Як передбачити врожайність сільськогосподарських культур за допомогою ШІ
Дізнайтеся, як штучний інтелект трансформує сільське господарство, забезпечуючи точне прогнозування врожайності за допомогою супутникових знімків, IoT-сенсорів, кліматичних даних і моделей машинного навчання. Ознайомтеся з найкращими світовими інструментами ШІ — NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA — які підтримують фермерів і агробізнес у всьому світі.
Штучний інтелект революціонізує сільське господарство, дозволяючи значно точніше прогнозувати врожайність. Сучасні моделі ШІ можуть обробляти величезні обсяги даних — значно більше, ніж людина — для прогнозування врожаїв.
Додатки ШІ розроблені для обробки набагато більшої кількості даних, ніж людина, а потім аналізують ці дані для створення точніших прогнозів.
— Reuters
Точні прогнози врожайності є життєво важливими для продовольчої безпеки та планування, особливо в умовах загрози зміни клімату для сільськогосподарських культур. Дослідження вказують на можливе зниження врожайності кукурудзи на 24% до 2030 року за сценаріїв сильного потепління. Сучасні системи ШІ постійно спостерігають за полями: вони можуть за кілька тижнів виявити стрес або шкідників, картографувати проблемні ділянки та навіть рекомендувати, коли і де поливати або удобрювати.
Джерела даних для моделей ШІ врожайності
Моделі врожайності на основі ШІ використовують кілька потоків даних для створення комплексної інформації про поле:
Супутникові та аерознімки
Дані про погоду та клімат
Датчики ґрунту та наземні сенсори
Історичні дані про врожайність
Моделі машинного навчання для прогнозування врожайності
Після збору даних алгоритми машинного навчання навчаються прогнозувати врожайність. Перевірено багато типів моделей, кожна з яких має свої переваги:
Ансамблі на основі дерев
Методи Random Forest і Gradient Boosting відмінно працюють з різнорідними даними.
- Перевершують альтернативи у багатьох дослідженнях
- Обробляють нелінійні залежності
- Стійкі до викидів
Нейронні мережі
Штучні нейронні мережі, згорткові мережі та рекурентні LSTM ефективні з великими обсягами даних.
- Вловлюють складні закономірності
- Масштабуються з обсягом даних
- Дозволяють трансферне навчання
Гібридні підходи
Поєднання глибокого навчання з трансферним навчанням підвищує точність у регіонах з обмеженими даними.
- Використовують попередньо навчені моделі
- Адаптуються до місцевих умов
- Максимально використовують обмежені дані
Дослідження показали, що алгоритми машинного навчання добре працюють для прогнозування врожайності.
— Agricultural AI Research
Світові застосування ШІ для прогнозування врожайності
Прогнозування врожайності на основі ШІ застосовується у всьому світі для всіх основних культур. Ось ключові реальні приклади:
Кенія – прогнозування врожайності кукурудзи
Дослідники поєднали модель симуляції росту культури з дистанційним зондуванням, використовуючи супутникові дані FAO WaPOR для прогнозування врожайності кукурудзи. Гібридний підхід підвищив точність порівняно з використанням лише моделі, підтримуючи оцінки врожаю в районах з обмеженими даними.
США – картографування виробництва пшениці
Команди навчили глибокі LSTM-мережі на багаторічних погодних та супутникових індексах для картографування виробництва пшениці по округах, що дозволяє точне регіональне прогнозування.
Європа – моніторинг кількох культур
Проекти, як-от ініціатива UPSCALE, використовують дані дронів і супутників про ячмінь, пшеницю, картоплю та конюшину для обчислення індексів листкової площі та хлорофілу — критичних для вдосконалення моделей врожайності.
Комерційні платформи та інструменти
Різноманітні платформи ШІ тепер інтегрують ці методи для реальних фермерів у всьому світі:
SIMA (Аргентина)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Підтримка багатьох культур
Інструменти та платформи для підтримки прогнозування врожайності
Розвиваюча екосистема інструментів штучного інтелекту підтримує прогнозування врожаю. Важливі приклади включають:
EOSDA Crop Monitoring
| Розробник | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Підтримувані платформи |
|
| Підтримка мов | Глобальне покриття з англійською як основною мовою; додаткові мови доступні залежно від регіону |
| Модель ціноутворення | Платна платформа з багаторівневими тарифними планами (Essential, Professional, Enterprise) та опціональними додатками, включно з оцінкою врожайності |
Огляд
EOSDA Crop Monitoring — це платформа точного землеробства, яка використовує супутникові знімки, погодні дані та машинне навчання для моніторингу стану посівів, прогнозування врожайності та підтримки прийняття рішень на основі даних. Розроблена для фермерів, агрономів, кооперативів та агробізнесу, вона забезпечує дистанційну оцінку полів, планування ресурсів та прогнозування продуктивності як на рівні окремого поля, так і регіональному рівні.
Як це працює
Платформа використовує дані дистанційного зондування з супутників (Sentinel-2, PlanetScope та інших) у поєднанні з передовими моделями штучного інтелекту для надання прогнозних аналітик. Модуль прогнозування врожайності застосовує два доповнювальні підходи:
- Статистична модель: Прогнози на основі машинного навчання, навчені на історичних даних про врожайність та навколишнє середовище
- Біофізична модель: Прогнозування, кероване фенологією, з використанням асиміляції індексу листкової поверхні
Дані оновлюються кожні 14 днів для постійного уточнення прогнозів, досягаючи точності до 95% за оптимальних умов. Цей подвійний підхід підтримує прийняття рішень на рівні полів, оцінку ризиків та довгострокове планування в агросекторі.
Ключові функції
Статистичний та біофізичний підходи для точного прогнозування врожайності
Прогнози врожайності до 3 місяців з циклом переналаштування моделей кожні 14 днів
Супутникові індекси, включно з NDVI, MSAVI, RECI, NDMI та іншими
Гіперлокальні прогнози на 14 днів та комплексна історична погодна аналітика
Карти змінної норми внесення, що поєднують супутникові та машинні дані
Журнали активностей на полі, завдання для огляду та управління командою з кількома користувачами
Повний доступ до API для інтеграції агротехнологій та створення кастомних застосунків
Експорт карт у форматах TIFF, SHP та інших для зовнішнього аналізу
Доступ до платформи
Початок роботи
Зареєструйтесь в EOSDA Crop Monitoring та оберіть тарифний план (Essential, Professional або Enterprise).
Накресліть межі полів безпосередньо на карті або завантажте файли з межами полів для початку моніторингу.
Переглядайте індекси вегетації, водний стрес, класифікацію культур та фази росту за фенологічною шкалою BBCH для планування польових робіт.
Увімкніть додаток прогнозування врожайності та надайте дати посіву, сорти культур і історичні дані врожайності для калібрування моделей і точних прогнозів.
Експортуйте карти у форматах TIFF або SHP, створюйте карти зон VRA або інтегруйте з вашими системами через API для розробників.
Технічні характеристики
| Підтримувані культури | Понад 100 типів культур у моделі прогнозування врожайності |
| Точність прогнозу | До ~95% за оптимальних умов даних |
| Горизонт прогнозування | До 3 місяців вперед |
| Частота оновлення даних | Кожні 14 днів для переналаштування моделей |
| Джерела супутникових даних | Sentinel-2 (роздільна здатність 10 м), PlanetScope (3 м) та інші |
| Індекси вегетації | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI та додаткові індекси |
| Погодне прогнозування | Гіперлокальні прогнози на 14 днів з історичною аналітикою |
| Формати експорту | TIFF, SHP та інші стандартні формати ГІС |
| Доступ до API | Доступний для супутникових знімків, індексів вегетації, погодних даних та зонування полів |
| Інфраструктура | Хмарна платформа, що вимагає підключення до інтернету |
Важливі зауваження
- Точність залежить від якості даних, включно з історичними записами врожайності, даними про ґрунт та фенологічними параметрами
- Горизонт прогнозування обмежений приблизно трьома місяцями, що робить його менш придатним для дуже довгострокових прогнозів
- Потрібен доступ до інтернету; офлайн-функціональність обмежена через хмарну архітектуру
- Калібрування біофізичної моделі вимагає введення користувачем дат посіву, сортів культур та інших фенологічних параметрів
- Не підходить для офлайн або ізольованих сільськогосподарських операцій
Часті запитання
EOSDA Crop Monitoring підтримує прогнозування врожайності для понад 100 типів культур, охоплюючи більшість основних сільськогосподарських товарів та регіональних культур.
Точність прогнозів може досягати приблизно 95% за оптимальних умов, залежно від якості даних, історичних записів врожайності та правильного калібрування моделей.
Вхідні дані для моделей оновлюються кожні 14 днів, що дозволяє постійно переналаштовувати та уточнювати прогнози врожайності протягом сезону.
Так. EOSDA надає комплексний API, який дозволяє інтегруватися з кастомними застосунками та агротехнологічними платформами, забезпечуючи доступ до супутникових знімків, індексів вегетації, погодних даних, зонування полів та іншого.
Для статистичної моделі історичні дані про врожайність покращують точність, але не завжди є обов’язковими. Для біофізичної моделі необхідно надати сорт культури, дати посіву та інші фенологічні параметри для максимального підвищення точності прогнозу.
Taranis Ag Intelligence
| Розробник | Taranis Inc. |
| Платформа | Веб-платформа з аерозйомкою за допомогою дронів, літаків і супутників |
| Глобальне покриття | Працює по всьому світу, має клієнтів у США, Європі, Бразилії та інших країнах |
| Модель ціноутворення | Платний сервіс на основі підписки; без публічного безкоштовного плану |
Огляд
Taranis Ag Intelligence — це платформа точного землеробства, яка поєднує надвисокоякісні аерознімки з генеративним ШІ для детального аналізу посівів на рівні листка. Система виявляє ранні ознаки шкідників, хвороб, дефіциту поживних речовин і тиску бур’янів, що дозволяє аграріям і агрономам діяти проактивно. Інтегруючи генеративний ШІ-двигун Ag Assistant з багатими даними зображень, Taranis підтримує прогнозування врожайності та прийняття рішень на основі даних для оптимізації використання ресурсів і підвищення продуктивності.
Як це працює
Taranis використовує флот низьколітаючих літаків (дрони та літаки) для отримання знімків із роздільною здатністю близько 0,3 мм на піксель по всіх полях. Платформа ШІ аналізує сотні мільйонів точок даних, щоб розпізнати стресові фактори посівів, включно з комахами, хворобами, бур’янами та проблемами з живленням. Генеративний ШІ-двигун Ag Assistant синтезує ці дані на рівні листка з погодними умовами, агрономічними дослідженнями та інформацією про захист рослин, щоб створювати точні, індивідуальні для кожного поля рекомендації та висновки. Останні оновлення включають вдосконалені алгоритми прогнозування врожайності, які передбачають майбутню продуктивність посівів на основі виявлених ризиків для здоров’я полів.
Ключові особливості
Аналіз на рівні листка з дронів і літаків із роздільною здатністю 0,3 мм на піксель
Автоматичне визначення шкідників, хвороб, дефіциту поживних речовин, тиску бур’янів і підрахунок сходів
Генеративний ШІ, що надає індивідуальні агрономічні рекомендації та звіти з обстеження полів
Вдосконалені алгоритми прогнозують продуктивність посівів на основі даних ШІ на рівні листка
Цілорічний збір даних і повний сервіс моніторингу для великих господарств
Доступ до Taranis
Початок роботи
Зареєструйтесь на сайті Taranis і оберіть відповідний тарифний план для вашого господарства.
Надайте карти полів або домовтеся з Taranis про графік аерозйомки ваших полів.
Taranis здійснює польоти над вашими полями за розкладом, використовуючи дрони або літаки для отримання високоякісних знімків.
Знімки обробляються за допомогою алгоритмів ШІ для виявлення загроз і формування практичних рекомендацій.
Отримуйте агрономічні звіти через Ag Assistant, включно з рекомендаціями та прогнозами врожайності.
Інтегруйте отримані дані у керування господарством, включно з внесенням добрив, плануванням обстежень і стратегіями захисту посівів.
Важливі зауваження
- Потрібні фізичні польоти (дрони або літаки), що може обмежувати доступність у регіонах або збільшувати операційні витрати
- Обробка великих обсягів даних; субміліметрові знімки вимагають потужної інфраструктури та технічної експертизи
- Необхідно ретельно управляти конфіденційністю та безпекою даних через високоякісні знімки полів
- Оптимізовано для консультантів, агрономічних рітейлерів і великих господарств; для малих ферм прямий доступ може бути обмежений
- Прогнози врожайності базуються на ШІ і можуть варіюватися залежно від якості знімків і вхідних даних
- Деякі рекомендації, створені ШІ, можуть потребувати ручного перегляду агрономами перед впровадженням
- Постійний доступ до аерозйомки може бути неможливим у всіх регіонах або за несприятливих погодних умов
Часті запитання
Taranis використовує алгоритми прогнозування врожайності на основі ШІ, інтегровані в Ag Assistant, які поєднують дані знімків на рівні листка з агрономічною інформацією, погодними умовами та індикаторами стресу полів для прогнозування майбутньої продуктивності посівів.
Aерознімки Taranis мають роздільну здатність приблизно 0,3 мм на піксель, що дозволяє дуже детально аналізувати посіви на рівні листка та виявляти стресові фактори на ранніх стадіях.
Платформа оптимізована для консультантів, агрономічних рітейлерів і великих господарств. Хоча малі ферми можуть отримати доступ до Taranis через партнерства або кооперативні угоди, прямий доступ залежить від тарифного плану та масштабу операцій.
Ag Assistant — це генеративний ШІ-двигун, який обробляє знімки полів, агрономічні дані, результати досліджень і погодну інформацію для створення індивідуальних агрономічних звітів і рекомендацій для конкретних полів.
Так. Аналізуючи високоякісні знімки на рівні листка, Taranis виявляє ранні ознаки зараження шкідниками, хвороб, дефіциту поживних речовин і тиску бур’янів, що дозволяє здійснювати проактивні заходи до виникнення значних пошкоджень посівів.
Climate FieldView (Bayer)
| Розробник | Bayer (The Climate Corporation) |
| Підтримувані платформи |
|
| Доступність | Понад 20 країн, включно зі США, Бразилією, Канадою, Європою, Південною Африкою, Австралією та Туреччиною |
| Модель ціноутворення | Базовий (безкоштовний) з обмеженими функціями; платні тарифи включають Prime, Plus і Premium для розширеної аналітики |
Огляд
Climate FieldView від Bayer — це цифрова платформа для сільського господарства на базі штучного інтелекту, яка об’єднує агрономічні, машинні, метеорологічні та супутникові дані в єдину інтелектуальну систему. Обробляючи мільярди точок даних і понад 250 шарів високої роздільної здатності, вона допомагає фермерам отримувати практичні польові інсайти, прогнозувати врожайність, оптимізувати внесення ресурсів і приймати рішення на основі даних для максимізації рентабельності інвестицій.
Як це працює
Climate FieldView збирає дані з тракторів, сівалок, комбайнів, датчиків, метеостанцій і супутникових знімків у централізовану хмарну платформу. Моделі машинного навчання аналізують ці багатошарові дані для створення прогнозів врожайності, оцінки стану рослин і надання агрономічних рекомендацій. Інтегруючись із зовнішніми системами через API (наприклад, CLAAS Telematics) та синхронізуючи дані техніки через FieldView Drive, платформа забезпечує всебічний огляд господарства та прогнозні інсайти для прийняття рішень щодо посіву, захисту рослин і збирання врожаю.
Ключові функції
Моделі машинного навчання використовують історичні дані, погодні умови та супутникові знімки для точного прогнозування врожаю.
Супутникові карти показують стрес рослин, біомасу та умови поля майже в реальному часі для своєчасного втручання.
Підключається до тракторів, комбайнів і обладнання для автоматичної синхронізації агрономічних та врожайних даних.
Обстежуйте поля, створюйте звіти після збирання врожаю та експортуйте дані у форматах PDF або CSV.
Підтримує інтеграції з третіми сторонами (CLAAS API, Combyne) та зв’язок із платформами управління зерном.
Отримуйте доступ до даних поля та аналітики з будь-якого пристрою через веб-платформу або мобільний додаток iOS.
Завантаження або доступ
Початок роботи
Створіть обліковий запис на сайті Climate FieldView і виберіть безкоштовний базовий план або платний тариф (Prime, Plus, Premium) відповідно до ваших потреб.
Вставте обладнання FieldView Drive у діагностичний порт вашої техніки, щоб почати передавати дані про машину до вашого облікового запису.
Імпортуйте історичні дані через Data Inbox або автоматично синхронізуйте їх через підключену техніку, API чи метеостанції.
Використовуйте веб- або мобільний додаток для перегляду супутникових карт, виявлення зон стресу та моніторингу стану рослин протягом сезону.
Після збирання врожаю використовуйте інструменти аналізу врожайності та звіти за регіонами поля для оцінки результатів і отримання прогнозів на наступний сезон на основі ШІ.
Експортуйте детальні звіти у форматах PDF або CSV для обміну з агрономами, консультантами чи бізнес-партнерами.
Важливі зауваження
- Для повного використання платформи зазвичай потрібне сумісне обладнання (FieldView Drive) та підключення техніки
- Точність прогнозів врожайності залежить від якості та повноти вхідних даних (дані техніки, супутникові знімки, погода)
- Деякі розширені інтеграції та функції можуть бути недоступні у всіх регіонах
- Управління та інтерпретація великих обсягів даних вимагає цифрової грамотності та часу від фермерів
Часті запитання
Climate FieldView використовує передові алгоритми машинного навчання для аналізу історичних польових даних, поточних погодних умов, супутникових знімків та агрономічних даних, згенерованих технікою. Цей багатошаровий аналіз створює точні прогнози врожайності, що допомагає планувати та оптимізувати сільськогосподарські операції.
Так, базовий план повністю безкоштовний і включає основні функції, такі як зберігання даних, візуалізація полів і можливість завантаження даних. Платні тарифи (Prime, Plus, Premium) відкривають доступ до розширеної аналітики, прогнозного моделювання та преміальної підтримки.
Звичайно. Ви можете підключити вашу техніку за допомогою обладнання FieldView Drive або через інтеграції API (наприклад, CLAAS Telematics). Це дозволяє автоматично синхронізувати дані про польові роботи, врожайність і діагностику техніки безпосередньо з вашим обліковим записом FieldView.
Climate FieldView доступний у понад 20 країнах світу, включно зі Сполученими Штатами, Бразилією, Канадою, країнами Європи, Південною Африкою, Австралією та Туреччиною. Доступність і набір функцій можуть відрізнятися залежно від регіону.
Після збирання врожаю використовуйте функції Звіти за регіонами поля та Аналіз врожайності для перегляду даних про продуктивність поля. Ви можете експортувати детальні звіти з розподілом врожаю, аналізом впливу внесених ресурсів та рекомендаціями на основі ШІ для оптимізації стратегії наступного сезону.
AGRIVISION AI
| Розробник | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Підтримувані платформи |
|
| Підтримка мов | Кілька регіональних мов з голосовою підтримкою; оптимізовано для індійських фермерів |
| Модель ціноутворення | Freemium / платна модель; основні функції консультацій та моніторингу входять до комерційної пропозиції |
Огляд
AgriVision AI — це інтелектуальна агротехнічна платформа, яка використовує штучний інтелект, комп’ютерний зір і голосові технології для надання інформації про стан посівів у режимі реального часу, прогнозування врожайності та консультацій щодо шкідників і хвороб. Розроблена спеціально для фермерів і фермерських виробничих організацій (FPO), вона поєднує діагностику на основі зображень із даними про навколишнє середовище та прогнозною аналітикою для підвищення продуктивності посівів і підтримки кращих аграрних рішень.
Як це працює
AgriVision AI демократизує доступ до агрономічної інформації на основі ШІ через простий мобільний інтерфейс. Фермери роблять фото своїх посівів, які моделі машинного навчання аналізують для виявлення хвороб, шкідників і дефіциту поживних речовин. Ці дані доповнюються прогнозними моделями врожайності, що базуються на датчиках IoT, моніторингу навколишнього середовища та внесках фермерів. Платформа має голосові консультації місцевими мовами, що робить її доступною для фермерів з обмеженою грамотністю. FPO та кооперативи отримують доступ до панелей даних для відстеження агрегованих показників ферми та стану посівів.
Ключові функції
Виявляє хвороби, шкідників і стрес через дефіцит поживних речовин за допомогою зображень з камери мобільного телефону для точного оцінювання стану посівів.
Використовує передові моделі ШІ для прогнозування врожаю на основі даних про навколишнє середовище, зображень та внесків фермерів.
Надсилає миттєві повідомлення про погодні умови, спалахи шкідників і ризики хвороб, щоб фермери були поінформовані.
Надає рекомендації кількома регіональними мовами з голосовим введенням і виведенням, навіть в офлайн-режимі.
Агреговані дані та інструменти підтримки прийняття рішень для фермерських виробничих організацій і кооперативів.
Працює без підключення до інтернету; синхронізує дані при відновленні зв’язку для безперервного доступу.
Завантажити або отримати доступ
Початок роботи
Зареєструйтесь в AgriVision AI через їхній вебсайт або мобільний додаток, використовуючи номер телефону або електронну пошту.
Введіть дані про вашу ферму, тип культури та дати посіву, щоб створити профіль господарства.
Використовуйте камеру телефону, щоб сфотографувати листя рослин і завантажити їх у додаток для аналізу на основі ШІ.
Отримуйте персоналізовані рекомендації щодо боротьби зі шкідниками, хворобами та дефіцитом поживних речовин у текстовому або голосовому форматі рідною мовою.
Отримуйте оновлення про погоду та сповіщення про ризики шкідників і хвороб через систему сповіщень додатку.
Використовуйте функцію прогнозування врожайності для оцінки майбутнього виробництва та планування відповідно.
Фермерські виробничі організації можуть отримати доступ до веб-панелі для перегляду агрегованих даних ферми та колективних аналітичних даних.
Важливі зауваження
Часті запитання
AgriVision AI використовує передові моделі машинного навчання, які поєднують аналіз зображень ваших посівів, дані сенсорів навколишнього середовища (погода, умови ґрунту) та внески фермерів для створення точних прогнозів врожайності.
Так, AgriVision AI підтримує офлайн-режим. Ви можете користуватися основними функціями без інтернету; проте оновлення консультацій і синхронізація даних потребують періодичного підключення.
Платформа підтримує голосове введення та консультації кількома регіональними мовами, що робить її доступною для фермерів з різних мовних регіонів Індії.
Безумовно. AgriVision AI спеціально розроблений для дрібних фермерів і FPO, має простий мобільний інтерфейс, підтримку локальних мов і доступні цінові опції.
Так, додаток надсилає сповіщення в режимі реального часу про ризики шкідників, спалахи хвороб і несприятливі погодні умови, щоб ви могли швидко вжити профілактичних заходів.
CropX
| Розробник | CropX Technologies, Inc. |
| Підтримувані платформи |
|
| Глобальна доступність | Активний у понад 70 країнах світу |
| Модель ціноутворення | Платна підписка — вимагає інвестицій у обладнання (датчики) та регулярних платежів за платформу |
Огляд
CropX — це платформа точного землеробства на базі штучного інтелекту, яка поєднує дані датчиків ґрунту, машинне навчання, погодну інформацію та супутникові знімки для оптимізації зрошення, внесення добрив і управління посівами. Інтегруючи дані з полів у режимі реального часу з прогнозною аналітикою, CropX допомагає фермерам максимізувати врожайність, зменшувати втрати ресурсів і підвищувати ефективність використання ресурсів у масштабі.
Як це працює
CropX встановлює мережу датчиків ґрунту, які безперервно вимірюють вологість, температуру та електропровідність на різних глибинах. Ці дані в режимі реального часу передаються на хмарну платформу CropX, де алгоритми ШІ поєднують їх із локальними погодними умовами, топографією, супутниковими знімками та даними сільськогосподарської техніки для створення практичних агрономічних рекомендацій. Система використовує перевірені моделі рослин для прогнозування стресу, оцінки ризику захворювань і розрахунку ефективності використання води.
Документоване польове випробування показало збільшення врожайності на 22% завдяки зрошенню, керованому CropX, що запобігало водному стресу та точно відповідало потребам ґрунту у воді.
Ключові функції
Польові датчики контролюють вологість, температуру та електропровідність на різних глибинах для безперервного моніторингу полів.
Моделі машинного навчання інтегрують дані ґрунту, погоди, супутників і техніки для керівництва рішеннями щодо зрошення та внесення добрив.
Створюйте карти призначень для посіву, добрив і зрошення з урахуванням варіабельності поля та стану ґрунту.
Оптимізуйте сценарії зрошення на основі зон вологості ґрунту для максимізації ефективності водокористування та продуктивності культур.
Імпортуйте дані сільськогосподарської техніки у форматах ISO-XML, CSV, SHP та TIFF для комплексного аналізу полів.
Відстежуйте економію води, вилуговування азоту та використання ресурсів для підтримки ефективних і сталих практик землеробства.
Завантаження або доступ
Початок роботи
Розмістіть датчики CropX у вашому полі на визначених глибинах (зазвичай 20 см і 46 см) для початку збору даних про ґрунт у режимі реального часу.
Налаштуйте передачу даних через 4G, Bluetooth або супутникове з’єднання, щоб забезпечити безперервний потік даних із датчиків на хмарну платформу.
Використовуйте додаток CropX або веб-панель для визначення меж полів і підключення додаткових джерел даних, таких як метеостанції та топографічні карти.
Завантажуйте карти врожайності, записи техніки та файли призначень у форматах ISO-XML, CSV, SHP або TIFF для комплексного аналізу полів.
Використовуйте інструмент VRA для створення карт застосування змінних норм для посіву, добрив і зрошення, адаптованих до конкретних умов вашого поля.
Експортуйте сценарії VRI до контролера зрошення або системи поворотного зрошення, або вручну коригуйте операції на основі рекомендацій CropX.
Відстежуйте дані датчиків у режимі реального часу, супутникові індекси рослинності та прогностичні сповіщення про ризик захворювань на інтуїтивній панелі керування.
Після збору врожаю аналізуйте дані про врожайність і звіти з полів, щоб оцінити ефективність призначень і вдосконалити стратегії на майбутні сезони.
Важливі зауваження
- Потрібна регулярна підписка для доступу до повного аналітичного функціоналу платформи
- Залежність від зв’язку: для надійної передачі даних потрібні 4G, Bluetooth або супутникове з’єднання
- Крива навчання: інтерпретація інсайтів на базі ШІ може вимагати технічних знань або агрономічної експертизи
- Сумісність експорту призначень залежить від виробника техніки — не всі бренди повністю підтримуються
Часті запитання
У документованих польових випробуваннях зрошення, кероване CropX, забезпечило збільшення врожайності на 22% завдяки запобіганню водному стресу та точному відповідності потребам рослин у воді.
CropX використовує ємнісні датчики ґрунту, які вимірюють об’ємний вміст води (вологість), температуру ґрунту та електропровідність (EC) на різних глибинах для комплексного профілювання ґрунту.
Так — CropX підтримує імпорт даних із сільськогосподарської техніки у різних форматах файлів, включно з ISO-XML, CSV, SHP та TIFF, що забезпечує безшовну інтеграцію з більшістю сучасних систем техніки.
VRA (застосування змінних норм) дозволяє фермерам вносити ресурси з різною нормою на різних ділянках поля залежно від варіабельності ґрунту та рослин. CropX генерує карти призначень для посіву, добрив і зрошення з урахуванням специфіки поля, оптимізуючи ефективність використання ресурсів і потенціал врожайності.
Так — інструмент змінного зрошення (VRI) CropX оптимізує сценарії зрошення на основі даних про вологість ґрунту в режимі реального часу та зон поля, суттєво зменшуючи втрати води при збереженні оптимального зволоження та продуктивності культур.
OneSoil
Інформація про додаток
| Розробник | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Підтримувані платформи |
|
| Підтримка мов | Доступний глобально з підтримкою багатомовного веб-додатку у багатьох регіонах. |
| Модель ціноутворення | Freemium — базовий моніторинг полів безкоштовний; розширені інструменти, такі як створення карт VRA та відбір проб ґрунту, вимагають підписки OneSoil Pro. |
Загальний огляд
OneSoil — це платформа точного землеробства на основі штучного інтелекту, яка допомагає аграріям контролювати стан посівів, аналізувати зони продуктивності та прогнозувати врожайність за допомогою супутникових знімків і машинного навчання. Вона дозволяє фермерам приймати рішення на основі даних, інтегруючи тенденції NDVI, прогнози погоди та дані врожайності. Завдяки безкоштовним і Pro тарифам OneSoil підтримує диференційоване внесення (VRA), планування сівозміни та аналіз врожайності — допомагаючи максимізувати прибуток і мінімізувати втрати.
Як це працює
OneSoil використовує супутникові знімки Copernicus Sentinel-1 і Sentinel-2 для створення карт NDVI (нормалізований різницевий індекс рослинності) та визначення стадій розвитку посівів. Вона обробляє історичні дані NDVI (до 6 років) для формування зон продуктивності, які представляють підзони поля з постійним потенціалом врожайності. Ці зони дозволяють користувачам застосовувати диференційовані норми посіву, удобрення або обробки за допомогою налаштовуваних карт призначень.
Після збору врожаю фермери можуть завантажувати карти врожайності зі своїх комбайнів для аналізу ефективності, порівняння з зонами продуктивності та оцінки результативності стратегій VRA. OneSoil також пропонує планування сівозміни та прогнози погоди (опади, градусодні) для підтримки агрономічних рішень у часі.
Ключові функції
Відстеження стану посівів у реальному часі за допомогою супутникових знімків Sentinel-2 для точного визначення стадій розвитку.
Аналіз історичних даних NDVI для створення зон потенційної врожайності на основі висоти місцевості та яскравості ґрунту.
Створення налаштовуваних карт призначень для посіву, удобрення та обробки на основі зон продуктивності.
Імпорт карт врожайності з комбайнів і порівняння результатів з призначеннями VRA та зонами NDVI.
Автоматизоване планування майбутніх сезонів на основі повної історії поля та кращих практик.
7-денні прогнози, відстеження накопичених опадів та градусоднів для обґрунтованих рішень.
Завантаження або доступ
Посібник для початку роботи
Створіть обліковий запис через веб-додаток OneSoil або завантажте мобільний додаток для iOS чи Android.
Накресліть або імпортуйте межі полів безпосередньо на інтерактивній карті.
Дозвольте OneSoil обробити супутникові дані (NDVI, висота, яскравість ґрунту) для створення зон продуктивності.
Виберіть "Створити карту VRA", оберіть тип зони (історична або NDVI), встановіть зони та значення норм, потім експортуйте карту призначень.
Після збору врожаю завантажте файли карт врожайності з комбайна, співставте атрибути (врожайність, одиниці, часові позначки) і створіть звіти про врожайність.
Порівнюйте карти врожайності з зонами продуктивності або призначеннями VRA для оцінки ефективності та рентабельності.
Використовуйте інструмент сівозміни для документування та прогнозування графіків посівів на майбутні сезони.
Важливі зауваження та обмеження
- Точність прогнозування врожайності покращується при наявності завантажених даних врожайності; без них прогнози менш точні.
- Супутникові знімки залежать від хмарності; оновлення даних NDVI можуть іноді затримуватися.
- Експорт карт призначень може вимагати сумісності з певною технікою та форматами файлів.
Часті запитання
Так. OneSoil аналізує тенденції NDVI, зони продуктивності та завантажені дані врожайності, щоб точно прогнозувати врожайність і оцінювати ефективність поля.
OneSoil Pro відкриває доступ до розширених інструментів точного землеробства, включаючи створення карт VRA, карти відбору проб ґрунту, випробування контрольних смуг та детальний аналіз зон врожайності — функції, недоступні у безкоштовній версії.
У версії Pro перейдіть до "Створити карту VRA", оберіть тип призначення (зони продуктивності або NDVI), налаштуйте культуру та норми внесення, а потім експортуйте карту для вашої техніки.
Так, базові функції моніторингу полів безкоштовні. Розширені інструменти точного землеробства, такі як створення карт VRA та контрольні випробування, вимагають підписки Pro.
OneSoil використовує супутникові знімки Copernicus Sentinel-1 і Sentinel-2, оброблені алгоритмами штучного інтелекту для отримання метрик NDVI та інших даних точного землеробства.
Основні висновки
- ШІ поєднує супутникові знімки, погодні дані, ґрунтові сенсори та історичні записи для комплексного аналізу культур
- Алгоритми машинного навчання — від ансамблів на основі дерев до нейронних мереж — забезпечують точні прогнози врожайності
- Гібридні підходи та трансферне навчання максимізують точність навіть у регіонах з обмеженими даними
- Світові впровадження охоплюють Кенію, США, Європу та Аргентину з доведеними результатами
- Комерційні платформи роблять прогнозування на основі ШІ доступним для фермерів і політиків у всьому світі
- Прогнозування врожайності на основі ШІ оптимізує управління культурами та підвищує продовольчу безпеку
Підсумок: Прогнозування врожайності за допомогою ШІ стає практичною реальністю у всіх регіонах і для всіх культур. Поєднуючи глобальні супутникові знімки, локальні сенсори та кліматичні дані з потужними алгоритмами машинного навчання, аналітики можуть прогнозувати врожаї за тижні або навіть місяці до збору. Це дає змогу фермерам і урядам ефективніше планувати посіви та розподіл, що в кінцевому результаті допомагає стійко годувати зростаючий світ.
Коментарі 0
Залишити коментар
Ще немає коментарів. Будьте першим, хто залишить відгук!