะปลูกเพื่อสร้างโปรไฟล์การเกษตรของคุณ
ใช้กล้องโทรศัพท์ถ่ายภาพใบพืชและอัปโหลดไปยังแอปเพื่อวิเคราะห์ด้วย AI
รับคำแนะนำเฉพาะเรื่องศัตรูพืช โรค และการบำรุงสารอาหารผ่านข้อความหรือเสียงในภาษาท้องถิ่นของคุณ
อัปเดตข้อมูลด้วยการแจ้งเตือนสภาพอากาศและความเสี่ยงศัตรูพืช/โรคผ่านระบบแจ้งเตือนของแอป
ใช้ฟีเจอร์ทำนายผลผลิตเพื่อประเมินการผลิตพืชในอนาคตและวางแผนตามนั้น
องค์กรผู้ผลิตเกษตรกรสามารถเข้าถึงแดชบอร์ดเว็บเพื่อดูข้อมูลฟาร์มรวมและข้อมูลเชิงลึกแบบกลุ่ม
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
คำถามที่พบบ่อย
AgriVision AI ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่ผสานการวิเคราะห์ภาพพืช ข้อมูลเซ็นเซอร์สิ่งแวดล้อม (สภาพอากาศ สภาพดิน) และข้อมูลจากเกษตรกร เพื่อสร้างการทำนายผลผลิตที่แม่นยำ
ได้ AgriVision AI รองรับการใช้งานแบบออฟไลน์ คุณสามารถใช้ฟีเจอร์หลักโดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต แต่การอัปเดตคำแนะนำและการซิงค์ข้อมูลต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเป็นระยะ
แพลตฟอร์มรองรับการป้อนข้อมูลและคำแนะนำด้วยเสียงในหลายภาษาท้องถิ่น ทำให้เข้าถึงเกษตรกรในภูมิภาคภาษาต่าง ๆ ของอินเดียได้
แน่นอน AgriVision AI ออกแบบมาเฉพาะสำหรับเกษตรกรรายย่อยและ FPOs โดยมีอินเทอร์เฟซมือถือที่เรียบง่าย รองรับภาษาท้องถิ่น และมีตัวเลือกการตั้งราคาที่เหมาะสม
ใช่ แอปส่งการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความเสี่ยงศัตรูพืช การระบาดของโรค และสภาพอากาศที่ไม่เอื้ออำนวย เพื่อช่วยให้คุณดำเนินการป้องกันได้อย่างรวดเร็ว
CropX
| ผู้พัฒนา | CropX Technologies, Inc. |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| การให้บริการทั่วโลก | ให้บริการใน กว่า 70 ประเทศ ทั่วโลก |
| รูปแบบการคิดราคา | สมัครสมาชิกแบบชำระเงิน — ต้องลงทุนฮาร์ดแวร์ (เซ็นเซอร์) และค่าบริการแพลตฟอร์มต่อเนื่อง |
ภาพรวม
CropX คือแพลตฟอร์มเกษตรกรรมแม่นยำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสานข้อมูลจากเซ็นเซอร์ดิน การเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลสภาพอากาศ และภาพดาวเทียม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้น้ำ การใส่ปุ๋ย และการจัดการพืช โดยการรวมข้อมูลแปลงเกษตรแบบเรียลไทม์กับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ CropX ช่วยเกษตรกรเพิ่มผลผลิต ลดการใช้ปัจจัยการผลิตที่สิ้นเปลือง และปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรในระดับกว้าง
วิธีการทำงาน
CropX ติดตั้งโพรบดินที่วัดความชื้น อุณหภูมิ และค่าการนำไฟฟ้าอย่างต่อเนื่องในหลายระดับความลึก ข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์นี้จะถูกส่งเข้าสู่แพลตฟอร์มคลาวด์ของ CropX ซึ่งอัลกอริทึม AI จะผสานข้อมูลกับรูปแบบสภาพอากาศท้องถิ่น ภูมิประเทศ ภาพดาวเทียม และข้อมูลเครื่องจักรเกษตร เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกทางเกษตรที่นำไปใช้ได้จริง ระบบใช้โมเดลพืชที่ผ่านการตรวจสอบเพื่อทำนายความเครียดของพืช ประเมินความเสี่ยงโรค และคำนวณประสิทธิภาพการใช้น้ำ
การทดลองในแปลงที่มีเอกสารรับรองแสดงให้เห็นถึง การเพิ่มผลผลิต 22% จากการให้น้ำโดยใช้ CropX ซึ่งช่วยป้องกันความเครียดจากน้ำและปรับปริมาณน้ำในดินให้เหมาะสมกับความต้องการของพืชอย่างแม่นยำ
คุณสมบัติหลัก
โพรบในแปลงตรวจวัดความชื้น อุณหภูมิ และค่าการนำไฟฟ้าในหลายระดับความลึกเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างต่อเนื่อง
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องผสานข้อมูลดิน สภาพอากาศ ดาวเทียม และเครื่องจักรเพื่อแนะนำการให้น้ำและใส่ปุ๋ย
สร้างแผนที่คำสั่งสำหรับการหว่านเมล็ด ปุ๋ย และการให้น้ำที่ปรับตามความแตกต่างของแปลงและสภาพดิน
เพิ่มประสิทธิภาพสคริปต์การให้น้ำตามโซนความชื้นในดินเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้น้ำและผลผลิตพืช
นำเข้าข้อมูลเครื่องจักรเกษตรผ่านไฟล์ ISO-XML, CSV, SHP และ TIFF เพื่อวิเคราะห์แปลงอย่างครบถ้วน
ติดตามการประหยัดน้ำ การรั่วไหลของไนโตรเจน และการใช้ปัจจัยการผลิตเพื่อสนับสนุนการเกษตรที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
ติดตั้งโพรบ CropX ในแปลงของคุณที่ระดับความลึกที่กำหนด (โดยทั่วไป 20 ซม. และ 46 ซม.) เพื่อเริ่มเก็บข้อมูลดินแบบเรียลไทม์
ตั้งค่าการส่งข้อมูลผ่าน 4G, บลูทูธ หรือดาวเทียมเพื่อให้ข้อมูลเซ็นเซอร์ไหลเข้าสู่แพลตฟอร์มคลาวด์อย่างต่อเนื่อง
ใช้แอป CropX หรือแดชบอร์ดเว็บเพื่อกำหนดขอบเขตแปลงและเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม เช่น สถานีอากาศและแผนที่ภูมิประเทศ
อัปโหลดแผนที่ผลผลิต บันทึกเครื่องจักร และไฟล์คำสั่งในรูปแบบ ISO-XML, CSV, SHP หรือ TIFF เพื่อวิเคราะห์แปลงอย่างครบถ้วน
ใช้เครื่องมือ VRA เพื่อสร้างแผนที่การใช้ปัจจัยการผลิตแบบอัตราแปรผันสำหรับการหว่านเมล็ด ปุ๋ย และการให้น้ำที่ปรับตามสภาพเฉพาะของแปลง
ส่งออกสคริปต์ VRI ไปยังตัวควบคุมการให้น้ำหรือระบบพิวอท หรือปรับการทำงานด้วยตนเองตามคำแนะนำของ CropX
ติดตามข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ ดัชนีพืชจากดาวเทียม และการแจ้งเตือนความเสี่ยงโรคบนแดชบอร์ดที่ใช้งานง่าย
หลังการเก็บเกี่ยว วิเคราะห์ข้อมูลผลผลิตและรายงานแปลงเพื่อประเมินประสิทธิภาพคำสั่งและปรับปรุงกลยุทธ์สำหรับฤดูกาลถัดไป
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- ต้องชำระค่าบริการรายเดือนเพื่อเข้าถึงการวิเคราะห์และฟีเจอร์เต็มรูปแบบของแพลตฟอร์ม
- พึ่งพาการเชื่อมต่อ: ต้องใช้ 4G, บลูทูธ หรือดาวเทียมเพื่อการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้
- ต้องมีความรู้: การแปลผลข้อมูล AI อาจต้องใช้ความรู้ทางเทคนิคหรือความเชี่ยวชาญด้านเกษตรกรรม
- ความเข้ากันได้ของการส่งออกคำสั่งขึ้นอยู่กับผู้ผลิตเครื่องจักร — ไม่ใช่ทุกแบรนด์เครื่องจักรเกษตรที่รองรับเต็มที่
คำถามที่พบบ่อย
จากการทดลองในแปลงที่มีเอกสารรับรอง การให้น้ำโดยใช้ CropX ช่วยเพิ่มผลผลิตได้ 22% โดยป้องกันความเครียดจากน้ำและปรับปริมาณน้ำในดินให้ตรงกับความต้องการของพืชอย่างแม่นยำ
CropX ใช้โพรบดินแบบวัดความจุไฟฟ้าที่วัดปริมาณน้ำในดิน (ความชื้น) อุณหภูมิ และค่าการนำไฟฟ้า (EC) ในหลายระดับความลึกเพื่อวิเคราะห์ดินอย่างครบถ้วน
ได้ — CropX รองรับการนำเข้าข้อมูลจากเครื่องจักรเกษตรผ่านไฟล์หลายรูปแบบ เช่น ISO-XML, CSV, SHP และ TIFF ทำให้ผสานรวมกับระบบเครื่องจักรสมัยใหม่ส่วนใหญ่ได้อย่างราบรื่น
VRA (การใช้ปัจจัยการผลิตแบบอัตราแปรผัน) ช่วยให้เกษตรกรใช้ปัจจัยการผลิตในอัตราที่แตกต่างกันในแต่ละส่วนของแปลงตามความแตกต่างของดินและพืช CropX สร้างแผนที่คำสั่งสำหรับการหว่านเมล็ด ปุ๋ย และการให้น้ำที่คำนึงถึงสภาพเฉพาะของแปลง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ปัจจัยและศักยภาพผลผลิต
ได้ — เครื่องมือ Variable Rate Irrigation (VRI) ของ CropX ปรับสคริปต์การให้น้ำตามข้อมูลความชื้นในดินแบบเรียลไทม์และโซนในแปลง ช่วยลดการใช้น้ำอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่รักษาความชุ่มชื้นและประสิทธิภาพของพืชให้เหมาะสม
OneSoil
ข้อมูลแอปพลิเคชัน
| ผู้พัฒนา | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| รองรับภาษา | ให้บริการทั่วโลกพร้อมรองรับหลายภาษาในแอปเว็บครอบคลุมหลายภูมิภาค |
| รูปแบบการตั้งราคา | แบบฟรีเมียม — การติดตามแปลงพื้นฐานฟรี; เครื่องมือขั้นสูงเช่นการสร้างแผนที่ VRA และการเก็บตัวอย่างดินต้องสมัครสมาชิก OneSoil Pro |
ภาพรวมทั่วไป
OneSoil คือแพลตฟอร์มเกษตรแม่นยำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยเกษตรกรติดตามสุขภาพพืช วิเคราะห์โซนผลิตผล และทำนายผลผลิตโดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจโดยอิงข้อมูลแนวโน้ม NDVI การพยากรณ์อากาศ และข้อมูลผลผลิต ด้วยทั้งแผนฟรีและ Pro OneSoil รองรับการใช้สารเคมีแบบอัตราแปรผัน (VRA) การวางแผนหมุนเวียนพืช และการวิเคราะห์ผลผลิต — ช่วยเพิ่มผลตอบแทนสูงสุดและลดของเสีย
วิธีการทำงาน
OneSoil ใช้ภาพถ่ายดาวเทียม Copernicus Sentinel-1 และ Sentinel-2 เพื่อสร้างแผนที่ NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) และตรวจจับระยะการเจริญเติบโตของพืช ประมวลผลข้อมูล NDVI ในอดีต (สูงสุด 6 ปี) เพื่อสร้าง โซนผลิตผล ซึ่งเป็นพื้นที่ย่อยในแปลงที่มีศักยภาพผลผลิตสม่ำเสมอ โซนเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้เมล็ดพันธุ์ ปุ๋ย หรือสารเคมีแบบอัตราแปรผันผ่านแผนที่คำสั่งที่ปรับแต่งได้
หลังการเก็บเกี่ยว เกษตรกรสามารถอัปโหลดแผนที่ผลผลิตจากเครื่องเก็บเกี่ยวเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพ เปรียบเทียบกับโซนผลิตผล และประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์ VRA OneSoil ยังมีเครื่องมือวางแผนหมุนเวียนพืชและพยากรณ์อากาศ (ปริมาณน้ำฝน วันสะสมความร้อน) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางเกษตรในระยะยาว
คุณสมบัติหลัก
ติดตามสุขภาพพืชแบบเรียลไทม์โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-2 เพื่อการตรวจจับระยะการเจริญเติบโตที่แม่นยำ
วิเคราะห์ NDVI ในอดีตเพื่อสร้างโซนที่มีศักยภาพผลผลิตโดยอิงจากระดับความสูงและรูปแบบความสว่างของดิน
สร้างแผนที่คำสั่งที่ปรับแต่งได้สำหรับการหว่านเมล็ด ปุ๋ย และพ่นสารเคมีโดยอิงจากโซนผลิตผล
นำเข้าแผนที่ผลผลิตจากเครื่องเก็บเกี่ยวและเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับคำสั่ง VRA และโซน NDVI
วางแผนอัตโนมัติสำหรับฤดูกาลถัดไปโดยอิงจากประวัติแปลงปลูกและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
พยากรณ์ 7 วัน ติดตามปริมาณน้ำฝนสะสม และวันสะสมความร้อนเพื่อการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
คู่มือเริ่มต้นใช้งาน
สร้างบัญชีผ่านแอปเว็บ OneSoil หรือดาวน์โหลดแอปมือถือสำหรับ iOS หรือ Android
วาดหรืออิมพอร์ตขอบเขตแปลงปลูกโดยตรงบนอินเทอร์เฟซแผนที่แบบโต้ตอบ
อนุญาตให้ OneSoil ประมวลผลข้อมูลดาวเทียม (NDVI ระดับความสูง ความสว่างของดิน) เพื่อสร้างโซนผลิตผล
เลือก "สร้างแผนที่ VRA" เลือกประเภทโซน (ประวัติหรือ NDVI) กำหนดโซนและค่าปริมาณ จากนั้นส่งออกแผนที่คำสั่งของคุณ
หลังการเก็บเกี่ยว อัปโหลดไฟล์แผนที่ผลผลิตจากเครื่องเก็บเกี่ยว จับคู่คุณลักษณะ (ผลผลิต หน่วย เวลา) และสร้างรายงานผลผลิต
เปรียบเทียบแผนที่ผลผลิตกับโซนผลิตผลหรือคำสั่ง VRA เพื่อประเมินประสิทธิภาพและผลตอบแทนจากการลงทุน
ใช้เครื่องมือหมุนเวียนพืชเพื่อบันทึกและทำนายตารางปลูกพืชสำหรับฤดูกาลถัดไป
หมายเหตุและข้อจำกัดสำคัญ
- ความแม่นยำของการทำนายผลผลิตดีขึ้นเมื่อมีการอัปโหลดข้อมูลผลผลิต; หากไม่มีข้อมูล การพยากรณ์จะมีความแม่นยำน้อยลง
- ภาพถ่ายดาวเทียมขึ้นอยู่กับสภาพเมฆ; การอัปเดตข้อมูล NDVI อาจล่าช้าเป็นบางครั้ง
- การส่งออกแผนที่คำสั่งอาจต้องรองรับกับเครื่องจักรและรูปแบบไฟล์เฉพาะ
คำถามที่พบบ่อย
ได้ OneSoil วิเคราะห์แนวโน้ม NDVI โซนผลิตผล และข้อมูลผลผลิตที่อัปโหลดเพื่อทำนายผลผลิตและประเมินประสิทธิภาพแปลงอย่างแม่นยำ
OneSoil Pro ปลดล็อกเครื่องมือเกษตรแม่นยำขั้นสูง รวมถึงการสร้างแผนที่ VRA แผนที่เก็บตัวอย่างดิน การทดลองแถบควบคุม และการวิเคราะห์โซนผลผลิตอย่างละเอียด — ฟีเจอร์ที่ไม่มีในแผนฟรี
ในเวอร์ชัน Pro ไปที่ "สร้างแผนที่ VRA" เลือกประเภทคำสั่งของคุณ (โซนผลิตผลหรือ NDVI) กำหนดพืชและอัตราการใช้ จากนั้นส่งออกแผนที่ไปยังเครื่องจักรของคุณ
ใช่ ฟีเจอร์ติดตามแปลงพื้นฐานใช้งานฟรี เครื่องมือเกษตรแม่นยำขั้นสูง เช่น การสร้างแผนที่ VRA และการทดลองแถบควบคุม ต้องสมัครสมาชิก Pro
OneSoil ใช้ภาพถ่ายดาวเทียม Copernicus Sentinel-1 และ Sentinel-2 ที่ประมวลผลด้วยอัลกอริทึม AI เพื่อสกัดข้อมูล NDVI และข้อมูลเชิงลึกด้านเกษตรแม่นยำอื่น ๆ
สรุปประเด็นสำคัญ
- AI ผสานภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลสภาพอากาศ เซ็นเซอร์ดิน และบันทึกในอดีตเพื่อวิเคราะห์พืชอย่างครบถ้วน
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ตั้งแต่กลุ่มโมเดลต้นไม้ถึงโครงข่ายประสาทเทียม ให้การทำนายผลผลิตที่แม่นยำ
- แนวทางผสมผสานและการถ่ายโอนความรู้เพิ่มความแม่นยำแม้ในพื้นที่ที่มีข้อมูลจำกัด
- การใช้งานทั่วโลกครอบคลุมเคนยา สหรัฐอเมริกา ยุโรป และอาร์เจนตินาพร้อมผลลัพธ์ที่พิสูจน์แล้ว
- แพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์ทำให้การพยากรณ์ AI เข้าถึงเกษตรกรและผู้กำหนดนโยบายทั่วโลก
- การทำนายผลผลิตด้วย AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการพืชและเสริมสร้างความมั่นคงทางอาหาร
สรุป: การทำนายผลผลิตพืชด้วย AI กำลังกลายเป็นความจริงที่ใช้งานได้ในทุกภูมิภาคและทุกพืช ด้วยการผสานภาพถ่ายดาวเทียมระดับโลก เซ็นเซอร์ท้องถิ่น และข้อมูลภูมิอากาศกับอัลกอริทึม ML ที่ทรงพลัง นักวิเคราะห์สามารถทำนายผลผลิตล่วงหน้าหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนก่อนการเก็บเกี่ยว ช่วยให้เกษตรกรและรัฐบาลวางแผนการปลูกและการกระจายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดช่วยเลี้ยงดูโลกที่เติบโตอย่างยั่งยืน
คำแสดงความคิดเห็น 0
ทิ้งความคิดเห็น
ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!