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Markt für maschinelles Lernen für die Ernteertragsvorhersage – nach Komponente (Software, Dienste), nach Bereitstellungsmodell (Cloud-basiert, vor Ort), nach Betriebsgröße, nach Endbenutzer und Prognose, 2024–2032
Berichts-ID: GMI10736 | Veröffentlichungsdatum: August 2024 | Berichtsformat: PDF
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Details zum Premium-Bericht
Basisjahr: 2023
Abgedeckte Unternehmen: 15
Tabellen und Abbildungen: 310
Abgedeckte Länder: 25
Seiten: 240
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Machine Learning für Crop Yield Prediction Marktgröße
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market wurde im Jahr 2023 auf 581 Mio. USD geschätzt und wird voraussichtlich eine CAGR von über 26,5% zwischen 2024 und 2032 registrieren. Verschiedene Faktoren wie die verbesserte Datenqualität der Satellitenbilder und die verbesserte Genauigkeit der maschinellen Lerntechnologien treiben das Marktwachstum voran.
Hochauflösende und multispektrale Satellitenbilder und Drohnen liefern detaillierte Einblicke in die Gesundheit von Pflanzen, Bodenbedingungen und Umweltfaktoren. Die Datenintegration verbessert die Qualität der Eingaben für Machine Learning (ML)-Modelle deutlich, da sie die Genauigkeit erhöht und die Modellfestigkeit erhöht. Darüber hinaus kann die Integration fortgeschrittener Datenquellen die Ergebnisse in verschiedenen Sektoren, insbesondere in der Landwirtschaft, wesentlich verbessern.
So hat die NASA im Mai 2023 ein Programm vorgestellt, das den Landwirten nützliche Informationen liefert, die aus Satellitenbildern der Erde erzeugt werden. Diese Initiative nutzt fortschrittliche Machine Learning (ML)-Techniken, um hochauflösende Satellitendaten zu analysieren und präzise und zeitnahe Informationen über die Gesundheit von Pflanzen, Bodenbedingungen und Umweltfaktoren zu liefern. Diese Entwicklung bedeutet eine große Weiterentwicklung des maschinellen Lernens für den Crop Yield Prediction-Markt und betont das aufstrebende Potenzial der Integration von Satellitentechnologie mit ML zur Steigerung der nachhaltigen landwirtschaftlichen Produktivität und Widerstandsfähigkeit.
Darüber hinaus treiben agritech-Startups Innovationen im Agrarsektor durch die Entwicklung und Umsetzung fortschrittlicher maschinenlernender Algorithmen zur Ernteertragsprognose. Diese Startups nutzen umfangreiche Datensätze, einschließlich Wetter-, Boden- und Pflanzenschutzdaten, um präzisere und zuverlässige Vorhersagemodelle zu erstellen. Mit dem Zugang zur neuesten Technologie und Agilität bei der Einführung neuer maschineller Lerntechniken entwickeln sie innovative Lösungen, die die Genauigkeit und Effizienz der Ernteertragsprognosen verbessern. Diese Fortschritte optimieren landwirtschaftliche Prozesse und fördern nachhaltige Landwirtschaftspraktiken, gewährleisten Ernährungssicherheit und wirtschaftliche Stabilität für Landwirte und Gemeinden weltweit.
Die Wirksamkeit von maschinellen Lernmodellen zur Ernteertragsvorhersage wird durch eine begrenzte Datenverfügbarkeit deutlich beeinträchtigt. Die Abhängigkeit von großen und vielfältigen Datensätzen ist entscheidend für die Entwicklung präziser und zuverlässiger Modelle. Es führt zu Modellen mit höheren Fehlerquoten und reduzierten Verallgemeinerungen bei Datenunzulänglichkeiten, die letztlich ihre Leistung beeinflussen. Die Überarbeitung ist ein häufiges Problem in solchen Szenarien, die zu Modellen führen, die sich in Trainingsdaten auszeichnen, aber keine zuverlässigen Prognosen über neue oder ungesehene Daten liefern. Diese Herausforderungen stellen mehrere Bedenken bei der Annahme dieser Technologien dar, die ihre Annahme und Wachstum möglicherweise behindern. Die prominenten Marktteilnehmer investieren jedoch in die Datenerhebung und erkunden alternative Datenquellen, um diese Probleme zu lösen. Darüber hinaus konzentrieren sich diese Spieler auf die Umsetzung von Techniken, die die Modellstabilität und Genauigkeit verbessern, auch mit begrenzten Daten, wodurch lukrative Möglichkeiten für das Marktwachstum geschaffen werden.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Trends
Die Einführung von maschinellem Lernen (ML) Algorithmen und künstliche Intelligenz (KI) Technologien in der Landwirtschaft wächst bei Landwirten und Agritech-Unternehmen, um Produktivität und Effizienz zu steigern. ML-Modelle können umfangreiche Datensätze, einschließlich Wettermuster, Bodengesundheit und Pflanzenbedingungen analysieren, um Ausbeuten mit größerer Genauigkeit vorherzusagen. Darüber hinaus investieren Regierungen weltweit in FuE-Initiativen für KI- und maschinelle Lernmodelle. So hat die US-Regierung nach dem World Economic Forum 200 Millionen US-Dollar in die KI-Technologie für die Landwirtschaft in der ganzen Region investiert, um die Lieferkette und die Sichtbarkeit der Risiken für Landwirte zu integrieren. Die Regierung will Fortschritte in der Landwirtschaft durch Förderung von Forschung und Innovation vorantreiben. Diese Bemühungen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Ernteertragsvorhersage, die Optimierung des Ressourcenmanagements und die Bewältigung moderner landwirtschaftlicher Herausforderungen. Dieses finanzielle Engagement unterstreicht den Fokus der Regierung auf die Nutzung moderner Technologien zur Transformation des Agrarsektors, um ihre zukünftige Widerstandsfähigkeit und Effizienz zu gewährleisten.
Darüber hinaus ermöglichen technologische Fortschritte in der Landwirtschaft eine bessere Entscheidungsfindung, eine Optimierung des Ressourceneinsatzes und eine Verbesserung der Bewirtschaftung der Ressourcen. Dies führt zu höheren Erträgen und fördert nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken. Da sich diese Technologien weiter entwickeln, werden sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Landwirtschaft spielen.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Analysis
Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen aufgeteilt. Im Jahr 2023 lag das Softwaresegment bei rund 413 Mio. USD. Diese Lösungen werden aufgrund ihrer nahtlosen Integration mit Internet of Things (IoT) Geräten und großen Datenplattformen immer wichtiger. So hat beispielsweise im November 2023 das Department of Agriculture and Farmers Welfare in Zusammenarbeit mit dem Wadhwani Institute for AI Krishi 24/7 entwickelt, die erste AI-powered Lösung für die automatisierte Überwachung und Analyse von Agrarnachrichten, Unterstützung von Google.org erhalten. Diese Plattform befasst sich mit der Notwendigkeit eines effizienten Mechanismus zur Identifizierung und Verwaltung landwirtschaftlicher Nachrichtenartikel und unterstützt zeitnahe Entscheidungsfindung. Diese Integrationen ermöglichen die Echtzeit-Datenerfassung und -analyse, was die Genauigkeit der Ertragsvorhersage deutlich verbessert. Die zunehmende Betonung auf die Präzisionslandwirtschaft treibt die Nachfrage nach ausgeklügelter Software, die komplexe Datensätze analysieren und handlungsfähige Erkenntnisse liefern kann. Dieser Trend treibt Softwareentwickler an, fortschrittlichere und benutzerfreundlichere Lösungen zu entwickeln und so lukrative Chancen für weiteres Marktwachstum zu schaffen.
Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird das maschinelle Lernen für die Ernteertragsvorhersage in Cloud-basierte und On-Premises eingeordnet. Das Cloud-basierte Segment soll bis 2032 über 3,2 Milliarden US-Dollar halten. Diese Plattformen bieten skalierbare Ressourcen, so dass Benutzer Rechenleistung und Speicher entsprechend ihren Bedürfnissen anpassen können. Diese Flexibilität ist wesentlich für die Verwaltung großer Datensätze und komplexer Modelle in der Ernteertragsvorhersage. Darüber hinaus eliminieren Cloud-basierte Lösungen den Bedarf an umfangreichen Investitionen in Hardware und Infrastruktur. Darüber hinaus können die Nutzer für die Ressourcen, die sie auf Abonnement oder Pay-as-you-go-Basis verwenden, bezahlen, wodurch es eine wirtschaftlichere Option für viele Organisationen Darüber hinaus bietet es einen einfachen Zugang zu ML-Tools und -Datensätzen von überall, wodurch die Zusammenarbeit zwischen Forschern, Landwirten und Agritech-Unternehmen erleichtert wird. Diese Zugänglichkeit optimiert Workflows und verbessert den Austausch von Erkenntnissen und Erkenntnissen. Darüber hinaus ermöglicht die Zusammenarbeit den Interessenvertretern die Nutzung ihrer kollektiven Expertise und Daten, das Fahren von Innovation und die Verbesserung der Entscheidungsfindung auf dem Markt.
Im Jahr 2023 dominierte Nordamerika mit rund 41 % des Marktanteils das maschinelle Lernen für den Ernteertragsvorhersagemarkt. Die Region verfügt über ein High-End-Repository von landwirtschaftlichen Daten, die aus verschiedenen Kanälen wie Satelliten-Bilder, IoT-Sensoren und meteorologischen Stationen stammen. Diese Datenverfügbarkeit spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von ML-Modellen, wodurch die Präzision der Ertragsprognosen erhöht wird. Darüber hinaus haben öffentliche und private Unternehmen aus den USA in die KI- und ML-Technologie investiert. Diese Investitionen, die staatliche Zuschüsse und Risikokapital umfassen, fördern den Ausbau innovativer Technologien in der Landwirtschaft in der gesamten Region. Solche Finanzkapital katalysiert FuE-Aktivitäten und erleichtert die Umsetzung modernster Lösungen.
Darüber hinaus fördern Regierungen in der gesamten Region Asien-Pazifik aktiv die landwirtschaftliche Innovation durch Fördermittel, Subventionen und Politiken zur Steigerung der Produktivität und Nachhaltigkeit. Diese Bemühungen umfassen erhebliche Investitionen in Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) Technologien. Infolgedessen beschleunigen diese Initiativen die Einführung fortschrittlicher Technologien in der Landwirtschaft und fördern die Entwicklung effizienterer und widerstandsfähiger landwirtschaftlicher Praktiken. Darüber hinaus befasst sich die Region durch den Einsatz von ML und AI mit ihren einzigartigen landwirtschaftlichen Herausforderungen, der Verbesserung der Ernteerträge und der Gewährleistung langfristiger Ernährungssicherheit und ökologischer Nachhaltigkeit.
Die Europäische Union (EU) hat Politiken und Förderprogramme zur Modernisierung ihres Agrarsektors umgesetzt. Initiatallows wie die Gemeinsame Agrarpolitik (CAP) und Horizon Europe ermöglichen die Kanalisierung von Geldern in innovative Technologien wie maschinelles Lernen (ML) zur Vorhersage von Ernteerträgen. Durch diese Investitionen will die EU die landwirtschaftliche Produktivität steigern, Nachhaltigkeit stärken und verschiedene Herausforderungen der Landwirtschaft bewältigen. Diese Bemühungen zielen daher darauf ab, die Innovation zu fördern und die Widerstandsfähigkeit des Agrarsektors für die Zukunft zu stärken.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Share
Microsoft Azure und Corteva sind die prominenten Spieler auf dem Markt mit etwa 17% des Marktanteils. Die Cloud-Plattform von Microsoft Azure ist für maschinelles Lernen und Datenanalysen konzipiert und bietet eine umfassende Palette an Werkzeugen und Dienstleistungen. Azure Machine Learning, eine zentrale Funktion, ermöglicht es Benutzern, ML-Modelle effizient zu bauen, zu trainieren und zu implementieren, erheblich zu verbessern Anwendungen wie fortgeschrittene Ernteertragsvorhersagen. Es unterstützt eine breite Palette von KI- und ML-Frameworks, darunter TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn. Diese Kompatibilität vereinfacht die Entwicklung und den Einsatz komplexer ML-Modelle für den landwirtschaftlichen Einsatz.
Corteva priorisiert FuE-Investitionen, um ML-Modelle zur Vorhersage von Ernteerträgen zu perfektionieren. Durch die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und die Übernahme führender Technologien will das Unternehmen die Präzision und Zuverlässigkeit seiner prädiktiven Modelle verbessern. Es integriert ML mit fortschrittlichen Datenanalysen, um umfangreiche landwirtschaftliche Datensätze zu verarbeiten. Diese Datensätze umfassen Informationen von IoT-Sensoren, Satellitenbildern und Feldversuchen, die den Landwirten genauere Prognosen und hilfreiche Erkenntnisse liefern.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Companies
Hauptakteure auf dem Markt sind:
Machine Learning for Crop Yield Prediction Industry News
Das maschinelle Lernen für die Ernteertragsprognose Marktforschungsbericht beinhaltet eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (USD Billion) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:
Markt, by Component
Markt, Durch Einsatzmodell
Markt, nach Bauernhof Größe
Markt, By End User
Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben: