AI کے ذریعے فصل کی پیداوار کی پیش گوئی کیسے کریں
جانیں کہ AI کس طرح سیٹلائٹ امیجری، IoT سینسرز، موسمیاتی ڈیٹا، اور مشین لرننگ ماڈلز کے ذریعے فصل کی پیداوار کی درست پیش گوئی کرتا ہے۔ دنیا بھر میں کسانوں اور زرعی کاروباروں کی مدد کرنے والے بہترین عالمی AI ٹولز—NASA Harvest، Microsoft FarmBeats، EOSDA—کے بارے میں معلومات حاصل کریں۔
مصنوعی ذہانت زراعت میں انقلاب لا رہی ہے جس سے پیداوار کی پیش گوئی بہت زیادہ درست ہو گئی ہے۔ آج کے AI ماڈلز وسیع ڈیٹا سیٹس کو پروسیس کر سکتے ہیں جو انسان کے بس کی بات نہیں، تاکہ فصل کی کٹائی کی پیش گوئی کی جا سکے۔
AI ایپس انسان سے کہیں زیادہ ڈیٹا کو ہضم کرنے کے لیے بنائی گئی ہیں، اور پھر اس ڈیٹا کا تجزیہ کر کے زیادہ درست پیش گوئیاں کرتی ہیں۔
— رائٹرز
درست پیداوار کی پیش گوئیاں خوراک کی سلامتی اور منصوبہ بندی کے لیے انتہائی اہم ہیں، خاص طور پر جب موسمیاتی تبدیلی فصلوں کو خطرے میں ڈال رہی ہے۔ مطالعات کے مطابق 2030 تک مکئی کی پیداوار میں 24٪ تک کمی ہو سکتی ہے اگر درجہ حرارت زیادہ بڑھا۔ جدید AI نظام مسلسل کھیتوں کی نگرانی کرتے ہیں: یہ ہفتوں پہلے ہی فصلوں کے دباؤ یا کیڑوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں، مسئلہ والے علاقوں کا نقشہ بنا سکتے ہیں، اور پانی یا کھاد دینے کے وقت اور جگہ کی تجویز بھی دے سکتے ہیں۔
AI فصل کے ماڈلز کے لیے ڈیٹا کے ذرائع
AI فصل کی پیداوار کے ماڈلز کئی ڈیٹا ذرائع پر انحصار کرتے ہیں تاکہ کھیت کی مکمل معلومات حاصل کی جا سکیں:
سیٹلائٹ اور فضائی تصاویر
موسمی اور آب و ہوا کا ڈیٹا
مٹی اور زمینی سینسرز
تاریخی پیداوار کے ریکارڈ
پیداوار کی پیش گوئی کے لیے مشین لرننگ ماڈلز
ڈیٹا جمع ہونے کے بعد، مشین لرننگ الگورتھمز کو پیداوار کی پیش گوئی کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ کئی قسم کے ماڈلز آزمائے گئے ہیں، ہر ایک کی اپنی خصوصیات ہیں:
درخت پر مبنی مجموعے
رینڈم فاریسٹ اور گریڈینٹ بوسٹنگ طریقے مخلوط ڈیٹا کو بہت اچھے طریقے سے سنبھالتے ہیں۔
- بہت سے مطالعات میں دیگر طریقوں سے بہتر کارکردگی
- غیر خطی تعلقات کو سنبھالتے ہیں
- آؤٹ لائرز کے لیے مضبوط
نیورل نیٹ ورکس
ANNs، کنولوشنل نیٹس، اور ریکرنٹ LSTMs بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ بہترین کام کرتے ہیں۔
- پیچیدہ پیٹرنز کو پکڑتے ہیں
- ڈیٹا کی مقدار کے ساتھ بڑھتے ہیں
- ٹرانسفر لرننگ کی اجازت دیتے ہیں
ہائبرڈ طریقے
ڈیپ لرننگ کو ٹرانسفر لرننگ کے ساتھ ملا کر کم ڈیٹا والے علاقوں میں درستگی بڑھائی جاتی ہے۔
- پری ٹرینڈ ماڈلز کا فائدہ اٹھاتے ہیں
- مقامی حالات کے مطابق ڈھالتے ہیں
- محدود ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھاتے ہیں
مشین لرننگ الگورتھمز نے بہت سے مطالعات میں پیداوار کی پیش گوئی میں اچھی کارکردگی دکھائی ہے۔
— زرعی AI تحقیق
عالمی AI فصل کی پیداوار کی ایپلیکیشنز
AI پر مبنی پیداوار کی پیش گوئی اب دنیا بھر میں تمام اہم فصلوں پر لاگو ہو رہی ہے۔ یہاں چند اہم حقیقی دنیا کی مثالیں ہیں:
کینیا – مکئی کی پیداوار کی پیش گوئی
محققین نے FAO کے WaPOR سیٹلائٹ ڈیٹا کے ذریعے ریموٹ سینسنگ کے ساتھ فصل کی نمو کے ماڈل کو جوڑ کر مکئی کی پیداوار کی پیش گوئی کی۔ یہ ہائبرڈ طریقہ ماڈل کے اکیلے استعمال سے زیادہ درستگی فراہم کرتا ہے، خاص طور پر ڈیٹا کی کمی والے علاقوں میں۔
امریکہ – گندم کی پیداوار کا نقشہ
ٹیموں نے کئی سالوں کے موسمی اور سیٹلائٹ اشاریوں پر مبنی گہرے LSTM نیٹ ورکس کو تربیت دی تاکہ کاؤنٹی وار گندم کی پیداوار کا نقشہ بنایا جا سکے، جس سے علاقائی پیش گوئی ممکن ہوئی۔
یورپ – کثیر فصل مانیٹرنگ
UPSCALE منصوبے جیسے پروجیکٹس جو جو، گندم، آلو اور کلوور پر ڈرون اور سیٹلائٹ ڈیٹا استعمال کرتے ہیں تاکہ لیف ایریا اور کلوروفل اشاریے نکالے جائیں – جو پیداوار کے ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے اہم ان پٹ ہیں۔
تجارتی پلیٹ فارمز اور ٹولز
مختلف AI پلیٹ فارمز اب دنیا بھر کے حقیقی کسانوں کے لیے یہ طریقے یکجا کرتے ہیں:
SIMA (ارجنٹینا)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
کثیر فصل کی حمایت
پیداوار کی پیش گوئی کی حمایت کرنے والے ٹولز اور پلیٹ فارمز
ایک بڑھتی ہوئی ماحولیاتی نظام مصنوعی ذہانت کے آلات کا پشتیبان ہے جو پیداوار کی پیش گوئی میں مدد فراہم کرتے ہیں۔ قابل ذکر مثالیں درج ذیل ہیں:
EOSDA Crop Monitoring
| ڈیولپر | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| معاون پلیٹ فارمز |
|
| زبان کی حمایت | عالمی کوریج، انگریزی کو بنیادی زبان کے طور پر استعمال؛ علاقائی زبانیں بھی دستیاب |
| قیمت کا ماڈل | ادائیگی والا پلیٹ فارم، مختلف منصوبے (ایسنشل، پروفیشنل، انٹرپرائز) اور اضافی خصوصیات بشمول پیداوار کی پیش گوئی |
جائزہ
EOSDA Crop Monitoring ایک درست زراعت کا پلیٹ فارم ہے جو سیٹلائٹ تصاویر، موسمی ڈیٹا، اور مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے فصل کی صحت کی نگرانی، پیداوار کی پیش گوئی، اور ڈیٹا پر مبنی زرعی فیصلے ممکن بناتا ہے۔ یہ کسانوں، زرعی ماہرین، کوآپریٹیوز، اور زرعی کاروباروں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو دور سے کھیت کا جائزہ، وسائل کی منصوبہ بندی، اور فصل کی کارکردگی کی پیش گوئی فراہم کرتا ہے، چاہے وہ کھیت کی سطح ہو یا علاقائی سطح۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
پلیٹ فارم سیٹلائٹ (Sentinel-2، PlanetScope، اور دیگر) سے ریموٹ سینسنگ ڈیٹا اور جدید AI ماڈلز کو یکجا کرتا ہے تاکہ پیش گوئی کی معلومات فراہم کی جا سکیں۔ پیداوار کی پیش گوئی کا ماڈیول دو تکمیلی طریقے استعمال کرتا ہے:
- شماریاتی ماڈل: مشین لرننگ پر مبنی پیش گوئیاں جو تاریخی پیداوار اور ماحولیاتی ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہیں
- حیاتیاتی ماڈل: پتے کے رقبے کے اشاریے (LAI) کے جذب کے ذریعے فینولوجی پر مبنی پیش گوئی
ڈیٹا ہر 14 دن بعد تازہ کیا جاتا ہے تاکہ پیش گوئیاں مسلسل بہتر ہوں، اور بہترین حالات میں تقریباً 95% درستگی حاصل کی جا سکے۔ یہ دوہرا ماڈل کھیت کی سطح پر فیصلہ سازی، خطرے کا اندازہ، اور طویل مدتی زرعی منصوبہ بندی کی حمایت کرتا ہے۔
اہم خصوصیات
صحیح پیداوار کی پیش گوئی کے لیے شماریاتی اور حیاتیاتی طریقے
14 دن کے ماڈل کی دوبارہ کیلِبریشن کے ساتھ 3 ماہ تک کی پیداوار کی پیش گوئیاں
سیٹلائٹ پر مبنی اشاریے بشمول NDVI، MSAVI، RECI، NDMI، اور دیگر
14 دن کی ہائپرلوکل پیش گوئی اور جامع تاریخی موسمی ڈیٹا
سیٹلائٹ اور مشینری کے ڈیٹا کو یکجا کرتے ہوئے ویری ایبل ریٹ اپلیکیشن نقشے
کھیت کی سرگرمی کے لاگز، اسکاؤٹنگ کے کام، اور کثیر صارف ٹیم مینجمنٹ
زرعی ٹیکنالوجی کے انضمام اور حسب ضرورت ایپلیکیشنز کے لیے مکمل API رسائی
نقشے TIFF، SHP، اور دیگر فارمیٹس میں برآمد کریں تاکہ بیرونی تجزیہ کیا جا سکے
پلیٹ فارم تک رسائی
شروع کرنے کا طریقہ
EOSDA Crop Monitoring کے لیے سائن اپ کریں اور اپنی سبسکرپشن کی سطح منتخب کریں (ایسنشل، پروفیشنل، یا انٹرپرائز)۔
نقشے کے انٹرفیس پر براہ راست کھیت کی حدیں بنائیں یا موجودہ کھیت کی حدوں کی فائلیں اپ لوڈ کریں تاکہ نگرانی شروع کی جا سکے۔
نباتاتی اشاریے، پانی کے دباؤ، فصل کی درجہ بندی، اور BBCH فینولوجیکل اسکیلز کی بنیاد پر نشوونما کے مراحل دیکھیں تاکہ کھیت کے آپریشنز کی منصوبہ بندی کی جا سکے۔
پیداوار کی پیش گوئی کا اضافی ماڈیول فعال کریں اور درست پیش گوئی کے لیے بوائی کی تاریخیں، فصل کی اقسام، اور تاریخی پیداوار کے ڈیٹا فراہم کریں۔
نقشے TIFF یا SHP فارمیٹس میں برآمد کریں، VRA زون نقشے بنائیں، یا اپنے نظاموں کے ساتھ ڈیولپر API کے ذریعے انضمام کریں۔
تکنیکی خصوصیات
| معاون فصلیں | پیداوار کی پیش گوئی کے ماڈل میں 100 سے زائد فصلوں کی اقسام |
| پیش گوئی کی درستگی | بہترین ڈیٹا کی حالت میں تقریباً 95% تک |
| پیش گوئی کی مدت | 3 ماہ تک |
| ڈیٹا کی تازہ کاری کی فریکوئنسی | ماڈل کی دوبارہ کیلِبریشن کے لیے ہر 14 دن بعد |
| سیٹلائٹ ڈیٹا کے ذرائع | Sentinel-2 (10 میٹر ریزولوشن)، PlanetScope (3 میٹر ریزولوشن)، اور دیگر |
| نباتاتی اشاریے | NDVI، MSAVI، RECI، NDMI، اور اضافی اشاریے |
| موسمی پیش گوئی | 14 دن کی ہائپرلوکل پیش گوئیاں اور تاریخی تجزیات |
| برآمدی فارمیٹس | TIFF، SHP، اور دیگر معیاری GIS فارمیٹس |
| API رسائی | سیٹلائٹ تصاویر، نباتاتی اشاریے، موسمی ڈیٹا، اور کھیت کی زوننگ کے لیے دستیاب |
| انفراسٹرکچر | کلاؤڈ پر مبنی پلیٹ فارم، انٹرنیٹ کنکشن کی ضرورت |
اہم باتیں
- درستگی ڈیٹا کی کوالٹی پر منحصر ہے، بشمول تاریخی پیداوار کے ریکارڈز، مٹی کا ڈیٹا، اور فینولوجیکل ان پٹس
- پیش گوئی کی مدت تقریباً 3 ماہ تک محدود ہے، جو بہت طویل مدتی پیش گوئی کے لیے کم موزوں ہے
- انٹرنیٹ کنکشن ضروری ہے؛ آف لائن فعالیت محدود ہے کیونکہ پلیٹ فارم کلاؤڈ پر مبنی ہے
- حیاتیاتی ماڈل کی کیلِبریشن کے لیے صارف کو بوائی کی تاریخیں، فصل کی اقسام، اور دیگر فینولوجیکل پیرامیٹرز فراہم کرنے ہوتے ہیں
- آف لائن یا منقطع زرعی آپریشنز کے لیے موزوں نہیں
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
EOSDA Crop Monitoring 100 سے زائد فصلوں کی پیداوار کی پیش گوئی کی حمایت کرتا ہے، جو زیادہ تر اہم زرعی اجناس اور علاقائی فصلوں کو شامل کرتا ہے۔
پیش گوئی کی درستگی بہترین حالات میں تقریباً 95% تک پہنچ سکتی ہے، جو ڈیٹا کی کوالٹی، تاریخی پیداوار کے ریکارڈز، اور ماڈل کی مناسب کیلِبریشن پر منحصر ہے۔
ماڈل کے ان پٹس ہر 14 دن بعد اپ ڈیٹ ہوتے ہیں، جس سے فصل کے دوران پیداوار کی پیش گوئی کی مسلسل دوبارہ کیلِبریشن اور بہتری ممکن ہوتی ہے۔
جی ہاں۔ EOSDA ایک جامع API فراہم کرتا ہے جو حسب ضرورت ایپلیکیشنز اور زرعی ٹیکنالوجی پلیٹ فارمز کے ساتھ انضمام کی اجازت دیتا ہے، جس میں سیٹلائٹ تصاویر، نباتاتی اشاریے، موسمی ڈیٹا، کھیت کی زوننگ، اور دیگر شامل ہیں۔
شماریاتی ماڈل کے لیے تاریخی پیداوار کا ڈیٹا درستگی کو بہتر بناتا ہے لیکن ہمیشہ ضروری نہیں ہوتا۔ حیاتیاتی ماڈل کے لیے، آپ کو فصل کی قسم، بوائی کی تاریخیں، اور دیگر فینولوجیکل ان پٹس فراہم کرنا ہوں گے تاکہ پیش گوئی کی درستگی زیادہ سے زیادہ ہو سکے۔
Taranis Ag Intelligence
| ڈویلپر | Taranis Inc. |
| پلیٹ فارم | ڈرون، ہوائی جہاز، اور سیٹلائٹ کے ذریعے فضائی ڈیٹا کیپچر کے ساتھ ویب بیسڈ پلیٹ فارم |
| عالمی کوریج | دنیا بھر میں کام کرتا ہے، امریکہ، یورپ، برازیل اور دیگر ممالک میں صارفین کے ساتھ |
| قیمت کا ماڈل | ادا شدہ سبسکرپشن پر مبنی خدمت؛ کوئی عوامی مفت منصوبہ دستیاب نہیں |
جائزہ
Taranis Ag Intelligence ایک درست زراعت کا پلیٹ فارم ہے جو الٹرا ہائی ریزولوشن فضائی تصاویر کو جنریٹو AI کے ساتھ ملا کر پتوں کی سطح پر فصل کا تجزیہ فراہم کرتا ہے۔ یہ نظام کیڑوں، بیماریوں، غذائی کمی، اور گھاس کے دباؤ کی ابتدائی علامات کا پتہ لگاتا ہے، جس سے کاشتکاروں اور زراعت کے ماہرین کو بروقت ردعمل دینے میں مدد ملتی ہے۔ ایگ اسسٹنٹ جنریٹو AI انجن کو بھرپور تصویری ڈیٹا کے ساتھ مربوط کرکے، Taranis پیداوار کی پیش گوئی اور ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی حمایت کرتا ہے تاکہ ان پٹ کے استعمال کو بہتر بنایا جا سکے اور پیداوار میں اضافہ ہو۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
Taranis کم پرواز کرنے والے ہوائی جہازوں (ڈرونز اور ہوائی جہاز) کا ایک بیڑا تعینات کرتا ہے تاکہ فصل کے کھیتوں میں تقریباً 0.3 ملی میٹر فی پکسل کی سب ملی میٹر ریزولوشن والی تصاویر حاصل کی جا سکیں۔ AI پلیٹ فارم سیکڑوں ملین ڈیٹا پوائنٹس کا تجزیہ کرتا ہے تاکہ کیڑے، بیماریاں، گھاس، اور غذائی مسائل جیسے فصل کے دباؤ کی شناخت کی جا سکے۔ ایگ اسسٹنٹ جنریٹو AI انجن اس پتوں کی سطح کے ڈیٹا کو موسمی پیٹرنز، زرعی تحقیق، اور فصل کی حفاظت کی معلومات کے ساتھ ملا کر مخصوص کھیت کی درست بصیرت اور سفارشات تیار کرتا ہے۔ حالیہ بہتریوں میں جدید پیداوار کی پیش گوئی کے الگورتھمز شامل ہیں جو کھیت کی صحت کے خطرات کی بنیاد پر مستقبل کی فصل کی کارکردگی کی پیش گوئی کرتے ہیں۔
اہم خصوصیات
ڈرون اور ہوائی جہاز کیپچر سے پتوں کی سطح کا تجزیہ، 0.3 ملی میٹر فی پکسل ریزولوشن کے ساتھ
کیڑوں، بیماریوں، غذائی کمی، گھاس کے دباؤ، اور کھڑے ہونے کی گنتی کو خودکار طور پر شناخت کرتا ہے
جنریٹو AI جو مخصوص زرعی سفارشات اور اسکاؤٹنگ رپورٹس فراہم کرتا ہے
جدید الگورتھمز جو پتوں کی سطح کی AI بصیرت کی بنیاد پر فصل کی کارکردگی کی پیش گوئی کرتے ہیں
سال بھر ڈیٹا کیپچر اور بڑے پیمانے پر آپریشنز کے لیے مکمل نگرانی کی خدمت
Taranis تک رسائی
شروع کرنے کا طریقہ
Taranis کی ویب سائٹ کے ذریعے رجسٹر کریں اور اپنے آپریشن کے لیے مناسب سروس پلان منتخب کریں۔
کھیت کے نقشے فراہم کریں یا Taranis کے ساتھ رابطہ کریں تاکہ آپ کے کھیتوں کے لیے فضائی ڈیٹا کیپچر کا شیڈول بنایا جا سکے۔
Taranis مقررہ وقفوں پر آپ کے کھیتوں میں ڈرونز یا ہوائی جہازوں کے ذریعے ہائی ریزولوشن تصاویر حاصل کرتا ہے۔
تصاویر کو AI الگورتھمز کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے تاکہ خطرات کی شناخت کی جا سکے اور قابل عمل بصیرت تیار کی جا سکے۔
ایگ اسسٹنٹ کے ذریعے تیار کردہ زرعی رپورٹس تک رسائی حاصل کریں، جن میں سفارشات اور پیداوار کی پیش گوئیاں شامل ہیں۔
بصیرت کو فارم مینجمنٹ کے فیصلوں میں شامل کریں، بشمول ان پٹ کی درخواست، اسکاؤٹنگ کے شیڈول، اور فصل کی حفاظت کی حکمت عملی۔
اہم غور و فکر
- جسمانی فضائی پروازوں (ڈرونز یا ہوائی جہاز) کی ضرورت ہوتی ہے، جو علاقائی رسائی کو محدود کر سکتی ہے یا آپریشنل لاگت بڑھا سکتی ہے
- بہت زیادہ ڈیٹا کو سنبھالتا ہے؛ سب ملی میٹر تصاویر کے لیے مضبوط انفراسٹرکچر اور تکنیکی مہارت درکار ہے
- ہائی ریزولوشن کھیت کی تصاویر کے ساتھ ڈیٹا کی رازداری اور حفاظت کو احتیاط سے منظم کرنا ضروری ہے
- مشیران، زرعی ریٹیلرز، اور بڑے آپریشنز کے لیے بہتر بنایا گیا ہے؛ چھوٹے کھیتوں کو براہ راست رسائی محدود ہو سکتی ہے
- پیداوار کی پیش گوئیاں AI پر مبنی ہیں اور تصاویر کے معیار اور ڈیٹا ان پٹ پر منحصر ہو سکتی ہیں
- کچھ AI سے تیار کردہ سفارشات کو نافذ کرنے سے پہلے زرعی ماہرین کی جانب سے دستی جائزہ درکار ہو سکتا ہے
- مستقل فضائی رسائی تمام علاقوں یا موسمی حالات میں ممکن نہیں ہو سکتی
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
Taranis AI سے چلنے والے پیداوار کی پیش گوئی کے الگورتھمز استعمال کرتا ہے جو ایگ اسسٹنٹ میں مربوط ہیں، پتوں کی سطح کی تصویری ڈیٹا کو زرعی معلومات، موسمی پیٹرنز، اور کھیت کے دباؤ کے اشاروں کے ساتھ ملا کر مستقبل کی فصل کی کارکردگی کی پیش گوئی کرتا ہے۔
Taranis کی فضائی تصاویر تقریباً 0.3 ملی میٹر فی پکسل کی ریزولوشن فراہم کرتی ہیں، جو انتہائی تفصیلی، پتوں کی سطح کے فصل کے تجزیے اور دباؤ کی ابتدائی شناخت کو ممکن بناتی ہیں۔
یہ پلیٹ فارم مشیروں، زرعی ریٹیلرز، اور بڑے آپریشنز کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ اگرچہ چھوٹے کھیت شراکت داریوں یا تعاون کے ذریعے Taranis تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں، براہ راست رسائی سروس پلان اور آپریشنل پیمانے پر منحصر ہے۔
ایگ اسسٹنٹ ایک جنریٹو AI انجن ہے جو کھیت کی تصاویر، زرعی ڈیٹا، تحقیقی نتائج، اور موسمی معلومات کو پروسیس کرکے مخصوص زرعی رپورٹس اور کھیت کی مخصوص سفارشات تیار کرتا ہے۔
جی ہاں۔ ہائی ریزولوشن پتوں کی سطح کی تصاویر کا تجزیہ کرکے، Taranis کیڑوں کی وبا، بیماری، غذائی کمی، اور گھاس کے دباؤ کی ابتدائی علامات کا پتہ لگاتا ہے، جس سے اہم فصل کے نقصان سے پہلے بروقت مداخلت ممکن ہوتی ہے۔
Climate FieldView (Bayer)
| ڈیولپر | بائر (دی کلائمٹ کارپوریشن) |
| معاون پلیٹ فارمز |
|
| دستیابی | 20+ ممالک بشمول امریکہ، برازیل، کینیڈا، یورپ، جنوبی افریقہ، آسٹریلیا، اور ترکی |
| قیمت کا ماڈل | بنیادی (مفت) محدود خصوصیات کے ساتھ؛ ادائیگی والے درجات میں پرائم، پلس، اور پریمیم شامل ہیں جو اعلیٰ تجزیات فراہم کرتے ہیں |
جائزہ
بائر کا کلائمٹ فیلڈ ویو ایک مصنوعی ذہانت سے چلنے والا ڈیجیٹل زراعت کا پلیٹ فارم ہے جو زرعی، مشین، موسمی، اور سیٹلائٹ ڈیٹا کو ایک ذہین نظام میں یکجا کرتا ہے۔ اربوں ڈیٹا پوائنٹس اور 250+ ہائی ڈیفینیشن ڈیٹا لیئرز کو پروسیس کرکے، یہ کسانوں کو عملی کھیت کی بصیرت، فصل کی پیداوار کی پیش گوئی، ان پٹ کی اصلاح، اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں مدد دیتا ہے تاکہ سرمایہ کاری پر زیادہ سے زیادہ منافع حاصل کیا جا سکے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
کلائمٹ فیلڈ ویو ٹریکٹرز، پلانٹرز، کمبائنز، سینسرز، موسمی اسٹیشنز، اور سیٹلائٹ امیجری سے ڈیٹا کو ایک مرکزی کلاؤڈ بیسڈ پلیٹ فارم میں جمع کرتا ہے۔ اس کے مشین لرننگ ماڈلز اس کثیر سطحی ڈیٹا کا تجزیہ کرکے پیداوار کی پیش گوئیاں کرتے ہیں، فصل کی صحت کا جائزہ لیتے ہیں، اور زرعی سفارشات فراہم کرتے ہیں۔ APIs (جیسے CLAAS ٹیلی میٹکس) کے ذریعے بیرونی نظاموں کے ساتھ انضمام اور فیلڈ ویو ڈرائیو کے ذریعے مشین ڈیٹا کی ہم آہنگی کے ذریعے، یہ پلیٹ فارم کاشتکاری، فصل کی حفاظت، اور کٹائی کے فیصلوں کے لیے مکمل فارم کی نظر اور پیش گوئی کی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
اہم خصوصیات
مشین لرننگ ماڈلز تاریخی ڈیٹا، موسمی پیٹرنز، اور سیٹلائٹ امیجری کا استعمال کرتے ہوئے فصل کی پیداوار کی درست پیش گوئی کرتے ہیں۔
سیٹلائٹ کی بنیاد پر نقشے فصل کے دباؤ، بایوماس، اور کھیت کی حالت کو تقریباً حقیقی وقت میں دکھاتے ہیں تاکہ بروقت مداخلت ممکن ہو۔
ٹریکٹرز، کمبائنز، اور آلات کے ساتھ جڑ کر زرعی اور پیداوار کے ڈیٹا کو خودکار طریقے سے ہم آہنگ کرتا ہے۔
کھیتوں کی اسکاوٹنگ کریں، فصل کی کٹائی کے بعد پیداوار کے تجزیہ کی رپورٹس تیار کریں، اور ڈیٹا کو PDF یا CSV فارمیٹس میں برآمد کریں۔
تیسری پارٹی کے انضمامات (CLAAS API، Combyne) کی حمایت کرتا ہے اور اناج کے انتظام کے پلیٹ فارمز سے منسلک ہوتا ہے۔
کسی بھی ڈیوائس سے ویب پلیٹ فارم یا iOS موبائل ایپ کے ذریعے کھیت کے ڈیٹا اور بصیرت تک رسائی حاصل کریں۔
ڈاؤن لوڈ یا رسائی
شروع کرنے کا طریقہ
کلائمٹ فیلڈ ویو کی ویب سائٹ پر اکاؤنٹ بنائیں اور اپنی ضروریات کے مطابق مفت بنیادی منصوبہ یا ادائیگی والے درجات (پرائم، پلس، پریمیم) میں سے انتخاب کریں۔
اپنی مشین کے تشخیصی پورٹ میں فیلڈ ویو ڈرائیو ہارڈویئر داخل کریں تاکہ مشین کا ڈیٹا آپ کے اکاؤنٹ میں اسٹریم ہونا شروع ہو جائے۔
ڈیٹا ان باکس کے ذریعے تاریخی ڈیٹا درآمد کریں یا مربوط مشینری، APIs، یا موسمی اسٹیشنز کے ذریعے خودکار ہم آہنگی کریں۔
ویب یا موبائل ایپ کا استعمال کرتے ہوئے سیٹلائٹ نقشے دیکھیں، دباؤ والے علاقے شناخت کریں، اور پورے سیزن میں فصل کی حالت کی نگرانی کریں۔
کٹائی کے بعد، پیداوار کے تجزیہ اور کھیت کے علاقائی رپورٹس کے اوزار استعمال کریں تاکہ کارکردگی کا جائزہ لیں اور اگلے سیزن کے لیے مصنوعی ذہانت کی پیش گوئیاں حاصل کریں۔
مکمل رپورٹس کو PDF یا CSV فارمیٹس میں برآمد کریں تاکہ زرعی ماہرین، مشیروں، یا کاروباری شراکت داروں کے ساتھ شیئر کیا جا سکے۔
اہم باتیں
- پلیٹ فارم کا مکمل فائدہ اٹھانے کے لیے مطابقت رکھنے والا ہارڈویئر (فیلڈ ویو ڈرائیو) اور مشین کنیکٹیویٹی ضروری ہے
- پیداوار کی پیش گوئی کی درستگی ان پٹ ڈیٹا (مشین ڈیٹا، سیٹلائٹ امیجری، موسم) کے معیار اور مکمل ہونے پر منحصر ہے
- کچھ اعلیٰ انضمامات اور خصوصیات تمام علاقوں میں دستیاب نہیں ہو سکتیں
- بڑے ڈیٹا حجم کا انتظام اور تشریح کرنے کے لیے کسانوں کو ڈیجیٹل مہارت اور وقت کی ضرورت ہوتی ہے
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
کلائمٹ فیلڈ ویو جدید مشین لرننگ الگورتھمز استعمال کرتا ہے جو تاریخی کھیت کے ڈیٹا، حقیقی وقت کے موسمی پیٹرنز، سیٹلائٹ امیجری، اور مشین سے حاصل زرعی ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں۔ یہ کثیر سطحی تجزیہ درست پیداوار کی پیش گوئیاں فراہم کرتا ہے تاکہ آپ اپنی کاشتکاری کے عمل کی منصوبہ بندی اور اصلاح کر سکیں۔
جی ہاں، بنیادی منصوبہ مکمل طور پر مفت ہے اور اس میں بنیادی خصوصیات شامل ہیں جیسے ڈیٹا اسٹوریج، کھیت کی بصری نمائندگی، اور ڈیٹا اپ لوڈ کی صلاحیتیں۔ ادائیگی والے درجات (پرائم، پلس، پریمیم) اعلیٰ تجزیات، پیش گوئی ماڈلنگ، اور پریمیم سپورٹ کو فعال کرتے ہیں۔
بالکل۔ آپ اپنے آلات کو فیلڈ ویو ڈرائیو ہارڈویئر کے ذریعے یا API انضمامات (جیسے CLAAS ٹیلی میٹکس) کے ذریعے جوڑ سکتے ہیں۔ اس سے کھیت کے کام کے ڈیٹا، پیداوار کی معلومات، اور مشین کی تشخیص خودکار طور پر آپ کے فیلڈ ویو اکاؤنٹ میں ہم آہنگ ہو جاتی ہے۔
کلائمٹ فیلڈ ویو دنیا بھر کے 20 سے زائد ممالک میں دستیاب ہے، جن میں امریکہ، برازیل، کینیڈا، یورپی ممالک، جنوبی افریقہ، آسٹریلیا، اور ترکی شامل ہیں۔ دستیابی اور خصوصیات خطے کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہیں۔
کٹائی کے بعد، کھیت کے علاقائی رپورٹس اور پیداوار کے تجزیہ کے اوزار استعمال کریں تاکہ کھیت کی کارکردگی کا جائزہ لیں۔ آپ تفصیلی رپورٹس برآمد کر سکتے ہیں جو پیداوار کی تقسیم، ان پٹ کے اثرات کا تجزیہ، اور اگلے سیزن کی حکمت عملی کی اصلاح کے لیے مصنوعی ذہانت کی سفارشات دکھاتی ہیں۔
AGRIVISION AI
| ڈیولپر | ایگری وژن اے آئی ٹیک (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| معاون پلیٹ فارمز |
|
| زبان کی حمایت | متعدد علاقائی زبانیں آواز کی حمایت کے ساتھ؛ بھارتی کسانوں کے لیے بہتر بنایا گیا |
| قیمت کا ماڈل | فریمیئم / ادائیگی والا ماڈل؛ بنیادی مشورہ اور نگرانی کی خصوصیات تجارتی پیشکش کا حصہ ہیں |
جائزہ
ایگری وژن اے آئی ایک ذہین زرعی ٹیکنالوجی پلیٹ فارم ہے جو مصنوعی ذہانت، کمپیوٹر وژن، اور آواز کی ٹیکنالوجی کو استعمال کرتے ہوئے حقیقی وقت میں فصل کی بصیرت، پیداوار کی پیش گوئی، اور کیڑوں/بیماریوں کے مشورے فراہم کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر کسانوں اور کسان پروڈیوسر تنظیموں (FPOs) کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو تصویری تشخیص کو ماحولیاتی ڈیٹا اور پیش گوئی تجزیات کے ساتھ ملا کر فصل کی پیداوار کو بہتر بنانے اور بہتر کاشتکاری کے فیصلے کرنے میں مدد دیتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
ایگری وژن اے آئی ایک آسان موبائل انٹرفیس کے ذریعے مصنوعی ذہانت پر مبنی زرعی معلومات تک رسائی کو عام کرتا ہے۔ کسان اپنی فصل کی تصاویر لیتے ہیں، جنہیں مشین لرننگ ماڈلز بیماریوں، کیڑوں، اور غذائی کمی کی شناخت کے لیے تجزیہ کرتے ہیں۔ یہ بصیرتیں آئی او ٹی سینسرز، ماحولیاتی نگرانی، اور کسان کی معلومات سے چلنے والے پیش گوئی ماڈلز کے ذریعے مزید بہتر کی جاتی ہیں۔ پلیٹ فارم مقامی زبانوں میں آواز کی بنیاد پر مشورہ فراہم کرتا ہے، جس سے کم خواندہ کسان بھی اسے استعمال کر سکتے ہیں۔ FPOs اور کوآپریٹیوز کو مجموعی فارم کی کارکردگی اور فصل کی صحت کے لیے ڈیٹا ڈیش بورڈز تک رسائی حاصل ہوتی ہے۔
اہم خصوصیات
موبائل کیمرہ کی تصاویر کے ذریعے بیماریوں، کیڑوں، اور غذائی دباؤ کی شناخت کر کے فصل کی صحت کا درست اندازہ لگاتا ہے۔
ماحولیاتی ڈیٹا، تصاویر، اور کسان کی معلومات کی بنیاد پر جدید مصنوعی ذہانت کے ماڈلز سے فصل کی پیداوار کی پیش گوئی کرتا ہے۔
موسم کی تازہ ترین معلومات، کیڑوں کے پھیلاؤ، اور بیماریوں کے خطرات کی فوری اطلاع دیتا ہے تاکہ کسان باخبر رہیں۔
متعدد علاقائی زبانوں میں آواز کی ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے ساتھ رہنمائی فراہم کرتا ہے، یہاں تک کہ آف لائن موڈ میں بھی۔
کسان پروڈیوسر تنظیموں اور کوآپریٹیوز کے لیے مجموعی بصیرت اور فیصلہ سازی کے آلات فراہم کرتا ہے۔
انٹرنیٹ کنکشن کے بغیر کام کرتا ہے؛ کنکشن بحال ہونے پر ڈیٹا کو ہم آہنگ کرتا ہے تاکہ بلا تعطل رسائی ممکن ہو۔
ڈاؤن لوڈ یا رسائی
شروع کرنے کا طریقہ
اپنے فون نمبر یا ای میل کے ذریعے ایگری وژن اے آئی کی ویب سائٹ یا موبائل ایپ پر سائن اپ کریں۔
اپنے فارم کی معلومات، فصل کی قسم، اور بوائی کی تاریخیں درج کریں تاکہ آپ کی کاشتکاری پروفائل بن سکے۔
اپنے فون کے کیمرہ سے پودوں کے پتے کی تصاویر لیں اور ایپ میں اپ لوڈ کریں تاکہ مصنوعی ذہانت کی بنیاد پر تجزیہ کیا جا سکے۔
اپنی مقامی زبان میں متن یا آواز کے ذریعے ذاتی نوعیت کی کیڑوں، بیماریوں، اور غذائی علاج کی سفارشات حاصل کریں۔
ایپ کے الرٹ سسٹم کے ذریعے موسم کی اطلاعات اور کیڑوں/بیماریوں کے خطرے کی اطلاعات سے باخبر رہیں۔
پیداوار کی پیش گوئی کی خصوصیت استعمال کر کے مستقبل کی فصل کی پیداوار کا اندازہ لگائیں اور منصوبہ بندی کریں۔
کسان پروڈیوسر تنظیمیں ویب ڈیش بورڈ تک رسائی حاصل کر کے مجموعی فارم ڈیٹا اور اجتماعی بصیرت دیکھ سکتی ہیں۔
اہم باتیں
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
ایگری وژن اے آئی جدید مشین لرننگ ماڈلز استعمال کرتا ہے جو آپ کی فصل کی تصویری تجزیہ، ماحولیاتی سینسر ڈیٹا (موسم، مٹی کی حالت)، اور کسان کی معلومات کو ملا کر درست پیداوار کی پیش گوئی کرتا ہے۔
جی ہاں، ایگری وژن اے آئی آف لائن آپریشن کی حمایت کرتا ہے۔ آپ بنیادی خصوصیات انٹرنیٹ کے بغیر استعمال کر سکتے ہیں؛ تاہم، مشورہ کی تازہ کاری اور ڈیٹا کی ہم آہنگی کے لیے وقتاً فوقتاً کنکشن ضروری ہے۔
یہ پلیٹ فارم متعدد علاقائی زبانوں میں آواز کی ان پٹ اور رہنمائی کی حمایت کرتا ہے، جس سے بھارت کے مختلف لسانی علاقوں کے کسانوں کے لیے قابل رسائی ہے۔
بالکل۔ ایگری وژن اے آئی خاص طور پر چھوٹے کسانوں اور FPOs کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں آسان موبائل انٹرفیس، مقامی زبان کی حمایت، اور مناسب قیمت کے اختیارات شامل ہیں۔
جی ہاں، یہ ایپ کیڑوں کے خطرات، بیماریوں کے پھیلاؤ، اور خراب موسم کی حقیقی وقت کی اطلاعات بھیجتی ہے تاکہ آپ جلدی حفاظتی اقدامات کر سکیں۔
CropX
| ڈویلپر | CropX Technologies, Inc. |
| معاون پلیٹ فارمز |
|
| عالمی دستیابی | دنیا بھر میں 70+ ممالک میں فعال |
| قیمت کا ماڈل | ادا شدہ رکنیت — ہارڈویئر سرمایہ کاری (سینسرز) کے ساتھ ساتھ پلیٹ فارم کی مسلسل فیس درکار |
جائزہ
CropX ایک مصنوعی ذہانت سے چلنے والا درستگی پر مبنی زرعی پلیٹ فارم ہے جو مٹی کے سینسر ڈیٹا، مشین لرننگ، موسمی معلومات، اور سیٹلائٹ تصاویر کو یکجا کرتا ہے تاکہ آبپاشی، کھاد ڈالنے، اور فصل کے انتظام کو بہتر بنایا جا سکے۔ حقیقی وقت کے کھیت کے ڈیٹا کو پیش گوئی تجزیات کے ساتھ ملا کر، CropX کسانوں کو پیداوار زیادہ کرنے، وسائل کے ضیاع کو کم کرنے، اور وسائل کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد دیتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
CropX مٹی کے پروب کا ایک نیٹ ورک لگاتا ہے جو مختلف گہرائیوں پر نمی، درجہ حرارت، اور برقی چالکتا کی مسلسل پیمائش کرتا ہے۔ یہ حقیقی وقت کا سینسر ڈیٹا CropX کے کلاؤڈ پلیٹ فارم میں جاتا ہے، جہاں مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز اسے مقامی موسمی پیٹرنز، ٹوپوگرافی، سیٹلائٹ تصاویر، اور فارم مشینری کے ڈیٹا کے ساتھ ملا کر قابل عمل زرعی بصیرت پیدا کرتے ہیں۔ نظام تصدیق شدہ فصل کے ماڈلز استعمال کرتا ہے تاکہ پودے کے دباؤ کی پیش گوئی، بیماری کے خطرے کی پیش گوئی، اور پانی کے استعمال کی کارکردگی کا حساب لگا سکے۔
ایک دستاویزی فیلڈ ٹرائل میں CropX کی مدد سے آبپاشی نے پانی کے دباؤ کو روک کر اور مٹی کی پانی کی ضروریات کے عین مطابق ہونے کی وجہ سے 22% پیداوار میں اضافہ دکھایا۔
اہم خصوصیات
کھیت میں لگے پروب مختلف گہرائیوں پر نمی، درجہ حرارت، اور برقی چالکتا کی نگرانی کرتے ہیں تاکہ مسلسل کھیت کی معلومات فراہم کی جا سکیں۔
مشین لرننگ ماڈلز مٹی، موسم، سیٹلائٹ، اور مشینری کے ڈیٹا کو یکجا کرتے ہیں تاکہ آبپاشی اور کھاد ڈالنے کے فیصلے کی رہنمائی کی جا سکے۔
بیج بونے، کھاد ڈالنے، اور آبپاشی کے نسخہ جات کے نقشے تیار کریں جو کھیت کی مختلف حالتوں اور مٹی کی خصوصیات کے مطابق ہوں۔
مٹی کی نمی کے علاقوں کی بنیاد پر آبپاشی کے نسخہ جات کو بہتر بنائیں تاکہ پانی کی بچت اور فصل کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کیا جا سکے۔
فارم مشینری کا ڈیٹا ISO-XML، CSV، SHP، اور TIFF فارمیٹس کے ذریعے درآمد کریں تاکہ مکمل کھیت کا تجزیہ کیا جا سکے۔
پانی کی بچت، نائٹروجن کے رساؤ، اور وسائل کے استعمال کو ٹریک کریں تاکہ مؤثر اور پائیدار کاشتکاری کو فروغ دیا جا سکے۔
ڈاؤن لوڈ یا رسائی
شروع کرنے کا طریقہ
اپنے کھیت میں مخصوص گہرائیوں (عام طور پر 20 سینٹی میٹر اور 46 سینٹی میٹر) پر CropX کے پروب نصب کریں تاکہ حقیقی وقت میں مٹی کا ڈیٹا جمع کیا جا سکے۔
4G، بلوٹوتھ، یا سیٹلائٹ کنیکٹیویٹی کے ذریعے ڈیٹا کی ترسیل کا انتظام کریں تاکہ سینسر کا ڈیٹا مسلسل کلاؤڈ پلیٹ فارم تک پہنچتا رہے۔
CropX ایپ یا ویب ڈیش بورڈ کا استعمال کرتے ہوئے کھیت کی حدود متعین کریں اور اضافی ڈیٹا ذرائع جیسے موسمیاتی اسٹیشنز اور ٹوپوگرافی نقشے منسلک کریں۔
پیداوار کے نقشے، مشینری کے ریکارڈز، اور نسخہ جات کی فائلیں ISO-XML، CSV، SHP، یا TIFF فارمیٹس میں اپ لوڈ کریں تاکہ مکمل کھیت کا تجزیہ کیا جا سکے۔
VRA ٹول کا استعمال کرتے ہوئے بیج بونے، کھاد ڈالنے، اور آبپاشی کے لیے متغیر شرح کی درخواست کے نقشے بنائیں جو آپ کے کھیت کی مخصوص حالتوں کے مطابق ہوں۔
VRI نسخہ جات کو اپنے آبپاشی کنٹرولر یا پائیوٹ سسٹم میں برآمد کریں، یا CropX کی سفارشات کی بنیاد پر دستی طور پر آپریشنز کو ایڈجسٹ کریں۔
حقیقی وقت کے سینسر ڈیٹا، سیٹلائٹ نباتاتی اشاریے، اور بیماری کے خطرے کی پیش گوئی کی اطلاعات کو آسان ڈیش بورڈ پر ٹریک کریں۔
فصل کی کٹائی کے بعد، پیداوار کے ڈیٹا اور کھیت کی رپورٹس کا تجزیہ کریں تاکہ نسخہ جات کی مؤثریت کا اندازہ لگایا جا سکے اور آئندہ سیزنز کے لیے حکمت عملی کو بہتر بنایا جا سکے۔
اہم باتیں
- مکمل پلیٹ فارم تجزیات اور خصوصیات تک رسائی کے لیے مسلسل رکنیت کی فیس درکار ہے
- کنیکٹیویٹی پر انحصار: قابل اعتماد ڈیٹا ترسیل کے لیے 4G، بلوٹوتھ، یا سیٹلائٹ کنیکٹیویٹی ضروری ہے
- سیکھنے کا عمل: مصنوعی ذہانت سے چلنے والی بصیرت کی تشریح کے لیے تکنیکی معلومات یا زرعی مہارت کی ضرورت ہو سکتی ہے
- نسخہ جات کی برآمد کی مطابقت OEM کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہے — تمام فارم مشینری برانڈز مکمل طور پر معاون نہیں ہیں
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
دستاویزی فیلڈ ٹرائلز میں، CropX کی مدد سے آبپاشی نے پانی کے دباؤ کو روک کر اور مٹی کی پانی کی ضروریات کو بالکل پورا کر کے 22% پیداوار میں اضافہ حاصل کیا۔
CropX کپیسٹینس پر مبنی مٹی کے پروب استعمال کرتا ہے جو مختلف گہرائیوں پر حجم کے لحاظ سے پانی کی مقدار (نمی)، مٹی کا درجہ حرارت، اور برقی چالکتا (EC) کی پیمائش کرتے ہیں تاکہ مکمل مٹی کی پروفائلنگ کی جا سکے۔
جی ہاں — CropX فارم کے آلات سے متعدد فائل فارمیٹس جیسے ISO-XML، CSV، SHP، اور TIFF کے ذریعے ڈیٹا درآمد کرنے کی حمایت کرتا ہے، جو زیادہ تر جدید مشینری سسٹمز کے ساتھ آسان انضمام ممکن بناتا ہے۔
VRA (متغیر شرح کی درخواست) کسانوں کو اجازت دیتا ہے کہ وہ کھیت کے مختلف حصوں میں مٹی اور فصل کی مختلف حالتوں کی بنیاد پر مختلف شرحوں پر وسائل لگائیں۔ CropX بیج بونے، کھاد ڈالنے، اور آبپاشی کے نسخہ جات کے نقشے تیار کرتا ہے جو کھیت کی مخصوص حالتوں کو مدنظر رکھتے ہوئے وسائل کی کارکردگی اور پیداوار کی صلاحیت کو بہتر بناتے ہیں۔
جی ہاں — CropX کا متغیر شرح آبپاشی (VRI) ٹول حقیقی وقت کی مٹی کی نمی کے ڈیٹا اور کھیت کے علاقوں کی بنیاد پر آبپاشی کے نسخہ جات کو بہتر بناتا ہے، جس سے پانی کے ضیاع میں نمایاں کمی آتی ہے اور فصل کی مناسب ہائیڈریشن اور کارکردگی برقرار رہتی ہے۔
OneSoil
درخواست کی معلومات
| ڈیولپر | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| معاون پلیٹ فارمز |
|
| زبان کی حمایت | عالمی سطح پر دستیاب، متعدد زبانوں میں ویب ایپ کی حمایت کے ساتھ مختلف خطوں میں۔ |
| قیمت کا ماڈل | فریمیئم — بنیادی کھیت کی نگرانی مفت ہے؛ VRA نقشہ سازی اور مٹی کے نمونے جیسے جدید اوزار کے لیے OneSoil Pro سبسکرپشن ضروری ہے۔ |
عمومی جائزہ
OneSoil ایک مصنوعی ذہانت پر مبنی درست زرعی پلیٹ فارم ہے جو کاشتکاروں کو فصل کی صحت کی نگرانی، پیداواری زونز کا تجزیہ، اور سیٹلائٹ تصاویر اور مشین لرننگ کے ذریعے پیداوار کی پیش گوئی میں مدد دیتا ہے۔ یہ کسانوں کو ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے قابل بناتا ہے، NDVI رجحانات، موسم کی پیش گوئیاں، اور پیداوار کے ڈیٹا کو یکجا کر کے۔ مفت اور پرو دونوں درجات کے ساتھ، OneSoil متغیر شرح کی درخواست (VRA)، فصل کی گردش کی منصوبہ بندی، اور پیداوار کے تجزیے کی حمایت کرتا ہے — جو منافع کو زیادہ سے زیادہ اور ضیاع کو کم کرنے میں مدد دیتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
OneSoil کوپرنیکس سینٹینل-1 اور سینٹینل-2 سیٹلائٹ تصاویر کا استعمال کرتا ہے تاکہ NDVI (نورملائزڈ ڈفرینس ویجیٹیشن انڈیکس) نقشے تیار کرے اور فصل کی ترقی کے مراحل کا پتہ لگائے۔ یہ تاریخی NDVI ڈیٹا (6 سال تک) کو پروسیس کر کے پیداواری زونز بناتا ہے، جو کھیت کے ایسے ذیلی علاقے ہوتے ہیں جن میں پیداوار کی صلاحیت مستقل ہوتی ہے۔ یہ زونز صارفین کو متغیر شرح کے بیج بونے، کھاد ڈالنے، یا سپرے کرنے کی اجازت دیتے ہیں جو حسب ضرورت نسخہ نقشوں کے ذریعے کی جاتی ہے۔
فصل کی کٹائی کے بعد، کسان اپنے کمبائن سے پیداوار کے نقشے اپ لوڈ کر کے کارکردگی کا تجزیہ کر سکتے ہیں، پیداواری زونز سے موازنہ کر سکتے ہیں، اور VRA حکمت عملیوں کی تاثیر کا جائزہ لے سکتے ہیں۔ OneSoil فصل کی گردش کی منصوبہ بندی اور موسم کی پیش گوئیاں (بارش، بڑھتی ہوئی ڈگری دن) بھی فراہم کرتا ہے تاکہ زرعی فیصلوں میں مدد ملے۔
اہم خصوصیات
سینٹینل-2 سیٹلائٹ تصاویر کے ذریعے حقیقی وقت میں فصل کی صحت کی نگرانی تاکہ ترقی کے مراحل کی درست شناخت ہو سکے۔
تاریخی NDVI تجزیہ کے ذریعے بلندی اور مٹی کی چمک کے نمونوں کی بنیاد پر پیداوار کی صلاحیت والے زونز بنانا۔
پیداواری زونز کی بنیاد پر بیج بونے، کھاد ڈالنے، اور سپرے کرنے کے لیے حسب ضرورت نسخہ نقشے تیار کرنا۔
کمبائن کے پیداوار کے نقشے درآمد کریں اور کارکردگی کا موازنہ VRA نسخوں اور NDVI زونز سے کریں۔
مکمل کھیت کی تاریخ اور بہترین طریقوں کی بنیاد پر آئندہ موسموں کے لیے خودکار منصوبہ بندی۔
7 دن کی پیش گوئیاں، جمع شدہ بارش کی نگرانی، اور بڑھتی ہوئی ڈگری دن تاکہ باخبر فیصلے کیے جا سکیں۔
ڈاؤن لوڈ یا رسائی
شروعاتی رہنما
OneSoil ویب ایپ کے ذریعے اکاؤنٹ بنائیں یا iOS یا اینڈرائیڈ کے لیے موبائل ایپ ڈاؤن لوڈ کریں۔
انٹرایکٹو نقشے کے انٹرفیس پر کھیت کی حدود ڈرائنگ کریں یا درآمد کریں۔
OneSoil کو سیٹلائٹ ڈیٹا (NDVI، بلندی، مٹی کی چمک) پروسیس کرنے دیں تاکہ پیداواری زونز تیار کیے جا سکیں۔
"Create VRA map" منتخب کریں، زون کی قسم (تاریخی یا NDVI) منتخب کریں، زونز اور شرح کی قیمتیں سیٹ کریں، پھر اپنا نسخہ نقشہ ایکسپورٹ کریں۔
کٹائی کے بعد، اپنے کمبائن سے پیداوار کے نقشے کی فائلیں اپ لوڈ کریں، خصوصیات (پیداوار، یونٹس، ٹائم اسٹیمپ) میچ کریں، اور پیداوار کی رپورٹس تیار کریں۔
پیداوار کے نقشوں کا پیداواری زونز یا VRA نسخوں سے موازنہ کریں تاکہ کارکردگی اور سرمایہ کاری پر منافع (ROI) کا جائزہ لیا جا سکے۔
فصل کی گردش کے آلے کا استعمال کریں تاکہ آئندہ موسموں کے لیے فصلوں کے شیڈول کو دستاویزی شکل دیں اور پیش گوئی کریں۔
اہم نوٹس اور حدود
- پیداوار کی پیش گوئی کی درستگی اپ لوڈ شدہ پیداوار کے ڈیٹا کے ساتھ بہتر ہوتی ہے؛ بغیر اس کے پیش گوئیاں کم درست ہوتی ہیں۔
- سیٹلائٹ تصاویر بادلوں کی موجودگی پر منحصر ہوتی ہیں؛ NDVI ڈیٹا کی تازہ کاری کبھی کبھار تاخیر کا شکار ہو سکتی ہے۔
- نسخہ نقشہ ایکسپورٹ کرنے کے لیے مخصوص مشینری اور فائل فارمیٹس کے ساتھ مطابقت ضروری ہو سکتی ہے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
جی ہاں۔ OneSoil NDVI رجحانات، پیداواری زونز، اور اپ لوڈ شدہ پیداوار کے ڈیٹا کا تجزیہ کر کے پیداوار کی درست پیش گوئی اور کھیت کی کارکردگی کا جائزہ لیتا ہے۔
OneSoil Pro جدید درست زرعی اوزار جیسے VRA نقشہ سازی، مٹی کے نمونے کے نقشے، کنٹرول سٹرپ تجربات، اور تفصیلی پیداوار زون تجزیہ کو فعال کرتا ہے — جو مفت ورژن میں دستیاب نہیں ہیں۔
پرو ورژن میں، "Create VRA map" پر جائیں، اپنا نسخہ قسم (پیداواری زونز یا NDVI) منتخب کریں، اپنی فصل اور درخواست کی شرحیں ترتیب دیں، پھر نقشہ اپنی مشینری کو ایکسپورٹ کریں۔
جی ہاں، بنیادی کھیت کی نگرانی کی خصوصیات مفت ہیں۔ VRA نقشہ سازی اور کنٹرول تجربات جیسے جدید درست زرعی اوزار کے لیے پرو سبسکرپشن ضروری ہے۔
OneSoil کوپرنیکس سینٹینل-1 اور سینٹینل-2 سیٹلائٹ تصاویر پر انحصار کرتا ہے، جنہیں AI الگورتھمز کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے تاکہ NDVI میٹرکس اور دیگر درست زرعی بصیرتیں حاصل کی جا سکیں۔
اہم نکات
- AI سیٹلائٹ تصاویر، موسمی ڈیٹا، مٹی کے سینسرز، اور تاریخی ریکارڈز کو یکجا کر کے جامع فصل کا تجزیہ کرتا ہے
- مشین لرننگ الگورتھمز – درخت پر مبنی مجموعے سے نیورل نیٹ ورکس تک – درست پیداوار کی پیش گوئیاں فراہم کرتے ہیں
- ہائبرڈ طریقے اور ٹرانسفر لرننگ کم ڈیٹا والے علاقوں میں بھی درستگی کو زیادہ سے زیادہ کرتے ہیں
- عالمی سطح پر کینیا، امریکہ، یورپ، اور ارجنٹینا میں کامیاب نفاذ
- تجارتی پلیٹ فارمز اب دنیا بھر کے کسانوں اور پالیسی سازوں کے لیے AI پیش گوئیوں کو قابل رسائی بنا رہے ہیں
- AI سے چلنے والی پیداوار کی پیش گوئی فصل کی مینجمنٹ کو بہتر بناتی ہے اور خوراک کی سلامتی کو فروغ دیتی ہے
نتیجہ: AI کے ذریعے فصل کی پیداوار کی پیش گوئی تمام خطوں اور فصلوں میں عملی حقیقت بنتی جا رہی ہے۔ عالمی سیٹلائٹ تصاویر، مقامی سینسرز، اور موسمی ڈیٹا کو طاقتور ML الگورتھمز کے ساتھ ملا کر تجزیہ کار ہفتوں یا مہینوں پہلے فصل کی کٹائی کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ یہ کسانوں اور حکومتوں کو بہتر منصوبہ بندی اور تقسیم میں مدد دیتا ہے، اور آخرکار دنیا کو پائیدار طریقے سے خوراک فراہم کرنے میں مددگار ثابت ہوتا ہے۔
تبصرے 0
ایک تبصرہ چھوڑیں
ابھی تک کوئی تبصرہ نہیں۔ پہلے تبصرہ کرنے والے آپ ہی ہوں!