作者:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
下载免费 PDF
作物产量预测市场的机器学习 尺寸和份额 2024 to 2032
报告 ID: GMI10736
|
发布日期: August 2024
|
报告格式: PDF/Excel/仪表板/平台
了解我们的授权许可选项:
作物产量预测市场的机器学习
获取此报告的样本
获取此报告的样本
作物产量预测市场的机器学习
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!
作物周期预测市场大小的机器学习
2023年,作物意向市场的机器学习价值为5.81亿美元,估计在2024至2032年之间将登记超过26.5%的CAGR。 诸如卫星图像数据质量的提高和机器学习技术的准确性等各种因素正在推动市场增长。
机器学习在作物产量预测市场的关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
高分辨率和多光谱卫星图像和无人驾驶飞机详细介绍了作物健康、土壤状况和环境因素。 数据集成大大提高了机器学习(ML)模型的投入质量,因为它能提高精度并增强模型稳健性. 此外,综合先进数据来源可大大地改善各部门的成果,特别是在农业部门。
例如,2023年5月,美国航天局推出了一项方案,向农民提供从地球卫星图像中产生的有用信息。 这一举措利用先进的机器学习技术分析高分辨率卫星数据,提供关于作物健康、土壤状况和环境因素的准确而及时的信息。 这一发展标志着作物预测市场机器学习的重大进步,强调卫星技术与ML相结合以提高可持续农业生产力和复原力的新潜力。
此外,农业技术初创企业正在通过开发和实施先进的作物产量预测机器学习算法来推动农业部门的创新。 这些初创企业利用广泛的数据集,包括天气、土壤和作物健康数据,以创建更加准确和可靠的预测模型。 随着最新技术和采用新的机器学习技术的敏捷性,它们发展出先进的解决办法,以提高作物产量预测的准确性和效率。 这些进展优化了农业进程并促进可持续耕作做法,确保了世界各地农民和社区的粮食安全和经济稳定。
用于作物产量预测的机器学习模型的有效性因数据有限而大受损害。 依赖大型和多样的数据集对开发准确而可靠的模型至关重要。 它导致模型出现出错率较高,在数据不足的情况下通缩能力降低,最终会影响其性能. 在这种假设中,过度适应是一个常见问题,导致模型在培训数据方面表现优异,但未能对新的或看不见的数据作出可靠的预测。 这些挑战在采用这些技术方面引起若干关切,可能阻碍其采用和增长。 然而,著名的市场参与者正在投资于数据收集,并探索解决这些问题的替代数据来源。 此外,这些行为者还侧重于采用提高模型稳健性和准确性的技术,即使数据有限,从而为市场增长创造有利可图的机会。
作物预测市场趋势机器学习
农民和农业技术公司越来越多地采用机械学习算法和人工智能技术来提高生产力和效率。 ML模型可以分析广泛的数据集,包括天气规律,土壤健康和作物条件,以更准确地预测产量. 此外,全球各国政府正在大力投资于关于AI和机器学习模式的研发举措。 例如,据世界经济论坛称,美国政府为整个区域的农业工业投资了2亿美元人工智能技术,以整合供应链和农民抵御风险的能见度。 政府旨在通过资助研究和创新来推动农业进步。 这些努力的重点是改进作物产量预测、优化资源管理并应对现代农业挑战。 这一财政承诺突出表明,政府注重利用尖端技术来改造农业部门,确保其未来的复原力和效率。
此外,农业技术进步有助于更好地决策、优化资源利用和加强作物管理。 这导致提高产量并推广可持续农业做法。 随着这些技术的不断发展,预期它们在塑造农业未来方面将发挥关键作用。
作物预测市场分析机器学习
基于组件,市场分为软件和服务. 2023年,软件部分持有约4.13亿美元. 这些解决方案正变得越来越重要,因为它们与互联网上的东西(IOT)设备和大数据平台的无缝融合。 例如,2023年11月,农业和农民福利部与瓦德瓦尼AI研究所合作开发了Krishi 24/7,这是第一个由AI驱动的农业新闻自动监测和分析解决方案,得到了Google.org的支持。 这一平台解决了建立有效机制以查明和管理农业新闻文章的必要性,协助及时决策。 这些整合使实时数据收集和分析成为可能,大大提高了产量预测的准确性。 对精密农业的日益强调正在推动对能够分析复杂数据集和提供可操作的见解的精密软件的需求。 这一趋势正在推动软件开发者开发出更先进和更方便用户的解决方案,从而为进一步市场增长创造有利可图的机会.
根据部署模型,作物收成预测市场的机器学习分为以云为主和以地貌为主的。 预计到2032年,以云为基础的部分将持有32多亿美元。 这些平台提供了可扩展的资源,允许用户根据需求来调整计算功率和存储. 这种灵活性对于管理作物产量预测方面的大型数据集和复杂的模型至关重要。 此外,基于云的解决方案消除了对硬件和基础设施进行大量先期投资的必要性。 此外,用户可以订阅或现收现付方式支付使用的资源,使许多组织更经济。 此外,它还从任何地方提供方便的ML工具和数据集,促进研究人员、农民和农业科技公司之间的合作。 这种可访问性简化了工作流程并增进了对见解和结论的交流。 此外,合作使利益攸关方能够利用其集体专门知识和数据,推动创新并改进市场决策。
2023年,北美主导了作物收成预测市场的机器学习,市场份额约为41%. 该区域拥有一个高端的农业数据储存库,来自卫星图像、IOT传感器和气象站等各种渠道。 这种数据的可用性在增强多指标类集模型方面发挥着重要作用,从而提高了产量预测的准确性。 此外,美国公营和私营公司都投资于AI和ML技术。 这些投资包括政府赠款和风险资本,正在推动整个区域农业创新技术的发展。 这种金融资本促进研发活动并便利执行尖端解决方案。
此外,亚太区域各国政府正通过供资、补贴和旨在提高生产率和可持续性的政策来积极促进农业创新。 这些努力包括对机器学习和人工智能技术的大量投资。 因此,这些举措正在加速采用农业方面的先进技术,并正在推动发展更有效和更具有复原力的耕作做法。 此外,该区域正在通过利用多边信贷额度和大赦国际,应对其独特的农业挑战,提高作物产量,并确保长期粮食安全和环境可持续性。
欧洲联盟(欧盟)已颁布政策和供资方案来使其农业部门现代化。 诸如共同农业政策和欧洲地平线等倡议允许将资金用于先进的技术,例如用于预测作物产量的机器学习。 通过这些投资,欧盟力求提高农业生产力、增强可持续性并应对各种农业挑战。 因此,这些努力旨在促进创新并增强农业部门对未来的复原力。
Crop ield 预测市场份额的机器学习
微软Azure和Corteva是市场上的知名角色,持有约17%的市场份额. Microsoft Azure的云平台是为机器学习和数据分析而设计的,提供了一套全面的工具和服务. Azure Machine Learning(Azure Machine Learning)是一个中心功能,它使用户能够高效地构建,培训和部署ML模型,大大地增强了高级作物收成预测等应用. 它支持广泛的AI和ML框架,包括TensorFlow,PyTorch,和Scikit-Learn. 这种相容性简化了适合农业用途的复杂ML模型的开发和部署.
Corteva优先进行研发投资,以完善预测作物产量的ML模型。 公司通过与研究机构建立伙伴关系并采用领先技术,目的是提高其预测模型的精确性和可靠性。 它将ML与高级数据分析集成,处理广泛的农业数据集. 这些数据集包括来自IOT传感器、卫星图像和实地试验的信息,为农民提供了更准确的预测和可操作的见解。
农作物预测市场公司机器学习
在市场上运营的主要角色有:
Crop Yield 预测行业新闻的机器学习
作物产量预测市场研究报告的机器学习包括对该行业的深入报道 根据2021年至2032年收入估计数和预测(10亿美元), 下列部分:
按构成部分分列的市场
按部署模式分列的市场
按农场规模分列的市场
市场, 按终端用户
现就下列区域和国家提供上述资料:
常见问题 (FAQs):
研究方法、数据来源与验证流程
本报告采用系统化的研究流程，以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心，而非仅依赖案头研究。
我们的六步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。
我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研，并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测，同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。
2. 一手调研
一手调研是我们研究方法的支柱，贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者，以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场，收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角，使研究结论更加全面，市场预测更加可靠。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是研究流程的重要组成部分，在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额，研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据，建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算，并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。
4. 市场规模测算
我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据，同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据，得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均明确记录以下内容：
✓ 主要增长驱动因素及其假定影响
✓ 增长制约因素及缓解情景
✓ 监管假设与政策变化风险
✓ 技术采用曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP 增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局及市场进入和退出预期
6. 验证与质量保证
在最后阶段，领域专家会人工审查筛选后的数据，识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节，可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。
我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 与市场实际情况核对
信任与公信力
经过核实的数据来源
行业出版物
行业期刊、专业出版物和专业媒体
行业数据库
自有及第三方市场数据库
监管申报文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究成果及专业机构报告
企业报告
年度报告、投资者演示材料及申报文件
专家访谈
企业高管、采购负责人和技术专家
GMI 研究档案
覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告
贸易数据
进出口量、HS 编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →