Точне прогнозування врожайності для підвищення ефективності сільського господарства
Використовуйте прогнози врожайності від EOSDA на основі моделей машинного навчання для своєчасного планування, прогнозування та агроаналітики.
- Дві моделі: статистична (історичні дані) та біофізична (фенологічні спостереження).
- Аналітика на рівні поля або регіону для виробничого планування, закупівель та розробки аграрної політики.
- Персоналізовані результати у векторному чи табличному форматі, які можуть надаватися через API або платформу.
Підхід і методологія
Статистична модель прогнозування врожайності
Натренована на історичних даних, насамперед на показниках минулих врожаїв.
Розраховує врожайність поточного сезону на основі минулих тенденцій і актуальних параметрів.
Біофізична модель прогнозування врожайності
Базується на фізіологічних та фенологічних характеристиках культур (різновид, фази росту, потреби у волозі тощо).
Дозволяє прогнозувати врожай на конкретну дату без історичних даних і може застосовуватися багаторазово протягом сезону.
Очікувані результати та формати проєкту
- Файл Excel/CSV або векторний шар (ESRI shapefile, GeoJSON, KML, GPKG), що містить ID або назву поля/району та прогноз урожайності у потрібних одиницях вимірювання (наприклад, кг/га, бушель/га) й інші необхідні метадані.
- Рівень деталізації:
- Рівень поля (результати подаються по кожному полю для зручної оцінки виробництва)
- Регіональний рівень (результати надаються для кожної адміністративної одиниці: провінції, штату, регіону, району тощо)
- Зведена статистика за адміністративними межами регіонів, районів тощо (xlsx, csv), якщо потрібно.
- Аналітичний звіт або пояснювальна записка до результатів, якщо потрібно.
*Передача результатів в іншому форматі, за запитом, включно з API.
Необхідні дані для проєкту прогнозування врожайності
Вхідні дані від замовника
- Область інтересу у форматі таблиці (xlsx / csv) або векторному форматі (KML, ESRI shapefile, GPKG, GeoJSON).
- Перелік цільових культур
- Календар культур і дані з агроуправління, якщо є
- Статистика врожайності для AOI за останні 3-5 років, якщо є
- Карти ґрунтів та дані про склад ґрунту для AOI, якщо є
Дані, підготовлені EOSDA
- Фенологічні дані
- Погодні дані
- Карти ґрунтів
- Супутникові знімки
- Статистика врожайності для AOI з відкритих джерел
Параметри статистичного прогнозу врожайності та етапи проєкту
Цей варіант можливий лише за наявності достатнього набору даних для навчання, особливо історичних даних про врожайність. Результати біофізичного моделювання можуть використовуватися як один із параметрів.
Збір доступних даних для створення прогнозної вибірки: історична статистика врожайності, погода, типи ґрунтів, супутникові дані тощо.
Вибір відповідної ML-моделі (наприклад, лінійна / множинна регресія, Random Forest, XGBoost тощо).
Навчання моделі на основі доступних історичних даних та обраного алгоритму.
Застосування навченої моделі для прогнозу врожайності в поточному сезоні для цільової культури. Валідація результатів і калібрування моделі за потреби.
Параметри біофізичного прогнозу врожайності та етапи проєкту
Цей варіант працює навіть без історичних даних про врожайність для AOI і конкретного типу культури та може застосовуватися кілька разів за сезон для більш інформативних результатів.
Аналіз фенологічних даних, дослідження профілю культури та збір наявних даних для цільового сезону (погодні дані, характеристики ґрунту, агроуправління тощо).
Калібрування моделі (адаптована WOFOST). Асіміляція LAI (за бажанням, для підвищення варіативності).
Моделювання параметрів біологічної продуктивності (TAGP, WSO, відносна вологість ґрунту, загальне споживання води та інші).
Оновлення даних (включно з прогнозами погоди) кожні 14 днів для підвищення точності.
Переваги рішення з прогнозування врожайності від EOSDA
Підтримка прийняття рішень для агробізнесу
- Планування виробництва та закупівель.
- Оптимізація ланцюгів постачання.
- Ефективніше управління земельними банками та ресурсами.
- Оцінка й управління ризиками для аграрних кредитів/страхування.
- Моніторинг відповідності аграрним програмам.
Стратегічний моніторинг та прогнозування
- Аналіз ринку та аграрна аналітика.
- Створення аграрної статистики та реєстрів.
- Оцінка та моніторинг сировини для біоенергетики.
- Національна продовольча безпека та формування політики.
- Планування землекористування та сталого управління ресурсами.