Depuis plusieurs mois chez Ploomba, nous concevons des algorithmes pour vous aider à prévoir vos rendements et analyser vos champs de la manière la plus efficace possible. Nous avons développé un algorithme dont nous sommes fiers de vous faire part.
La prévision des rendements a toujours été l'un des plus grands défis de l'agriculture. Trop optimiste et vous vous engagez excessivement sur des contrats. Trop conservateur et vous laissez de l'argent sur la table. Les méthodes traditionnelles reposent sur l'expérience, l'intuition et un échantillonnage manuel intensif dans l'ensemble des champs. Nous savions qu'il devait y avoir une meilleure façon.
Détection et annotation en temps réel des fraises dans le champ
Le problème avec les méthodes traditionnelles
La plupart des approches d'estimation des rendements font des hypothèses irréalistes. Elles supposent que votre champ est uniforme, que les plants sont répartis uniformément et que vos données suivent une courbe en cloche parfaite. Mais quiconque a travaillé dans l'agriculture sait que ce n'est pas la réalité.
Les champs ont des zones chaudes et des zones froides. La densité des plants varie. Les conditions météorologiques affectent différentes zones différemment. Certaines sections ont un meilleur drainage, une exposition au soleil différente, ou ont été plantées à des jours légèrement différents. Les méthodes statistiques traditionnelles s'effondrent face à cette complexité du monde réel.
"Nous avions besoin d'un algorithme capable de gérer la complexité réelle de l'agriculture, pas la simplicité théorique d'un manuel."
Ce qui distingue notre algorithme
1. Fonctionne avec des échantillons limités
Vous n'avez pas besoin d'échantillonner tout le champ. Quelques points représentatifs donnent des estimations fiables, ce qui vous fait gagner du temps et des efforts. Notre algorithme utilise des techniques statistiques avancées pour extrapoler à partir de points de données limités tout en tenant compte de la variation spatiale dans votre champ.
Au lieu de passer des jours à parcourir chaque rangée, vous pouvez prendre des échantillons stratégiques dans différentes zones de votre champ. L'algorithme identifie quelles zones sont représentatives et lesquelles sont atypiques, puis les pondère de manière appropriée dans le calcul final. Cela signifie que vous obtenez des estimations précises en une fraction du temps.
Système de détection IA analysant les plants de fraises
2. Tient compte de votre schéma de plantation
Il utilise votre espacement entre les rangées, l'espacement des plants et les espaces vides pour calculer la surface réellement plantée, et non simplement la taille totale du champ, de sorte que les estimations correspondent à votre aménagement.
La plupart des calculateurs de rendement font une erreur critique : ils supposent que chaque mètre carré de votre champ est planté. Mais vous avez des allées, des lignes d'irrigation, des zones tampons et des zones où les plants ne se sont pas établis. Notre algorithme tient compte de votre schéma de plantation spécifique.
Vous saisissez votre espacement entre les rangées, l'espacement des plants dans les rangées et tout espace ou irrégularité. L'algorithme calcule la surface réellement plantée plutôt que de simplement multiplier par la taille totale du champ. À lui seul, cela peut améliorer la précision de l'estimation de 15 à 20 % par rapport aux méthodes plus simples.
3. Gère la variabilité du monde réel
Il ne suppose pas de conditions parfaites ou de distributions normales. Il fonctionne avec des données inégales et vous donne des plages de confiance afin que vous sachiez à quel point les chiffres sont fiables.
C'est peut-être la caractéristique la plus importante. Plutôt que de vous donner un seul chiffre en espérant qu'il soit correct, notre algorithme fournit une plage : votre rendement attendu, plus des intervalles de confiance. Vous verrez quelque chose comme '8 500 lb ± 750 lb avec 90 % de confiance.'
Cela vous indique non seulement ce à quoi vous attendre, mais aussi à quel point vous pouvez être certain. Si vous avez une forte variabilité dans vos échantillons, la plage de confiance sera plus large, ce qui indique que vous pourriez vouloir prendre des mesures supplémentaires ou être plus conservateur dans votre planification. Si les échantillons sont cohérents, vous verrez des plages plus étroites et pourrez vous engager avec plus de confiance.
"L'algorithme ne vous donne pas seulement un chiffre—il vous dit à quel point vous pouvez faire confiance à ce chiffre."
Comment fonctionne la technologie
En coulisses, notre système combine la vision par ordinateur avec des méthodes statistiques robustes. Lorsque nos wagons autonomes se déplacent dans vos champs ou lorsque vous prenez des échantillons manuels avec notre application mobile, le système de vision par ordinateur compte les fruits, mesure la taille et évalue la maturité.
Ces données visuelles alimentent un moteur statistique qui ne repose pas sur des hypothèses de normalité. Au lieu de cela, il utilise des méthodes de rééchantillonnage bootstrap—une technique qui échantillonne à plusieurs reprises à partir de vos données pour construire une distribution de résultats possibles. Cette approche est particulièrement puissante lorsqu'il s'agit de petites tailles d'échantillons ou de distributions asymétriques.
L'algorithme tient également compte de l'autocorrélation spatiale—le fait que les plants proches les uns des autres ont tendance à être plus similaires que les plants éloignés. Cela lui permet de faire des estimations plus intelligentes sur les zones non échantillonnées en fonction des échantillons que vous avez.
Applications dans le monde réel
Tôt dans la saison, utilisez l'algorithme pour estimer le rendement potentiel en fonction des nombres de fleurs et de la nouaison précoce des fruits. Cela vous aide à planifier vos besoins en main-d'œuvre, à organiser l'entreposage frigorifique et à entamer des conversations avec les acheteurs.
En milieu de saison, affinez vos estimations au fur et à mesure que les fruits se développent. L'algorithme suit les changements au fil du temps et peut projeter le moment de la récolte en fonction de la progression de la maturité. Cela vous permet de planifier les équipes de cueillette avec plus de précision et de donner aux acheteurs des fenêtres de livraison précises.
Tard dans la saison, obtenez des prévisions de récolte précises. Sachez exactement combien de fruits sont prêts aujourd'hui, combien seront prêts demain et combien sont encore en développement. Ce niveau de précision réduit le gaspillage, optimise le déploiement de la main-d'œuvre et garantit que vous récoltez à la qualité maximale.
Intégration dans votre flux de travail
L'algorithme est intégré directement dans notre application Agro. Prenez des échantillons à l'aide de l'appareil photo de votre téléphone, saisissez les paramètres de votre champ et obtenez des estimations instantanées. Au fur et à mesure que vous ajoutez plus d'échantillons tout au long de la saison, l'algorithme affine continuellement ses prévisions.
Si vous utilisez nos wagons autonomes, ils collectent automatiquement des données visuelles pendant qu'ils travaillent, alimentant l'algorithme sans aucun effort supplémentaire de votre part. Cette collecte de données passive signifie que vos estimations de rendement s'améliorent chaque jour, sans travail supplémentaire requis.
En résumé
"C'est précis, pratique et conçu pour le fonctionnement réel des fermes."
Notre algorithme combine la vision par ordinateur avec l'analyse statistique pour vous donner des prévisions de rendement sur lesquelles vous pouvez compter. Que vous ayez des champs uniformes ou variables, notre système s'adapte à vos conditions spécifiques et fournit des informations exploitables pour la planification et la prise de décision.
Nous avons testé ce système sur plusieurs saisons de croissance et dans diverses conditions de champ. Les résultats parlent d'eux-mêmes : les prévisions se situent généralement à moins de 10 % des rendements réels, même avec un échantillonnage limité. Plus important encore, les agriculteurs nous disent que les intervalles de confiance les aident à prendre de meilleures décisions—ils savent quand ils peuvent s'engager de manière agressive et quand ils devraient être plus conservateurs.
C'est l'agriculture de précision qui fonctionne réellement dans le monde réel. Aucune condition parfaite requise, aucune infrastructure étendue nécessaire, et aucun diplôme en statistiques avancées nécessaire. Juste des outils pratiques qui vous aident à gérer votre exploitation plus efficacement.