Case illustration
Сельское хозяйство

Умная агрономия

AgroTech — фермерское хозяйство с 2,500 га пшеницы в Акмолинской области. AI прогнозирует урожай и оптимизирует внесение удобрений.

+18%
Урожайность
-25%
Расход удобрений
±8%
Точность прогноза
38 ц/га
Новая урожайность

Проблема

AgroTech выращивают пшеницу на 2,500 га. Урожайность 32 ц/га — ниже чем у соседей (38-40 ц/га). Владелец Серик не понимает почему одни участки дают 40 ц/га, а другие 25 ц/га.

Основные проблемы:

  • Непредсказуемость урожая — погрешность планирования ±20%
  • Удобрения вносят "на глаз" — одинаково по всему полю
  • Не видят проблемные зоны — узнают когда уже поздно
  • Переудобряют одни участки, недоудобряют другие
  • Не учитывают микроклимат — низины, возвышенности
  • Теряют деньги на избыточных удобрениях — 8 млн ₸ в год

Агроном Ерлан работает по старинке — вносит 180кг азота на гектар везде одинаково. Но почва неоднородная — где-то нужно больше, где-то меньше.

Решение

AI-платформа которая анализирует спутниковые снимки, погоду, почву и прогнозирует урожайность по каждому участку. Создает карты точечного внесения удобрений.

Что анализирует система:

  • Спутниковые снимки Sentinel-2 — индекс NDVI (здоровье растений)
  • Исторические данные — урожайность за 10 лет по участкам
  • Погода — осадки, температура, заморозки
  • Почва — кислотность, азот, фосфор, калий (анализы)
  • Рельеф — низины задерживают воду
  • Фазы роста — кущение, колошение, налив зерна

Как работает:

  • Делим 2,500 га на 250 участков по 10 га
  • AI прогнозирует потенциал каждого участка: 25-45 ц/га
  • Создает карту внесения удобрений — где нужно 150кг/га, где 200кг/га
  • Трактор с GPS вносит точечно по карте
  • Мониторим рост через спутник раз в 5 дней
  • Если участок отстает — корректируем подкормку

Точность прогноза урожая ±8% за 2 месяца до уборки. Серик заранее знает сколько соберет и планирует продажу.

Результаты

Урожайность выросла с 32 до 38 ц/га (+18%). Проблемные участки подтянули до среднего уровня благодаря точечному внесению удобрений.

Расход удобрений сократился на 25% — перестали переудобрять. Сэкономили 2 млн ₸ на азоте + меньше вред экологии.

Точность прогноза ±8% позволяет заключать форвардные контракты. Серик продает урожай за 2 месяца до уборки по хорошей цене.

Видят проблемы заранее — NDVI показывает стресс растений. Успевают полить или внести подкормку до потери урожая.

Выручка +32 млн ₸ в год (больше урожай + лучшая цена). ROI системы — 450% за первый сезон.

Технологии

Python Scikit-learn XGBoost Sentinel Hub API QGIS PostgreSQL FastAPI