20 Best Crop Disease Detection Tools (2026)
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संपर्क करेंआधुनिक कृषि में, स्वस्थ पैदावार बनाए रखने और खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए फसल रोगों की समय पर पहचान और प्रबंधन महत्वपूर्ण है। प्रौद्योगिकी में प्रगति ने बीमारियों का जल्द पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए कई तरह के उपकरण पेश किए हैं, जिससे किसान लक्षित हस्तक्षेप लागू कर सकते हैं। यह लेख फसल रोग का पता लगाने में नवीनतम उपकरणों और तकनीकों की खोज करता है, और टिकाऊ खेती प्रथाओं में उनके लाभों और अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालता है।
1. फ्लाईपिक्स एआई
फ्लाईपिक्स एआई फसल रोग का पता लगाने और कृषि निगरानी के लिए डिज़ाइन किए गए एआई-संचालित भू-स्थानिक विश्लेषण में माहिर है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म फसल रोगों के संकेतों का पता लगाने, पौधों के स्वास्थ्य की निगरानी करने और फसल की पैदावार को प्रभावित करने वाले पर्यावरणीय कारकों को ट्रैक करने के लिए हवाई और उपग्रह इमेजरी को संसाधित करता है। ड्रोन इमेजरी, सैटेलाइट डेटा और LiDAR सहित विभिन्न डेटा प्रकारों के समर्थन के साथ, हम सुनिश्चित करते हैं कि हमारे समाधान किसानों और कृषि व्यवसायों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
हमारा नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को आसानी से भू-स्थानिक डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, जिससे उन्नत तकनीकी कौशल की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। चाहे वह फसल रोगों की पहचान करना हो, कीटों के संक्रमण की निगरानी करना हो या मिट्टी की स्थिति का आकलन करना हो, फ्लाईपिक्स एआई कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करता है जो व्यवसायों को फसल के स्वास्थ्य को बनाए रखने और पैदावार को अनुकूलित करने में मदद करता है। हम यह सुनिश्चित करने के लिए अनुकूलित AI मॉडल विकास भी प्रदान करते हैं कि हमारे उपकरण प्रत्येक कृषि परियोजना की अनूठी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
मौजूदा कृषि प्रबंधन प्रणालियों के साथ सहजता से एकीकृत, फ्लाईपिक्स एआई परिचालन वर्कफ़्लो को बढ़ाता है और डेटा-संचालित निर्णय लेने का समर्थन करता है। हमारे समाधान समय बचाने, लागत कम करने और फसल रोग का पता लगाने की दक्षता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे किसानों को सक्रिय उपाय करने और अपनी फसलों के लिए जोखिम कम करने में मदद मिलती है।
प्राइसिंग
कीमतें € EUR में
Starterस्टोरेज 10 GB
€100/user/mo
50 Credits
~1 Gigapixels
शामिल सुविधाएँ:
- एनालिटिक्स डैशबोर्ड एक्सेस
- वेक्टर लेयर्स एक्सपोर्ट करें
- 5 कार्यदिवसों के भीतर ईमेल सपोर्ट
Standardस्टोरेज 120 GB
€500/2 user/mo
500 + 100 Credits
~Up to 12 Gigapixels
शामिल सुविधाएँ:
- मल्टीस्पेक्ट्रल डेटा का एक्सेस
- मैप शेयरिंग सुविधा
- 2 कार्यदिवसों के भीतर ईमेल सपोर्ट
Proस्टोरेज 600 GB
€2000/5 user/mo
2000 + 1000 Credits
~Up to 60 Gigapixels
शामिल सुविधाएँ:
- API एक्सेस
- टीम प्रबंधन
- ईमेल और चैट सपोर्ट, 1 घंटे में जवाब
Enterpriseस्टोरेज Unlimited
Credits : Unlimited
User Seats: Unlimited
शामिल सुविधाएँ:
- API एक्सेस
- टीम प्रबंधन
- ईमेल और चैट सपोर्ट, 1 घंटे में जवाब
मुख्य विचार:
- एआई-संचालित फसल रोग पहचान और कृषि विश्लेषण
- आसान डेटा विश्लेषण के लिए नो-कोड इंटरफ़ेस
- ड्रोन और LiDAR सहित कई भू-स्थानिक डेटा प्रकारों का समर्थन करता है
- कृषि-विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए कस्टम एआई मॉडल का विकास
सेवाएं:
- फसल रोग का पता लगाना और निगरानी करना
- पौधों के स्वास्थ्य और कीट संक्रमण की वास्तविक समय पर ट्रैकिंग
- अनुकूलन योग्य भू-स्थानिक विश्लेषण समाधान
- फसल स्वास्थ्य दृश्य के लिए हीटमैप निर्माण
संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:
- वेबसाइट: फ्लाईपिक्स.ai
- ईमेल: info@flypix.ai
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- पता: रॉबर्ट-बॉश-स्ट्रीट 7, 64293 डार्मस्टाट, जर्मनी
- Phone: +49 6151 7076949
| औजार | Category | प्रमुख विशेषताऐं | लक्षित दर्शक | Unique Differentiator | एकीकरण |
|---|---|---|---|---|---|
| फ्लाईपिक्स एआई | 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 |
| फ़ार्मोनॉट | 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 |
| एग्रोस्काउट | 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 |
| तारानिस | 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 |
| ईओएसडीए फसल निगरानी | 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. फसल निदान
क्रॉपडायग्नोसिस एक मोबाइल एप्लिकेशन है जिसे किसानों को फसल के कीटों और बीमारियों के निदान और प्रबंधन में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ऐप फसलों, स्थान, मिट्टी और खतरों के बारे में विवरण एकत्र करने के लिए एक स्मार्ट प्रश्नावली का उपयोग करता है, जो व्यक्तिगत निदान परिणाम प्रदान करता है। यह रसायनों और अनुप्रयोग निर्देशों के मिलान के लिए सिफारिशें प्रदान करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उपचार प्रक्रिया सटीक और कुशल है। AI तकनीक का उपयोग करके, क्रॉपडायग्नोसिस का उद्देश्य कीट प्रबंधन में त्रुटियों को खत्म करना और हानिकारक रसायनों के उपयोग को कम करते हुए खेतों की समग्र उत्पादकता में सुधार करना है।
यह एप्लिकेशन सरलता और उपयोगिता पर जोर देता है, जिसका उद्देश्य कीट प्रबंधन में निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाना है। यह किसानों को कवक, बैक्टीरिया, कीटों और अन्य रोगजनकों के कारण होने वाले पौधों के विकारों को पहचानने में सहायता करता है। यह ऐप रसायनों के अत्यधिक उपयोग से होने वाले पर्यावरणीय नुकसान के जोखिम को कम करने में भी मदद करता है, इस प्रकार टिकाऊ कृषि पद्धतियों का समर्थन करता है। यह एंड्रॉइड और आईओएस दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ है।
मुख्य विचार:
- एआई-संचालित कीट और रोग निदान।
- व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएँ.
- सटीक और विस्तृत आवेदन निर्देश प्रदान करता है।
- नौसिखिए और अनुभवी दोनों किसानों के लिए डिज़ाइन किया गया।
- मोबाइल एप्लिकेशन एंड्रॉयड और आईओएस के लिए उपलब्ध है।
सेवाएं:
- फसल कीट एवं रोग निदान।
- कीट नियंत्रण के लिए उत्पाद अनुशंसाएँ.
- व्यक्तिगत आवेदन निर्देश.
- वास्तविक समय सहायता के लिए मोबाइल ऐप.
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.cropdiagnosis.com
- ईमेल: info@ergobyte.gr
- पता: एर्गोबाइट इंफॉर्मेटिक्स एसए 21, अरिस्टोटेलस स्ट्रीट। — 54624 थेसालोनिकी
- फ़ोन: +302310288434
- ट्विटर:x.com/@cropdiagnosis
- फेसबुक: facebook.com/CropDiagnosis
3. एग्री टेक टुमॉरो
एग्रीटेकटुमॉरो इस बात का विस्तृत विवरण प्रदान करता है कि कैसे एआई फसल रोग निदान को बदल रहा है। लेख पारंपरिक मैनुअल खेती के तरीकों से अधिक उन्नत एआई-संचालित तकनीकों में बदलाव पर प्रकाश डालता है। एआई, मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न का उपयोग ऐसे सिस्टम बनाने के लिए किया जा रहा है जो पौधों की बीमारियों का पता अकेले मानव निरीक्षण की तुलना में अधिक कुशलता से और सटीक रूप से लगा सकते हैं। ये एआई सिस्टम जोखिम प्रोफाइल बनाने और संभावित बीमारी के प्रकोप की भविष्यवाणी करने के लिए सेंसर, कैमरे और ऐतिहासिक फसल जानकारी से डेटा का उपयोग करते हैं। यह बदलाव किसानों के लिए महत्वपूर्ण है, खासकर उन क्षेत्रों में जहां फसल रोग प्रचलित हैं और महत्वपूर्ण उपज नुकसान का कारण बन सकते हैं।
AI उपकरण मृदा सेंसर और जल गुणवत्ता निगरानी उपकरणों जैसे अन्य प्रणालियों के साथ एकीकृत करके वर्तमान कृषि पद्धतियों के साथ सहजता से काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये सिस्टम न केवल मौजूदा बीमारियों का पता लगाने के बारे में हैं, बल्कि पर्यावरण की स्थितियों के आधार पर भविष्य की समस्याओं की भविष्यवाणी करने के बारे में भी हैं, जिससे किसानों को निवारक कार्रवाई करने में मदद मिल सकती है। हालाँकि, कुछ चुनौतियाँ बनी हुई हैं, जैसे कि नई तकनीक अपनाने के लिए कठिन सीखने की अवस्था और कुछ क्षेत्रों में बुनियादी ढाँचे की कमी। इन बाधाओं के बावजूद, AI-संचालित रोग पहचान खेती को अधिक कुशल बनाने, श्रम लागत को कम करने और लंबी अवधि में पैदावार में सुधार करने का वादा करती है।
मुख्य विचार:
- मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके फसल रोग का पता लगाने में एआई एकीकरण।
- पत्ती फफूंद, मकड़ी के कण और वर्टिसिलियम विल्ट जैसी बीमारियों की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाने की क्षमता।
- मृदा एवं पर्यावरणीय सेंसरों से प्राप्त वास्तविक समय डेटा का उपयोग।
- 87% से 100% तक प्रभावशीलता दर के साथ रोगों का पता लगाने में उच्च प्रभावकारिता।
- बाधाओं में किसानों के लिए सीखने की प्रक्रिया और ग्रामीण क्षेत्रों में बुनियादी ढांचे की चुनौतियां शामिल हैं।
सेवाएं:
- एआई-संचालित फसल रोग का पता लगाना और जोखिम का पूर्वानुमान।
- रोग निवारण अनुशंसाओं के लिए मशीन लर्निंग मॉडल।
- मृदा एवं पर्यावरण डेटा सेंसर के साथ एकीकरण।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.agritechtomorrow.com
- पता: 5942 एडिंगर एवेन्यू #113 – 230 हंटिंगटन बीच, CA 92649
- ईमेल: brandon@bthmgmt.com
- फ़ोन: +(949)209-8812
- ट्विटर: x.com/AgriTechTmrw
4. प्लांटिक्स
प्लांटिक्स एक मोबाइल एप्लिकेशन है जो किसानों को फसल रोगों का निदान और प्रबंधन करने में मदद करता है। प्रभावित पौधे की केवल एक तस्वीर लेने से, उपयोगकर्ता तुरंत निदान और उपचार सुझाव प्राप्त कर सकते हैं, जिससे यह फसल प्रबंधन के लिए एक तेज़ और सुविधाजनक उपकरण बन जाता है। ऐप विशेषज्ञ सलाह, रोग निवारण विधियाँ और विभिन्न पौधों के मुद्दों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपनी फसल उत्पादकता को अधिकतम करने में मदद मिलती है। प्लांटिक्स का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और यह दुनिया भर में सबसे अधिक डाउनलोड किए जाने वाले कृषि ऐप में से एक बन गया है, जिसमें किसानों और विशेषज्ञों का एक बड़ा उपयोगकर्ता आधार है।
रोग निदान के अलावा, प्लांटिक्स फसल-विशिष्ट जानकारी वाली लाइब्रेरी और विशेषज्ञ समुदाय की सलाह के लिए एक मंच जैसे संसाधन भी प्रदान करता है। यह व्यक्तिगत किसानों और कृषि व्यवसायों दोनों का समर्थन करता है, और ऐप उपचार तक पहुँच की सुविधा प्रदान करता है, जिससे समग्र फसल स्वास्थ्य में सुधार होता है। अपने उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस और वास्तविक समय समर्थन के साथ, प्लांटिक्स का लक्ष्य दुनिया भर में खेती के तरीकों को बेहतर बनाना और बेहतर फसल प्रबंधन के माध्यम से अधिक पैदावार सुनिश्चित करना है।
मुख्य विचार:
- फोटो अपलोड के साथ तत्काल फसल रोग निदान।
- रोग की रोकथाम के तरीके और विशेषज्ञ सलाह प्रदान करता है।
- दुनिया भर के किसानों और कृषि वैज्ञानिकों के बीच लोकप्रिय।
- फसल-विशिष्ट रोग संबंधी जानकारी का व्यापक पुस्तकालय।
- व्यवसायों के लिए अतिरिक्त सुविधाएं उपलब्ध होने के साथ इसका उपयोग निःशुल्क है।
सेवाएं:
- छवि पहचान के माध्यम से रोग का निदान।
- विशेषज्ञ सलाह और सामुदायिक सहायता तक पहुंच।
- फसल रोग की रोकथाम और उपचार संबंधी सिफारिशें।
- व्यक्तिगत किसानों और व्यवसायों दोनों के लिए उपलब्ध।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.plantix.net
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/plantixapp
- फेसबुक: www.facebook.com/Plantix
- ट्विटर: x.com/plantixapp
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/plantix
5. एग्रियो
एग्रीओ एक मोबाइल एप्लीकेशन है जो पौधों की बीमारियों और कीटों की पहचान करने में मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाता है। प्रभावित पौधों की छवियों का विश्लेषण करके, ऐप वास्तविक समय में निदान प्रदान करता है, जिससे यह किसानों और घरेलू उत्पादकों दोनों के लिए एक उपयोगी उपकरण बन जाता है। यह न केवल बीमारियों की पहचान करता है बल्कि उपचार और कीट प्रबंधन रणनीतियों का भी सुझाव देता है। एग्रीओ जैविक और जैविक उपचार विकल्पों को एकीकृत करता है, जो टिकाऊ कृषि प्रथाओं पर जोर देता है। यह ऐप उन क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ विशेषज्ञ सलाह दुर्लभ है, यह उपयोगकर्ताओं को फसल स्वास्थ्य प्रबंधन के लिए एक आसान-से-पहुँच वाला उपकरण प्रदान करता है।
एग्रीओ अपनी बीमारी का पता लगाने की क्षमताओं को लगातार बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करता है। यह उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया से सीखता है, जो इसकी निदान सटीकता को बेहतर बनाने में मदद करता है। बीमारी की पहचान प्रदान करने के अलावा, ऐप उपयोगकर्ताओं को बीमारियों के प्रसार को रोकने, फसल चक्रण, मिट्टी उपचार और बहुत कुछ की सलाह देने के बारे में भी शिक्षित करता है। यह ऐप कृषि विशेषज्ञता में अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, खासकर उन क्षेत्रों में जहाँ पेशेवर कृषिविदों की कमी है।
मुख्य विचार:
- एआई-संचालित पौधों की बीमारी और कीट की पहचान।
- वास्तविक समय निदान और उपचार सिफारिशें।
- जैविक और कार्बनिक उपचार पर ध्यान केंद्रित करें।
- उपयोगकर्ता फीडबैक के आधार पर लगातार सीखते और सुधार करते रहें।
सेवाएं:
- पौधों की बीमारी की पहचान।
- कीट प्रबंधन अनुशंसाएँ.
- एआई आधारित उपचार प्रोटोकॉल।
- उत्पादकों के लिए शैक्षिक सहायता।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.agrio.app
- फेसबुक: www.facebook.com/agrio.saillog
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/saillog-ltd
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/agrio\_saillog
- ट्विटर: x.com/agrio_saillog
6. दयालु
Kindwise एक फसल रोग और कीट पहचान API प्रदान करता है, जिसे crop.health के नाम से जाना जाता है, जिसे डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उनके समाधानों में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। API 23 प्रमुख फसलों और 288 रोगों और कीटों को कवर करने वाला एक विशाल डेटाबेस प्रदान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म उच्च स्तर की सटीकता के साथ फसल की समस्याओं की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग और छवि पहचान तकनीक का उपयोग करता है, जो इसे कृषि व्यवसायों और ऐप डेवलपर्स के लिए उपयोगी बनाता है जो अपने उत्पादों में फसल स्वास्थ्य सुविधाएँ जोड़ना चाहते हैं।
crop.health API खास तौर पर उन व्यवसायों के लिए फ़ायदेमंद है जो किसानों को वास्तविक समय में कीट और बीमारी की पहचान करने वाले उपकरण प्रदान करना चाहते हैं। यह फसलों की छवियों का विश्लेषण करके फंगल रोगों, पोषक तत्वों की कमी और कीटों के संक्रमण जैसी समस्याओं की पहचान कर सकता है। सिस्टम को निरंतर फीडबैक के साथ बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि तकनीक कृषि क्षेत्र की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए विकसित हो।
मुख्य विचार:
- 23 प्रमुख फसलों में 288 रोगों और कीटों के लिए ए.पी.आई.
- कीट एवं रोग पहचान में उच्च सटीकता।
- कृषि क्षेत्र में डेवलपर्स और व्यवसायों पर लक्षित।
- उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के साथ लगातार सुधार हो रहा है।
सेवाएं:
- फसल रोग और कीट पहचान एपीआई.
- छवि पहचान और विश्लेषण उपकरण.
- लक्षण, गंभीरता और उपचार पर जानकारी।
- डेवलपर्स के लिए एपीआई एकीकरण.
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.kindwise.com
- फेसबुक: www.facebook.com/app.plant.id
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/flowerchecker
- इंस्टाग्राम: www.inst agram.com/flowerchecker
- ट्विटर: x.com/flowerchecker
7. प्रोएग
प्रोएग ने एचसैट के साथ साझेदारी करके इनफेरेंस नामक एक एआई-संचालित उपकरण जारी किया है, जिसे किसानों को फसल रोगों का पता लगाने और भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्लेटफ़ॉर्म हज़ारों फसल छवियों का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जिसमें फसल की भविष्यवाणियों के लिए 95% की प्रभावशाली सटीकता दर और रोग का पता लगाने के लिए 90% से अधिक है। यह उपकरण अपनी रोग पहचान क्षमताओं की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए उपग्रह और मौसम डेटा को भी एकीकृत करता है। प्रोएग द्वारा एआई तकनीक का उपयोग फसल स्वास्थ्य समस्याओं की त्वरित पहचान करने की अनुमति देता है, जो कृषि उत्पादकता के प्रबंधन में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।
इनफेरेंस को पहले ही कई देशों में तैनात किया जा चुका है और इसने हजारों खेतों का विश्लेषण किया है। यह उपकरण प्रोएग की व्यापक पहल का हिस्सा है, जो फसल बीमा और कृषि सेवाओं में उन्नत तकनीक को एकीकृत करता है, जिससे किसानों को विश्वसनीय डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। एआई सिस्टम में सुधार जारी है, जो अधिक डेटा को संसाधित करने के साथ-साथ बेहतर पूर्वानुमान और बीमारी का पता लगाने की सुविधा प्रदान करता है।
मुख्य विचार:
- एआई-संचालित रोग पहचान और भविष्यवाणी उपकरण।
- फसल पूर्वानुमान में 95% सटीकता और रोग पहचान में 90%।
- बेहतर सटीकता के लिए उपग्रह और मौसम डेटा का उपयोग करता है।
- विश्व स्तर पर तैनात, हजारों खेतों का विश्लेषण।
सेवाएं:
- फसल रोग की भविष्यवाणी और पता लगाना।
- मौसम और उपग्रह डेटा के साथ एकीकरण।
- कृषि निर्णय लेने के लिए प्रौद्योगिकी।
- प्रोएग की व्यापक कृषि सेवाओं का हिस्सा।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.proag.com
- फ़ोन: +(800) 366-2767
- फेसबुक: www.facebook.com/ProAgIns
- ट्विटर: x.com/ProAgIns
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/proag
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/proagins
8. अंतर्राष्ट्रीय आलू केंद्र
इंटरनेशनल पोटैटो सेंटर (सीआईपी) एक स्मार्टफोन-आधारित ऐप विकसित कर रहा है जो फसल रोगों की पहचान करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का लाभ उठाता है, विशेष रूप से पौधे के वायरस के कारण होने वाले रोग, जैसे कि शकरकंद वायरस रोग। इस एआई-संचालित उपकरण का उद्देश्य विकासशील क्षेत्रों में छोटे पैमाने के किसानों के लिए एक लागत प्रभावी और उपयोग में आसान समाधान प्रदान करना है, जिनके पास पौधों की बीमारियों का निदान करने के लिए विशेषज्ञता या संसाधनों की कमी है। ऐप मोबाइल फोन से ली गई फसलों की छवियों का उपयोग करता है, इन्हें निदान परीक्षण परिणामों के साथ जोड़कर बेहतर रोग पहचान सटीकता के लिए एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करता है।
इस परियोजना का प्राथमिक लक्ष्य उप-सहारा अफ्रीका के किसानों के लिए रोग निदान को सुलभ बनाना है, जहाँ मोबाइल कवरेज मजबूत है और स्मार्टफोन तेजी से किफ़ायती होते जा रहे हैं। स्मार्टफोन कैमरा और एआई का उपयोग करके, ऐप रोग के लक्षणों का पता लगा सकता है जिन्हें अक्सर प्रशिक्षित विशेषज्ञों द्वारा भी दृष्टि से पहचानना मुश्किल होता है। परियोजना विभिन्न अफ्रीकी देशों में फील्डवर्क के माध्यम से बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करना जारी रखती है, जिससे ऐप की पहचान क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए एक व्यापक डेटाबेस का निर्माण होता है।
मुख्य विचार:
- फसल रोगों के निदान के लिए एआई-आधारित मोबाइल ऐप।
- पौधों के विषाणुओं, विशेषकर शकरकंद विषाणु रोग पर ध्यान केन्द्रित करें।
- विकासशील देशों के छोटे पैमाने के किसानों पर लक्षित।
- विश्लेषण हेतु चित्र लेने के लिए मोबाइल फोन कैमरे का उपयोग करता है।
- बेहतर सटीकता के लिए नैदानिक परीक्षण परिणामों से लिंक किया गया।
सेवाएं:
- मोबाइल उपकरणों का उपयोग करके एआई-आधारित रोग पहचान।
- क्षेत्र-आधारित रोग का पता लगाना और निदान।
- सटीकता बढ़ाने के लिए क्षेत्र डेटा से एआई सीखने का एकीकरण।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.cipotato.org
- फ़ोन: +511 3496017
- पता: एवेनिडा ला मोलिना 1895, ला मोलिना अपार्टाडो पोस्टल 1558, लीमा, पेरू
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/international-potato-center-cip
- फेसबुक: www.facebook.com/cipotato
- ट्विटर: x.com/Cipotato
- यूट्यूब: www.youtube.com/channel/UCAwpCZkWBaY-czMo2lulP-Q
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/cip\_potato
9. सीजीआईएआर
CGIAR ने एक AI-संचालित मोबाइल ऐप विकसित किया है जिसका नाम है टुमैनी, जिसे केले के किसानों को कीटों और बीमारियों से अपनी फसलों की रक्षा करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ऐप प्रभावित फसलों की तस्वीरों का विश्लेषण करने के लिए छवि-पहचान तकनीक का उपयोग करता है, जो 50,000 से अधिक छवियों के डेटासेट के आधार पर निदान प्रदान करता है। टुमैनी पांच प्रमुख केले के रोगों और एक कीट के लक्षणों का पता लगा सकता है, जो रोग और कीट का पता लगाने में 90% सफलता दर प्रदान करता है। ऐप फसल के भौगोलिक स्थान जैसे डेटा को भी रिकॉर्ड करता है, जिसका उपयोग निदान को बेहतर बनाने और अनुरूप सिफारिशें प्रदान करने के लिए किया जाता है।
टुमैनी विकासशील देशों में केले के किसानों के लिए एक मूल्यवान उपकरण है, जहाँ कृषि विस्तार सेवाओं और विशेषज्ञ सलाह तक पहुँच सीमित है। ऐप का विभिन्न देशों में परीक्षण किया गया है और हज़ारों किसान इसका उपयोग कर रहे हैं। केले के पौधे के विभिन्न भागों, जिसमें फल और गुच्छे शामिल हैं, पर लक्षणों का विश्लेषण करने की इसकी क्षमता इसे अन्य रोग पहचान उपकरणों से अलग बनाती है जो केवल पत्ती के लक्षणों पर निर्भर करते हैं। ऐप का उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस और ऑफ़लाइन कार्यक्षमता इसे व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाती है, जिससे फसल सुरक्षा में सुधार करने की इसकी क्षमता और बढ़ जाती है।
मुख्य विचार:
- केले के कीट और रोग की पहचान के लिए AI-संचालित ऐप।
- केले के पौधे के विभिन्न भागों पर लक्षणों का विश्लेषण कर सकते हैं।
- 90% रोग और कीट का पता लगाने में सटीकता।
- विशेषज्ञ सलाह तक सीमित पहुंच वाले विकासशील देशों में उपयोग के लिए विकसित किया गया।
- दूरस्थ क्षेत्रों में उपयोग के लिए ऑफलाइन कार्यक्षमता।
सेवाएं:
- छवि-आधारित कीट और रोग का पता लगाना।
- स्थान-आधारित निदान और उपचार सिफारिशें प्रदान करता है।
- ऑफलाइन उपयोग के लिए सुलभ होने के कारण यह दूरदराज के क्षेत्रों के किसानों के लिए उपयुक्त है।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.cgiar.org
- ईमेल: info@cgiar.org
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/onecgiar
- ट्विटर: x.com/CGIAR
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/3279391
- यूट्यूब: www.youtube.com/channel/UCYuSEwWKAsoNwg6MJEI-qeA
10. खेती के लिए
ForFarming Co. खेतों में पौधों की बीमारियों, कीटों और पोषक तत्वों की कमी के निदान के लिए AI-आधारित उपकरण प्रदान करता है। उन्नत छवि पहचान तकनीक का उपयोग करते हुए, ForFarming एक समाधान प्रदान करता है जो किसानों को पौधों की पत्तियों की छवियों के आधार पर समस्याओं का निदान करने की अनुमति देता है। कंपनी के उपकरण विभिन्न चरणों में रोगों का निदान करने, रोग की गंभीरता की पहचान करने और क्षति को रोकने या कम करने के लिए उचित कार्रवाई की सिफारिश करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। स्वचालित रोग पहचान की पेशकश करके, ForFarming का उद्देश्य श्रम को कम करना और पौधों के स्वास्थ्य आकलन की सटीकता में सुधार करना है।
कंपनी के AI समाधान किसानों को समय पर, डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो हानिकारक कीटनाशकों के उपयोग को कम करते हुए फसल की पैदावार में सुधार कर सकते हैं। अपने उपकरणों के माध्यम से, ForFarming खाद्य सुरक्षा के व्यापक मुद्दे को भी संबोधित करता है, यह सुनिश्चित करने में मदद करके कि फसलों का उचित उपचार किया जाता है और सही समय पर कटाई की जाती है। कंपनी के उपकरण विशेष रूप से बड़े पैमाने पर खेती के संचालन में उपयोगी होते हैं जहाँ मैन्युअल बीमारी की पहचान बहुत श्रमसाध्य और त्रुटिपूर्ण होगी।
मुख्य विचार:
- एआई-संचालित पौध रोग निदान उपकरण।
- रोग की अवस्था की पहचान और गंभीरता के आकलन पर ध्यान केन्द्रित करें।
- इसका उद्देश्य फसल की पैदावार में सुधार लाना और कीटनाशकों के उपयोग को कम करना है।
- बड़े पैमाने पर कृषि कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया।
सेवाएं:
- एआई-संचालित पौध रोग का पता लगाना और निदान।
- रोग की गंभीरता और चरण की पहचान।
- उपचार और रोकथाम के लिए सिफारिशें।
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.forfarming.co
- ईमेल: contact@forfarming.com
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/forfarming
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/forfarming
- ट्विटर: x.com/ForFarming
- फेसबुक: www.facebook.com/ForFarming
11. फार्मोनॉट
फार्मोनॉट उपग्रह आधारित सटीक कृषि तकनीक है जो फसलों की सेहत, मिट्टी में नमी के स्तर और मौसम के पैटर्न की वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करती है। किसान इन जानकारियों का उपयोग करके खेत में लिए जाने वाले निर्णयों में बदलाव करते हैं और बिना किसी उपकरण की आवश्यकता के बेहतर पैदावार प्राप्त करने का लक्ष्य रखते हैं। जीवन एआई सलाहकार के रूप में कार्य करता है, जो बुवाई से लेकर कटाई तक विशिष्ट भूमि और फसल की स्थितियों के अनुरूप चरण-दर-चरण सुझाव प्रदान करता है।.
यह पद्धति प्रत्यक्ष सर्वेक्षण के बजाय पृथ्वी अवलोकन डेटा पर अधिक निर्भर करती है, जिससे यह बड़े क्षेत्रों को कवर करने के लिए व्यावहारिक बन जाती है। आपूर्ति श्रृंखला में पारदर्शिता के लिए ब्लॉकचेन ट्रैकिंग का भी उपयोग किया जाता है, हालांकि इसका मूल आधार उपग्रह निगरानी और दैनिक कृषि निर्णयों के लिए एआई मार्गदर्शन ही है।.
मुख्य विचार:
- उपग्रहीय चित्र फसल स्वास्थ्य निगरानी में सहायक होते हैं।
- जीवन एआई व्यक्तिगत फसल संबंधी सलाह प्रदान करता है
- मिट्टी की नमी और मौसम संबंधी डेटा शामिल हैं।
- वृक्षारोपण वृक्षों की गिनती और वृद्धि की निगरानी उपलब्ध है।
सेवाएं:
- सटीक कृषि निगरानी
- वैयक्तिकृत कृषि परामर्श
- वृक्षारोपण प्रबंधन
- कार्बन फुटप्रिंट संबंधी जानकारी
- कृषि ऋण और बीमा मूल्यांकन सहायता
- सप्लाई चेन ब्लॉकचेन ट्रैकिंग
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: farmonaut.com
- फ़ोन: +1 (669)666-6882
- ईमेल: support@farmonaut.com
- पता: 2810 एन चर्च स्ट्रीट पीएमबी 87609, विलमिंगटन डेलावेयर, यूएसए
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/farmonaut
- फेसबुक: www.facebook.com/farmonaut
- ट्विटर: x.com/farmonaut
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/farmonaut
12. एग्रोस्काउट
एग्रोस्काउट ड्रोन और सैटेलाइट छवियों पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करके फसलों में जैव-जोखिमों का प्रारंभिक चरण में ही पता लगाता है। पत्ती स्तर पर कीट और रोग का पता लगाना इसका मुख्य हिस्सा है, साथ ही संभावित प्रसार को समझने के लिए पूर्वानुमान भी इसमें शामिल है। यह प्रणाली पौधों की गिनती करके फसल का मूल्यांकन, पूरे मौसम में कैनोपी कवरेज की निगरानी और ऑर्थोफ़ोटो तथा NDVI का उपयोग करके क्षेत्र का मानचित्रण करके तनावग्रस्त क्षेत्रों को उजागर करने का काम भी करती है।.
ड्रोन डेटा उपलब्ध न होने पर, उपग्रह विश्लेषण NDVI और RGB प्रारूपों के माध्यम से फसल के स्वास्थ्य में होने वाले परिवर्तनों का पता लगाता है। यह सब मौजूदा उपकरणों पर SaaS के रूप में चलता है और उपयोगकर्ता को किसी हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं होती है। प्लेटफ़ॉर्म को आज़माने के लिए एक निःशुल्क डेमो उपलब्ध है।.
मुख्य विचार:
- पत्ती स्तर पर कीट और रोग का पता लगाना
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा पौधों की गणना और वृक्षों की संख्या का मूल्यांकन
- कैनोपी कवरेज निगरानी
- एनडीवीआई-आधारित तनाव का पता लगाना
- कार्बन फुटप्रिंट में कमी लाने के लिए समर्थन
सेवाएं:
- फसल निदान
- पौधों की संख्या
- फसल आवरण मूल्यांकन
- क्षेत्र मानचित्रण और निगरानी
- उपग्रह विश्लेषण
- कार्बन उत्सर्जन संबंधी जानकारी
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: agro-scout.com
- फ़ोन: +1 (832) 641-2179
- ईमेल: Info@agro-scout.com
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/agroscout-ltd
- फेसबुक: www.facebook.com/agroscout.saas
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/agroscout
13. प्लांट विलेज
प्लांटविलेज की शुरुआत पेन स्टेट यूनिवर्सिटी में हुई और इसका मुख्य उद्देश्य अफ्रीका, एशिया और अमेरिका के छोटे किसानों को सुलभ तकनीक के माध्यम से कीटों, बीमारियों और जलवायु संबंधी समस्याओं से निपटने में मदद करना है। प्लांटविलेज एआई, जो अभी बीटा चरण में है, फसल संबंधी समस्याओं पर अधिक सटीक समाधान देने के लिए मौसम पूर्वानुमान और मिट्टी की जानकारी जैसे बाहरी डेटा के साथ विभिन्न एआई मॉडल को एकीकृत करता है। किसान मोबाइल ऐप के माध्यम से विवरण जमा कर सकते हैं, जिसके बाद ऐप फोन, एसएमएस या अन्य माध्यमों से सलाह प्रदान करता है।.
विश्व भर से एकत्रित डेटा उभरते फसल खतरों की भविष्यवाणी और प्रबंधन के लिए अनुसंधान में सहायक होता है। समुदायों और एफएओ के लिए टिड्डी दल की रिपोर्टिंग जैसे विशिष्ट मुद्दों से निपटने के लिए अलग-अलग प्रयास किए जा रहे हैं, हालांकि मुख्य जोर एआई-सहायता प्राप्त निदान और अनुकूलन पर है।.
मुख्य विचार:
- फसल संबंधी समस्याओं के निदान के लिए मोबाइल ऐप
- बीटा एआई जो कई मॉडलों और डेटासेटों को संयोजित करता है
- खतरे के अनुसंधान के लिए डेटा एकत्रीकरण
- लोकस्ट रिपोर्टिंग टूल समर्थन
सेवाएं:
- एआई-आधारित फसल सलाह
- कीट और रोग की पहचान में सहायता
- जलवायु अनुकूलन उपकरण
- टिड्डियों की उपस्थिति संबंधी डेटा संग्रह
- वैश्विक कृषि डेटा प्रसंस्करण
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: plantvillage.psu.edu
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/plantvillage
- फेसबुक: www.facebook.com/PlantVillageAfrica
- ट्विटर: x.com/plantvillage
14. फसल संरक्षण नेटवर्क
क्रॉप प्रोटेक्शन नेटवर्क एक पूर्वानुमान एप्लिकेशन प्रदान करता है जो मौसम डेटा का उपयोग करके विभिन्न फसल रोगों के जोखिम का अनुमान लगाता है। मॉडल आईबीएम एनवायरनमेंटल इंटेलिजेंस सूट के माध्यम से ग्रिडयुक्त, स्थान-विशिष्ट मौसम जानकारी प्राप्त करते हैं, जो विश्वविद्यालय के रोगविज्ञानी द्वारा किए गए शोध पर आधारित है। किसान, फसल सलाहकार और शोधकर्ता रोग प्रबंधन संबंधी निर्णय लेने के लिए इस डेटा पर निर्भर करते हैं।.
यह टूल फील्ड में सीधे पता लगाने के बजाय जोखिम का आकलन करता है। एक छोटा वीडियो उन लोगों के लिए उपयोग के चरणों को बताता है जो इसका पहली बार उपयोग कर रहे हैं।.
मुख्य विचार:
- मौसम आधारित रोग जोखिम पूर्वानुमान
- साइट-विशिष्ट भविष्यवाणियाँ
- विश्वविद्यालय अनुसंधान से प्राप्त मॉडल
- उपयोग के परिणामों के लिए कोई दायित्व नहीं लिया जाता है।
सेवाएं:
- फसल रोग पूर्वानुमान
- जोखिम मूल्यांकन मार्गदर्शन
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: cropprotectionnetwork.org
- ईमेल: info@cropprotectionnetwork.org
- पता: आयोवा स्टेट यूनिवर्सिटी, 1029 एन यूनिवर्सिटी बुलेवार्ड, 1111 एनएसआरआईसी, एम्स, आईए 50011
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/the-crop-protection-network
- फेसबुक: www.facebook.com/cropprotectionnetwork
- ट्विटर: x.com/CropNetwork
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/cropprotectionnetwork\_pod
15. xarvio
xarvio डिजिटल कृषि समाधानों पर ध्यान केंद्रित करता है जो फसल संरक्षण और प्रबंधन के लिए खेत-विशिष्ट सलाह प्रदान करते हैं। फील्ड मैनेजर इसका प्रमुख ऐप है – जो फोन या वेब पर उपलब्ध है – जहां किसानों को पूरे मौसम में बुवाई, पोषण और फसल संरक्षण के चरणों पर मार्गदर्शन मिलता है। यह मक्का, सोयाबीन, गेहूं और कैनोला जैसी फसलों के स्वास्थ्य और रोग जोखिम डेटा के आधार पर बताता है कि कब, कहां और कितनी मात्रा में क्या कार्रवाई करनी है।.
हेल्दी फील्ड्स, पत्तियों के स्वास्थ्य स्तर के आधार पर सफलता की गारंटी के साथ, रोगों के खिलाफ एक अनुकूलित रणनीति प्रदान करता है। वन स्मार्ट स्प्रे, खरपतवार मानचित्र बनाकर और केवल आवश्यक स्थानों पर छिड़काव की अनुशंसा करके सटीक खरपतवारनाशक अनुप्रयोग को नियंत्रित करता है। यह संपूर्ण प्रणाली फसल संरक्षण में समय और मात्रा के निर्धारण के लिए कृषि संबंधी मॉडलों पर आधारित है।.
मुख्य विचार:
- खेत-विशिष्ट फसल सुरक्षा संबंधी सलाह
- क्षेत्र-आधारित छिड़काव संबंधी अनुशंसाएँ
- फील्ड मैनेजर में रोग जोखिम संबंधी जानकारी
- इमेज प्रोसेसिंग के माध्यम से खरपतवार का पता लगाना
सेवाएं:
- बुवाई से लेकर कटाई तक खेत प्रबंधन
- फसल संरक्षण का समय और मात्रा
- रोग से बचाव की अनुकूलित रणनीति
- सटीक खरपतवारनाशक अनुप्रयोग
- इनपुट के लिए डेटा विश्लेषण
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.xarvio.com
- फ़ोन: +49 30 22957857
- ईमेल: support@xarvio.info
- पता: इम ज़ोलहाफेन 24, 50678 कोलन, जर्मनी
- फेसबुक: www.facebook.com/xarvio.global
- ट्विटर: x.com/xarviodf
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/xarvio\_global
16. फर्माटा
फर्माटा ने क्रॉप्टिमस को एक कंप्यूटर विज़न प्लेटफॉर्म के रूप में विकसित किया है जो कैमरों की मदद से चौबीसों घंटे फसलों की निगरानी करता है। यह मशीन लर्निंग के माध्यम से कई प्रकार के कीटों का पता लगाता है और पाउडरी मिल्ड्यू, बड रॉट या मोज़ेक पैटर्न जैसी बीमारियों को स्वचालित रूप से पहचान लेता है। किसानों को मैन्युअल जांच से पहले ही अलर्ट मिल जाते हैं, जिससे निरीक्षण का समय कम हो जाता है और वे समस्याओं को ठीक करने पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं।.
यह सिस्टम 360-डिग्री कैनोपी व्यू भी प्रदान करता है, जिसमें समस्या वाले स्थानों को तुरंत देखने के लिए क्लिक करने योग्य मार्कर दिए गए हैं। हीट मैप समय के साथ कीटों या बीमारियों के प्रसार को ट्रैक करते हैं और सेटअप में संभावित समस्या वाले क्षेत्रों को उजागर करते हैं। यह नियंत्रित वातावरण और खुले खेतों दोनों में काम करता है।.
मुख्य विचार:
- चौबीसों घंटे स्वचालित कीट पहचान
- रोग की शीघ्र पहचान
- 360-डिग्री क्रॉप व्यू ओवरले
- समस्या ट्रैकिंग के लिए हीट मैप
सेवाएं:
- कीट एवं रोग निगरानी
- स्वचालित स्काउटिंग
- घटना मानचित्रण
- रोगजनक के प्रसार की निगरानी
- पौधों की वृद्धि का अवलोकन
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.fermata.tech
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/fermatatech
- फेसबुक: www.facebook.com/FermataTechnology
- ट्विटर: x.com/FermataTech
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/fermatatech
17. क्रॉपिन
क्रॉपिन एक एआई-आधारित प्लेटफॉर्म चलाता है जो कृषि कार्यों को डिजिटाइज़ करने और खाद्य प्रणाली में पूर्वानुमान संबंधी जानकारी प्रदान करने पर केंद्रित है। फसल की सेहत की निगरानी वास्तविक समय में की जाती है जिससे उपज और गुणवत्ता में सुधार होता है, साथ ही इसके उपकरण फसल के नुकसान को कम करने और उपयोगी डेटा के माध्यम से कीटों और रोगों की समस्याओं को दूर करने में मदद करते हैं। यह जमीनी स्तर पर निर्णय लेने और जलवायु परिवर्तन के अनुकूल प्रथाओं को विकसित करने के लिए विभिन्न स्रोतों से जानकारी जुटाता है।.
इस व्यवस्था में फील्ड स्काउटिंग, किसान सहायता और एनालिटिक्स पाइपलाइन के लिए एप्लिकेशन शामिल हैं। साझेदारियों के माध्यम से मौसम, उपग्रह और अन्य डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमानों को जोखिम प्रबंधन के लिए अधिक उपयोगी बनाया जाता है।.
मुख्य विचार:
- वास्तविक समय फसल स्वास्थ्य निगरानी
- निर्णयों के लिए पूर्वानुमान मॉडल
- फसल हानि प्रबंधन की विशेषताएं
- कीट और रोग की घटनाओं का आकलन करने के उपकरण
सेवाएं:
- क्षेत्रीय संचालन का डिजिटलीकरण
- खोजबीन और किसान सशक्तिकरण
- उपज और गुणवत्ता संबंधी जानकारी
- जलवायु लचीलापन समर्थन
- आपूर्ति श्रृंखला दक्षता
- जोखिम कवरेज सहायता
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.cropin.com
- ईमेल: marketing@cropin.com
- पता: #1021, तीसरी मंजिल, 16वीं मेन, बीटीएम लेआउट प्रथम चरण, बेंगलुरु, कर्नाटक – 560029
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/cropin-technology
- फेसबुक: www.facebook.com/CropinTech
- ट्विटर: x.com/CropInTech
18. तारानिस
टारानिस मुख्य रूप से किसानों के साथ काम करने वाले सलाहकारों को लक्षित करके, पत्ती-स्तर की फसल संबंधी जानकारी प्रदान करता है। ड्रोन उच्च-स्तरीय छवियां एकत्र करते हैं जिनमें पौधों की छोटी-छोटी बारीकियां भी दिखाई देती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) फसल के दौरान और बाद में, रोग, कीटों से होने वाले नुकसान, खरपतवारों की गंभीरता, पोषक तत्वों की कमी और खेत के समग्र स्वास्थ्य का विश्लेषण करती है।.
सलाहकार इसका उपयोग दूर से ही खेतों का जायजा लेने, ध्यान देने योग्य क्षेत्रों को प्राथमिकता देने और दृश्य जानकारी के आधार पर त्वरित निर्णय लेने के लिए करते हैं। यह सेवा पूरे वर्ष पूर्ण समर्थन के साथ चलती है, न कि केवल कच्चे डेटा के साथ। स्पष्ट और अनुकूलित सुझावों के माध्यम से किसानों के साथ संबंध बनाने के लिए यह व्यावहारिक प्रतीत होती है।.
मुख्य विचार:
- पत्ती-स्तर पर खतरे का पता लगाना
- सबमिलीमीटर छवि रिज़ॉल्यूशन
- साल भर कवरेज
- फसल की छवियों पर प्रशिक्षित एआई
सेवाएं:
- रोग और कीट विश्लेषण
- खरपतवार की गंभीरता का मानचित्रण
- पोषक तत्वों की कमी की पहचान
- क्षेत्र स्वास्थ्य निगरानी
- सलाहकार निर्णय समर्थन
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.taranis.com
- फ़ोन: +1 (317) 804-2031
- ईमेल: info@taranis.ag
- पता: 725 ई. मेन स्ट्रीट, वेस्टफील्ड, इंडियाना 46074
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/taranis-visual
- फेसबुक: www.facebook.com/taranisvisual
- ट्विटर: x.com/TaranisAg
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/taranis\_ag
19. पिक्चर दिस
PictureThis एक मोबाइल ऐप है, जिसमें उपयोगकर्ता पौधे की तस्वीर खींचकर उसकी पहचान और संभावित बीमारियों की जानकारी तुरंत प्राप्त कर सकते हैं। यह टूल पौधे की दिखावट में कमियों को पहचानता है और तुरंत रोकथाम या उपचार के सुझाव देता है। देखभाल संबंधी निर्देशों में पानी देना, प्रकाश की आवश्यकता और अन्य रखरखाव संबंधी बुनियादी बातें शामिल हैं, साथ ही यह आसपास के जहरीले पौधों की भी पहचान करता है।.
उपयोगकर्ता अक्सर बताते हैं कि यह ऐप कम रोशनी या भीड़भाड़ वाली तस्वीरों को बिना किसी परेशानी के आसानी से खींच लेता है। ऐप में पौधों की पहचान करने और उन्हें व्यक्तिगत सूचियों में सहेजने का विकल्प भी है, ताकि उनकी लगातार निगरानी की जा सके। एक निःशुल्क परीक्षण के माध्यम से लोग सशुल्क संस्करण पर जाने से पहले मुख्य सुविधाओं का परीक्षण कर सकते हैं, जिससे अतिरिक्त विवरण और सामग्री उपलब्ध हो जाती है।.
मुख्य विचार:
- फोटो आधारित पादप पहचान
- स्वचालित रोग निदान
- देखभाल संबंधी सुझाव और रोकथाम संबंधी सलाह
- पौधों के लिए विषाक्तता संबंधी चेतावनी
सेवाएं:
- पौधे की पहचान
- रोग का पता लगाने और उपचार संबंधी सुझाव
- पौधों की देखभाल संबंधी मार्गदर्शन
- विषैले पौधों की चेतावनी
- व्यक्तिगत पौधों का भंडारण
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: www.picturethisai.com
- ईमेल: support@picturethisai.com
- फेसबुक: www.facebook.com/PictureThisAI
- ट्विटर: x.com/picturethisai
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/PictureThisAI
20. ईओएस फसल निगरानी
ईओएस क्रॉप मॉनिटरिंग उपग्रह चित्रों का उपयोग करके खेतों पर नज़र रखता है, इसके लिए खेतों का दौरा करने की आवश्यकता नहीं होती। यह प्लेटफ़ॉर्म मौसम, वनस्पति और ऐतिहासिक डेटा को एकत्रित करके फसल के स्वास्थ्य, विकास के चरणों और मिट्टी में नमी की स्थिति को दर्शाता है। वनस्पति में परिवर्तन या जोखिम दिखने पर यह अलर्ट भेजता है ताकि समस्याओं का जल्द पता लगाया जा सके।.
परिवर्तनीय दर अनुप्रयोग मानचित्र उर्वरक, पानी, बीज और अन्य इनपुट को समायोजित करने में मदद करते हैं ताकि बर्बादी से बचा जा सके। अनुकूलित रिपोर्टें खेत की जानकारी को तालिकाओं में व्यवस्थित करती हैं जिन्हें आसानी से साझा किया जा सकता है। किसान अपने खेत की सीमाएँ एक बार जोड़ते हैं और फिर समय के साथ रुझानों और वर्तमान स्थिति पर नज़र रखते हैं।.
मुख्य विचार:
- दूरस्थ फसल स्वास्थ्य निगरानी
- उपग्रह डेटा से जोखिम संबंधी सूचनाएं
- वनस्पति परिवर्तन ट्रैकिंग
- संसाधन अनुकूलन मानचित्र
सेवाएं:
- उपग्रह आधारित क्षेत्र विश्लेषण
- फसल के स्वास्थ्य और वृद्धि की निगरानी
- प्रारंभिक जोखिम चेतावनी
- परिवर्तनीय दर अनुप्रयोग समर्थन
- अनुकूलन योग्य रिपोर्टिंग
संपर्क जानकारी:
- वेबसाइट: eos.com
- ईमेल: sales@eosda.com
- पता: 800 डब्ल्यू. एल कैमिनो रियल, सुइट 180, माउंटेन व्यू, सीए 94040, यूएसए
- लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/eos-data-analytics
- फेसबुक: www.facebook.com/eosda
- ट्विटर: x.com/eos_da
- इंस्टाग्राम: www.instagram.com/eosdataanalytics
निष्कर्ष
निष्कर्ष में, फसल रोग का पता लगाने में उन्नत तकनीकों के एकीकरण ने कृषि पद्धतियों को महत्वपूर्ण रूप से बदल दिया है। पौधों की बीमारियों की प्रारंभिक और सटीक पहचान अब विभिन्न नवीन उपकरणों के माध्यम से प्राप्त की जा सकती है, जिसमें छवि-आधारित विश्लेषण, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और रिमोट सेंसिंग तकनीक शामिल हैं। ये प्रगति किसानों को बीमारियों का तुरंत पता लगाने में सक्षम बनाती है, जिससे समय पर हस्तक्षेप करने की अनुमति मिलती है जो रोगजनकों के प्रसार को रोक सकते हैं और फसल के नुकसान को कम कर सकते हैं।
इन उपकरणों को अपनाने से न केवल उत्पादकता बढ़ती है, बल्कि अत्यधिक कीटनाशकों के उपयोग की आवश्यकता को कम करके टिकाऊ खेती के तरीकों में भी योगदान मिलता है। जैसे-जैसे इस क्षेत्र में अनुसंधान आगे बढ़ता है, अधिक मजबूत और सामान्यीकृत मॉडल के विकास की उम्मीद है, जिससे फसल रोग प्रबंधन रणनीतियों की दक्षता और प्रभावशीलता में और सुधार होगा। अंततः, फसल रोग पहचान प्रौद्योगिकियों के चल रहे विकास से दुनिया भर में अधिक लचीली और उत्पादक कृषि प्रणालियों का वादा किया गया है।
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