Cách Dự Báo Năng Suất Cây Trồng Bằng AI
Khám phá cách AI biến đổi nông nghiệp với dự báo năng suất cây trồng chính xác bằng hình ảnh vệ tinh, cảm biến IoT, dữ liệu khí hậu và mô hình học máy. Tìm hiểu về các công cụ AI hàng đầu toàn cầu—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—hỗ trợ nông dân và doanh nghiệp nông nghiệp trên toàn thế giới.
Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa nông nghiệp bằng cách cho phép dự báo năng suất chính xác hơn nhiều. Các mô hình AI ngày nay có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ – vượt xa khả năng con người – để dự báo mùa màng.
Các ứng dụng AI được thiết kế để xử lý nhiều dữ liệu hơn con người, sau đó phân tích dữ liệu này để đưa ra dự báo chính xác hơn.
— Reuters
Dự báo năng suất chính xác rất quan trọng cho an ninh lương thực và kế hoạch sản xuất, đặc biệt khi biến đổi khí hậu đe dọa mùa màng. Các nghiên cứu chỉ ra có thể giảm tới 24% năng suất ngô vào năm 2030 trong các kịch bản nóng lên cao. Hệ thống AI hiện đại theo dõi đồng ruộng liên tục: có thể cảnh báo stress hoặc sâu bệnh sớm hàng tuần, bản đồ các điểm có vấn đề, thậm chí gợi ý thời điểm và vị trí tưới nước hoặc bón phân.
Nguồn Dữ Liệu Cho Mô Hình AI Dự Báo Năng Suất
Mô hình dự báo năng suất cây trồng bằng AI dựa trên nhiều nguồn dữ liệu để xây dựng thông tin toàn diện về đồng ruộng:
Hình Ảnh Vệ Tinh & Trên Không
Dữ Liệu Thời Tiết & Khí Hậu
Cảm Biến Đất & Mặt Đất
Dữ Liệu Năng Suất Lịch Sử
Mô Hình Học Máy Dự Báo Năng Suất
Khi dữ liệu được thu thập, các thuật toán học máy được huấn luyện để dự đoán năng suất. Nhiều loại mô hình đã được thử nghiệm, mỗi loại có ưu điểm riêng biệt:
Mô Hình Dựa Trên Cây
Phương pháp Rừng Ngẫu Nhiên và Tăng Cường Độ Dốc xử lý dữ liệu hỗn hợp rất tốt.
- Vượt trội hơn các phương pháp khác trong nhiều nghiên cứu
- Xử lý quan hệ phi tuyến tính
- Độ bền cao với dữ liệu ngoại lai
Mạng Nơ-ron
Mạng ANN, mạng tích chập và LSTM hồi tiếp xuất sắc với bộ dữ liệu lớn.
- Bắt được các mẫu phức tạp
- Mở rộng theo khối lượng dữ liệu
- Hỗ trợ học chuyển giao
Phương Pháp Kết Hợp
Kết hợp học sâu với học chuyển giao tăng độ chính xác ở vùng dữ liệu hạn chế.
- Tận dụng mô hình đã huấn luyện trước
- Thích ứng với điều kiện địa phương
- Tối đa hóa dữ liệu hạn chế
Các thuật toán học máy đã được chứng minh hoạt động tốt trong dự báo năng suất qua nhiều nghiên cứu.
— Nghiên cứu AI Nông nghiệp
Ứng Dụng AI Dự Báo Năng Suất Toàn Cầu
Dự báo năng suất dựa trên AI hiện được áp dụng trên toàn thế giới cho tất cả các loại cây trồng chính. Dưới đây là các ứng dụng thực tế tiêu biểu:
Kenya – Dự Báo Năng Suất Ngô
Các nhà nghiên cứu kết hợp mô hình mô phỏng sinh trưởng cây trồng với viễn thám sử dụng dữ liệu vệ tinh WaPOR của FAO để dự báo năng suất ngô. Phương pháp kết hợp này cải thiện độ chính xác so với chỉ dùng mô hình, hỗ trợ ước tính năng suất ở vùng dữ liệu hạn chế.
Hoa Kỳ – Bản Đồ Sản Xuất Lúa Mì
Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện mạng LSTM sâu trên dữ liệu thời tiết nhiều năm và chỉ số vệ tinh để lập bản đồ sản xuất lúa mì theo từng quận, cho phép dự báo khu vực chính xác.
Châu Âu – Giám Sát Đa Cây Trồng
Dự án như UPSCALE sử dụng dữ liệu drone và vệ tinh về lúa mạch, lúa mì, khoai tây và cỏ ba lá để tính toán chỉ số diện tích lá và diệp lục – đầu vào quan trọng để tinh chỉnh mô hình dự báo năng suất.
Nền Tảng & Công Cụ Thương Mại
Nhiều nền tảng AI hiện tích hợp các phương pháp này cho nông dân thực tế trên toàn thế giới:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Hỗ Trợ Đa Cây Trồng
Công Cụ và Nền Tảng Hỗ Trợ Dự Báo Năng Suất
Hệ sinh thái các công cụ AI ngày càng mở rộng, hỗ trợ dự báo năng suất. Một số ví dụ tiêu biểu bao gồm:
EOSDA Crop Monitoring
| Nhà phát triển | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Nền tảng hỗ trợ |
|
| Hỗ trợ ngôn ngữ | Phủ sóng toàn cầu với tiếng Anh là ngôn ngữ chính; có thêm các ngôn ngữ khác theo khu vực |
| Mô hình giá | Nền tảng trả phí với các gói phân tầng (Essential, Professional, Enterprise) và các tính năng bổ sung tùy chọn bao gồm ước tính năng suất |
Tổng quan
EOSDA Crop Monitoring là nền tảng nông nghiệp chính xác tận dụng hình ảnh vệ tinh, dữ liệu thời tiết và học máy để giám sát sức khỏe cây trồng, dự báo năng suất và hỗ trợ quyết định canh tác dựa trên dữ liệu. Được thiết kế cho nông dân, kỹ sư nông học, hợp tác xã và doanh nghiệp nông nghiệp, nền tảng cung cấp đánh giá đồng ruộng từ xa, lập kế hoạch nguồn lực và dự báo hiệu quả cây trồng ở cả cấp độ đồng ruộng và khu vực.
Cách hoạt động
Nền tảng sử dụng dữ liệu viễn thám từ các vệ tinh (Sentinel-2, PlanetScope và các vệ tinh khác) kết hợp với các mô hình AI tiên tiến để cung cấp thông tin dự báo. Mô-đun dự báo năng suất áp dụng hai phương pháp bổ trợ:
- Mô hình thống kê: Dự báo dựa trên học máy được huấn luyện với dữ liệu năng suất và môi trường lịch sử
- Mô hình sinh lý sinh học: Dự báo dựa trên sinh trưởng phenology sử dụng đồng hóa chỉ số diện tích lá (LAI)
Dữ liệu được cập nhật mỗi 14 ngày để liên tục cải thiện dự báo, đạt độ chính xác lên đến 95% trong điều kiện tối ưu. Phương pháp kết hợp hai mô hình này hỗ trợ ra quyết định ở cấp đồng ruộng, đánh giá rủi ro và lập kế hoạch nông nghiệp dài hạn.
Tính năng chính
Phương pháp thống kê và sinh lý sinh học cho dự báo năng suất chính xác
Dự báo năng suất lên đến 3 tháng với chu kỳ hiệu chỉnh mô hình 14 ngày
Các chỉ số thực vật dựa trên vệ tinh bao gồm NDVI, MSAVI, RECI, NDMI và nhiều chỉ số khác
Dự báo siêu cục bộ 14 ngày và dữ liệu thời tiết lịch sử toàn diện
Bản đồ ứng dụng biến đổi liều lượng kết hợp dữ liệu vệ tinh và máy móc
Nhật ký hoạt động đồng ruộng, nhiệm vụ khảo sát và quản lý nhóm đa người dùng
Truy cập API đầy đủ cho tích hợp công nghệ nông nghiệp và ứng dụng tùy chỉnh
Xuất bản đồ dưới định dạng TIFF, SHP và các định dạng khác để phân tích bên ngoài
Truy cập nền tảng
Bắt đầu sử dụng
Đăng ký EOSDA Crop Monitoring và chọn gói đăng ký phù hợp (Essential, Professional hoặc Enterprise).
Vẽ ranh giới thửa ruộng trực tiếp trên giao diện bản đồ hoặc tải lên các tệp ranh giới có sẵn để bắt đầu giám sát.
Xem các chỉ số thực vật, mức độ căng thẳng nước, phân loại cây trồng và các giai đoạn phát triển dựa trên thang phenology BBCH để lên kế hoạch hoạt động đồng ruộng.
Kích hoạt tính năng bổ sung dự báo năng suất và cung cấp ngày gieo trồng, giống cây trồng cùng dữ liệu năng suất lịch sử để hiệu chỉnh mô hình cho dự báo chính xác.
Xuất bản đồ dưới định dạng TIFF hoặc SHP, tạo bản đồ vùng VRA hoặc tích hợp với hệ thống của bạn qua API dành cho nhà phát triển.
Thông số kỹ thuật
| Các loại cây trồng hỗ trợ | Hơn 100 loại cây trồng trong mô hình dự báo năng suất |
| Độ chính xác dự báo | Lên đến ~95% trong điều kiện dữ liệu tối ưu |
| Phạm vi dự báo | Lên đến 3 tháng trước |
| Tần suất cập nhật dữ liệu | Mỗi 14 ngày để hiệu chỉnh mô hình |
| Nguồn dữ liệu vệ tinh | Sentinel-2 (độ phân giải 10 m), PlanetScope (độ phân giải 3 m) và các nguồn khác |
| Chỉ số thực vật | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI và các chỉ số bổ sung |
| Dự báo thời tiết | Dự báo siêu cục bộ 14 ngày kèm phân tích lịch sử |
| Định dạng xuất dữ liệu | TIFF, SHP và các định dạng GIS tiêu chuẩn khác |
| Truy cập API | Có sẵn cho hình ảnh vệ tinh, chỉ số thực vật, dữ liệu thời tiết và phân vùng đồng ruộng |
| Cơ sở hạ tầng | Nền tảng dựa trên đám mây yêu cầu kết nối internet |
Những lưu ý quan trọng
- Độ chính xác phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, bao gồm hồ sơ năng suất lịch sử, dữ liệu đất và các đầu vào phenology
- Phạm vi dự báo giới hạn khoảng 3 tháng, không phù hợp cho dự báo dài hạn rất xa
- Yêu cầu kết nối internet; chức năng ngoại tuyến hạn chế do kiến trúc dựa trên đám mây
- Cần hiệu chỉnh mô hình sinh lý sinh học bằng cách nhập ngày gieo trồng, giống cây và các tham số phenology khác
- Không phù hợp cho hoạt động nông nghiệp ngoại tuyến hoặc không kết nối
Câu hỏi thường gặp
EOSDA Crop Monitoring hỗ trợ dự báo năng suất cho hơn 100 loại cây trồng, bao phủ hầu hết các loại nông sản chính và cây trồng theo vùng.
Độ chính xác dự báo có thể đạt tới khoảng 95% trong điều kiện tối ưu, tùy thuộc vào chất lượng dữ liệu, hồ sơ năng suất lịch sử và hiệu chỉnh mô hình đúng cách.
Dữ liệu đầu vào mô hình được cập nhật mỗi 14 ngày, cho phép hiệu chỉnh và cải tiến liên tục dự báo năng suất trong suốt mùa vụ.
Có. EOSDA cung cấp API toàn diện cho phép tích hợp với các ứng dụng tùy chỉnh và nền tảng công nghệ nông nghiệp, cung cấp truy cập hình ảnh vệ tinh, chỉ số thực vật, dữ liệu thời tiết, phân vùng đồng ruộng và nhiều hơn nữa.
Đối với mô hình thống kê, dữ liệu năng suất lịch sử giúp nâng cao độ chính xác nhưng không phải lúc nào cũng bắt buộc. Đối với mô hình sinh lý sinh học, bạn cần cung cấp giống cây, ngày gieo trồng và các đầu vào phenology khác để tối đa hóa độ chính xác dự báo.
Taranis Ag Intelligence
| Nhà phát triển | Taranis Inc. |
| Nền tảng | Nền tảng web với thu thập dữ liệu trên không qua drone, máy bay và vệ tinh |
| Phủ sóng toàn cầu | Hoạt động toàn cầu với khách hàng tại Hoa Kỳ, châu Âu, Brazil và các khu vực khác |
| Mô hình giá | Dịch vụ đăng ký trả phí; không có gói miễn phí công khai |
Tổng quan
Taranis Ag Intelligence là nền tảng nông nghiệp chính xác kết hợp hình ảnh trên không độ phân giải siêu cao với AI tạo sinh để cung cấp phân tích cây trồng ở cấp độ lá. Hệ thống phát hiện sớm các dấu hiệu sâu bệnh, bệnh tật, thiếu hụt dinh dưỡng và áp lực cỏ dại, giúp người trồng và chuyên gia nông học phản ứng kịp thời. Bằng cách tích hợp động cơ AI tạo sinh Ag Assistant với dữ liệu hình ảnh phong phú, Taranis hỗ trợ dự báo năng suất và quyết định dựa trên dữ liệu nhằm tối ưu hóa sử dụng đầu vào và nâng cao năng suất.
Cách hoạt động
Taranis triển khai đội bay máy bay bay thấp (drone và máy bay) để chụp hình ảnh với độ phân giải dưới milimét — khoảng 0,3 mm mỗi điểm ảnh — trên các cánh đồng trồng trọt. Nền tảng AI phân tích hàng trăm triệu điểm dữ liệu để nhận diện các tác nhân gây căng thẳng cho cây trồng như côn trùng, bệnh tật, cỏ dại và vấn đề dinh dưỡng. Động cơ AI tạo sinh Ag Assistant tổng hợp dữ liệu cấp độ lá này với các mẫu thời tiết, nghiên cứu nông học và thông tin bảo vệ cây trồng để tạo ra các thông tin và khuyến nghị chính xác theo từng cánh đồng. Các cải tiến gần đây bao gồm thuật toán dự báo năng suất tiên tiến dựa trên các rủi ro sức khỏe cánh đồng được phát hiện.
Tính năng chính
Phân tích cấp độ lá từ hình ảnh drone và máy bay với độ phân giải 0,3 mm mỗi điểm ảnh
Tự động nhận diện sâu bệnh, bệnh tật, thiếu hụt dinh dưỡng, áp lực cỏ dại và đếm cây
AI tạo sinh cung cấp khuyến nghị nông học và báo cáo khảo sát tùy chỉnh
Thuật toán tiên tiến dự báo hiệu suất cây trồng dựa trên thông tin AI cấp độ lá
Thu thập dữ liệu quanh năm và dịch vụ giám sát toàn diện cho các hoạt động quy mô lớn
Truy cập Taranis
Bắt đầu sử dụng
Đăng ký với Taranis qua trang web của họ và chọn gói dịch vụ phù hợp với hoạt động của bạn.
Cung cấp bản đồ cánh đồng hoặc phối hợp với Taranis để lên lịch thu thập dữ liệu trên không cho các cánh đồng của bạn.
Taranis bay qua các cánh đồng của bạn theo lịch trình sử dụng drone hoặc máy bay để chụp hình ảnh độ phân giải cao.
Hình ảnh được xử lý bằng thuật toán AI để phát hiện mối đe dọa và tạo ra các thông tin có thể hành động.
Truy cập các báo cáo nông học được tạo ra qua Ag Assistant, bao gồm khuyến nghị và dự báo năng suất.
Áp dụng các thông tin vào quyết định quản lý trang trại, bao gồm việc sử dụng đầu vào, lịch khảo sát và chiến lược bảo vệ cây trồng.
Những lưu ý quan trọng
- Yêu cầu bay trên không thực tế (drone hoặc máy bay), có thể hạn chế khả năng tiếp cận theo vùng hoặc tăng chi phí vận hành
- Xử lý lượng dữ liệu lớn; hình ảnh dưới milimét đòi hỏi hạ tầng và chuyên môn kỹ thuật mạnh mẽ
- Phải quản lý chặt chẽ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu với hình ảnh cánh đồng độ phân giải cao
- Tối ưu cho cố vấn, nhà bán lẻ nông học và các hoạt động quy mô lớn; trang trại nhỏ có thể hạn chế truy cập trực tiếp
- Dự báo năng suất dựa trên AI và có thể thay đổi tùy theo chất lượng hình ảnh và dữ liệu đầu vào
- Một số khuyến nghị do AI tạo ra có thể cần chuyên gia nông học xem xét thủ công trước khi thực hiện
- Khả năng bay trên không liên tục có thể không khả thi ở tất cả vùng hoặc điều kiện thời tiết
Câu hỏi thường gặp
Taranis sử dụng thuật toán dự báo năng suất dựa trên AI tích hợp trong Ag Assistant, kết hợp dữ liệu hình ảnh cấp độ lá với thông tin nông học, mẫu thời tiết và các chỉ số căng thẳng cánh đồng để dự báo hiệu suất cây trồng trong tương lai.
Hình ảnh trên không của Taranis đạt độ phân giải khoảng 0,3 mm mỗi điểm ảnh, cho phép phân tích cây trồng chi tiết ở cấp độ lá và phát hiện sớm các tác nhân gây căng thẳng.
Nền tảng được tối ưu cho cố vấn, nhà bán lẻ nông học và các hoạt động quy mô lớn. Mặc dù trang trại nhỏ có thể truy cập Taranis thông qua các đối tác hoặc hợp tác, việc truy cập trực tiếp phụ thuộc vào gói dịch vụ và quy mô hoạt động.
Ag Assistant là động cơ AI tạo sinh xử lý hình ảnh cánh đồng, dữ liệu nông học, kết quả nghiên cứu và thông tin thời tiết để tạo ra các báo cáo nông học tùy chỉnh và khuyến nghị theo từng cánh đồng.
Có. Bằng cách phân tích hình ảnh cấp độ lá độ phân giải cao, Taranis phát hiện sớm các dấu hiệu sâu bệnh, bệnh tật, thiếu hụt dinh dưỡng và áp lực cỏ dại, giúp can thiệp kịp thời trước khi gây thiệt hại lớn cho cây trồng.
Climate FieldView (Bayer)
| Nhà phát triển | Bayer (The Climate Corporation) |
| Nền tảng hỗ trợ |
|
| Phạm vi cung cấp | Hơn 20 quốc gia bao gồm Mỹ, Brazil, Canada, châu Âu, Nam Phi, Úc và Thổ Nhĩ Kỳ |
| Mô hình giá | Cơ bản (miễn phí) với tính năng giới hạn; các gói trả phí gồm Prime, Plus và Premium cho phân tích nâng cao |
Tổng quan
Climate FieldView của Bayer là nền tảng nông nghiệp kỹ thuật số dựa trên AI, hợp nhất dữ liệu nông học, máy móc, thời tiết và vệ tinh vào một hệ thống thông minh duy nhất. Bằng cách xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu và hơn 250 lớp dữ liệu độ phân giải cao, nó giúp nông dân có được những hiểu biết thực tiễn về đồng ruộng, dự đoán năng suất cây trồng, tối ưu hóa đầu vào và ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối đa hóa lợi tức đầu tư.
Cách thức hoạt động
Climate FieldView tổng hợp dữ liệu từ máy kéo, máy gieo hạt, máy thu hoạch, cảm biến, trạm thời tiết và ảnh vệ tinh vào một nền tảng đám mây tập trung. Các mô hình máy học phân tích dữ liệu đa lớp này để tạo ra dự báo năng suất, đánh giá sức khỏe cây trồng và cung cấp khuyến nghị nông học. Bằng cách tích hợp với các hệ thống bên ngoài qua API (như CLAAS Telematics) và đồng bộ dữ liệu máy móc qua FieldView Drive, nền tảng cung cấp tầm nhìn toàn diện về trang trại và những hiểu biết dự báo cho các quyết định gieo trồng, bảo vệ cây trồng và thu hoạch.
Tính năng chính
Mô hình máy học sử dụng dữ liệu lịch sử, mô hình thời tiết và ảnh vệ tinh để dự đoán năng suất cây trồng với độ chính xác cao.
Bản đồ dựa trên vệ tinh hiển thị căng thẳng cây trồng, sinh khối và điều kiện đồng ruộng gần như theo thời gian thực để can thiệp sớm.
Kết nối với máy kéo, máy thu hoạch và thiết bị để tự động đồng bộ dữ liệu nông học và năng suất.
Khảo sát đồng ruộng, tạo báo cáo phân tích năng suất sau thu hoạch và xuất dữ liệu dưới định dạng PDF hoặc CSV.
Hỗ trợ tích hợp bên thứ ba (API CLAAS, Combyne) và liên kết với các nền tảng quản lý hạt giống.
Truy cập dữ liệu đồng ruộng và các hiểu biết từ bất kỳ thiết bị nào qua nền tảng web hoặc ứng dụng di động iOS.
Tải xuống hoặc truy cập
Bắt đầu sử dụng
Tạo tài khoản trên trang web Climate FieldView và chọn gói Cơ bản miễn phí hoặc một trong các gói trả phí (Prime, Plus, Premium) tùy theo nhu cầu.
Cắm phần cứng FieldView Drive vào cổng chẩn đoán của máy để bắt đầu truyền dữ liệu máy móc vào tài khoản của bạn.
Nhập dữ liệu lịch sử qua Data Inbox hoặc tự động đồng bộ qua máy móc kết nối, API hoặc trạm thời tiết.
Sử dụng ứng dụng web hoặc di động để xem bản đồ vệ tinh, xác định vùng căng thẳng và theo dõi điều kiện cây trồng trong suốt mùa vụ.
Sau thu hoạch, sử dụng công cụ Phân tích Năng suất và Báo cáo Vùng đồng ruộng để đánh giá hiệu suất và nhận dự báo AI cho mùa vụ tiếp theo.
Xuất báo cáo chi tiết dưới dạng PDF hoặc CSV để chia sẻ với chuyên gia nông học, cố vấn hoặc đối tác kinh doanh.
Những lưu ý quan trọng
- Để tận dụng tối đa nền tảng thường cần phần cứng tương thích (FieldView Drive) và kết nối máy móc
- Độ chính xác dự đoán năng suất phụ thuộc vào chất lượng và đầy đủ của dữ liệu đầu vào (dữ liệu máy móc, ảnh vệ tinh, thời tiết)
- Một số tích hợp và tính năng nâng cao có thể không có ở tất cả các khu vực
- Quản lý và giải thích lượng dữ liệu lớn đòi hỏi kỹ năng số và thời gian đầu tư từ nông dân
Câu hỏi thường gặp
Climate FieldView sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến để phân tích dữ liệu đồng ruộng lịch sử, mô hình thời tiết theo thời gian thực, ảnh vệ tinh và dữ liệu nông học do máy móc tạo ra. Phân tích đa lớp này tạo ra dự báo năng suất chính xác giúp bạn lập kế hoạch và tối ưu hóa hoạt động nông nghiệp.
Có, gói Cơ bản hoàn toàn miễn phí và bao gồm các tính năng thiết yếu như lưu trữ dữ liệu, hiển thị đồng ruộng và khả năng tải dữ liệu lên. Các gói trả phí (Prime, Plus, Premium) mở khóa phân tích nâng cao, mô hình dự báo và hỗ trợ cao cấp.
Chắc chắn rồi. Bạn có thể kết nối thiết bị của mình bằng phần cứng FieldView Drive hoặc qua tích hợp API (như CLAAS Telematics). Điều này cho phép tự động đồng bộ dữ liệu công việc đồng ruộng, thông tin năng suất và chẩn đoán máy móc trực tiếp vào tài khoản FieldView của bạn.
Climate FieldView có mặt tại hơn 20 quốc gia trên toàn thế giới, bao gồm Hoa Kỳ, Brazil, Canada, các quốc gia châu Âu, Nam Phi, Úc và Thổ Nhĩ Kỳ. Phạm vi cung cấp và bộ tính năng có thể khác nhau theo từng khu vực.
Sau thu hoạch, sử dụng các tính năng Báo cáo Vùng đồng ruộng và Phân tích Năng suất để xem xét dữ liệu hiệu suất đồng ruộng. Bạn có thể xuất các báo cáo chi tiết thể hiện phân bố năng suất, phân tích tác động đầu vào và các khuyến nghị do AI tạo ra để tối ưu hóa chiến lược mùa vụ tiếp theo.
AGRIVISION AI
| Nhà phát triển | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Nền tảng hỗ trợ |
|
| Hỗ trợ ngôn ngữ | Nhiều ngôn ngữ vùng miền với hỗ trợ giọng nói; tối ưu cho nông dân Ấn Độ |
| Mô hình giá | Mô hình Freemium / Trả phí; các tính năng tư vấn và giám sát cốt lõi thuộc dịch vụ thương mại |
Tổng quan
AgriVision AI là nền tảng công nghệ nông nghiệp thông minh tận dụng trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và công nghệ giọng nói để cung cấp thông tin cây trồng theo thời gian thực, dự báo năng suất và tư vấn về sâu bệnh/bệnh tật. Được thiết kế đặc biệt cho nông dân và các tổ chức sản xuất nông nghiệp (FPO), nền tảng kết hợp chẩn đoán dựa trên hình ảnh với dữ liệu môi trường và phân tích dự báo nhằm nâng cao năng suất cây trồng và hỗ trợ quyết định canh tác tốt hơn.
Cách thức hoạt động
AgriVision AI phổ cập trí tuệ nông nghiệp dựa trên AI qua giao diện di động đơn giản. Nông dân chụp ảnh cây trồng, các mô hình học máy phân tích để phát hiện bệnh, sâu bệnh và thiếu hụt dinh dưỡng. Những thông tin này được tăng cường bằng mô hình dự báo năng suất dựa trên cảm biến IoT, giám sát môi trường và dữ liệu đầu vào từ nông dân. Nền tảng có tư vấn bằng giọng nói các ngôn ngữ địa phương, giúp tiếp cận nông dân ít biết chữ. Các FPO và hợp tác xã có thể truy cập bảng điều khiển dữ liệu để theo dõi hiệu suất nông trại và sức khỏe cây trồng tổng hợp.
Tính năng chính
Phát hiện bệnh, sâu bệnh và căng thẳng dinh dưỡng qua hình ảnh camera điện thoại để đánh giá chính xác sức khỏe cây trồng.
Sử dụng mô hình AI tiên tiến để dự đoán năng suất cây trồng dựa trên dữ liệu môi trường, hình ảnh và thông tin từ nông dân.
Gửi thông báo ngay lập tức về cập nhật thời tiết, bùng phát sâu bệnh và nguy cơ bệnh tật để nông dân kịp thời nắm bắt.
Cung cấp hướng dẫn bằng nhiều ngôn ngữ vùng miền với nhập xuất giọng nói, kể cả khi không có kết nối mạng.
Thông tin tổng hợp và công cụ hỗ trợ quyết định cho các tổ chức sản xuất nông nghiệp và hợp tác xã.
Hoạt động không cần kết nối internet; đồng bộ dữ liệu khi có mạng để truy cập liên tục.
Tải xuống hoặc truy cập
Bắt đầu sử dụng
Đăng ký AgriVision AI qua website hoặc ứng dụng di động bằng số điện thoại hoặc email của bạn.
Nhập thông tin nông trại, loại cây trồng và ngày gieo trồng để thiết lập hồ sơ canh tác.
Dùng camera điện thoại chụp lá cây và tải lên ứng dụng để phân tích dựa trên AI.
Nhận đề xuất điều trị sâu bệnh, bệnh tật và dinh dưỡng cá nhân hóa qua tin nhắn hoặc giọng nói bằng ngôn ngữ địa phương.
Luôn cập nhật cảnh báo thời tiết và nguy cơ sâu bệnh/bệnh tật qua hệ thống thông báo của ứng dụng.
Sử dụng tính năng dự báo năng suất để ước tính sản lượng cây trồng tương lai và lên kế hoạch phù hợp.
Các tổ chức sản xuất nông nghiệp có thể truy cập bảng điều khiển web để xem dữ liệu nông trại tổng hợp và thông tin tập thể.
Những lưu ý quan trọng
Câu hỏi thường gặp
AgriVision AI sử dụng các mô hình học máy tiên tiến kết hợp phân tích hình ảnh cây trồng, dữ liệu cảm biến môi trường (thời tiết, điều kiện đất) và thông tin từ nông dân để tạo ra dự báo năng suất chính xác.
Có, AgriVision AI hỗ trợ hoạt động ngoại tuyến. Bạn có thể sử dụng các tính năng chính mà không cần internet; tuy nhiên, cập nhật tư vấn và đồng bộ dữ liệu yêu cầu kết nối định kỳ.
Nền tảng hỗ trợ nhập liệu và hướng dẫn bằng giọng nói nhiều ngôn ngữ vùng miền, giúp tiếp cận nông dân ở các khu vực ngôn ngữ khác nhau tại Ấn Độ.
Hoàn toàn phù hợp. AgriVision AI được thiết kế riêng cho nông dân nhỏ và các FPO, với giao diện di động đơn giản, hỗ trợ ngôn ngữ địa phương và các lựa chọn giá cả phải chăng.
Có, ứng dụng gửi cảnh báo theo thời gian thực về nguy cơ sâu bệnh, bùng phát bệnh và điều kiện thời tiết bất lợi để bạn có thể hành động phòng ngừa kịp thời.
CropX
| Nhà phát triển | CropX Technologies, Inc. |
| Nền tảng hỗ trợ |
|
| Phạm vi toàn cầu | Hoạt động tại hơn 70 quốc gia trên toàn thế giới |
| Mô hình giá | Đăng ký trả phí — yêu cầu đầu tư phần cứng (cảm biến) và phí nền tảng định kỳ |
Tổng quan
CropX là nền tảng nông nghiệp chính xác được hỗ trợ bởi AI, kết hợp dữ liệu cảm biến đất, học máy, thông tin thời tiết và hình ảnh vệ tinh để tối ưu hóa tưới tiêu, bón phân và quản lý cây trồng. Bằng cách tích hợp dữ liệu đồng ruộng theo thời gian thực với phân tích dự báo, CropX giúp nông dân tối đa hóa năng suất, giảm lãng phí đầu vào và cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên trên quy mô lớn.
Cách hoạt động
CropX triển khai mạng lưới đầu dò đất liên tục đo độ ẩm, nhiệt độ và độ dẫn điện ở nhiều độ sâu khác nhau. Dữ liệu cảm biến theo thời gian thực này được truyền lên nền tảng đám mây CropX, nơi các thuật toán AI kết hợp với mô hình thời tiết địa phương, địa hình, hình ảnh vệ tinh và dữ liệu máy móc nông nghiệp để tạo ra các thông tin nông học có thể hành động. Hệ thống sử dụng các mô hình cây trồng đã được xác thực để dự báo stress cây trồng, nguy cơ bệnh và tính toán hiệu quả sử dụng nước.
Một thử nghiệm thực địa được ghi nhận đã chứng minh tăng năng suất 22% nhờ tưới tiêu theo hướng dẫn của CropX, ngăn ngừa stress nước và điều chỉnh chính xác nhu cầu nước của đất.
Tính năng chính
Các đầu dò tại hiện trường giám sát độ ẩm, nhiệt độ và độ dẫn điện ở nhiều độ sâu để cung cấp thông tin liên tục về đồng ruộng.
Mô hình học máy tích hợp dữ liệu đất, thời tiết, vệ tinh và máy móc để hướng dẫn quyết định tưới tiêu và bón phân.
Tạo bản đồ kê đơn cho gieo hạt, phân bón và tưới tiêu phù hợp với sự biến đổi của đồng ruộng và điều kiện đất.
Tối ưu hóa kịch bản tưới dựa trên các vùng độ ẩm đất để tăng hiệu quả sử dụng nước và hiệu suất cây trồng.
Nhập dữ liệu máy móc nông nghiệp qua các định dạng ISO-XML, CSV, SHP và TIFF để phân tích đồng ruộng toàn diện.
Theo dõi tiết kiệm nước, rửa trôi nitơ và sử dụng đầu vào để hỗ trợ thực hành canh tác hiệu quả và bền vững.
Tải về hoặc truy cập
Bắt đầu sử dụng
Triển khai các đầu dò CropX trong đồng ruộng ở các độ sâu quy định (thường là 20 cm và 46 cm) để bắt đầu thu thập dữ liệu đất theo thời gian thực.
Thiết lập truyền dữ liệu qua 4G, Bluetooth hoặc kết nối vệ tinh để đảm bảo dòng dữ liệu cảm biến liên tục lên nền tảng đám mây.
Sử dụng ứng dụng CropX hoặc bảng điều khiển web để xác định ranh giới đồng ruộng và kết nối các nguồn dữ liệu bổ sung như trạm thời tiết và bản đồ địa hình.
Tải lên bản đồ năng suất, hồ sơ máy móc và tệp kê đơn theo định dạng ISO-XML, CSV, SHP hoặc TIFF để phân tích đồng ruộng toàn diện.
Sử dụng công cụ VRA để tạo bản đồ áp dụng liều lượng biến đổi cho gieo hạt, phân bón và tưới tiêu phù hợp với điều kiện cụ thể của đồng ruộng.
Xuất kịch bản VRI đến bộ điều khiển tưới hoặc hệ thống pivot, hoặc điều chỉnh thủ công theo khuyến nghị của CropX.
Theo dõi dữ liệu cảm biến theo thời gian thực, chỉ số thực vật vệ tinh và cảnh báo nguy cơ bệnh dự báo trên bảng điều khiển trực quan.
Sau thu hoạch, phân tích dữ liệu năng suất và báo cáo đồng ruộng để đánh giá hiệu quả kê đơn và điều chỉnh chiến lược cho các mùa vụ tiếp theo.
Những lưu ý quan trọng
- Phí đăng ký định kỳ để truy cập đầy đủ phân tích và tính năng nền tảng
- Phụ thuộc kết nối: cần kết nối 4G, Bluetooth hoặc vệ tinh để truyền dữ liệu ổn định
- Đường cong học tập: việc hiểu các thông tin do AI cung cấp có thể cần kiến thức kỹ thuật hoặc chuyên môn nông học
- Khả năng xuất kê đơn phụ thuộc vào nhà sản xuất thiết bị — không phải tất cả thương hiệu máy móc nông nghiệp đều được hỗ trợ đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Trong các thử nghiệm thực địa được ghi nhận, tưới tiêu theo hướng dẫn của CropX đã đạt được tăng năng suất 22% bằng cách ngăn ngừa stress nước và điều chỉnh chính xác nhu cầu nước của đất phù hợp với cây trồng.
CropX sử dụng các đầu dò đất dựa trên cảm ứng điện dung đo hàm lượng nước thể tích (độ ẩm), nhiệt độ đất và độ dẫn điện (EC) ở nhiều độ sâu để phân tích đất toàn diện.
Có — CropX hỗ trợ nhập dữ liệu từ thiết bị nông nghiệp qua nhiều định dạng tệp bao gồm ISO-XML, CSV, SHP và TIFF, cho phép tích hợp liền mạch với hầu hết hệ thống máy móc hiện đại.
VRA (Áp dụng Liều lượng Biến đổi) cho phép nông dân áp dụng đầu vào với các liều lượng khác nhau trên cùng một đồng ruộng dựa trên sự biến đổi của đất và cây trồng. CropX tạo ra bản đồ kê đơn cho gieo hạt, phân bón và tưới tiêu dựa trên điều kiện cụ thể của đồng ruộng, tối ưu hóa hiệu quả đầu vào và tiềm năng năng suất.
Có — công cụ Tưới tiêu Liều lượng Biến đổi (VRI) của CropX tối ưu hóa kịch bản tưới dựa trên dữ liệu độ ẩm đất theo thời gian thực và các vùng đồng ruộng, giảm đáng kể lãng phí nước trong khi duy trì độ ẩm tối ưu và hiệu suất cây trồng.
OneSoil
Thông Tin Ứng Dụng
| Nhà Phát Triển | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Nền Tảng Hỗ Trợ |
|
| Hỗ Trợ Ngôn Ngữ | Có mặt toàn cầu với hỗ trợ đa ngôn ngữ trên ứng dụng web ở nhiều khu vực. |
| Mô Hình Giá | Freemium — theo dõi đồng ruộng cơ bản miễn phí; các công cụ nâng cao như tạo bản đồ VRA và lấy mẫu đất yêu cầu đăng ký OneSoil Pro. |
Tổng Quan Chung
OneSoil là nền tảng canh tác chính xác dựa trên AI giúp người trồng theo dõi sức khỏe cây trồng, phân tích vùng năng suất và dự đoán năng suất sử dụng hình ảnh vệ tinh và học máy. Nó cho phép nông dân đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách tích hợp xu hướng NDVI, dự báo thời tiết và dữ liệu năng suất. Với cả hai cấp độ miễn phí và Pro, OneSoil hỗ trợ bón phân theo tỷ lệ biến đổi (VRA), lập kế hoạch luân canh và phân tích năng suất — giúp tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu lãng phí.
Cách Thức Hoạt Động
OneSoil sử dụng hình ảnh vệ tinh Copernicus Sentinel-1 và Sentinel-2 để tạo bản đồ NDVI (Chỉ số Thực vật Chuẩn hóa) và phát hiện các giai đoạn phát triển cây trồng. Nó xử lý dữ liệu NDVI lịch sử (lên đến 6 năm) để xây dựng vùng năng suất, đại diện cho các khu vực phụ trong đồng ruộng có tiềm năng năng suất ổn định. Những vùng này cho phép người dùng áp dụng gieo trồng, bón phân hoặc phun thuốc theo tỷ lệ biến đổi thông qua các bản đồ kê đơn tùy chỉnh.
Sau thu hoạch, nông dân có thể tải lên bản đồ năng suất từ máy gặt để phân tích hiệu suất, so sánh với vùng năng suất và đánh giá hiệu quả các chiến lược VRA. OneSoil cũng cung cấp công cụ lập kế hoạch luân canh và dự báo thời tiết (lượng mưa, ngày tích nhiệt) để hỗ trợ các quyết định kỹ thuật nông nghiệp theo thời gian.
Các Tính Năng Chính
Theo dõi sức khỏe cây trồng thời gian thực sử dụng hình ảnh vệ tinh Sentinel-2 để phát hiện chính xác các giai đoạn phát triển.
Phân tích NDVI lịch sử tạo ra các vùng tiềm năng năng suất dựa trên độ cao và độ sáng đất.
Tạo bản đồ kê đơn tùy chỉnh cho gieo trồng, bón phân và phun thuốc dựa trên vùng năng suất.
Nhập bản đồ năng suất từ máy gặt và so sánh hiệu suất với kê đơn VRA và vùng NDVI.
Lập kế hoạch tự động cho các mùa vụ tương lai dựa trên lịch sử đồng ruộng toàn diện và thực tiễn tốt nhất.
Dự báo 7 ngày, theo dõi lượng mưa tích lũy và ngày tích nhiệt để hỗ trợ quyết định chính xác.
Tải Về hoặc Truy Cập
Hướng Dẫn Bắt Đầu
Tạo tài khoản qua ứng dụng web OneSoil hoặc tải ứng dụng di động cho iOS hoặc Android.
Vẽ hoặc nhập ranh giới thửa ruộng trực tiếp trên giao diện bản đồ tương tác.
Cho phép OneSoil xử lý dữ liệu vệ tinh (NDVI, độ cao, độ sáng đất) để tạo vùng năng suất.
Chọn "Tạo bản đồ VRA," chọn loại vùng (lịch sử hoặc NDVI), thiết lập vùng và giá trị tỷ lệ, sau đó xuất bản đồ kê đơn.
Sau thu hoạch, tải lên các tệp bản đồ năng suất từ máy gặt, khớp thuộc tính (năng suất, đơn vị, thời gian) và tạo báo cáo năng suất.
So sánh bản đồ năng suất với vùng năng suất hoặc kê đơn VRA để đánh giá hiệu quả và lợi tức đầu tư.
Sử dụng công cụ luân canh để ghi chép và dự báo lịch gieo trồng cho các mùa vụ sắp tới.
Lưu Ý Quan Trọng & Hạn Chế
- Độ chính xác dự đoán năng suất cải thiện khi có dữ liệu năng suất tải lên; nếu không có, dự báo kém chính xác hơn.
- Hình ảnh vệ tinh phụ thuộc vào độ che phủ mây; cập nhật dữ liệu NDVI có thể bị trì hoãn đôi khi.
- Xuất bản đồ kê đơn có thể yêu cầu tương thích với máy móc và định dạng tệp cụ thể.
Câu Hỏi Thường Gặp
Có. OneSoil phân tích xu hướng NDVI, vùng năng suất và dữ liệu năng suất tải lên để dự báo năng suất và đánh giá hiệu quả đồng ruộng một cách chính xác.
OneSoil Pro mở khóa các công cụ canh tác chính xác nâng cao bao gồm tạo bản đồ VRA, bản đồ lấy mẫu đất, thử nghiệm dải kiểm soát và phân tích vùng năng suất chi tiết — những tính năng không có trong phiên bản miễn phí.
Trong phiên bản Pro, truy cập "Tạo bản đồ VRA," chọn loại kê đơn (vùng năng suất hoặc NDVI), cấu hình cây trồng và tỷ lệ ứng dụng, sau đó xuất bản đồ cho máy móc của bạn.
Có, các tính năng theo dõi đồng ruộng cơ bản là miễn phí. Các công cụ canh tác chính xác nâng cao như tạo bản đồ VRA và thử nghiệm dải kiểm soát yêu cầu đăng ký Pro.
OneSoil dựa vào hình ảnh vệ tinh Copernicus Sentinel-1 và Sentinel-2, được xử lý bằng thuật toán AI để tạo ra các chỉ số NDVI và các thông tin nông nghiệp chính xác khác.
Những Điểm Chính
- AI kết hợp hình ảnh vệ tinh, dữ liệu thời tiết, cảm biến đất và hồ sơ lịch sử để phân tích cây trồng toàn diện
- Thuật toán học máy – từ mô hình dựa trên cây đến mạng nơ-ron – cung cấp dự báo năng suất chính xác
- Phương pháp kết hợp và học chuyển giao tối đa hóa độ chính xác ngay cả ở vùng dữ liệu hạn chế
- Ứng dụng toàn cầu trải dài Kenya, Mỹ, Châu Âu và Argentina với kết quả đã được chứng minh
- Nền tảng thương mại hiện giúp nông dân và nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới tiếp cận dự báo AI
- Dự báo năng suất dựa trên AI tối ưu quản lý cây trồng và nâng cao an ninh lương thực
Kết luận: Dự báo năng suất cây trồng bằng AI đang trở thành hiện thực thực tiễn trên mọi vùng miền và loại cây trồng. Bằng cách kết hợp hình ảnh vệ tinh toàn cầu, cảm biến địa phương và dữ liệu khí hậu với thuật toán học máy mạnh mẽ, các nhà phân tích có thể dự báo mùa màng trước hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng. Điều này giúp nông dân và chính phủ lập kế hoạch trồng trọt và phân phối hiệu quả hơn, góp phần nuôi sống thế giới ngày càng phát triển một cách bền vững.
Bình luận 0
Để lại bình luận
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên bình luận!