Top 20 Crop Disease Detection Tools (2026)

في الزراعة الحديثة، يعد التعرف على أمراض المحاصيل وإدارتها في الوقت المناسب أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على المحاصيل الصحية وضمان الأمن الغذائي. وقد أدى التقدم في التكنولوجيا إلى تقديم مجموعة متنوعة من الأدوات المصممة للكشف المبكر عن الأمراض، مما يمكن المزارعين من تنفيذ التدخلات المستهدفة. تستكشف هذه المقالة أحدث الأدوات والتقنيات في الكشف عن أمراض المحاصيل، وتسلط الضوء على فوائدها وتطبيقاتها في ممارسات الزراعة المستدامة.

1. فلاي بيكس AI

تتخصص FlyPix AI في التحليلات الجغرافية المكانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمصممة للكشف عن أمراض المحاصيل ومراقبة الزراعة. تعالج منصتنا الصور الجوية والصور عبر الأقمار الصناعية للكشف عن علامات أمراض المحاصيل ومراقبة صحة النبات وتتبع العوامل البيئية التي قد تؤثر على غلة المحاصيل. مع دعم أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك صور الطائرات بدون طيار وبيانات الأقمار الصناعية وLiDAR، نضمن أن حلولنا تلبي الاحتياجات المحددة للمزارعين والشركات الزراعية.

تتيح منصتنا التي لا تتطلب كتابة أكواد للمستخدمين تحليل البيانات الجغرافية المكانية بسهولة، مما يلغي الحاجة إلى مهارات تقنية متقدمة. سواء كان الأمر يتعلق بتحديد أمراض المحاصيل أو مراقبة الإصابة بالآفات أو تقييم ظروف التربة، توفر FlyPix AI رؤى عملية تساعد الشركات على الحفاظ على صحة المحاصيل وتحسين الغلة. كما نقدم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لضمان أن تعالج أدواتنا المتطلبات الفريدة لكل مشروع زراعي.

بفضل التكامل السلس مع أنظمة إدارة المزارع الحالية، يعمل نظام FlyPix AI على تعزيز سير العمل التشغيلي ودعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. تم تصميم حلولنا لتوفير الوقت وخفض التكاليف وتحسين كفاءة اكتشاف أمراض المحاصيل، وتمكين المزارعين من اتخاذ تدابير استباقية وتخفيف المخاطر التي تهدد محاصيلهم.

الأسعار

الأسعار باليورو (€)

Starterالتخزين 10 GB

€100/user/mo
50 Credits
~1 Gigapixels

إنشاء حساب

الميزات المتضمنة:

الوصول إلى لوحة التحليلات
تصدير الطبقات المتجهة
دعم عبر البريد الإلكتروني خلال 5 أيام عمل

Standardالتخزين 120 GB

€500/2 user/mo
500 + 100 Credits
~Up to 12 Gigapixels

إنشاء حساب

الميزات المتضمنة:

الوصول إلى البيانات متعددة الأطياف
مشاركة الخرائط
دعم عبر البريد الإلكتروني خلال يومَي عمل

Proالتخزين 600 GB

€2000/5 user/mo
2000 + 1000 Credits
~Up to 60 Gigapixels

إنشاء حساب

الميزات المتضمنة:

الوصول عبر API
إدارة الفريق
دعم عبر البريد الإلكتروني والدردشة مع الرد خلال ساعة واحدة

Enterpriseالتخزين Unlimited

Credits : Unlimited
User Seats: Unlimited

إنشاء حساب

الميزات المتضمنة:

الوصول عبر API
إدارة الفريق
دعم عبر البريد الإلكتروني والدردشة مع الرد خلال ساعة واحدة

النقاط الرئيسية:

الكشف عن أمراض المحاصيل والتحليلات الزراعية باستخدام الذكاء الاصطناعي
واجهة بدون أكواد لتحليل البيانات بسهولة
يدعم أنواع متعددة من البيانات الجغرافية المكانية، بما في ذلك الطائرات بدون طيار وLIDAR
تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص لتلبية الاحتياجات الزراعية المحددة

خدمات:

الكشف عن أمراض المحاصيل ورصدها
تتبع صحة النبات وإصابات الآفات في الوقت الحقيقي
حلول تحليلية جغرافية مكانية قابلة للتخصيص
إنشاء خريطة حرارية لتوضيح صحة المحاصيل

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

موقع إلكتروني: flypix.ai
بريد إلكتروني: info@flypix.ai
ينكدين: www.linkedin.com/company/flypix-ai
العنوان: شارع روبرت بوش. 7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
Phone: +49 6151 7076949

أداة	Category	الميزات الرئيسية	الجمهور المستهدف	Unique Differentiator	التكاملات
فلاي بيكس الذكاء الاصطناعي	Geospatial AI and crop monitoring	No-code AI model training; object detection and segmentation; change and anomaly detection; heatmaps and dashboards; support for RGB, multispectral, hyperspectral, LiDAR and SAR data	Agricultural companies, agronomists, GIS teams, drone operators, environmental and land-management organizations	Combines no-code custom model development with multi-sensor geospatial analysis in one workspace	API and GIS integration; vector-layer export to GIS
CropDiagnosis	Mobile crop disease and pest diagnosis	Smart diagnostic questionnaire; pest and disease recognition; product recommendations; personalized application instructions; symptom-based diagnosis	Farmers, growers and agricultural professionals	Combines diagnosis with a filtered list of treatment products and detailed application instructions
FIWARE; FINODEX; European Data Portal; national open-data portals
Agri Tech Tomorrow	Agricultural technology information and research resource	Coverage of AI crop-disease diagnosis; machine vision and machine learning research; precision-agriculture technology coverage; reporting on sensor and imaging technologies	Farmers, agritech professionals, researchers, technology providers and agricultural businesses	Functions as an information and industry-resource platform rather than a standalone disease-detection application	MuleSoft Anypoint Platform; MyFarm
Plantix	AI crop-health diagnosis and agricultural API	Photo-based disease, pest and nutrient-deficiency diagnosis; treatment recommendations; pest and disease library; fertilizer calculator; REST API	Farmers, ag-input companies, agrifintech platforms, extension services and developers	Crop Health API is built from 150M+ real-field images and can be embedded and white-labeled inside third-party applications	Syngenta Cropwise; Digital Green FarmerChat; ITC ITCMAARS; REST API
Agrio	AI crop diagnosis, pest forecasting and precision agriculture	Image-based diagnosis; disease and pest forecasting; satellite monitoring; hyperlocal weather; digital scouting reports; pest life-cycle tracking	Farmers, crop advisors, inspectors, agricultural retailers and developers	Combines image diagnosis with predictive disease/pest pressure and field-level remote sensing	E-commerce store integration; Agrio Agriculture API
Kindwise crop.health	Crop disease and pest identification API	Image-based identification; 288 disease and pest classes; 23 supported crops; treatment and symptom information; severity and spreading data	Agribusinesses, developers, R&D teams, farmers and agricultural applications	Provides crop-specific disease identification with EPPO and GBIF-related data fields through an API	REST API; Postman; Python SDK ecosystem
ProAg Inference	AI crop disease detection and prediction	Computer vision; machine learning; crop-image analysis; disease prediction; satellite and weather data; geolocation of images	Farmers, food producers, insurers and agricultural service providers	Combines crop imagery with satellite and weather information for disease-risk assessment	Satellite data; weather data
International Potato Center (CIP) smartphone diagnosis project	AI mobile crop-disease research and diagnosis	Smartphone image diagnosis; molecular diagnostic data; AI image recognition; TensorFlow models; field image collection; disease classification	Smallholder farmers, researchers, plant inspectors and extension services	Links molecular diagnostic results with image-based AI to improve disease recognition, including difficult-to-diagnose viral diseases	TensorFlow; Google-developed TensorFlow smartphone app
CGIAR Tumaini	AI mobile banana disease and pest detection	Image recognition; detection of five major banana diseases and one pest; 50,000+ image dataset; smartphone diagnosis; field use	Banana farmers and agricultural extension workers	Designed specifically for banana disease and pest recognition using a large field-image dataset	Android app; Tamil Nadu Agricultural University; Indian Council of Agricultural Research
ForFarming Co	Smart agriculture and farm-management technology	AI-based crop-health analysis; image recognition; disease and pest diagnosis; nutrient-deficiency detection; farm monitoring	Farmers, fresh-produce businesses and agricultural operators	Earlier product offering combined AI, IoT, cloud and blockchain technologies for smart agriculture	IoT, cloud and blockchain infrastructure
فارمونت	Satellite-based precision agriculture and AI advisory	Satellite crop monitoring; vegetation and soil-moisture analysis; weather data; Jeevn AI recommendations; blockchain traceability; APIs	Farmers, agribusinesses, governments, insurers and developers	Combines satellite monitoring, AI advisory, APIs and blockchain traceability across agricultural workflows	Farmonaut API; satellite data; weather data; Android; iOS; web
أغروسكوت	Drone and satellite crop scouting	Leaf-level pest and disease detection; severity scoring; GPS-tagged findings; prescription maps; trend tracking; NDVI and orthophoto analysis	Growers, agronomists, crop advisors and agricultural businesses	Links AI detections to precise field locations and prescription maps for targeted treatment	Drone imagery; satellite imagery; AgroScout Web Platform; AgroScout mobile and flight-control apps
PlantVillage	Agricultural AI and digital extension platform	Pest and disease identification; image recognition; agricultural Q&A; soil and weather context; mobile assistance; extension knowledge	Farmers, agricultural professionals, educators, researchers and extension services	PlantVillage AI currently powers Tilva, Penn State Extension’s agricultural assistant, which combines image recognition with localized extension knowledge	Penn State Extension/Tilva; Pennsylvania Department of Agriculture and other trusted agricultural data sources
Crop Protection Network	Weather-based crop disease forecasting	Disease-risk forecasting; site-specific weather models; crop disease models; fungicide decision support; disease and insect resources	Farmers, crop advisors, researchers and agricultural professionals	Uses university-developed disease models with gridded site-specific weather data rather than image-based disease detection	IBM Environmental Intelligence Suite
xarvio	Digital farming and crop-protection management	Field-specific crop recommendations; disease-risk information; crop protection timing; variable-application maps; satellite and weather inputs; farm-management connectivity	Farmers, agronomists, agribusinesses and crop advisors	Combines agronomic models with field-specific data to generate crop-management recommendations throughout the season	John Deere Operations Center; Kubota KSAS; John Deere; Ag Leader; CLAAS; Fendt; Trimble/Müller Elektronik; 365FarmNet; NEXT Farming; OneSoil; Pessl; Sencrop; Bosch and other listed partners
Fermata Croptimus	Computer-vision crop pest and disease monitoring	Continuous camera monitoring; automated pest and disease detection; 360-degree crop views; incident mapping; heatmaps; detection trends	Controlled-environment growers, greenhouse operators and crop-management teams	Uses fixed camera imagery to automate continuous scouting and visualize pest/pathogen spread over time	Partner data sources through Croptimus API; third-party applications can consume Croptimus data
Cropin	AI agricultural intelligence and farm digitization	Crop-health monitoring; predictive analytics; field scouting; yield and quality insights; risk management; agentic AI through OrbitAI	CPG companies, food retailers, commodity traders, agribusinesses and food processors	OrbitAI combines agricultural intelligence with 22+ predictive models and exposes the platform through Model Context Protocol	Google Cloud; BCG; Wipro; Planet Labs; The Weather Company; SAP; Microsoft Dynamics; Salesforce; Sentinel-2; NASA/Landsat; MODIS; Meteomatics; GPT; Claude; Gemini; Llama; Mistral
تارانِس	Leaf-level aerial crop intelligence	Submillimeter imagery; disease detection; insect detection; weed analysis; nutrient-deficiency detection; stand counts; crop-health monitoring	Growers, agronomists, crop advisors and ag retailers	Provides leaf-level intelligence from high-resolution aerial imagery across large agricultural areas	AgGateway; drone-service-provider network; partner agricultural platforms
PictureThis	AI plant identification and disease diagnosis	Photo-based plant identification; automated disease diagnosis; treatment and prevention guidance; plant-care information; toxicity identification	Home growers, gardeners and plant enthusiasts	Combines plant identification, disease diagnosis and plant-care guidance in a mobile application	iOS; Android
مراقبة المحاصيل من قبل EOSDA	Satellite crop monitoring and disease-risk analytics	Satellite imagery; vegetation indices; weather monitoring; crop-growth tracking; risk alerts; variable-rate application maps; Disease Risk Analytics	Farmers, agronomists, agricultural companies and precision-agriculture teams	Uses predictive disease-risk analytics to assess disease conditions before visible symptoms appear	EOSDA API; Sentinel-1; Sentinel-2; Landsat; MODIS; NAIP; CBERS-4; organization and machinery-data integrations

2. تشخيص المحاصيل

CropDiagnosis هو تطبيق جوال مصمم لمساعدة المزارعين في تشخيص وإدارة الآفات والأمراض التي تصيب المحاصيل. يستخدم التطبيق استبيانًا ذكيًا لجمع التفاصيل حول المحاصيل والموقع والتربة والتهديدات، مما يوفر نتائج تشخيصية مخصصة. ويقدم توصيات بشأن المواد الكيميائية المطابقة وتعليمات التطبيق لضمان دقة وكفاءة عملية العلاج. من خلال استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، يهدف CropDiagnosis إلى القضاء على الأخطاء في إدارة الآفات وتحسين الإنتاجية الإجمالية للمزارع مع تقليل استخدام المواد الكيميائية الضارة.

يركز التطبيق على البساطة وسهولة الاستخدام، بهدف تعزيز عملية اتخاذ القرار في إدارة الآفات. وهو يدعم المزارعين في التعرف على الاضطرابات النباتية الناجمة عن الفطريات والبكتيريا والآفات ومسببات الأمراض الأخرى. كما يساعد التطبيق في التخفيف من خطر الضرر البيئي الناجم عن الإفراط في استخدام المواد الكيميائية، وبالتالي دعم الممارسات الزراعية المستدامة. وهو متاح على كل من منصات أندرويد وiOS، مما يجعله في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين.

النقاط الرئيسية:

تشخيص الآفات والأمراض باستخدام الذكاء الاصطناعي.
توصيات المنتج المخصصة.
يقدم تعليمات تطبيق دقيقة ومفصلة.
مُصمم للمزارعين المبتدئين والمزارعين ذوي الخبرة.
تطبيق الهاتف المحمول متاح لنظامي Android و iOS.

خدمات:

تشخيص الآفات والأمراض الزراعية.
توصيات المنتج لمكافحة الآفات.
تعليمات التطبيق المخصصة.
تطبيق الهاتف المحمول للحصول على المساعدة في الوقت الحقيقي.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.cropdiagnosis.com
البريد الإلكتروني: info@ergobyte.gr
العنوان: Ergobyte Informatics SA 21، شارع أرسطو. — 54624 سالونيك
الهاتف: +302310288434
تويتر:x.com/@cropdiagnosis
فيسبوك: facebook.com/CropDiagnosis

3. تكنولوجيا الزراعة في المستقبل

تقدم AgriTechTomorrow نظرة عامة مفصلة حول كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لتشخيص أمراض المحاصيل. تسلط المقالة الضوء على التحول من أساليب الزراعة اليدوية التقليدية إلى تقنيات أكثر تقدمًا تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يتم الاستفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والرؤية الحاسوبية لإنشاء أنظمة يمكنها اكتشاف أمراض النباتات بكفاءة ودقة أكبر من التفتيش البشري وحده. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات ومعلومات المحاصيل التاريخية لبناء ملفات تعريف المخاطر والتنبؤ بتفشي الأمراض المحتملة. هذا التحول أمر بالغ الأهمية للمزارعين، وخاصة في المناطق التي تنتشر فيها أمراض المحاصيل ويمكن أن تسبب خسائر كبيرة في الغلة.

تم تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي للعمل بسلاسة مع ممارسات الزراعة الحالية من خلال التكامل مع أنظمة أخرى مثل أجهزة استشعار التربة وأدوات مراقبة جودة المياه. لا تقتصر الأنظمة على اكتشاف الأمراض الموجودة فحسب، بل إنها تتعلق أيضًا بالتنبؤ بالقضايا المستقبلية بناءً على الظروف البيئية، والتي يمكن أن تساعد المزارعين على اتخاذ إجراءات وقائية. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات، مثل منحنى التعلم الحاد لتبني التكنولوجيا الجديدة ونقص البنية الأساسية في بعض المناطق. وعلى الرغم من هذه العقبات، فإن اكتشاف الأمراض بواسطة الذكاء الاصطناعي يعد بجعل الزراعة أكثر كفاءة، وخفض تكاليف العمالة، وتحسين الغلة في الأمد البعيد.

النقاط الرئيسية:

دمج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن أمراض المحاصيل باستخدام التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية.
القدرة على اكتشاف مجموعة واسعة من الأمراض مثل عفن الأوراق، والعناكب، وذبول الفيراسيليوم.
استخدام البيانات في الوقت الحقيقي من أجهزة استشعار التربة والبيئة.
فعالية عالية في اكتشاف الأمراض بمعدلات فعالية من 87% إلى 100%.
وتشمل العوائق منحنى التعلم بالنسبة للمزارعين وتحديات البنية التحتية في المناطق الريفية.

خدمات:

الكشف عن أمراض المحاصيل والتنبؤ بالمخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي.
نماذج التعلم الآلي لتوصيات الوقاية من الأمراض.
التكامل مع أجهزة استشعار بيانات التربة والبيئة.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.agritechtomorrow.com
العنوان: 5942 Edinger Ave #113 – 230 Huntington Beach, CA 92649
البريد الإلكتروني: brandon@bthmgmt.com
الهاتف: +(949)209-8812
تويتر:x.com/AgriTechTmrw

4. بلانتكس

Plantix هو تطبيق جوال يساعد المزارعين في تشخيص وإدارة أمراض المحاصيل. بمجرد التقاط صورة للنبات المصاب، يمكن للمستخدمين الحصول على تشخيص فوري واقتراحات العلاج، مما يجعله أداة سريعة ومريحة لإدارة المحاصيل. يوفر التطبيق نصائح الخبراء وطرق الوقاية من الأمراض ومعلومات مفصلة حول مشاكل النباتات المختلفة، مما يساعد المستخدمين على زيادة إنتاجية محاصيلهم. يتم استخدام Plantix على نطاق واسع وأصبح أحد أكثر التطبيقات الزراعية تنزيلًا على مستوى العالم، مع قاعدة مستخدمين كبيرة من المزارعين والخبراء.

وبالإضافة إلى تشخيص الأمراض، يقدم Plantix أيضًا موارد مثل مكتبة تحتوي على معلومات خاصة بالمحاصيل ومنصة للحصول على نصائح مجتمعية متخصصة. وهو يدعم المزارعين الأفراد والشركات الزراعية، كما يسهل التطبيق الوصول إلى العلاجات، مما يعزز صحة المحاصيل بشكل عام. وباستخدام واجهته سهلة الاستخدام والدعم في الوقت الفعلي، يهدف Plantix إلى تحسين ممارسات الزراعة في جميع أنحاء العالم وضمان إنتاجية أعلى من خلال إدارة المحاصيل بشكل أفضل.

النقاط الرئيسية:

التشخيص الفوري لأمراض المحاصيل مع تحميل الصور.
توفير طرق الوقاية من الأمراض والمشورة المتخصصة.
تحظى بشعبية كبيرة بين المزارعين والمهندسين الزراعيين في جميع أنحاء العالم.
مكتبة واسعة من المعلومات حول أمراض المحاصيل المحددة.
مجاني الاستخدام مع ميزات إضافية متاحة للشركات.

خدمات:

تشخيص الأمراض من خلال التعرف على الصورة.
الوصول إلى نصائح الخبراء والدعم المجتمعي.
توصيات للوقاية من أمراض المحاصيل وعلاجها.
متاح للمزارعين الأفراد والشركات على حد سواء.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.plantix.net
انستجرام: www.instagram.com/plantixapp
فيسبوك: www.facebook.com/Plantix
تويتر:x.com/plantixapp
لينكدإن: www.linkedin.com/company/plantix

5. أجريو

Agrio هو تطبيق جوال يستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحديد أمراض النباتات والآفات. من خلال تحليل صور النباتات المصابة، يقدم التطبيق تشخيصات في الوقت الفعلي، مما يجعله أداة مفيدة للمزارعين والمزارعين المنزليين على حد سواء. فهو لا يحدد الأمراض فحسب، بل يقترح أيضًا العلاجات واستراتيجيات مكافحة الآفات. يدمج Agrio خيارات العلاج البيولوجية والعضوية، مع التركيز على الممارسات الزراعية المستدامة. هذا التطبيق قيم بشكل خاص في المناطق التي تكون فيها المشورة المتخصصة نادرة، حيث يوفر للمستخدمين أداة سهلة الوصول لإدارة صحة المحاصيل.

يستخدم تطبيق Agrio الذكاء الاصطناعي لتحسين قدراته على اكتشاف الأمراض بشكل مستمر. فهو يتعلم من تعليقات المستخدمين، مما يساعد في تحسين دقة التشخيص. وبالإضافة إلى توفير تحديد الأمراض، يعمل التطبيق أيضًا على تثقيف المستخدمين حول منع انتشار الأمراض، والتوصية بتناوب المحاصيل، ومعالجات التربة، والمزيد. تم تصميم هذا التطبيق لسد الفجوة في الخبرة الزراعية، وخاصة في المناطق التي تعاني من نقص المهندسين الزراعيين المحترفين.

النقاط الرئيسية:

التعرف على أمراض النباتات والآفات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
التشخيص والتوصيات العلاجية في الوقت الحقيقي.
التركيز على المعالجات البيولوجية والعضوية.
التعلم والتحسين المستمر بناءً على تعليقات المستخدمين.

خدمات:

التعرف على أمراض النبات.
توصيات لمكافحة الآفات.
بروتوكولات العلاج المبنية على الذكاء الاصطناعي.
الدعم التعليمي للمزارعين.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.agrio.app
فيسبوك: www.facebook.com/agrio.saillog
لينكد إن: www.linkedin.com/company/saillog-ltd
انستجرام: www.instagram.com/agrio\_saillog
تويتر:x.com/agrio_saillog

6. لطيف

تقدم Kindwise واجهة برمجة تطبيقات لتحديد أمراض المحاصيل والآفات، والمعروفة باسم crop.health، والتي تم تصميمها للمطورين والباحثين لدمجها في حلولهم. توفر واجهة برمجة التطبيقات قاعدة بيانات ضخمة تغطي 23 محصولًا رئيسيًا و288 مرضًا وآفة. تستخدم هذه المنصة تقنية التعلم الآلي والتعرف على الصور لتحديد مشاكل المحاصيل بمستوى عالٍ من الدقة، مما يجعلها مفيدة للشركات الزراعية ومطوري التطبيقات الذين يتطلعون إلى إضافة ميزات صحة المحاصيل إلى منتجاتهم.

تعتبر واجهة برمجة التطبيقات crop.health مفيدة بشكل خاص للشركات التي تسعى إلى تقديم أدوات التعرف على الآفات والأمراض في الوقت الفعلي للمزارعين. يمكنها تحليل صور المحاصيل لتحديد المشكلات مثل الأمراض الفطرية ونقص المغذيات وإصابات الآفات. تم تصميم النظام للتحسين من خلال الملاحظات المستمرة، مما يضمن تطور التكنولوجيا لتلبية احتياجات القطاع الزراعي.

النقاط الرئيسية:

دليل API يحتوي على 288 مرضًا وآفة عبر 23 محصولًا رئيسيًا.
دقة عالية في التعرف على الآفات والأمراض.
يستهدف المطورين والشركات في مجال الزراعة.
التحسين المستمر مع تعليقات المستخدمين.

خدمات:

التعرف على أمراض المحاصيل والآفات API.
أدوات التعرف على الصور وتحليلها.
معلومات عن الأعراض وشدتها والعلاج.
تكامل واجهة برمجة التطبيقات للمطورين.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.kindwise.com
فيسبوك: www.facebook.com/app.plant.id
لينكدإن: www.linkedin.com/company/flowerchecker
انستجرام: www.inst agram.com/flowerchecker
تويتر:x.com/flowerchecker

7. بروأج

أطلقت شركة ProAg شراكة مع HSAT لإطلاق أداة تعمل بالذكاء الاصطناعي تسمى Inference، وهي مصممة لمساعدة المزارعين على اكتشاف أمراض المحاصيل والتنبؤ بها. تستخدم هذه المنصة الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لتحليل آلاف صور المحاصيل، مع معدل دقة مذهل يبلغ 95% للتنبؤ بالمحاصيل وأكثر من 90% للكشف عن الأمراض. كما تدمج الأداة بيانات الأقمار الصناعية والطقس لتحسين دقة قدراتها على اكتشاف الأمراض. يسمح استخدام ProAg لتقنية الذكاء الاصطناعي بالتعرف السريع على مشاكل صحة المحاصيل، مما يوفر ميزة كبيرة في إدارة الإنتاجية الزراعية.

تم بالفعل نشر الاستدلال في العديد من البلدان وتم تحليل عشرات الآلاف من المزارع. هذه الأداة هي جزء من مبادرة أوسع نطاقًا لـ ProAg لدمج التكنولوجيا المتقدمة في تأمين المحاصيل والخدمات الزراعية، مما يساعد المزارعين على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على بيانات موثوقة. يستمر نظام الذكاء الاصطناعي في التحسن، مما يوفر تنبؤات محسنة واكتشاف الأمراض مع معالجة المزيد من البيانات.

النقاط الرئيسية:

أداة الكشف عن الأمراض والتنبؤ بها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
دقة 95% في التنبؤ بالمحاصيل ودقة 90% في الكشف عن الأمراض.
يستخدم بيانات الأقمار الصناعية والطقس لتحسين الدقة.
تم نشره عالميًا، وتحليل عشرات الآلاف من المزارع.

خدمات:

التنبؤ بأمراض المحاصيل والكشف عنها.
التكامل مع بيانات الطقس والأقمار الصناعية.
التكنولوجيا لاتخاذ القرارات الزراعية.
جزء من الخدمات الزراعية الأوسع التي تقدمها ProAg.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.proag.com
الهاتف: +(800) 366-2767
فيسبوك: www.facebook.com/ProAgIns
تويتر:x.com/ProAgIns
لينكدإن: www.linkedin.com/company/proag
انستجرام: www.instagram.com/proagins

8. المركز الدولي للبطاطس

يعمل المركز الدولي للبطاطس على تطوير تطبيق قائم على الهواتف الذكية يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد أمراض المحاصيل، وخاصة تلك التي تسببها فيروسات النبات، مثل مرض فيروس البطاطا الحلوة. تهدف هذه الأداة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى توفير حل فعال من حيث التكلفة وسهل الاستخدام للمزارعين الصغار في المناطق النامية الذين يفتقرون إلى الخبرة أو الموارد اللازمة لتشخيص أمراض النباتات. يستخدم التطبيق صور المحاصيل الملتقطة بالهواتف المحمولة، ويجمعها مع نتائج الاختبارات التشخيصية لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التعرف على الأمراض.

الهدف الأساسي للمشروع هو جعل تشخيص الأمراض في متناول المزارعين في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، حيث التغطية قوية للهواتف المحمولة والهواتف الذكية بأسعار معقولة بشكل متزايد. من خلال استخدام كاميرا الهاتف الذكي والذكاء الاصطناعي، يمكن للتطبيق اكتشاف أعراض الأمراض التي يصعب غالبًا تحديدها بصريًا، حتى من قبل الخبراء المدربين. يواصل المشروع جمع كميات هائلة من البيانات من خلال العمل الميداني في مختلف البلدان الأفريقية، وبناء قاعدة بيانات واسعة النطاق لتحسين قدرات التعرف على التطبيق.

النقاط الرئيسية:

تطبيق جوال يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتشخيص أمراض المحاصيل.
التركيز على فيروسات النبات، وخاصة فيروس مرض البطاطا.
مُستهدف لمزارعي المزارع الصغيرة في البلدان النامية.
يستخدم كاميرات الهاتف المحمول لالتقاط الصور للتحليل.
مرتبط بنتائج الاختبارات التشخيصية لتحسين الدقة.

خدمات:

التعرف على الأمراض بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي باستخدام الأجهزة المحمولة.
الكشف عن الأمراض وتشخيصها ميدانيا.
دمج التعلم الذكي من البيانات الميدانية لتعزيز الدقة.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.cipotato.org
الهاتف: +511 3496017
العنوان: Avenida La Molina 1895, La Molina Apartado Postal 1558, Lima, Peru
لينكد إن: www.linkedin.com/company/international-potato-center-cip
فيسبوك: www.facebook.com/cipotato
تويتر:x.com/Cipotato
يوتيوب: www.youtube.com/channel/UCAwpCZkWBaY-czMo2lulP-Q
انستجرام: www.instagram.com/cip\_potato

9. المجموعة الاستشارية للبحوث الزراعية الدولية

طورت مجموعة CGIAR تطبيقًا محمولًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يسمى Tumaini، مصمم لمساعدة مزارعي الموز على حماية محاصيلهم من الآفات والأمراض. يستخدم التطبيق تقنية التعرف على الصور لتحليل صور المحاصيل المصابة، مما يوفر تشخيصًا بناءً على مجموعة بيانات تضم أكثر من 50000 صورة. يمكن لتطبيق Tumaini اكتشاف علامات خمسة أمراض رئيسية تصيب الموز وآفة واحدة، مما يوفر معدل نجاح 90% في اكتشاف الأمراض والآفات. يسجل التطبيق أيضًا بيانات مثل الموقع الجغرافي للمحصول، والتي تُستخدم لتحسين التشخيص وتقديم توصيات مخصصة.

يعد تطبيق Tumaini أداة قيمة لمزارعي الموز في البلدان النامية، حيث يكون الوصول إلى خدمات الإرشاد الزراعي والمشورة من الخبراء محدودًا. وقد تم اختبار التطبيق في بلدان مختلفة ويستخدمه الآلاف من المزارعين. إن قدرته على تحليل الأعراض على أجزاء مختلفة من نبات الموز، بما في ذلك الثمرة والعناقيد، يميزه عن أدوات الكشف عن الأمراض الأخرى التي تعتمد على أعراض الأوراق فقط. إن واجهة التطبيق سهلة الاستخدام ووظائفه غير المتصلة بالإنترنت تجعله في متناول جمهور عريض، مما يعزز من إمكاناته لتحسين حماية المحاصيل.

النقاط الرئيسية:

تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحديد الآفات والأمراض في الموز.
يمكن تحليل الأعراض على أجزاء مختلفة من نبات الموز.
90% دقة في الكشف عن الأمراض والآفات.
تم تطويره للاستخدام في البلدان النامية ذات القدرة المحدودة على الوصول إلى المشورة المتخصصة.
وظيفة غير متصلة بالإنترنت للاستخدام في المناطق النائية.

خدمات:

الكشف عن الآفات والأمراض عن طريق الصور.
توفير التشخيص والتوصيات العلاجية بناءً على الموقع.
يمكن الوصول إليها للاستخدام دون اتصال بالإنترنت، مما يجعلها مناسبة للمزارعين في المناطق النائية.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.cgiar.org
البريد الإلكتروني: info@cgiar.org
انستجرام: www.instagram.com/onecgiar
تويتر: x.com/CGIAR
لينكد إن: www.linkedin.com/company/3279391
يوتيوب: www.youtube.com/channel/UCYuSEwWKAsoNwg6MJEI-qeA

10. لشركة الزراعة

توفر شركة ForFarming Co. أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتشخيص أمراض النباتات والآفات ونقص العناصر الغذائية في المزارع. باستخدام تقنية التعرف على الصور المتقدمة، تقدم ForFarming حلاً يسمح للمزارعين بتشخيص المشكلات بناءً على صور أوراق النباتات. تركز أدوات الشركة على تشخيص الأمراض في مراحل مختلفة، وتحديد شدة المرض، والتوصية بالإجراءات المناسبة لمنع الضرر أو التخفيف منه. من خلال تقديم الكشف الآلي عن الأمراض، تهدف ForFarming إلى تقليل العمالة وتحسين دقة تقييمات صحة النبات.

صُممت حلول الذكاء الاصطناعي التي تقدمها الشركة لمساعدة المزارعين على اتخاذ قرارات في الوقت المناسب تعتمد على البيانات، مما قد يؤدي إلى تحسين إنتاج المحاصيل مع تقليل استخدام المبيدات الحشرية الضارة. ومن خلال أدواتها، تعالج شركة ForFarming أيضًا القضية الأوسع نطاقًا المتمثلة في سلامة الغذاء من خلال المساعدة في ضمان معالجة المحاصيل وحصادها بشكل صحيح في الوقت المناسب. وتعد أدوات الشركة مفيدة بشكل خاص في عمليات الزراعة واسعة النطاق حيث يتطلب تحديد الأمراض يدويًا الكثير من العمل ويعرضها للخطأ.

النقاط الرئيسية:

أدوات تشخيص أمراض النبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
التركيز على تحديد مرحلة المرض وتقييم شدته.
يهدف إلى تحسين إنتاجية المحاصيل وتقليل استخدام المبيدات الحشرية.
مُصممة لعمليات الزراعة واسعة النطاق.

خدمات:

الكشف عن أمراض النبات وتشخيصها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تحديد شدة المرض ومرحلته.
التوصيات للعلاج والوقاية.

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.forfarming.co
البريد الإلكتروني: contact@forfarming.com
لينكدإن: www.linkedin.com/company/forfarming
انستجرام: www.instagram.com/forfarming
تويتر:x.com/ForFarming
فيسبوك: www.facebook.com/ForFarming

11. فارمونوت

تقدم Farmonaut حلول الزراعة الدقيقة عبر الأقمار الصناعية، مع التركيز على توفير بيانات آنية حول صحة المحاصيل، ومستويات رطوبة التربة، والأنماط المناخية. يستخدم المزارعون هذه المعلومات لتعديل قراراتهم في الحقول، والسعي لتحقيق غلات أفضل دون الحاجة إلى معدات ميدانية. أما Jeevn AI، فتتولى دور المستشار، حيث تقدم اقتراحات خطوة بخطوة مصممة خصيصًا لظروف الأرض والمحاصيل، بدءًا من الزراعة وحتى الحصاد.

يعتمد هذا النهج بشكل كبير على بيانات رصد الأرض بدلاً من المسح الميداني المباشر، مما يجعله عملياً لتغطية مساحات أوسع. كما يُستخدم تتبع سلسلة الكتل (Blockchain) لضمان شفافية سلسلة التوريد، مع أن جوهره يبقى مراقبة الأقمار الصناعية وتوجيه الذكاء الاصطناعي للخيارات الزراعية اليومية.

النقاط الرئيسية:

تساهم صور الأقمار الصناعية في رصد صحة المحاصيل
يقدم نظام الذكاء الاصطناعي Jeevn نصائح زراعية مخصصة
تم تضمين بيانات رطوبة التربة والطقس
تتوفر خدمة عد الأشجار في المزارع وتتبع نموها

خدمات:

مراقبة الزراعة الدقيقة
استشارات زراعية شخصية
إدارة المزارع
رؤى حول البصمة الكربونية
دعم تقييم القروض الزراعية والتأمين
تتبع سلسلة التوريد بتقنية البلوك تشين

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: farmonaut.com
الهاتف: +1 (669)666-6882
البريد الإلكتروني: support@farmonaut.com
العنوان: 2810 N Church St PMB 87609، ويلمنجتون ديلاوير، الولايات المتحدة الأمريكية
لينكدإن: www.linkedin.com/company/farmonaut
فيسبوك: www.facebook.com/farmonaut
تويتر: x.com/farmonaut
انستغرام: www.instagram.com/farmonaut

12. أغروسكوت

يستخدم نظام AgroScout الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الطائرات المسيّرة والأقمار الصناعية لرصد المخاطر البيولوجية في المحاصيل في مراحلها المبكرة. ويُعدّ الكشف عن الآفات والأمراض على مستوى الأوراق جزءًا أساسيًا من النظام، إلى جانب التنبؤات لفهم احتمالية انتشارها. كما يتولى النظام أيضًا حصر النباتات لتقييم كثافة المحاصيل، وتتبع تغطية الغطاء النباتي على مدار الموسم، ورسم خرائط الحقول باستخدام الصور الجوية ومؤشر NDVI لتحديد مناطق الإجهاد.

يتتبع تحليل الأقمار الصناعية التغيرات في صحة المحاصيل عبر مؤشر NDVI وعرض RGB عند عدم توفر بيانات الطائرات المسيّرة. يعمل النظام كخدمة سحابية (SaaS) على الأجهزة الحالية دون الحاجة إلى أي أجهزة إضافية من المستخدم. تتوفر نسخة تجريبية مجانية لتجربة المنصة.

النقاط الرئيسية:

الكشف عن الآفات والأمراض على مستوى الأوراق
إحصاءات النباتات بالذكاء الاصطناعي وتقييم حالة الأشجار
مراقبة تغطية المظلة
الكشف عن الإجهاد باستخدام مؤشر NDVI
دعم الحد من البصمة الكربونية

خدمات:

تشخيص المحاصيل
عدد النباتات
تقييم غطاء المحاصيل
رسم الخرائط الميدانية والمراقبة
تحليل الأقمار الصناعية
رؤى حول انبعاثات الكربون

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: agro-scout.com
الهاتف: +1 (832) 641-2179
البريد الإلكتروني: Info@agro-scout.com
لينكد إن: www.linkedin.com/company/agroscout-ltd
فيسبوك: www.facebook.com/agroscout.saas
انستجرام: www.instagram.com/agroscout

13. قرية النباتات

بدأت مبادرة PlantVillage في جامعة ولاية بنسلفانيا، وتركز على مساعدة صغار المزارعين في أفريقيا وآسيا والأمريكتين على مواجهة الآفات والأمراض وضغوط المناخ من خلال تقنيات سهلة الاستخدام. يدمج نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ PlantVillage، والمتوفر حاليًا في مرحلة تجريبية، نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة مع بيانات خارجية مثل توقعات الطقس ومعلومات التربة لتقديم حلول أكثر دقة لمشاكل المحاصيل. يمكن للمزارعين إرسال التفاصيل عبر تطبيق جوال، والذي بدوره يقدم النصائح عبر الهاتف أو الرسائل النصية أو قنوات أخرى.

تُساهم البيانات التي يتم جمعها في جميع أنحاء العالم في الأبحاث المتعلقة بالتنبؤ بالتهديدات الناشئة للمحاصيل وإدارتها. وتتناول جهود منفصلة قضايا محددة مثل الإبلاغ عن الجراد للمجتمعات المحلية ومنظمة الأغذية والزراعة، على الرغم من أن التركيز الرئيسي ينصب على التشخيص والتكيف بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

النقاط الرئيسية:

تطبيق جوال لتشخيص مشاكل المحاصيل
بيتا للذكاء الاصطناعي يجمع بين نماذج ومجموعات بيانات متعددة
تجميع البيانات لأبحاث التهديدات
دعم أداة الإبلاغ عن الجراد

خدمات:

نصائح زراعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي
دعم تحديد الآفات والأمراض
أدوات التكيف مع المناخ
جمع بيانات عن ظهور الجراد
معالجة بيانات المزارع العالمية

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: plantvillage.psu.edu
لينكد إن: www.linkedin.com/company/plantvillage
فيسبوك: www.facebook.com/PlantVillageAfrica
تويتر: x.com/plantvillage

14. شبكة حماية المحاصيل

تقدم شبكة حماية المحاصيل تطبيقًا للتنبؤات يستخدم بيانات الطقس للتنبؤ بمخاطر أمراض المحاصيل المختلفة. وتستمد النماذج معلومات الطقس الشبكية الخاصة بكل موقع من خلال مجموعة برامج IBM Environmental Intelligence Suite، المبنية على أبحاث علماء الأمراض في الجامعات. ويعتمد المزارعون ومستشارو المحاصيل والباحثون على هذه النتائج لتوجيه قراراتهم المتعلقة بإدارة الأمراض.

تُقدّم الأداة تقييمات للمخاطر بدلاً من الكشف المباشر في الميدان. ويُقدّم فيديو قصير شرحاً لخطوات الاستخدام لأي شخص جديد عليها.

النقاط الرئيسية:

التنبؤ بمخاطر الأمراض بناءً على الأحوال الجوية
تنبؤات خاصة بالموقع
نماذج من البحوث الجامعية
لا نتحمل أي مسؤولية عن نتائج الاستخدام

خدمات:

التنبؤ بأمراض المحاصيل
إرشادات تقييم المخاطر

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: cropprotectionnetwork.org
البريد الإلكتروني: info@cropprotectionnetwork.org
العنوان: جامعة ولاية آيوا، 1029 شمال شارع الجامعة، 1111 NSRIC أميس، آيوا 50011
لينكد إن: www.linkedin.com/company/the-crop-protection-network
فيسبوك: www.facebook.com/cropprotectionnetwork
تويتر: x.com/CropNetwork
إنستغرام: www.instagram.com/cropprotectionnetwork\_pod

15. xarvio

تركز شركة xarvio على حلول الزراعة الرقمية التي تقدم نصائح خاصة بكل حقل لحماية المحاصيل وإدارتها. ويبرز تطبيق Field Manager كتطبيق رئيسي - متوفر على الهاتف أو عبر الإنترنت - حيث يحصل المزارعون على إرشادات حول البذر والتغذية وخطوات حماية المحاصيل طوال الموسم. ويوضح التطبيق الإجراءات الواجب اتخاذها، وتوقيتها، ومكانها، وكميتها، استنادًا إلى بيانات صحة المحاصيل ومخاطر الأمراض، مثل الذرة وفول الصويا والقمح والكانولا.

تقدم شركة "هيلثي فيلدز" استراتيجية مُخصصة لمكافحة الأمراض، مع ضمان نجاح مرتبط بصحة أوراق النباتات. أما نظام "ون سمارت سبراي" فيتولى رش مبيدات الأعشاب بدقة متناهية، من خلال إنشاء خرائط للأعشاب الضارة وتقديم توصيات بالرش في المناطق التي تحتاج فقط إلى ذلك. ويعتمد النظام بشكل عام على نماذج زراعية لتحديد التوقيت والجرعة المناسبين لحماية المحاصيل.

النقاط الرئيسية:

نصائح خاصة بحماية المحاصيل حسب الحقل
توصيات الرش حسب المنطقة
رؤى حول مخاطر الأمراض في مدير الميدان
الكشف عن الأعشاب الضارة باستخدام معالجة الصور

خدمات:

إدارة الحقول من البذر إلى الحصاد
توقيت وجرعة حماية المحاصيل
استراتيجية مصممة خصيصًا للوقاية من الأمراض
تطبيق دقيق لمبيدات الأعشاب
تحليلات البيانات للمدخلات

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.xarvio.com
الهاتف: +49 30 22957857
البريد الإلكتروني: support@xarvio.info
العنوان: ايم زولهافن 24، 50678 كولن، ألمانيا
فيسبوك: www.facebook.com/xarvio.global
تويتر: x.com/xarviodf
إنستغرام: www.instagram.com/xarvio\_global

16. فيرماتا

تُطوّر شركة فيرماتا منصة Croptimus كمنصة رؤية حاسوبية تراقب المحاصيل على مدار الساعة باستخدام الكاميرات. ترصد المنصة الآفات بمختلف أنواعها، وتكشف الأمراض مثل البياض الدقيقي، وتعفن البراعم، وأنماط التبقع تلقائيًا عبر تقنيات التعلّم الآلي. يتلقى المزارعون تنبيهات قبل وقت كافٍ من اكتشاف المشاكل بالفحص اليدوي، مما يقلل وقت الاستكشاف ويُمكّنهم من التركيز على الإصلاحات.

يوفر النظام أيضًا رؤية شاملة بزاوية 360 درجة للغطاء النباتي مع علامات حوادث قابلة للنقر لإلقاء نظرة سريعة على مناطق المشاكل. وتُظهر الخرائط الحرارية كيفية انتشار الآفات أو الأمراض بمرور الوقت، وتُبرز المناطق التي يُحتمل أن تُسبب مشاكل في النظام. وهو يعمل في كل من البيئات المُتحكم بها والحقول الخارجية.

النقاط الرئيسية:

الكشف الآلي عن الآفات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع
الكشف المبكر عن الأمراض
طبقات عرض بزاوية 360 درجة
خرائط حرارية لتتبع المشكلات

خدمات:

مراقبة الآفات والأمراض
الاستطلاع الآلي
رسم خرائط الحوادث
تتبع انتشار مسببات الأمراض
مراقبة نمو النبات

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.fermata.tech
لينكد إن: www.linkedin.com/company/fermatatech
فيسبوك: www.facebook.com/FermataTechnology
تويتر: x.com/FermataTech
انستغرام: www.instagram.com/fermatatech

17. كروبان

تدير شركة كروبين منصةً تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتركز على رقمنة العمليات الزراعية وتوفير رؤى تنبؤية شاملة لنظام الغذاء. يتم تتبع صحة المحاصيل في الوقت الفعلي للمساعدة في تحسين الإنتاجية والجودة، بينما تعالج الأدوات إدارة خسائر المحاصيل والحد من مشاكل الآفات والأمراض من خلال بيانات قابلة للتنفيذ. وتستعين المنصة بمصادر متنوعة لدعم اتخاذ القرارات على أرض الواقع وبناء ممارسات زراعية قادرة على التكيف مع تغير المناخ.

يشمل النظام تطبيقات لاستكشاف الحقول، ودعم المزارعين، وقنوات تحليل البيانات. وتساهم الشراكات في توفير بيانات الطقس والأقمار الصناعية وغيرها من البيانات لجعل التنبؤات أكثر فائدة في إدارة المخاطر.

النقاط الرئيسية:

مراقبة صحة المحاصيل في الوقت الحقيقي
نماذج تنبؤية لاتخاذ القرارات
ميزات إدارة خسائر المحاصيل
أدوات رصد انتشار الآفات والأمراض

خدمات:

رقمنة العمليات الميدانية
الكشافة وتمكين المزارعين
رؤى حول العائد والجودة
دعم القدرة على التكيف مع تغير المناخ
كفاءة سلسلة التوريد
مساعدة في تغطية المخاطر

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.cropin.com
البريد الإلكتروني: marketing@cropin.com
العنوان: #1021، الطابق الثالث، الشارع الرئيسي السادس عشر، المرحلة الأولى من منطقة بي تي إم لاي أوت، بنغالور، كارناتاكا – 560029
لينكد إن: www.linkedin.com/company/cropin-technology
فيسبوك: www.facebook.com/CropinTech
تويتر: x.com/CropInTech

18. تارانِس

يُقدّم نظام تارانِس معلوماتٍ دقيقةً عن المحاصيل على مستوى الأوراق، مُوجّهةً بشكلٍ أساسي للمستشارين العاملين مع المزارعين. تقوم الطائرات المسيّرة بجمع صورٍ عالية الدقة، بدقةٍ كافيةٍ لرؤية أدقّ التفاصيل على النباتات. يُحلّل الذكاء الاصطناعي الأمراض، وأضرار الحشرات، وشدة الأعشاب الضارة، ومشاكل العناصر الغذائية، والصحة العامة للحقل - خلال موسم الزراعة وبعده.

يستخدمه المستشارون للاستكشاف عن بُعد، وتحديد أولويات الحقول التي تحتاج إلى عناية، وإجراء مكالمات أسرع مدعومة ببيانات مرئية. تعمل الخدمة بشكل متكامل على مدار العام مع دعم فني شامل، وليس مجرد بيانات خام. إنها حل عملي لبناء علاقات مع المزارعين من خلال توصيات واضحة ومخصصة.

النقاط الرئيسية:

الكشف عن التهديدات على مستوى الأوراق
دقة الصورة دون المليمتر
تغطية على مدار العام
الذكاء الاصطناعي المدرب على صور المحاصيل

خدمات:

تحليل الأمراض والحشرات
رسم خرائط شدة انتشار الأعشاب الضارة
تحديد نقص العناصر الغذائية
مراقبة الصحة الميدانية
دعم اتخاذ القرار من قبل المستشار

معلومات الاتصال:

موقع الكتروني: www.taranis.com
الهاتف: +1 (317) 804-2031
البريد الإلكتروني: info@taranis.ag
العنوان: 725 شارع إيست مين، ويستفيلد، إنديانا 46074
لينكدإن: www.linkedin.com/company/taranis-visual
فيسبوك: www.facebook.com/taranisvisual
تويتر: x.com/TaranisAg
انستقرام: www.instagram.com/taranis\_ag

19. PictureThis

يعمل تطبيق PictureThis كتطبيق للهواتف الذكية، حيث يقوم المستخدمون بتصوير النباتات للحصول على تعريف فوري لها، بالإضافة إلى معلومات حول الأمراض المحتملة. يكتشف التطبيق أي مشاكل في مظهر النبات، ويقترح خطوات وقائية أو علاجية فورية. تشمل إرشادات العناية أساسيات مثل الري، واحتياجات الإضاءة، وغيرها من أمور الصيانة، كما يُشير إلى وجود نباتات سامة في البيئة المحيطة.

كثيرًا ما يُشيد المستخدمون بسهولة تعامل التطبيق مع الصور الملتقطة في الإضاءة المنخفضة أو الصور المزدحمة. كما يتيح التطبيق إمكانية حفظ النباتات المُحددة في قوائم شخصية لمتابعتها باستمرار. وتتيح النسخة التجريبية المجانية للمستخدمين تجربة الميزات الأساسية قبل الترقية إلى النسخة المدفوعة التي تُتيح الوصول إلى تفاصيل ومحتوى إضافي.

النقاط الرئيسية:

تحديد النباتات باستخدام الصور
التشخيص الآلي للأمراض
نصائح للعناية وإرشادات للوقاية
تحذيرات السمية للنباتات

خدمات:

تحديد النباتات
اقتراحات للكشف عن الأمراض وعلاجها
إرشادات العناية بالنباتات
تحذيرات بشأن النباتات السامة
تخزين النباتات الشخصية

معلومات الاتصال:

الموقع الإلكتروني: www.picturethisai.com
البريد الإلكتروني: support@picturethisai.com
فيسبوك: www.facebook.com/PictureThisAI
تويتر: x.com/picturethisai
إنستغرام: www.instagram.com/PictureThisAI

20. مراقبة المحاصيل باستخدام نظام EOS

يستخدم نظام مراقبة المحاصيل EOS صور الأقمار الصناعية لمتابعة حالة الحقول دون الحاجة إلى زيارتها. تجمع المنصة بيانات الطقس والغطاء النباتي والبيانات التاريخية لتسليط الضوء على صحة المحاصيل ومراحل نموها وحالة رطوبة التربة. كما تُرسل تنبيهات عند ظهور تغيرات في الغطاء النباتي أو مخاطر محتملة، ما يُتيح اكتشاف المشكلات مبكراً.

تساعد خرائط تطبيق المعدل المتغير على ضبط الأسمدة والمياه والبذور وغيرها من المدخلات لتجنب الهدر. تُنظّم التقارير المخصصة معلومات الحقول في جداول يسهل مشاركتها. يُضيف المزارعون حدود حقولهم مرة واحدة، ثم يتتبعون الاتجاهات والوضع الحالي بمرور الوقت.

النقاط الرئيسية:

مراقبة صحة المحاصيل عن بعد
إشعارات المخاطر من بيانات الأقمار الصناعية
تتبع تغيرات الغطاء النباتي
خرائط تحسين الموارد

خدمات:

التحليل الميداني القائم على الأقمار الصناعية
مراقبة صحة المحاصيل ونموها
تنبيهات مبكرة للمخاطر
دعم التطبيقات ذات المعدل المتغير
تقارير قابلة للتخصيص

معلومات الاتصال:

الموقع الالكتروني: eos.com
البريد الإلكتروني: sales@eosda.com
العنوان: 800 W. El Camino Real, Suite 180, Mountain View, CA 94040, USA
لينكدإن: www.linkedin.com/company/eos-data-analytics
فيسبوك: www.facebook.com/eosda
تويتر: x.com/eos_da
انستجرام: www.instagram.com/eosdataanalytics

استنتاج

وفي الختام، أدى دمج التقنيات المتقدمة في الكشف عن أمراض المحاصيل إلى إحداث تحول كبير في الممارسات الزراعية. وأصبح التعرف المبكر والدقيق على أمراض النباتات ممكنًا الآن من خلال أدوات مبتكرة مختلفة، بما في ذلك التحليل القائم على الصور، وخوارزميات التعلم الآلي، وتقنيات الاستشعار عن بعد. وتمكن هذه التطورات المزارعين من الكشف عن الأمراض على الفور، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب التي يمكن أن تمنع انتشار مسببات الأمراض والحد من خسائر المحاصيل.

إن تبني هذه الأدوات لا يعزز الإنتاجية فحسب، بل يساهم أيضًا في ممارسات الزراعة المستدامة من خلال تقليل الحاجة إلى الاستخدام المفرط للمبيدات الحشرية. ومع استمرار تقدم الأبحاث في هذا المجال، من المتوقع تطوير نماذج أكثر قوة وقابلية للتعميم، مما يحسن كفاءة وفعالية استراتيجيات إدارة أمراض المحاصيل. وفي نهاية المطاف، يحمل التطور المستمر لتقنيات الكشف عن أمراض المحاصيل وعدًا بأنظمة زراعية أكثر مرونة وإنتاجية في جميع أنحاء العالم.