Yapay Zeka Kullanarak Mahsul Verimini Nasıl Tahmin Edebilirsiniz
Yapay zekanın uydu görüntüleri, IoT sensörleri, iklim verileri ve makine öğrenimi modelleri kullanarak doğru mahsul verimi tahminiyle tarımı nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. Çiftçilere ve tarım işletmelerine dünya çapında destek veren en iyi küresel yapay zeka araçları—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—hakkında bilgi edinin.
Yapay zeka, çok daha doğru verim tahminleri yaparak tarımı devrim niteliğinde değiştiriyor. Günümüz yapay zeka modelleri, bir insanın işleyebileceğinden çok daha büyük veri setlerini işleyerek hasatları tahmin edebiliyor.
Yapay zeka uygulamaları, insanlardan çok daha fazla veriyi sindirecek şekilde tasarlanmıştır ve bu verileri analiz ederek daha doğru tahminler yapar.
— Reuters
Doğru verim tahminleri, özellikle iklim değişikliğinin mahsulleri tehdit ettiği günümüzde, gıda güvenliği ve planlama için hayati öneme sahiptir. Araştırmalar, yüksek ısınma senaryolarında 2030 yılına kadar mısır veriminde %24'e varan düşüş olabileceğini göstermektedir. Modern yapay zeka sistemleri tarlaları sürekli izler: stres veya zararlıları haftalar öncesinden tespit edebilir, sorunlu alanları haritalandırabilir ve hatta ne zaman ve nerede sulama veya gübreleme yapılması gerektiğini önerebilir.
Yapay Zeka Mahsul Modelleri İçin Veri Kaynakları
Yapay zeka mahsul verim modelleri, kapsamlı tarla bilgisi oluşturmak için birden çok veri akışına dayanır:
Uydu ve Hava Görüntüleri
Hava ve İklim Verileri
Toprak ve Yer Sensörleri
Tarihsel Verim Kayıtları
Verim Tahmini İçin Makine Öğrenimi Modelleri
Veriler toplandıktan sonra, makine öğrenimi algoritmaları verimleri tahmin etmek üzere eğitilir. Her biri farklı güçlü yönlere sahip birçok model türü test edilmiştir:
Ağaç Tabanlı Topluluklar
Random Forest ve Gradient Boosting yöntemleri, karma veri setlerini olağanüstü iyi işler.
- Birçok çalışmada alternatiflerden daha iyi performans gösterir
- Doğrusal olmayan ilişkileri yönetir
- Aykırı değerlere karşı dayanıklıdır
Sinir Ağları
Yapay sinir ağları, konvolüsyonel ağlar ve tekrarlayan LSTM'ler büyük veri setlerinde üstün performans gösterir.
- Karmaşık desenleri yakalar
- Veri hacmiyle ölçeklenir
- Transfer öğrenmeyi mümkün kılar
Hibrit Yaklaşımlar
Derin öğrenme ile transfer öğrenmenin birleşimi, veri azlığı olan bölgelerde doğruluğu artırır.
- Önceden eğitilmiş modellerden yararlanır
- Yerel koşullara uyum sağlar
- Sınırlı veriyi maksimuma çıkarır
Makine öğrenimi algoritmalarının birçok çalışmada verim tahmininde iyi performans gösterdiği kanıtlanmıştır.
— Tarımsal Yapay Zeka Araştırması
Küresel Yapay Zeka Mahsul Verimi Uygulamaları
Yapay zeka tabanlı verim tahmini artık dünya çapında tüm önemli mahsullere uygulanmaktadır. İşte önemli gerçek dünya uygulamaları:
Kenya – Mısır Verimi Tahmini
Araştırmacılar, FAO'nun WaPOR uydu verilerini kullanarak uzaktan algılama ile mahsul büyüme simülasyon modelini birleştirerek mısır verimlerini tahmin etti. Hibrit yaklaşım, modeli tek başına kullanmaya kıyasla doğruluğu artırdı ve veri yetersizliği olan bölgelerde verim tahminlerini destekledi.
Amerika Birleşik Devletleri – Buğday Üretim Haritalaması
Ekipler, çok yıllı hava durumu ve uydu indeksleri üzerinde derin LSTM ağları eğiterek buğday üretimini ilçe bazında haritalandırdı ve bölgesel tahminlerde yüksek doğruluk sağladı.
Avrupa – Çoklu Mahsul İzleme
UPSCALE girişimi gibi projeler, arpa, buğday, patates ve yonca üzerinde drone ve uydu verilerini kullanarak yaprak alanı ve klorofil indekslerini hesaplar; bu da verim modellerinin iyileştirilmesi için kritik girdilerdir.
Ticari Platformlar ve Araçlar
Çeşitli yapay zeka platformları artık gerçek çiftçiler için bu yöntemleri entegre etmektedir:
SIMA (Arjantin)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Çoklu Mahsul Desteği
Verim Tahminini Destekleyen Araçlar ve Platformlar
Gelişmekte olan bir yapay zeka araçları ekosistemi, verim tahminine destek sağlamaktadır. Öne çıkan örnekler şunlardır:
EOSDA Crop Monitoring
| Geliştirici | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Desteklenen Platformlar |
|
| Dil Desteği | İngilizce ana dil olmak üzere küresel kapsama; bölgeye göre ek diller mevcut |
| Fiyatlandırma Modeli | Katmanlı planlarla ücretli platform (Essential, Professional, Enterprise) ve verim tahmini dahil isteğe bağlı eklentiler |
Genel Bakış
EOSDA Crop Monitoring, uydu görüntüleri, hava durumu verileri ve makine öğrenimini kullanarak ürün sağlığını izleyen, verim tahmini yapan ve veri odaklı tarım kararlarını mümkün kılan bir hassas tarım platformudur. Çiftçiler, ziraat mühendisleri, kooperatifler ve tarım işletmeleri için tasarlanmış olup, saha ve bölgesel ölçekte uzaktan saha değerlendirmesi, kaynak planlaması ve ürün performansı tahmini sağlar.
Nasıl Çalışır
Platform, Sentinel-2, PlanetScope ve diğer uydu verilerinden alınan uzaktan algılama verilerini gelişmiş yapay zeka modelleriyle birleştirerek öngörücü bilgiler sunar. Verim tahmin modülü iki tamamlayıcı yaklaşım kullanır:
- İstatistiksel Model: Tarihsel verim ve çevresel verilere dayalı makine öğrenimi tahminleri
- Biyofiziksel Model: Yaprak alan indeksi asimilasyonu kullanarak fenoloji odaklı tahmin
Veriler her 14 günde bir yenilenerek tahminler sürekli iyileştirilir ve optimum koşullarda %95’e kadar doğruluk sağlanır. Bu çift model yaklaşımı saha düzeyinde karar verme, risk değerlendirmesi ve uzun vadeli tarımsal planlamayı destekler.
Temel Özellikler
Doğru verim tahmini için istatistiksel ve biyofiziksel yaklaşımlar
14 günlük model kalibrasyon döngüleri ile 3 aya kadar verim tahminleri
NDVI, MSAVI, RECI, NDMI ve diğer uydu tabanlı indeksler
14 günlük hiperlokal tahminler ve kapsamlı geçmiş hava durumu verileri
Uydu ve makine verilerini birleştiren Değişken Oranlı Uygulama haritaları
Saha faaliyet kayıtları, keşif görevleri ve çok kullanıcılı ekip yönetimi
Tarım teknolojisi entegrasyonu ve özel uygulamalar için tam API erişimi
Haritaları TIFF, SHP ve diğer formatlarda dış analiz için dışa aktarım
Platforma Erişim
Başlarken
EOSDA Crop Monitoring’e kaydolun ve abonelik katmanınızı seçin (Essential, Professional veya Enterprise).
Harita arayüzünde doğrudan saha sınırlarını çizin veya mevcut saha sınır dosyalarını yükleyerek izlemeye başlayın.
BBCH fenolojik ölçeklerine göre bitki örtüsü indeksleri, su stresi, ürün sınıflandırması ve büyüme aşamalarını görüntüleyerek saha operasyonlarını planlayın.
Verim tahmini eklentisini aktif edin ve doğru tahminler için ekim tarihleri, ürün çeşitleri ve tarihsel verim verilerini sağlayarak modelleri kalibre edin.
Haritaları TIFF veya SHP formatlarında dışa aktarın, VRA bölge haritaları oluşturun veya geliştirici API’si aracılığıyla sistemlerinize entegre edin.
Teknik Özellikler
| Desteklenen Ürünler | Verim tahmin modeli için 100’den fazla ürün türü |
| Tahmin Doğruluğu | Optimum veri koşullarında yaklaşık %95’e kadar |
| Tahmin Süresi | 3 aya kadar ileriye |
| Veri Güncelleme Sıklığı | Model kalibrasyonu için her 14 günde bir |
| Uydu Veri Kaynakları | Sentinel-2 (10 m çözünürlük), PlanetScope (3 m çözünürlük) ve diğerleri |
| Bitki Örtüsü İndeksleri | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI ve ek indeksler |
| Hava Durumu Tahmini | 14 günlük hiperlokal tahminler ve geçmiş analizler |
| Dışa Aktarım Formatları | TIFF, SHP ve diğer standart CBS formatları |
| API Erişimi | Uydu görüntüleri, bitki örtüsü indeksleri, hava durumu verileri ve saha zonlaması için mevcut |
| Altyapı | İnternet bağlantısı gerektiren bulut tabanlı platform |
Önemli Hususlar
- Doğruluk, tarihsel verim kayıtları, toprak verileri ve fenolojik girdiler dahil olmak üzere veri kalitesine bağlıdır
- Tahmin süresi yaklaşık 3 ay ile sınırlıdır, çok uzun vadeli tahminler için uygun değildir
- İnternet erişimi gerektirir; bulut tabanlı mimariden dolayı çevrimdışı işlevsellik sınırlıdır
- Biyofiziksel model kalibrasyonu için kullanıcıdan ekim tarihleri, ürün çeşitleri ve diğer fenolojik parametrelerin girilmesi gerekir
- Çevrimdışı veya bağlantısız tarımsal operasyonlar için uygun değildir
Sıkça Sorulan Sorular
EOSDA Crop Monitoring, 100’den fazla ürün türü için verim tahmini desteği sunar; bu, çoğu önemli tarımsal ürün ve bölgesel ürünü kapsar.
Tahmin doğruluğu, veri kalitesi, tarihsel verim kayıtları ve doğru model kalibrasyonuna bağlı olarak optimum koşullarda yaklaşık %95’e ulaşabilir.
Model girdileri her 14 günde bir güncellenir, böylece büyüme sezonu boyunca verim tahminleri sürekli kalibre edilip iyileştirilir.
Evet. EOSDA, uydu görüntüleri, bitki örtüsü indeksleri, hava durumu verileri, saha zonlaması ve daha fazlasına erişim sağlayan kapsamlı bir API sunar; böylece özel uygulamalar ve tarım teknolojisi platformlarıyla entegrasyon mümkündür.
İstatistiksel model için tarihsel verim verisi doğruluğu artırır ancak her zaman zorunlu değildir. Biyofiziksel model için ise tahmin hassasiyetini maksimize etmek adına ürün çeşidi, ekim tarihleri ve diğer fenolojik girdilerin sağlanması gerekir.
Taranis Ag Intelligence
| Geliştirici | Taranis Inc. |
| Platform | Drone, uçak ve uydu aracılığıyla hava verisi toplayan web tabanlı platform |
| Küresel Kapsam | ABD, Avrupa, Brezilya ve diğer bölgelerde müşterilerle dünya çapında faaliyet gösterir |
| Fiyatlandırma Modeli | Ücretli abonelik tabanlı hizmet; halka açık ücretsiz plan mevcut değildir |
Genel Bakış
Taranis Ag Intelligence, ultra yüksek çözünürlüklü hava görüntülerini üretken yapay zeka ile birleştirerek yaprak seviyesinde mahsul analizi sunan bir hassas tarım platformudur. Sistem, zararlı, hastalık, besin eksikliği ve yabani ot baskısının erken belirtilerini tespit ederek üreticiler ve ziraat mühendislerinin proaktif yanıt vermesini sağlar. Ag Assistant üretken yapay zeka motorunu zengin görüntü verileriyle entegre ederek, Taranis verim tahmini ve veri odaklı karar alma süreçlerini destekler; böylece girdilerin optimize edilmesi ve verimliliğin artırılması mümkün olur.
Nasıl Çalışır
Taranis, mahsul tarlalarında alt milimetre çözünürlükte görüntüler yakalamak için (yaklaşık piksel başına 0,3 mm) alçaktan uçan drone ve uçak filosu kullanır. Yapay zeka platformu, yüz milyonlarca veri noktasını analiz ederek böcekler, hastalıklar, yabani otlar ve beslenme sorunları gibi mahsul stres faktörlerini tanır. Ag Assistant üretken yapay zeka motoru, bu yaprak seviyesindeki verileri hava durumu, ziraat araştırmaları ve mahsul koruma bilgileriyle sentezleyerek saha bazlı kesin içgörüler ve öneriler üretir. Son geliştirmeler arasında, tarladaki sağlık risklerine dayalı gelecekteki mahsul performansını tahmin eden gelişmiş verim tahmin algoritmaları yer almaktadır.
Temel Özellikler
Drone ve uçak görüntüleriyle piksel başına 0,3 mm çözünürlükte yaprak seviyesinde analiz
Zararlılar, hastalıklar, besin eksiklikleri, yabani ot baskısı ve bitki sayımlarını otomatik olarak tanır
Özelleştirilmiş ziraat önerileri ve keşif raporları sunan üretken yapay zeka
Yaprak seviyesindeki yapay zeka içgörülerine dayalı gelişmiş algoritmalarla mahsul performansını öngörür
Büyük ölçekli operasyonlar için yıl boyunca veri toplama ve tam hizmet izleme
Taranis’e Erişim
Başlarken
Taranis web sitesi üzerinden kayıt olun ve işletmeniz için uygun hizmet planını seçin.
Tarla haritalarınızı sağlayın veya hava verisi toplama için Taranis ile koordinasyon yapın.
Taranis, planlanan aralıklarla drone veya uçak kullanarak tarlalarınızda yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalar.
Görüntüler, tehditleri tespit etmek ve uygulanabilir içgörüler oluşturmak için yapay zeka algoritmalarıyla işlenir.
Ag Assistant tarafından oluşturulan ziraat raporlarına, önerilere ve verim tahminlerine erişin.
İçgörüleri, girdi uygulamaları, keşif programları ve mahsul koruma stratejileri dahil olmak üzere çiftlik yönetimi kararlarınıza entegre edin.
Önemli Hususlar
- Fiziksel hava uçuşları (drone veya uçak) gerektirir; bu durum bölgesel erişimi kısıtlayabilir veya operasyonel maliyetleri artırabilir
- Yüksek veri hacmi yönetir; alt milimetre çözünürlüklü görüntüler güçlü altyapı ve teknik uzmanlık gerektirir
- Yüksek çözünürlüklü saha görüntüleriyle veri gizliliği ve güvenliği dikkatle yönetilmelidir
- Danışmanlar, ziraat perakendecileri ve büyük ölçekli işletmeler için optimize edilmiştir; küçük çiftliklerin doğrudan erişimi sınırlı olabilir
- Verim tahminleri yapay zeka tabanlıdır ve görüntü kalitesi ile veri girdilerine bağlı olarak değişkenlik gösterebilir
- Bazı yapay zeka önerileri uygulamadan önce ziraat mühendisleri tarafından manuel inceleme gerektirebilir
- Tutarlı hava erişimi tüm bölgelerde veya hava koşullarında mümkün olmayabilir
Sıkça Sorulan Sorular
Taranis, Ag Assistant içine entegre edilmiş yapay zeka destekli verim tahmin algoritmalarını kullanır; yaprak seviyesindeki görüntü verilerini ziraat bilgileri, hava durumu ve saha stres göstergeleriyle birleştirerek gelecekteki mahsul performansını öngörür.
Taranis hava görüntüleri yaklaşık piksel başına 0,3 mm çözünürlük sunar; bu sayede yaprak seviyesinde son derece detaylı mahsul analizi ve stres faktörlerinin erken tespiti mümkün olur.
Platform, danışmanlar, ziraat perakendecileri ve büyük ölçekli işletmeler için optimize edilmiştir. Küçük çiftlikler, ortaklıklar veya kooperatif düzenlemeleri aracılığıyla Taranis’e erişebilir; ancak doğrudan erişim hizmet planı ve işletme ölçeğine bağlıdır.
Ag Assistant, saha görüntülerini, ziraat verilerini, araştırma bulgularını ve hava durumu bilgilerini işleyerek özelleştirilmiş ziraat raporları ve saha bazlı öneriler üreten üretken yapay zeka motorudur.
Evet. Yüksek çözünürlüklü yaprak seviyesindeki görüntüleri analiz ederek, Taranis zararlı istilası, hastalık, besin eksikliği ve yabani ot baskısının erken belirtilerini tespit eder; böylece önemli mahsul zararları oluşmadan önce proaktif müdahalelere olanak sağlar.
Climate FieldView (Bayer)
| Geliştirici | Bayer (The Climate Corporation) |
| Desteklenen Platformlar |
|
| Kullanılabilirlik | ABD, Brezilya, Kanada, Avrupa, Güney Afrika, Avustralya ve Türkiye dahil 20’den fazla ülke |
| Fiyatlandırma Modeli | Temel (ücretsiz) sınırlı özelliklerle; gelişmiş analizler için Prime, Plus ve Premium ücretli katmanlar mevcuttur |
Genel Bakış
Bayer’in Climate FieldView platformu, agronomik, makine, hava durumu ve uydu verilerini tek bir akıllı sistemde birleştiren yapay zeka destekli dijital tarım platformudur. Milyarlarca veri noktası ve 250’den fazla yüksek çözünürlüklü veri katmanını işleyerek, çiftçilere uygulanabilir saha içgörüleri sağlar, ürün verimini tahmin eder, girdileri optimize eder ve yatırım getirisini maksimize etmek için veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olur.
Nasıl Çalışır
Climate FieldView, traktörler, ekim makineleri, biçerdöverler, sensörler, hava durumu istasyonları ve uydu görüntülerinden gelen verileri merkezi bulut tabanlı bir platformda toplar. Makine öğrenimi modelleri bu çok katmanlı verileri analiz ederek verim tahminleri oluşturur, ürün sağlığını değerlendirir ve agronomik öneriler sunar. CLAAS Telematik gibi API’ler aracılığıyla dış sistemlerle entegrasyon ve FieldView Drive ile makine verilerinin senkronizasyonu sayesinde, platform ekim, ürün koruma ve hasat kararları için kapsamlı çiftlik görünürlüğü ve öngörüler sağlar.
Temel Özellikler
Makine öğrenimi modelleri, tarihsel veriler, hava durumu desenleri ve uydu görüntülerini kullanarak ürün verimini hassas şekilde tahmin eder.
Uydu tabanlı haritalar, ürün stresi, biyokütle ve saha koşullarını neredeyse gerçek zamanlı göstererek erken müdahaleye olanak tanır.
Traktörler, biçerdöverler ve ekipmanlarla bağlantı kurarak agronomik ve verim verilerini otomatik olarak senkronize eder.
Tarlaları keşfedin, hasat sonrası verim analiz raporları oluşturun ve verileri PDF veya CSV formatlarında dışa aktarın.
Üçüncü taraf entegrasyonlarını (CLAAS API, Combyne) destekler ve tahıl yönetim platformlarıyla bağlantı kurar.
Web platformu veya iOS mobil uygulaması üzerinden herhangi bir cihazdan saha verilerine ve içgörülere erişim sağlar.
İndir veya Erişim Sağla
Başlarken
Climate FieldView web sitesinde bir hesap oluşturun ve ihtiyacınıza göre ücretsiz Temel planı veya ücretli katmanlardan (Prime, Plus, Premium) birini seçin.
FieldView Drive donanımını makinenizin teşhis portuna takarak makine verilerinin hesabınıza akışını başlatın.
Geçmiş verileri Veri Gelen Kutusu aracılığıyla içe aktarın veya bağlı makineler, API’ler ya da hava durumu istasyonları üzerinden otomatik senkronizasyon yapın.
Web veya mobil uygulama ile uydu haritalarını görüntüleyin, stres bölgelerini belirleyin ve sezon boyunca ürün koşullarını izleyin.
Hasat sonrası, Verim Analizi ve Tarla Bölgesi Raporları araçlarını kullanarak performansı değerlendirin ve gelecek sezon için yapay zeka destekli tahminler alın.
Kapsamlı raporları PDF veya CSV formatında dışa aktararak agronomlar, danışmanlar veya iş ortaklarınızla paylaşın.
Önemli Hususlar
- Platformun tam kapasite kullanımı genellikle uyumlu donanım (FieldView Drive) ve makine bağlantısı gerektirir
- Verim tahmini doğruluğu, giriş verilerinin (makine verisi, uydu görüntüsü, hava durumu) kalitesi ve tamlığına bağlıdır
- Bazı gelişmiş entegrasyonlar ve özellikler tüm bölgelerde mevcut olmayabilir
- Büyük veri hacimlerinin yönetimi ve yorumlanması dijital okuryazarlık ve zaman yatırımı gerektirir
Sıkça Sorulan Sorular
Climate FieldView, gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanarak tarihsel saha verilerini, gerçek zamanlı hava durumu desenlerini, uydu görüntülerini ve makine kaynaklı agronomik verileri analiz eder. Bu çok katmanlı analiz, tarım operasyonlarınızı planlamanıza ve optimize etmenize yardımcı olacak doğru verim tahminleri oluşturur.
Evet, Temel plan tamamen ücretsizdir ve veri depolama, saha görselleştirme ve veri yükleme gibi temel özellikleri içerir. Ücretli katmanlar (Prime, Plus, Premium) gelişmiş analizler, tahmine dayalı modelleme ve premium destek sunar.
Kesinlikle. Ekipmanınızı FieldView Drive donanımı veya API entegrasyonları (örneğin CLAAS Telematik) aracılığıyla bağlayabilirsiniz. Bu sayede saha çalışması verileri, verim bilgileri ve makine teşhisleri otomatik olarak FieldView hesabınıza senkronize edilir.
Climate FieldView, Amerika Birleşik Devletleri, Brezilya, Kanada, Avrupa ülkeleri, Güney Afrika, Avustralya ve Türkiye dahil olmak üzere dünya genelinde 20’den fazla ülkede kullanılabilir. Kullanılabilirlik ve özellik setleri bölgeye göre değişiklik gösterebilir.
Hasat sonrası, Tarla Bölgesi Raporları ve Verim Analizi özelliklerini kullanarak saha performans verilerini inceleyebilirsiniz. Verim dağılımı, girdi etkisi analizi ve gelecek sezon stratejisini optimize etmek için yapay zeka tarafından oluşturulan önerileri içeren detaylı raporları dışa aktarabilirsiniz.
AGRIVISION AI
| Geliştirici | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Desteklenen Platformlar |
|
| Dil Desteği | Sesli destekli çok sayıda bölgesel dil; Hintli çiftçiler için optimize edilmiştir |
| Fiyatlandırma Modeli | Freemium / Ücretli model; temel danışmanlık ve izleme özellikleri ticari teklifin parçasıdır |
Genel Bakış
AgriVision AI, yapay zeka, bilgisayarlı görü ve ses teknolojisini kullanarak gerçek zamanlı ürün içgörüleri, verim tahminleri ve zararlı/hastalık danışmanlığı sunan akıllı bir tarım teknolojisi platformudur. Özellikle çiftçiler ve çiftçi üretici örgütleri (FPO) için tasarlanmış olup, görüntü tabanlı teşhisleri çevresel veriler ve öngörücü analizlerle birleştirerek ürün verimliliğini artırır ve daha iyi tarım kararlarını destekler.
Nasıl Çalışır
AgriVision AI, basit bir mobil arayüz aracılığıyla yapay zeka destekli tarımsal zekaya erişimi demokratikleştirir. Çiftçiler ürünlerinin fotoğraflarını çeker; makine öğrenimi modelleri bu görüntüleri hastalık, zararlı ve besin eksikliği tespiti için analiz eder. Bu içgörüler, IoT sensörleri, çevresel izleme ve çiftçi girdileriyle desteklenen öngörücü verim modelleriyle zenginleştirilir. Platform, sınırlı okuryazarlığa sahip çiftçilerin de erişebilmesi için yerel dillerde sesli danışmanlık sunar. FPO’lar ve kooperatifler, toplu çiftlik performansı ve ürün sağlığı takibi için veri panellerine erişim sağlar.
Temel Özellikler
Mobil kamera görüntüleri kullanarak hastalık, zararlı ve besin stresi tespiti yapar, doğru ürün sağlığı değerlendirmesi sağlar.
Çevresel veriler, görüntüler ve çiftçi girdilerine dayanarak gelişmiş yapay zeka modelleri ile ürün verimini öngörür.
Hava durumu güncellemeleri, zararlı salgınları ve hastalık riskleri için anlık bildirimler gönderir, çiftçileri bilgilendirir.
Çok sayıda bölgesel dilde sesli giriş ve çıkış ile rehberlik sağlar, çevrimdışı modda bile kullanılabilir.
Çiftçi üretici örgütleri ve kooperatifler için toplu içgörüler ve karar destek araçları sunar.
İnternet bağlantısı olmadan çalışır; bağlantı sağlandığında verileri senkronize ederek kesintisiz erişim sunar.
İndir veya Eriş
Başlarken
AgriVision AI’ye telefon numaranız veya e-posta adresinizle web sitesi veya mobil uygulama üzerinden kayıt olun.
Çiftlik bilgilerinizi, ürün türünüzü ve ekim tarihlerinizi girerek tarım profilinizi oluşturun.
Telefon kameranızı kullanarak bitki yapraklarının fotoğraflarını çekin ve yapay zeka analizine göndermek için uygulamaya yükleyin.
Yerel dilinizde metin veya ses yoluyla kişiselleştirilmiş zararlı, hastalık ve besin tedavi önerileri alın.
Uygulamanın uyarı sistemiyle hava durumu ve zararlı/hastalık risk bildirimlerinden haberdar olun.
Verim tahmini özelliğini kullanarak gelecekteki ürün üretimini tahmin edin ve planlama yapın.
Çiftçi üretici örgütleri, toplu çiftlik verilerini ve kolektif içgörüleri görmek için web panellerine erişebilir.
Önemli Hususlar
Sıkça Sorulan Sorular
AgriVision AI, ürünlerinizin görüntü analizini, çevresel sensör verilerini (hava durumu, toprak koşulları) ve çiftçi girdilerini birleştiren gelişmiş makine öğrenimi modelleri kullanarak doğru verim tahminleri oluşturur.
Evet, AgriVision AI çevrimdışı çalışmayı destekler. Temel özellikleri internet olmadan kullanabilirsiniz; ancak danışmanlık güncellemeleri ve veri senkronizasyonu için periyodik bağlantı gereklidir.
Platform, çok sayıda bölgesel dilde sesli giriş ve rehberlik sunar, böylece Hindistan’ın farklı dil bölgelerindeki çiftçilere erişim sağlar.
Kesinlikle. AgriVision AI, küçük çiftçiler ve FPO’lar için özel olarak tasarlanmış, basit mobil arayüz, yerelleştirilmiş dil desteği ve uygun fiyat seçenekleri sunar.
Evet, uygulama zararlı riskleri, hastalık salgınları ve olumsuz hava koşulları için gerçek zamanlı uyarılar göndererek hızlı önlem almanızı sağlar.
CropX
| Geliştirici | CropX Technologies, Inc. |
| Desteklenen Platformlar |
|
| Küresel Kullanılabilirlik | Dünya çapında 70+ ülkede aktif |
| Fiyatlandırma Modeli | Ücretli abonelik — donanım yatırımı (sensörler) ve devam eden platform ücretleri gerektirir |
Genel Bakış
CropX, toprak sensörü verileri, makine öğrenimi, hava durumu zekası ve uydu görüntülerini birleştiren yapay zeka destekli hassas tarım platformudur. Sulama, gübre uygulaması ve ürün yönetimini optimize eder. Gerçek zamanlı saha verilerini öngörücü analizlerle entegre ederek, CropX çiftçilerin verimi maksimize etmesine, girdi israfını azaltmasına ve kaynak verimliliğini ölçeklendirmesine yardımcı olur.
Nasıl Çalışır
CropX, nem, sıcaklık ve elektriksel iletkenliği birden fazla derinlikte sürekli ölçen toprak probları ağı kurar. Bu gerçek zamanlı sensör verileri CropX bulut platformuna aktarılır; burada yapay zeka algoritmaları yerel hava durumu, topoğrafya, uydu görüntüleri ve tarım makineleri verileriyle birleştirilerek uygulanabilir agronomik öngörüler oluşturur. Sistem, doğrulanmış ürün modellerini kullanarak bitki stresi tahmini, hastalık riski öngörüsü ve su kullanım verimliliği hesaplaması yapar.
Belgelendirilmiş bir saha denemesi, CropX destekli sulama ile su stresini önleyerek ve toprak su taleplerini hassas şekilde karşılayarak %22 verim artışı sağlandığını göstermiştir.
Temel Özellikler
Tarladaki problar, nem, sıcaklık ve elektriksel iletkenliği birden fazla derinlikte izleyerek sürekli saha içi bilgi sağlar.
Makine öğrenimi modelleri, sulama ve gübreleme kararlarını yönlendirmek için toprak, hava durumu, uydu ve makine verilerini entegre eder.
Saha değişkenliği ve toprak koşullarına göre ekim, gübre ve sulama için reçete haritaları oluşturur.
Toprak nemi bölgelerine göre sulama senaryolarını optimize ederek su verimliliği ve ürün performansını artırır.
ISO-XML, CSV, SHP ve TIFF formatlarında tarım makinesi verilerini içe aktararak kapsamlı saha analizi sağlar.
Su tasarrufu, azot sızıntısı ve girdi kullanımını takip ederek verimli ve sürdürülebilir tarım uygulamalarını destekler.
İndir veya Erişim Sağla
Başlarken
Gerçek zamanlı toprak verisi toplamaya başlamak için CropX problarını tarlanda belirlenen derinliklere (genellikle 20 cm ve 46 cm) yerleştir.
4G, Bluetooth veya uydu bağlantısı üzerinden veri iletimini ayarlayarak sensör verilerinin bulut platformuna kesintisiz akışını sağla.
CropX uygulaması veya web kontrol paneli ile saha sınırlarını tanımla ve hava durumu istasyonları ile topoğrafya haritaları gibi ek veri kaynaklarını bağla.
Verim haritaları, makine kayıtları ve reçete dosyalarını ISO-XML, CSV, SHP veya TIFF formatlarında yükleyerek kapsamlı saha analizi yap.
VRA aracı ile tarlan için özel koşullara göre ekim, gübre ve sulama için değişken oranlı uygulama haritaları oluştur.
VRI senaryolarını sulama kontrol cihazına veya pivot sistemine aktar, ya da CropX önerilerine göre manuel olarak işlemleri ayarla.
Gerçek zamanlı sensör verilerini, uydu bitki örtüsü indekslerini ve öngörücü hastalık risk uyarılarını sezgisel kontrol panelinde takip et.
Hasat sonrası verim verilerini ve saha raporlarını analiz ederek reçete etkinliğini değerlendir ve gelecek sezonlar için stratejileri iyileştir.
Önemli Hususlar
- Platformun tam analiz ve özelliklerine erişim için tekrar eden abonelik ücretleri gereklidir
- Bağlantı bağımlılığı: Güvenilir veri iletimi için 4G, Bluetooth veya uydu bağlantısı gereklidir
- Öğrenme eğrisi: Yapay zeka destekli öngörüleri yorumlamak teknik bilgi veya agronomik uzmanlık gerektirebilir
- Reçete dışa aktarma uyumluluğu OEM’e göre değişir — tüm tarım makinesi markaları tam desteklenmez
Sıkça Sorulan Sorular
Belgelendirilmiş saha denemelerinde, CropX destekli sulama su stresini önleyerek ve toprak su taleplerini hassas şekilde karşılayarak %22 verim artışı sağlamıştır.
CropX, hacimsel su içeriği (nem), toprak sıcaklığı ve elektriksel iletkenliği (EC) birden fazla derinlikte ölçen kapasitif toprak probları kullanır ve kapsamlı toprak profili oluşturur.
Evet — CropX, ISO-XML, CSV, SHP ve TIFF gibi çeşitli dosya formatlarında tarım ekipmanı verisi içe aktarımını destekler ve çoğu modern makine sistemiyle sorunsuz entegrasyon sağlar.
VRA (Değişken Oranlı Uygulama), çiftçilerin toprak ve ürün değişkenliğine göre tarlada farklı oranlarda girdi uygulamasına olanak tanır. CropX, saha koşullarını dikkate alan ekim, gübre ve sulama için reçete haritaları oluşturarak girdi verimliliğini ve verim potansiyelini optimize eder.
Evet — CropX’in Değişken Oranlı Sulama (VRI) aracı, gerçek zamanlı toprak nemi verileri ve saha bölgelerine göre sulama senaryolarını optimize ederek su israfını önemli ölçüde azaltırken ürünün optimal sulanmasını ve performansını sağlar.
OneSoil
Uygulama Bilgileri
| Geliştirici | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Desteklenen Platformlar |
|
| Dil Desteği | Çok sayıda bölgede çok dilli web uygulaması desteği ile dünya çapında kullanılabilir. |
| Fiyatlandırma Modeli | Freemium — temel saha izleme ücretsizdir; VRA haritalama ve toprak örnekleme gibi gelişmiş araçlar OneSoil Pro aboneliği gerektirir. |
Genel Bakış
OneSoil, uydu görüntüleri ve makine öğrenimi kullanarak ürün sağlığını izlemeye, verimlilik bölgelerini analiz etmeye ve verimleri tahmin etmeye yardımcı olan yapay zeka destekli bir hassas tarım platformudur. NDVI eğilimleri, hava durumu tahminleri ve verim verilerini entegre ederek çiftçilerin veri destekli kararlar almasını sağlar. Hem ücretsiz hem de Pro katmanlarıyla OneSoil, değişken oranlı uygulama (VRA), ürün rotasyonu planlaması ve verim analizini destekleyerek getiriyi maksimize etmeye ve israfı azaltmaya yardımcı olur.
Nasıl Çalışır
OneSoil, Copernicus Sentinel-1 ve Sentinel-2 uydu görüntülerini kullanarak NDVI (Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) haritaları oluşturur ve ürün gelişim aşamalarını tespit eder. Tarihsel NDVI verilerini (6 yıla kadar) işleyerek, tutarlı verim potansiyeline sahip saha alt bölgelerini temsil eden verimlilik bölgeleri oluşturur. Bu bölgeler, kullanıcıların değişken oranlı ekim, gübreleme veya ilaçlama yapabilmesi için özelleştirilebilir reçete haritaları oluşturmasına olanak tanır.
Hasat sonrası, çiftçiler biçerdöverlerinden elde ettikleri verim haritalarını yükleyerek performansı analiz edebilir, verimlilik bölgeleri ile karşılaştırabilir ve VRA stratejilerinin etkinliğini değerlendirebilir. OneSoil ayrıca ürün rotasyonu planlaması ve zaman içinde agronomik kararları desteklemek için hava durumu tahminleri (yağış, büyüme derece günleri) sunar.
Temel Özellikler
Doğru gelişim aşaması tespiti için Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak gerçek zamanlı ürün sağlığı takibi.
Yükselti ve toprak parlaklığı desenlerine dayalı tarihsel NDVI analizi ile verim potansiyeli bölgeleri oluşturur.
Verimlilik bölgelerine dayalı olarak ekim, gübreleme ve ilaçlama için özelleştirilebilir reçete haritaları oluşturun.
Biçerdöver verim haritalarını içe aktarın ve performansı VRA reçeteleri ve NDVI bölgeleri ile karşılaştırın.
Kapsamlı saha geçmişi ve en iyi uygulamalara dayalı gelecek sezonlar için otomatik planlama.
7 günlük tahminler, birikimli yağış takibi ve büyüme derece günleri ile bilinçli kararlar alın.
İndir veya Erişim Sağla
Başlangıç Kılavuzu
OneSoil web uygulaması üzerinden hesap oluşturun veya iOS ya da Android mobil uygulamasını indirin.
Etkin harita arayüzü üzerinde doğrudan saha sınırlarını çizin veya içe aktarın.
OneSoil’un uydu verilerini (NDVI, yükselti, toprak parlaklığı) işleyerek verimlilik bölgeleri oluşturmasına izin verin.
"VRA haritası oluştur" seçeneğini seçin, bölge türünü (tarihsel veya NDVI) belirleyin, bölgeleri ve oran değerlerini ayarlayın, ardından reçete haritanızı dışa aktarın.
Hasat sonrası biçerdöver verim haritası dosyalarını yükleyin, özellikleri (verim, birimler, zaman damgası) eşleştirin ve verim raporları oluşturun.
Verim haritalarını verimlilik bölgeleri veya VRA reçeteleri ile karşılaştırarak performans ve yatırım getirisini değerlendirin.
Ürün rotasyonu aracını kullanarak gelecek sezonlar için ürün programlarını belgeleyin ve tahmin edin.
Önemli Notlar ve Sınırlamalar
- Verim tahmin doğruluğu, yüklenen verim verileri ile artar; olmadan tahminler daha az kesin olur.
- Uydu görüntüleri bulut örtüsüne bağlıdır; NDVI veri güncellemeleri bazen gecikebilir.
- Reçete haritası dışa aktarımı, belirli makineler ve dosya formatları ile uyumluluk gerektirebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Evet. OneSoil, NDVI eğilimlerini, verimlilik bölgelerini ve yüklenen verim verilerini analiz ederek verimleri doğru şekilde tahmin eder ve saha performansını değerlendirir.
OneSoil Pro, VRA haritası oluşturma, toprak örnekleme haritaları, kontrol şerit denemeleri ve detaylı verim bölgesi analizleri gibi ücretsiz sürümde olmayan gelişmiş hassas tarım araçlarının kilidini açar.
Pro sürümde, "VRA haritası oluştur" seçeneğine gidin, reçete türünüzü (verimlilik bölgeleri veya NDVI) seçin, ürün ve uygulama oranlarını yapılandırın, ardından haritayı makinenize dışa aktarın.
Evet, temel saha izleme özellikleri ücretsizdir. VRA haritası oluşturma ve kontrol denemeleri gibi gelişmiş hassas tarım araçları Pro aboneliği gerektirir.
OneSoil, Copernicus Sentinel-1 ve Sentinel-2 uydu görüntülerine dayanır ve yapay zeka algoritmaları ile işleyerek NDVI metrikleri ve diğer hassas tarım içgörülerini elde eder.
Temel Çıkarımlar
- Yapay zeka, uydu görüntüleri, hava durumu verileri, toprak sensörleri ve tarihsel kayıtları birleştirerek kapsamlı mahsul analizi yapar
- Ağaç tabanlı topluluklardan sinir ağlarına kadar makine öğrenimi algoritmaları doğru verim tahminleri sunar
- Hibrit yaklaşımlar ve transfer öğrenme, veri azlığı olan bölgelerde bile doğruluğu maksimize eder
- Küresel uygulamalar Kenya, ABD, Avrupa ve Arjantin’de kanıtlanmış sonuçlar sunar
- Ticari platformlar artık yapay zeka tahminlerini çiftçilere ve politika yapıcılara dünya çapında erişilebilir kılar
- Yapay zeka destekli verim tahmini, mahsul yönetimini optimize eder ve gıda güvenliğini artırır
Sonuç: Yapay zeka ile mahsul verimi tahmini, tüm bölgelerde ve mahsullerde pratik bir gerçeklik haline geliyor. Küresel uydu görüntüleri, yerel sensörler ve iklim verileri güçlü makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştirilerek, analistler hasatları haftalar hatta aylar öncesinden tahmin edebiliyor. Bu da çiftçilerin ve hükümetlerin ekim ve dağıtım planlamasını daha verimli yapmasını sağlayarak, büyüyen dünyayı sürdürülebilir şekilde beslemeye yardımcı olur.
Yorumlar 0
Yorum Yap
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!