如何利用人工智能預測農作物產量
了解人工智能如何透過衛星影像、物聯網感測器、氣候數據及機器學習模型，準確預測農作物產量。認識全球頂尖的人工智能工具——NASA Harvest、Microsoft FarmBeats、EOSDA——助力全球農民及農業企業。
人工智能正在革新農業，令產量預測更加準確。現今的人工智能模型能處理龐大數據集——遠超人類處理能力——以預測收成。
人工智能應用設計能消化比人類更多的數據，然後分析這些數據以作出更準確的預測。
— 路透社
準確的產量預測對糧食安全和規劃至關重要，尤其在氣候變化威脅農作物的情況下。研究指出，在高溫升情景下，到2030年玉米產量可能下降24%。現代人工智能系統持續監測田地：能提前數週發現作物壓力或害蟲，標記問題區域，甚至建議何時何地灌溉或施肥。
人工智能農作物模型的數據來源
人工智能農作物產量模型依賴多種數據流，構建全面的田間情報：
衛星及空中影像
天氣及氣候數據
土壤及地面感測器
歷史產量記錄
用於產量預測的機器學習模型
數據收集完成後，機器學習算法被訓練以預測產量。多種模型類型已被測試，各有獨特優勢：
基於樹的集成方法
隨機森林及梯度提升方法對混合數據處理表現優異。
- 在多項研究中表現優於其他方法
- 能處理非線性關係
- 對異常值具魯棒性
神經網絡
人工神經網絡、卷積網絡及循環長短期記憶網絡（LSTM）在大數據集上表現出色。
- 捕捉複雜模式
- 隨數據量擴展
- 支持遷移學習
混合方法
結合深度學習與遷移學習，在數據稀缺地區提升準確度。
- 利用預訓練模型
- 適應本地條件
- 最大化有限數據價值
多項研究證明機器學習算法在產量預測中表現良好。
— 農業人工智能研究
全球人工智能農作物產量應用
基於人工智能的產量預測現已應用於全球主要農作物。以下為主要實例：
肯尼亞 – 玉米產量預測
研究人員結合作物生長模擬模型與使用聯合國糧農組織WaPOR衛星數據的遙感技術預測玉米產量。該混合方法較單獨模型提升準確度，支持數據匱乏地區的產量估算。
美國 – 小麥產量地圖繪製
團隊訓練深度LSTM網絡，利用多年天氣及衛星指數數據，按縣級繪製小麥產量地圖，實現精確區域預測。
歐洲 – 多作物監測
UPSCALE計劃利用無人機及衛星數據監測大麥、小麥、馬鈴薯及苜蓿，計算葉面積及葉綠素指數，這些是優化產量模型的關鍵輸入。
商業平台及工具
多個人工智能平台現已整合這些方法，服務全球真實農戶：
SIMA（阿根廷）
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
多作物支持
支援產量預測的工具與平台
日益擴展的人工智能工具生態系統支持產量預測。值得注意的例子包括：
EOSDA Crop Monitoring
| 開發商 | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| 支援平台 |
|
| 語言支援 | 全球覆蓋，以英語為主要語言；依地區提供其他語言版本 |
| 收費模式 | 付費平台，分層方案（基礎、專業、企業）及可選附加功能，包括產量估算 |
概覽
EOSDA 作物監測是一個精準農業平台，結合衛星影像、天氣數據及機器學習技術，監控作物健康、預測產量，並促進數據驅動的農業決策。專為農民、農藝師、合作社及農業企業設計，提供遠程田間評估、資源規劃及田間與區域層面的作物表現預測。
運作原理
平台利用來自衛星（Sentinel-2、PlanetScope 等）的遙感數據，結合先進的人工智能模型，提供預測洞察。產量預測模組採用兩種互補方法：
- 統計模型：基於歷史產量及環境數據訓練的機器學習預測
- 生物物理模型：以物候驅動，利用葉面積指數同化進行預測
數據每14天更新一次，持續優化預測，在最佳條件下準確率可達95%。此雙模型方法支持田間決策、風險評估及長期農業規劃。
主要功能
結合統計與生物物理方法，實現精準產量預測
最長3個月產量預測，14天模型校準週期
基於衛星的植被指數，包括 NDVI、MSAVI、RECI、NDMI 等
14天超本地預報及全面歷史天氣數據
結合衛星與機械數據的變率施用（VRA）地圖
田間活動記錄、巡查任務及多用戶團隊管理
完整 API 存取，支持農業科技整合及自訂應用
匯出 TIFF、SHP 等格式地圖以供外部分析
平台存取
快速入門
註冊 EOSDA 作物監測並選擇訂閱方案（基礎、專業或企業）。
直接在地圖介面繪製田塊邊界，或上傳現有田塊邊界檔案開始監測。
根據 BBCH 物候尺度查看植被指數、水分壓力、作物分類及成長階段，規劃田間作業。
啟動產量預測附加功能，並提供播種日期、作物品種及歷史產量數據以校準模型，提升預測準確度。
匯出 TIFF 或 SHP 格式地圖，生成 VRA 區域地圖，或透過開發者 API 與系統整合。
技術規格
| 支援作物 | 產量預測模型涵蓋超過100種作物類型 |
| 預測準確度 | 在最佳數據條件下最高約95% |
| 預測時間範圍 | 最長3個月前瞻 |
| 數據更新頻率 | 每14天進行模型校準更新 |
| 衛星數據來源 | Sentinel-2（10米解析度）、PlanetScope（3米解析度）及其他 |
| 植被指數 | NDVI、MSAVI、RECI、NDMI 及其他指數 |
| 天氣預報 | 14天超本地預報及歷史天氣分析 |
| 匯出格式 | TIFF、SHP 及其他標準 GIS 格式 |
| API 存取 | 提供衛星影像、植被指數、天氣數據及田塊分區的 API 存取 |
| 基礎架構 | 基於雲端平台，需網絡連接 |
重要注意事項
- 準確度依賴數據質量，包括歷史產量記錄、土壤數據及物候輸入
- 預測時間範圍約3個月，較不適合非常長期預測
- 需網絡連接；由於雲端架構，離線功能有限
- 生物物理模型校準需用戶提供播種日期、作物品種及其他物候參數
- 不適用於離線或無網絡連接的農業作業
常見問題
EOSDA 作物監測支援超過100種作物的產量預測，涵蓋大多數主要農產品及區域性作物。
在最佳條件下，預測準確度可達約95%，視數據質量、歷史產量記錄及模型校準情況而定。
模型輸入每14天更新一次，讓產量預測在生長季持續校準與優化。
可以。EOSDA 提供完整 API，支持與自訂應用及農業科技平台整合，提供衛星影像、植被指數、天氣數據、田塊分區等存取。
統計模型中，歷史產量數據有助提升準確度，但非必須。生物物理模型則需提供作物品種、播種日期及其他物候輸入，以最大化預測精度。
Taranis Ag Intelligence
| 開發商 | Taranis Inc. |
| 平台 | 基於網頁的平台，透過無人機、飛機及衛星進行空中數據捕捉 |
| 全球覆蓋範圍 | 全球運營，客戶遍及美國、歐洲、巴西及其他地區 |
| 收費模式 | 付費訂閱制服務；無公開免費方案 |
概覽
Taranis農業智能是一個結合超高解析度空中影像與生成式人工智能的精準農業平台，提供葉片級作物分析。系統能偵測害蟲、病害、營養缺乏及雜草壓力的早期跡象，使農戶及農藝師能主動應對。透過整合農業助理生成式AI引擎與豐富影像數據，Taranis支持產量預測及數據驅動決策，優化投入使用並提升生產力。
運作原理
Taranis部署一支低空飛行器隊伍（無人機及飛機），捕捉亞毫米解析度影像——約為每像素0.3毫米——覆蓋作物田地。AI平台分析數億數據點，識別作物壓力源，包括昆蟲、病害、雜草及營養問題。農業助理生成式AI引擎將葉片級數據與天氣模式、農藝研究及作物保護資訊整合，產生精準且田間專屬的洞察與建議。近期增強功能包括先進的產量預測演算法，根據偵測到的田間健康風險預測未來作物表現。
主要功能
由無人機及飛機捕捉，達到每像素0.3毫米的葉片級分析
自動識別害蟲、病害、營養缺乏、雜草壓力及苗情統計
生成式AI，提供量身定制的農藝建議及巡查報告
先進演算法根據葉片級AI洞察預測作物表現
全年數據捕捉及大型作業的全方位監測服務
取得Taranis
開始使用
透過Taranis網站註冊，並選擇適合您作業的服務方案。
提供田地地圖或與Taranis協調安排空中數據捕捉時間。
Taranis依排定時間使用無人機或飛機飛越您的田地，捕捉高解析度影像。
利用AI演算法處理影像，偵測威脅並產生可行洞察。
透過農業助理存取生成的農藝報告，包括建議及產量預測。
將洞察整合至農場管理決策，包括投入使用、巡查計劃及作物保護策略。
重要考量
- 需實地空中飛行（無人機或飛機），可能限制區域可及性或增加營運成本
- 處理大量數據；亞毫米影像需強大基礎設施及技術專業
- 高解析度田間影像需嚴格管理數據隱私與安全
- 優化針對顧問、農藝零售商及大型作業；小型農場直接使用可能有限
- 產量預測基於AI，結果可能因影像品質及數據輸入而異
- 部分AI生成建議需農藝師人工審核後方可實施
- 並非所有地區或天氣條件均能持續進行空中拍攝
常見問題
Taranis利用整合於農業助理的AI產量預測演算法，結合葉片級影像數據、農藝資訊、天氣模式及田間壓力指標，預測未來作物表現。
Taranis空中影像達約每像素0.3毫米解析度，實現極為細緻的葉片級作物分析及早期壓力偵測。
該平台優化針對顧問、農藝零售商及大型作業。小型農場可透過合作夥伴或合作安排使用，但直接使用視服務方案及作業規模而定。
農業助理是一個生成式AI引擎，處理田間影像、農藝數據、研究成果及天氣資訊，產出量身定制的農藝報告及田間專屬建議。
可以。透過分析高解析度葉片級影像，Taranis能偵測害蟲侵擾、病害、營養缺乏及雜草壓力的早期跡象，使農戶能在重大作物損害發生前採取主動干預。
Climate FieldView (Bayer)
| 開發商 | Bayer（Climate Corporation） |
| 支援平台 |
|
| 可用地區 | 超過20個國家，包括美國、巴西、加拿大、歐洲、南非、澳洲及土耳其 |
| 收費模式 | 基本（免費） 具有限制功能；付費等級包括 Prime、Plus 及 Premium，提供進階分析 |
概覽
Bayer 的 Climate FieldView 是一個由人工智能驅動的數碼農業平台，將農藝、機械、氣象及衛星數據整合成一個智能系統。透過處理數十億數據點及超過250層高清數據，協助農民獲取可行的田間洞察，預測作物產量，優化投入，並以數據驅動決策，最大化投資回報。
運作原理
Climate FieldView 匯集拖拉機、播種機、收割機、感應器、氣象站及衛星影像數據至集中雲端平台。其機器學習模型分析多層數據，生成產量預測、評估作物健康，並提供農藝建議。透過 API（如 CLAAS Telematics）與外部系統整合，及透過 FieldView Drive 同步機械數據，平台提供全面農場可視化及預測洞察，支援播種、作物保護及收割決策。
主要功能
機器學習模型利用歷史數據、天氣模式及衛星影像，精準預測作物產量。
基於衛星的地圖展示作物壓力、生物量及田間狀況，接近實時，便於早期干預。
連接拖拉機、收割機及設備，自動同步農藝及產量數據。
巡查田間，生成收割後產量分析報告，並可匯出 PDF 或 CSV 格式數據。
支援第三方整合（CLAAS API、Combyne），並連結穀物管理平台。
可透過網頁平台或 iOS 手機應用程式，從任何裝置存取田間數據及洞察。
下載或存取
入門指南
於 Climate FieldView 網站建立帳戶，根據需求選擇免費的基本方案或付費等級（Prime、Plus、Premium）。
將 FieldView Drive 硬件插入機械診斷端口，開始將機械數據串流至帳戶。
使用數據收件箱導入歷史數據，或透過連接機械、API 或氣象站自動同步。
使用網頁或手機應用程式查看衛星地圖，識別壓力區域，並監控作物狀況。
收割後，利用產量分析及田區報告工具評估表現，並獲取人工智能驅動的下季預測。
將完整報告匯出為 PDF 或 CSV 格式，與農藝師、顧問或商業夥伴分享。
重要注意事項
- 充分利用平台通常需相容硬件（FieldView Drive）及機械連接
- 產量預測準確度依賴輸入數據（機械數據、衛星影像、天氣）的質量及完整性
- 部分進階整合及功能可能並非所有地區均可用
- 管理及解讀大量數據需農民具備數碼素養及投入時間
常見問題
Climate FieldView 採用先進機器學習算法，分析歷史田間數據、實時天氣模式、衛星影像及機械生成的農藝數據。此多層分析產生準確的產量預測，協助您規劃及優化農務作業。
有的，基本方案完全免費，包含數據存儲、田間視覺化及數據上傳功能。付費等級（Prime、Plus、Premium）則解鎖進階分析、預測建模及高級支援。
當然可以。您可使用 FieldView Drive 硬件或透過 API 整合（如 CLAAS Telematics）連接設備，自動同步田間作業數據、產量資訊及機械診斷至您的 FieldView 帳戶。
Climate FieldView 在全球超過20個國家提供服務，包括美國、巴西、加拿大、歐洲國家、南非、澳洲及土耳其。可用性及功能組合因地區而異。
收割後，使用田區報告及產量分析功能檢視田間表現數據。您可匯出詳細報告，展示產量分佈、投入影響分析及人工智能生成的優化建議，助您規劃下季策略。
AGRIVISION AI
| 開發商 | AgriVision AI Tech（Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd） |
| 支援平台 |
|
| 語言支援 | 多種區域語言及語音支援；針對印度農民優化 |
| 收費模式 | 免費增值／付費模式；核心諮詢及監控功能屬商業服務範疇 |
概覽
AgriVision AI是一個智能農業科技平台，結合人工智能、電腦視覺及語音技術，提供即時作物洞察、產量預測及害蟲／病害諮詢。專為農民及農民生產者組織（FPO）設計，融合基於影像的診斷、環境數據及預測分析，提升作物生產力並支持更佳農業決策。
運作原理
AgriVision AI透過簡易手機介面普及人工智能農藝智慧。農民拍攝作物圖片，機器學習模型分析以檢測病害、害蟲及養分缺乏。這些洞察結合物聯網感測器、環境監測及農民輸入的數據，透過預測產量模型強化。平台提供本地語言語音諮詢，方便識字率有限的農民使用。FPO及合作社可使用數據儀表板追蹤彙整的農場表現及作物健康。
主要功能
利用手機鏡頭圖片檢測病害、害蟲及養分壓力，準確評估作物健康。
運用先進人工智能模型，根據環境數據、圖片及農民輸入預測作物產量。
即時發送天氣更新、害蟲爆發及病害風險通知，讓農民隨時掌握情況。
以多種區域語言提供語音輸入及輸出指導，支援離線模式。
為農民生產者組織及合作社提供彙整洞察及決策支援工具。
無需網絡連接亦可使用；恢復連線後同步數據，確保持續訪問。
下載或訪問
開始使用
透過網站或手機應用程式，使用電話號碼或電郵註冊AgriVision AI帳戶。
輸入農場資訊、作物種類及播種日期，建立您的農業檔案。
使用手機鏡頭拍攝植物葉片，並上傳至應用程式進行人工智能分析。
透過文字或語音以本地語言獲取個人化的害蟲、病害及養分處理建議。
透過應用程式的警示系統，隨時接收天氣警報及害蟲／病害風險通知。
利用產量預測功能估算未來作物產量，並作出相應規劃。
農民生產者組織可透過網頁儀表板查看彙整農場數據及集體洞察。
重要注意事項
常見問題
AgriVision AI運用先進機器學習模型，結合作物影像分析、環境感測器數據（天氣、土壤狀況）及農民輸入，生成準確的產量預測。
可以，AgriVision AI支援離線操作。您可在無網絡時使用核心功能，但諮詢更新及數據同步需定期連接網絡。
平台支援多種區域語言的語音輸入及指導，方便印度不同語言地區的農民使用。
絕對適合。AgriVision AI專為小農戶及FPO設計，具備簡易手機介面、本地語言支援及實惠收費方案。
會的，應用程式會即時發送害蟲風險、病害爆發及惡劣天氣警報，助您迅速採取預防措施。
CropX
| 開發商 | CropX Technologies, Inc. |
| 支援平台 |
|
| 全球覆蓋 | 活躍於全球 70 多個國家 |
| 收費模式 | 付費訂閱 — 需硬件投資（感測器）及持續平台費用 |
概覽
CropX 是一款以人工智能驅動的精準農業平台，結合土壤感測數據、機器學習、天氣情報及衛星影像，優化灌溉、施肥及作物管理。透過整合即時田間數據與預測分析，CropX 幫助農民最大化產量、減少投入浪費，並提升資源使用效率。
運作原理
CropX 部署一套土壤探頭網絡，持續測量多層深度的濕度、溫度及電導率。這些即時感測數據傳送至 CropX 雲端平台，人工智能演算法結合當地天氣模式、地形、衛星影像及農機數據，產生可操作的農藝洞察。系統利用經驗驗證的作物模型，預測植物壓力、病害風險及計算水分利用效率。
一項有記錄的田間試驗顯示，使用 CropX 驅動的灌溉可實現 22% 的產量提升，透過防止水分壓力及精準匹配土壤水分需求。
主要功能
田間探頭監測多層深度的濕度、溫度及電導率，持續提供田間洞察。
機器學習模型整合土壤、天氣、衛星及機械數據，指導灌溉及施肥決策。
製作播種、施肥及灌溉處方地圖，根據田間變異及土壤條件量身定制。
根據土壤濕度區域優化灌溉腳本，最大化水資源效率及作物表現。
透過 ISO-XML、CSV、SHP 及 TIFF 格式匯入農機數據，進行全面田間分析。
追蹤節水、氮素滲漏及投入使用，支持高效及可持續耕作。
下載或存取
入門指南
於田間指定深度（通常為 20 厘米及 46 厘米）部署 CropX 探頭，開始收集即時土壤數據。
設置 4G、藍牙或衛星連接，確保感測器數據持續傳輸至雲端平台。
使用 CropX 應用程式或網頁儀表板定義田塊邊界，並連接氣象站及地形圖等額外數據來源。
上傳產量地圖、機械記錄及處方文件，支援 ISO-XML、CSV、SHP 及 TIFF 格式，進行全面田間分析。
使用 VRA 工具為播種、施肥及灌溉製作變率施用地圖，根據田間具體條件量身定制。
將 VRI 腳本匯出至灌溉控制器或中心支軸系統，或根據 CropX 建議手動調整操作。
在直觀儀表板上追蹤即時感測數據、衛星植被指數及預測病害風險警報。
收割後分析產量數據及田間報告，評估處方效果並優化未來策略。
重要注意事項
- 需持續訂閱費用以使用完整平台分析及功能
- 連接依賴性：需 4G、藍牙或衛星連接以確保數據可靠傳輸
- 學習曲線：解讀人工智能洞察可能需技術知識或農藝專業
- 處方匯出兼容性因原廠而異 — 非所有農機品牌均完全支援
常見問題
在有記錄的田間試驗中，CropX 驅動的灌溉透過防止水分壓力及精準匹配土壤水分需求，實現了 22% 的產量提升。
CropX 部署基於電容的土壤探頭，測量體積含水量（濕度）、土壤溫度及多層深度的電導率（EC），進行全面土壤剖析。
可以 — CropX 支援透過多種文件格式（包括 ISO-XML、CSV、SHP 及 TIFF）匯入農機數據，實現與大多數現代農機系統的無縫整合。
變率施用（VRA）允許農民根據土壤及作物變異，在田間不同區域以不同速率施用投入資源。CropX 生成播種、施肥及灌溉的處方地圖，考慮田間具體條件，優化投入效率及產量潛力。
有 — CropX 的變率灌溉（VRI）工具根據即時土壤濕度數據及田間區域優化灌溉腳本，大幅減少水資源浪費，同時維持作物最佳水分及表現。
OneSoil
應用程式資訊
| 開發者 | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| 支援平台 |
|
| 語言支援 | 全球可用，網頁應用程式支援多語言，覆蓋多個地區。 |
| 收費模式 | 免費增值模式 — 基本田間監測免費；進階工具如 VRA 地圖及土壤採樣需訂閱 OneSoil Pro。 |
概覽
OneSoil 是一個由人工智能驅動的精準農業平台，利用衛星影像及機器學習幫助農戶監測作物健康、分析生產力區域及預測產量。它整合 NDVI 趨勢、天氣預報及產量數據，協助農民作出數據支持的決策。OneSoil 提供免費及專業版，支援變量施用（VRA）、輪作規劃及產量分析，助力提升收益及減少浪費。
運作原理
OneSoil 利用 Copernicus Sentinel-1 及 Sentinel-2 衛星影像生成 NDVI（歸一化植被指數）地圖，偵測作物生長階段。它處理最多六年的歷史 NDVI 數據，建立生產力區域，代表田地內產量潛力穩定的子區域。用戶可透過可自訂的處方地圖，對這些區域進行變量播種、施肥或噴灑。
收割後，農民可上傳聯合收割機的產量地圖，分析表現，與生產力區域比較，評估 VRA 策略的成效。OneSoil 亦提供輪作規劃及天氣預報（降水、生長日數），支援長期農藝決策。
主要功能
利用 Sentinel-2 衛星影像即時追蹤作物健康，準確偵測生長階段。
透過歷史 NDVI 分析，根據地勢及土壤亮度模式建立產量潛力區域。
根據生產力區域製作可自訂的播種、施肥及噴灑處方地圖。
匯入聯合收割機產量地圖，與 VRA 處方及 NDVI 區域比較表現。
根據完整田間歷史及最佳實踐，自動規劃未來季節作物。
提供七天天氣預報、累積降水及生長日數，助您作出明智決策。
下載或存取
入門指南
透過 OneSoil 網頁應用程式建立帳戶，或下載 iOS 或 Android 手機應用程式。
在互動地圖介面直接繪製或匯入田地邊界。
允許 OneSoil 處理衛星數據（NDVI、地勢、土壤亮度）以生成生產力區域。
選擇「製作 VRA 地圖」，挑選區域類型（歷史或 NDVI），設定區域及施用率，然後匯出處方地圖。
收割後，上傳聯合收割機產量地圖檔案，匹配屬性（產量、單位、時間戳），生成產量報告。
將產量地圖與生產力區域或 VRA 處方比較，評估表現及投資回報率。
使用輪作工具記錄並預測未來季節的作物安排。
重要說明及限制
- 上傳產量數據可提升預測準確度；無數據時預測較不精確。
- 衛星影像受雲層影響，NDVI 數據更新可能偶有延遲。
- 處方地圖匯出可能需與特定機械及檔案格式相容。
常見問題
能。OneSoil 分析 NDVI 趨勢、生產力區域及上傳的產量數據，準確預測產量並評估田間表現。
OneSoil Pro 解鎖進階精準農業工具，包括 VRA 地圖製作、土壤採樣地圖、對照帶試驗及詳細產量區域分析，這些功能免費版無法使用。
在專業版中，前往「製作 VRA 地圖」，選擇處方類型（生產力區域或 NDVI），設定作物及施用率，然後匯出地圖至機械。
是，基本田間監測功能免費。進階精準農業工具如 VRA 地圖製作及對照試驗需訂閱 Pro。
OneSoil 依賴 Copernicus Sentinel-1 及 Sentinel-2 衛星影像，並透過人工智能算法推導 NDVI 指標及其他精準農業資訊。
主要重點
- 人工智能結合衛星影像、天氣數據、土壤感測器及歷史記錄，實現全面作物分析
- 機器學習算法——從基於樹的集成方法到神經網絡——提供準確產量預測
- 混合方法及遷移學習即使在數據稀缺地區亦能最大化準確度
- 全球應用涵蓋肯尼亞、美國、歐洲及阿根廷，成果顯著
- 商業平台現使人工智能預測對農戶及政策制定者更為可及
- 人工智能驅動的產量預測優化作物管理，提升糧食安全
總結：利用人工智能預測農作物產量正成為各地區及作物的實際應用。結合全球衛星影像、本地感測器及氣候數據與強大機器學習算法，分析師能在收成前數週甚至數月預測收成，助農戶及政府更有效規劃種植與分配，最終促進可持續糧食供應。
留言 0
發佈留言
尚未有留言。成為第一個留言的人吧！