Uydu tabanlı bitki izleme, vejetasyon indeksi ve hava riski platformu

Uydu tabanlı bitki izleme, vejetasyon indeksi ve hava riski platformu

Bu profil, uydu tabanlı bitki ve hava riski platformu için bir tedarik gereksinimi tanımlar. Uygun tedarikçiler, menşe, bulunabilirlik ve ticari koşullar alıcının projesi için teyit edilir. Tedarik talebi; kapasite, uygulama, işletme ortamı, gerekli standartlar, varış noktası ve teslimat kapsamına göre yapılandırılır; kesin konfigürasyon tedarikçi teyidi gerektirir.

Çiftlikler, kooperatifler, tarım bilimi ekipleri, sözleşmeli üretim yapan işletmeler, sigortacılar, bankalar, gıda şirketleri ve Türkiye’deki uydu ürün izleme yazılımını karşılaştıran yazılım ekipleri için başarılı uygulama, tarla sınırlarının güvenilir bir şekilde oluşturulup oluşturulamayacağı, hangi uydu kaynaklarının ve spektral endekslerin gerçekten mevcut olduğu, bulutların ve görüntü tarihlerinin nasıl işlendiği, hava durumu ve iklim sinyallerinin saha uyarılarına nasıl dönüştürüldüğü, tarımsal tavsiyelerin nasıl yönetildiği ve verilerin bir ERP, GIS, sigortalama modeline, ESG iş akışına veya başka bir tarımsal uygulamaya taşınıp taşınamayacağıdır.

Teknik yetenek haritası

Teknik katman	Teknik kapasite	Proje spesifikasyonu
Uydu bitki izleme	NDVI, NDRE, SAVI, NDMI, NDWI, NDTI ve projeye özel kalıntı veya toprak örtüsü katmanlarıyla çok indeksli izleme.	Tam formül, spektral bantlar, görüntü kaynağı, doğal ve teslim çözünürlüğü, bulut maskesi, edinim tarihi, kompozit, ölçek, geçerli aralık, veri yok işlemi ve arşiv derinliği.
Tarla analitiği	Uydu, hava, agronomi ve sensör verilerini birleştiren tarla düzeyi anomali tespiti ve karşılaştırma.	Sınır içe aktarma, asgari poligon, geometri doğrulama, koordinat sistemi, kenar pikseli, parsel istatistiği, eşikler ve görüntü ile işleme sürümüne izlenebilirlik.
Hava ve iklim	Gözlemler ve geçmiş iklim verileriyle birleştirilen yapılandırılabilir 7, 10 veya 15 günlük tahmin ufku.	Tahmin modeli, yayın sıklığı, ızgara, ön süre, arşiv, istasyon veya sensör asimilasyonu, yükselti, sapma düzeltmesi, eksik veri ve ızgara-saha yorumu.
Risk bildirimleri	Tarlaya özel hastalık, don, kuraklık, fırtına, dolu, yıldırım, yağış ve şiddetli hava uyarıları.	Ürün ve hastalık kapsamı, eşikler, girdiler, gecikme, doğrulama bölgesi, yanlış alarm yönetimi, kanallar, eskalasyon ve saha gözlemiyle kapatma.
Tarımsal karar desteği	İlaçlama penceresi analizi, agronomik danışmanlık akışları, konuşmalı yardım ve tarlaya özel öneriler.	Kural, istatistik, makine öğrenimi veya üretken yöntem; ürünler, diller, kaynak, açıklama, güven, güvenlik sınırı, model sürümü ve denetim izi.
Arazi bağlamı	Drenaj, erozyon, erişim ve tarla operasyon planlaması için DEM tabanlı yükseklik ve eğim katmanları.	DEM kaynağı, yatay çözünürlük, düşey datum, yeniden örnekleme, eğim algoritması, birim, kenar işlemi ve amaçlanan karara uygunluk.
B2B SaaS	Binlerce parselin çok organizasyonlu izlenmesi, portföy karşılaştırması, raporlama ve geçmiş arşivi.	Organizasyon hiyerarşisi, roller, tarla sahipliği, toplu katılım, ayrılma, denetim izi, kiracı ayrımı, saklama, eğitim ve destek.
Tarımsal veri API’si	Tarla geometrisi, görüntü, indeks, hava, risk, uyarı, ERP, ESG ve kurumsal analitik API’leri.	Temel URL, uç nokta kataloğu, OpenAPI, sürümleme, kimlik doğrulama, kota, eşzamansız işler, yeniden deneme, webhook, SDK, SLA ve geçiş politikası.
Veri satın alma ve kurumsal teslimat	SaaS erişimi, API entegrasyonu veya planlı toplu veri teslimi.	Biçim, coğrafya, dönem, yenileme, kaynak ve türetilmiş veri hakları, yeniden dağıtım, saklama, silme ve işleme koşulları.
İklim riski ve sigorta bağlamı	Tarımsal portföyler için yönetişimli iklim riski analitiği ve parametrik tetikleyici desteği.	Tetikleyici tanımı, kaynak hiyerarşisi, baz riski, tekrarlanabilirlik, kesintiler, itiraz, sigortacı sorumluluğu ve analitik-sigorta sınırı.

Adlandırılmış uydu endekslerini anlama

Uydu endeksleri en iyi şekilde tarama, karşılaştırma ve önceliklendirme katmanları olarak ele alınır. Kullanıcının ilk önce nerede inceleme yapacağına karar vermesine, mekansal modelleri karşılaştırmasına ve zaman içindeki değişimi takip etmesine destek verirler. Tek başlarına her anomalinin biyolojik, kimyasal, hidrolik veya operasyonel nedenini belirlemezler.

Aşağıdaki formüller teknik karşılaştırmada kullanılan yaygın uzaktan algılama yaklaşımlarını gösterir. Sözleşmeli teknik çizelge, her operasyonel katman için kullanılan tam bantları, sabitleri, işleme zincirini, ölçeklemeyi, bulut işlemini, sensöre özel uygulamayı, çıktı aralığını ve sürümü tanımlar.

Adlandırılmış katman	Ortak teknik yorumlama	Formül veya uygulama sorusu
NDVI	Kırmızı ve yakın kızılötesi bitki örtüsü indeksi, bitki örtüsünün yeşilliği ve gölgelik aktivitesinin bir göstergesi olarak yaygın olarak kullanılır.	Ortak biçim: (NIR - Kırmızı) / (NIR + Kırmızı). Kaynak bantlarını, yüzey yansıma ürününü, ölçeklendirmeyi, bulut maskesini ve çapraz sensör uyumunu onaylayın. Yoğun gölgelik hassasiyeti azaltabilir ve toprak arka planı az örtülü alanları etkileyebilir.
NDRE	Kırmızı kenarlı ve yakın kızılötesi indeks genellikle daha sonraki ürün aşamaları da dahil olmak üzere kanopi veya klorofil ile ilgili varyasyonu incelemek için kullanılır.	Ortak biçim: (NIR - RedEdge) / (NIR + RedEdge). Karşılaştırmadan önce hangi kırmızı kenar bandının seçildiğini ve farklı sensörlerden gelen değerlerin normalize edilip edilmediğini doğrulayın.
SAVİ	Daha düşük örtü koşullarında bazı toprak arka plan etkilerini azaltmayı amaçlayan toprak ayarlı bitki örtüsü indeksi.	Ortak biçim: ((NIR - Kırmızı) / (NIR + Kırmızı + L)) × (1 + L). ‘L’ değerini ve standart mı yoksa değiştirilmiş bir uygulamanın mı kullanıldığını isteyin.
NDMI	Bitki örtüsü veya gölgelik nemi bağlamı için yaygın olarak kullanılan yakın kızılötesi ve kısa dalga kızılötesi indeksi.	Yaygın bir biçim (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)dir. Doğrudan hacimsel bir toprak nemi sensörü okuması değildir; bitki gelişim dönemi, gölgelik, açıkta kalan toprak ve atmosfer yorumu etkileyebilir.
NDWI	Uzaktan algılamada birden fazla normalize edilmiş su ile ilgili formülasyon için kullanılan bir etiket.	Tam bantları ve amaçlanan yorumu isteyin. Bazı iş akışları yüzey suyu bağlamı için Yeşil/NIR kullanır; diğerleri bitki örtüsü-su bağlamı için NIR/SWIR kullanır ve sistem tasarımısal olarak NDMI adlandırmasıyla örtüşebilir.
NDTI	Kalıntı veya toprak işleme uzaktan algılama iş akışlarında kullanılan normalleştirilmiş toprak işleme ile ilgili indeks.	Tam SWIR bantlarını, formülü, kalibrasyonu, kalıntı varsayımlarını, ürün ve toprak koşullarını ve doğrulanmış operasyonel kullanım durumunu isteyin.
Kalıntı veya toprak örtüsü indeksi	Kalıntı, toprak işleme veya örtü yorumuna yönelik projeye özel spektral katman.	Tam SWIR veya diğer bantları, formülü, kalibrasyon verisini, çıktı aralığını, ürün ve toprak varsayımlarını, doğrulama yöntemini ve operasyonel kararı tanımlayın.

Alıcı ayrıca görüntülenen paket değerinin ortalama, medyan, yüzdelik dilim, ağırlıklı istatistik, minimum/maksimum veya başka bir toplam olup olmadığını da sormalıdır. Tek bir parsel ortalaması küçük bir gerilim bölgesini gizleyebilir; yüksek çözünürlüklü bir tarama aynı zamanda tarımsal açıdan anlamlı olmayan sayısal değişkenlik de gösterebilir. Tekrarlı izleme için kayıt, görüntü tarihini, varsa saati, sensörü veya kaynağı, bulut puanını, piksel boyutunu, işleme sürümünü, indeks formül sürümünü ve kullanılan tam alan geometrisini korumalıdır.

Dijital bitki izleme iş akışı. Fotoğraf: Mark Stebnicki, Pexels. Görsel kaynağı · Pexels Lisansı.

Uydu kaynağı, bulut ve çözünürlük soruları

Uydu görüntüleme akışı; Sentinel sınıfı yaklaşık 10 m görüntüleri ve projeye göre yaklaşık 3 m ticari yüksek çözünürlüklü görüntüleri birlikte kullanabilir. Teknik çizelge; doğal ve teslim çözünürlüğünü, bulut ve gölge maskesini, yeniden ziyaret beklentisini, görüntü siparişindeki eşzamansız işlem durumunu, yeniden deneme mantığını, tamamlanma bildirimini, veri lisansını ve maliyeti tanımlar. Üretim entegrasyonu yalnızca sözleşmeli uç nokta ve yetki matrisiyle kurulur.

Sözleşmeli API paketi; kimlik doğrulama, kullanıcı ve hesap işlemleri, tarla geometrisi, görüntü yetkileri, endeks ürünleri, meteoroloji istasyonu verileri, uyarılar, raporlama, sürümleme ve OpenAPI spesifikasyonlarını tanımlar. Üretim entegrasyonunda kontrollü API sürümü kullanılması için uç nokta ve yetki matrisi proje kapsamına eklenir.

Üretim uydu entegrasyonu, sözleşmeli uç nokta matrisi ve güncel OpenAPI paketi üzerinden tasarlanır. Her görüntü ürünü için bantlar, çözünürlük, bulut işleme, kota, eşzamansız görevler, hata davranışı, sürümleme ve destek seviyesi onaylanır.

Uydu tedariki ve doğrulama için şunları isteyin:

1. Hangi görüntü ürünleri ve hizmet katmanları Sentinel-2, ticari yüksek çözünürlüklü görüntü kaynağı veya başka bir görüntü kaynağını kullanıyor?
2. Teklif edilen 10 m veya 3 m değerindeki doğal yer örnek mesafesi, işlenmiş piksel boyutu, yeniden örneklenmiş çıktı çözünürlüğü veya ekran çözünürlüğü mü?
3. Bulut, sirüs, bulut gölgesi, pus, kar, duman ve eksik pikseller nasıl tespit edilip maskelenir?
4. Görüntülenen katman tek bir edinime mi, bir mozaiğe mi, zamansal bir bileşime mi, enterpolasyonlu bir yüzeye mi yoksa modelden türetilmiş bir çıktıya mı dayanıyor?
5. Sahne düzeyinde ve alan düzeyinde hangi maksimum bulut eşiği uygulanır?
6. Bir kullanıcı, teknik olarak sahne düzeyinde bulut eşiğinin altında olan ancak gerçek alanda kullanılamayan bir görüntüyü reddedebilir mi?
7. Alan çokgenleri parsel kenarlarında nasıl kırpılır, arabelleğe alınır, basitleştirilir veya rasterleştirilir?
8. Küçük veya dar parsellerde karışık pikseller ve bitişik alan sızıntısı nasıl ele alınır?
9. Endeksler yüzey yansımasından, atmosferin üst kısmındaki yansımadan veya başka bir işlenmiş üründen mi hesaplanıyor?
10. Müşteri, kontrol paneli, dışa aktarma veya API aracılığıyla edinme tarihini, edinme zamanını, uydu/sensör adını, sahne tanımlayıcısını, bulut puanını, işleme sürümünü ve kaynak meta verilerini alabilir mi?
11. İstenilen tarih aralığında kabul edilebilir bir resim bulunmadığında ne olur?
12. Müşteri taramayı veya yalnızca işlenmiş PNG ve paket istatistiklerini alabilir mi?
13. Kaynak görüntüleri ve türetilmiş dizin çıktıları depolama, dahili yeniden dağıtım, model eğitimi veya müşteriye yönelik ürünlerde kullanım için lisanslanmış mı?
14. Birden fazla uydu kaynağı kullanılırsa çapraz sensör zaman serileri nasıl normalleştirilir?

Güçlü bir bitki örtüsü endeksi iş akışı nasıl görünmeli?

Yararlı bir ürün izleme iş akışı, yalnızca “NDVI’yı açıp kırmızı alanları aramak” değildir. Savunulabilir bir operasyonel süreç genellikle şunları içerir:

Alan geometrisi → görüntü uygunluğu → meta verileri işleme → dizin veya türetilmiş katman → alan içi karşılaştırma → anormallik sıralaması → keşif → gözlem → eylem → sonuç.

Her adım için alıcı neyin kaydedilmesi gerektiğine karar vermelidir.

Alan geometrisi

Platform, analiz için kullanılan poligon versiyonunu korumalıdır. Sezon boyunca saha sınırı değişirse, eski geometri korunmadığı sürece geçmiş değerler artık doğrudan karşılaştırılamayabilir.

Resim uygunluğu

Kullanıcı bir görselin neden dahil edildiğini veya hariç tutulduğunu görebilmelidir. %10’luk bulut tüm alanı kapladığında, sahne düzeyinde “%10 bulut kapsamı” yeterli değildir.

Mekansal karşılaştırma

Hem parsel düzeyindeki istatistiği hem de mekânsal dağılımı karşılaştırın. 0,62’lik bir alan ortalaması, tekdüze bir alanı veya güçlü ve zayıf bölgeler arasında bir alan bölünmesini temsil edebilir.

Zamansal karşılaştırma

İki tarih arasındaki değişiklik, ürünün büyümesinden, hasattan, sulamadan, bulut kirliliğinden, farklı güneş koşullarından, sensör farklılıklarından veya işleme değişikliklerinden kaynaklanabilir. Zaman serisi analitiği kaynağı korumalıdır.

Alan doğrulaması

Yazılım, tarım bilimi ekibinin doğru konuma ulaşmasına yardımcı olmalıdır. Yararlı operasyonel alanlar arasında harita koordinatları, navigasyon bağlantısı, anormallik ciddiyeti, ilk görülme tarihi, son görülme tarihi ve keşif sonucu eklemenin bir yolu bulunur.

Sonuç kaydı

Kuruluş, sinyali tarla sonucuna bağlayabildiğinde platform daha değerli hale gelir: doğrulanmış besin sorunu, sulama hatası, hastalık belirtisi, yabani ot baskısı, konaklama, hasat, sorun bulunamadı veya başka bir sınıflandırılmış sonuç.

Büyük portföyler için AgriTech.tr, anormallik sıralamasının ürüne, büyüme aşamasına, tarla boyutuna, ticari öneme, sözleşme durumuna ve birden fazla görüntüdeki kalıcılığa göre ayarlanıp ayarlanamayacağının sorulmasını önerir.

Hava, iklim, şiddetli hava koşulları ve tarımsal risk

Tahmin ufku 7, 10 veya 15 gün olarak yapılandırılabilir; tarla bazlı risk bildirimleri, hastalık olasılığı uyarıları, şiddetli hava mesajları ile opsiyonel fırtına ve dolu takibi eklenebilir.

Hava ve iklim veri mimarisi; kısa ve orta vadeli tahminleri, kuraklık göstergelerini, uzun dönem riskini, yetişme derece günlerini, yağış ve evapotranspirasyon birikimlerini, ilaçlama uygunluğunu, don ve soğuk riskini, yıldırım, fırtına ve dolu olaylarını, uyarı iletimini ve raporlama akışlarını yapılandırılabilir API modülleri olarak birleştirir.

Teknik veri paketi şu modülleri içerebilir:

• Kuraklık göstergeleri: PDSI, SPEI ve SPI değerleri; dönem, mekânsal çözünürlük, temel veri ve güncelleme sıklığıyla birlikte.

• Uzun dönem risk: Koordinat veya parsel çevresinde tanımlı ızgaraya dayalı iklim ve tehlike istatistikleri; yaklaşık 12 × 12 km gibi referans ızgaralar proje kararına uygunluk açısından ayrıca değerlendirilir.

• Birikimler: GDD, DSV, yağış, konvektif yağış, yağış süresi, evapotranspirasyon ve potansiyel evapotranspirasyon.

• İlaçlama uygunluğu: Uygun, uygun olmayan ve yasak zaman pencereleri; hava girdileri, ürün etiketi kuralları, belirsizlik ve insan onayıyla birlikte.

• Olay ve uyarı iletimi: Yıldırım, fırtına poligonu, yaklaşan yağış ve şiddetli hava olayları için uygulama, SMS, e-posta, webhook veya imzalı JSON POST seçenekleri.

• API yönetimi: Anahtar veya OAuth kimlik doğrulaması, modül bazlı yetki, günlük ve dönemsel kota, hız sınırı, hata kodu, yeniden deneme, sürümleme ve kullanım dışı bırakma politikası.

• Kuraklık göstergeleri: PDSI, SPEI ve SPI; dönem, temel veri, mekânsal çözünürlük ve güncelleme sıklığıyla birlikte.

• Uzun dönem risk: Koordinat veya parsel çevresinde tanımlı ızgaraya dayalı iklim ve tehlike istatistikleri; yaklaşık 12 × 12 km gibi referans ızgaralar karar amacına göre ayrıca değerlendirilir.

• Birikimler: GDD, DSV, yağış, konvektif yağış, yağış süresi, evapotranspirasyon, potansiyel ve FAO referans evapotranspirasyon.

• İlaçlama uygunluğu: Uygun, uygun olmayan ve yasak zaman pencereleri; meteorolojik girdiler, ürün etiketi kısıtları, belirsizlik ve insan onayıyla birlikte.

• Olay ve uyarı iletimi: Yıldırım, fırtına poligonu, yaklaşan yağış ve şiddetli hava için uygulama, SMS, e-posta, webhook veya imzalı JSON POST.

• Uyarı yapılandırması: Konum, yarıçap, tekrar aralığı, normale dönüş mesajı, özel koşullar, alıcılar, onay ve eskalasyon.

• API yönetimi: Anahtar veya OAuth kimlik doğrulaması, modül bazlı yetki, günlük ve dönemsel kota, hız sınırı, hata kodları, yeniden deneme ve sürümleme.

API yetki matrisi, sözleşmeye dahil edilen her modülün uç noktalarını, yanıt şemasını, uydu ve veri yetkisini, kota ve hız sınırını, eşzamansız işlem davranışını, bildirim kanalını, sürümünü, kullanım dışı bırakma politikasını ve üretim destek seviyesini tanımlar. Kurumsal alıcıya sözleşmeye bağlı uç nokta kataloğu ve OpenAPI paketi teslim edilir.

Hava durumu verileri otomatik olarak saha hava durumu değildir

Tarımsal kararlar için alıcının en az dört katmanı ayırt etmesi gerekir:

1. Bir ızgara hücresi için tahmin modeli çıktısı.
2. Bir coğrafi bölge için radar veya şiddetli hava durumu tespiti.
3. Saha yakınındaki resmi veya üçüncü taraf istasyon gözlemleri.
4. ürün veya gölgelik ortamında sahadaki mikro iklim sensörleri.

Bu verilerin hepsi yararlı olabilir, ancak birbirlerinin yerine kullanılamazlar.

Don, ilaçlama, hastalık riski, sulama ve sigorta iş akışları için şunları sorun:

• Görüntülenen her hava durumu değişkeni için hangi kaynak kullanılıyor?
• Değer gözlemleniyor mu, tahmin ediliyor mu, enterpolasyona tabi tutuluyor mu, özümseniyor mu, yoksa modelden türetilmiş mi?
• Yatay ızgara boyutu nedir?
• Yükseklik nasıl ele alınır?
• Tahmin ne sıklıkla yeniden yayınlanır?
• Tahmin çalıştırmaları ve yayınlanma süreleri korunuyor mu?
• Yağış bir nokta değeri mi, ızgara ortalaması mı, radar tahmini mi yoksa birikim mi?
• Eksik istasyon kayıtları nasıl işlenir?
• Platform bir tarlayı çiftlikteki bir sensöre bağlayabilir mi?
• Birden fazla kaynak aynı fikirde değilse uyarıyı hangi kaynak yönlendirir?
• Müşteri, geçmiş uyarıyı tetikleyen kaynak ve model sürümünü alabilir mi?
• Risk eşiği bitki gelişim dönemina göre mi ayarlanıyor yoksa genel bir hava durumu eşiği mi?

2 km’lik, 5 km’lik veya 12 km’lik gridlenmiş çıktı, portföy düzeyinde tarama için hâlâ yararlı olabilir. Otomatik olarak hedef alana kurulan bir cihaza eşdeğer olarak değerlendirilmemelidir.

Püskürtme zamanı rehberliği: açık kurallara ihtiyaç duyan yüksek değerli bir özellik

İlaçlama uygunluğu analizi; nem, yağış, rüzgâr hızı, sıcaklık, yaprak ıslaklığı veya hastalık bağlamı, tahmin belirsizliği, ürün etiketi kısıtları ve yerel işletme kurallarını birleştirir. Proje; uygun, uygunsuz ve yasak pencereleri, güncelleme sıklığını, uyarı ön süresini, istasyon veya ızgara kaynağını ve insan onayını tanımlar.

Bir çiftlik veya sözleşmeli üretim organizasyonu için bu özellik, gerçek pestisit uygulama iş akışına göre değerlendirilmelidir. Şunları isteyin:

• Kullanılan hava değişkenleri ve eşikler.
• Tahmin ufku ve güncelleme sıklığı.
• Rüzgar hızı referans yüksekliği ve birimi.
• Rüzgara karşı sürekli rüzgar tedavisi.
• Yağış olasılığı ve tahmini yağış miktarı.
• Nem ve sıcaklık sınırları.
• Ürün, ürün, püskürtme ucu, damlacık boyutu ve etikete özgü özelleştirme.
• İlgili olduğu yerde sıcaklığın ters çevrilmesi veya sürüklenme riski mantığı.
• Yerel yasal ve etiket sınırlamaları.
• Uygun olmayan saat için sistemin açıklama üretip üretmediği.
• Kullanıcının bir öneriyi geçersiz kılıp kılamayacağı veya açıklama ekleyip ekleyemeyeceği.
• Önerinin ve temel tahminin arşivlenip arşivlenmediği.

Genel bir “püskürtme için uygundur” mesajı, pestisit etiketinin, yerel düzenlemenin, tarım uzmanının kararının veya operatörün gerçek saha koşullarına ilişkin değerlendirmesinin yerine geçmemelidir.

Hastalık olasılığı ve yapay zeka tavsiyesi: Gözcülüğe öncelik vermek için uyarıları kullanın

Güncel teknik kapsam, özelleştirilmiş bildirimlerin hastalık olasılıklarını içerebileceğini ve ayrıca yapay zeka tabanlı tarım yardımını teşvik ettiğini söylüyor.

Teknik değerlendirme açısından hastalık riski uyarısı, laboratuvar tanısı olarak değil, karar destek sinyali ve keşif tetikleyicisi olarak ele alınmalıdır. Şunları isteyin:

• Desteklenen ürün, çeşit, hastalık ve coğrafya kombinasyonları.
• Gerekli ekim tarihi, fenolojik aşama, sulama ve yönetim girdileri.
• Hava durumu, yaprak ıslaklığı, nem, yağış, sıcaklık veya diğer varsayımlar.
• Modelin ızgaralı hava durumu, saha sensörleri, uydu endeksleri, kullanıcı gözlemleri, bitki büyüme modelleri veya bu girdilerin kombinasyonlarını kullanıp kullanmadığı.
• Model türü ve geçerli sürüm.
• Eğitim ve doğrulama süresi.
• Uyarı eşiği ve olasılık kalibrasyon yöntemi.
• Ürün, il, mevsim ve hastalığa göre doğrulama.
• Duyarlılık/hatırlama, özgüllük, kesinlik, yanlış pozitif oranı, yanlış negatif oranı veya başka bir uygun ölçüm.
• Eksik veri davranışı.
• Model kayması veya mevsimsel yeniden kalibrasyon yöntemi.
• Bir tarım uzmanının çıktıyı gözden geçirip geçirmeyeceği, onaylayacağı veya geçersiz kılabileceği.
• Kullanıcının keşif kanıtlarını kaydedip kaydedemeyeceği ve bir uyarıyı bir sonuçla kapatıp kapatamayacağı.
• Sistemin “risk koşulları mevcut” ifadesini “hastalık muhtemelen mevcut” ifadesinden ayırıp ayırmadığı.

Kooperatifler ve danışma ekipleri için en yararlı iş akışı şunlar olabilir:

uyarı → portföy sıralaması → saha görevi → keşif ziyareti → gözlem → tarımsal karar → eylem → sonuç kaydı

Platform daha sonra oluşturulan uyarıların sayısına göre değil, tespit süresine, keşif saatlerine, doğrulanan uyarı oranına, kaçırılan olay incelemesine, saha yanıt süresine ve karar kaydının eksiksizliğine göre değerlendirilmelidir.

Üretken yapay zeka ve mesajlaşma kanalı tavsiye soruları

Yapay zekâ destekli tarım danışmanı; dil modeli, erişimli bilgi sistemi, kural motoru, agronomik bilgi tabanı veya bunların kontrollü birleşimi olarak yapılandırılabilir. Sözleşme; desteklenen ürün ve dilleri, veri erişimini, kaynak gösterimini, güven düzeyini, model sürümünü, güvenlik sınırlarını, insan incelemesini, eskalasyonu, konuşma saklamayı ve müşteri verisinin model eğitiminde kullanılıp kullanılmadığını tanımlar.

Sormak:

1. Yanıt geniş bir dil modelinden, erişim sisteminden, kural motorundan, tarımsal bilgi tabanından mı yoksa bunların birleşiminden mi üretiliyor?
2. Hangi tarımsal kaynaklar kullanılıyor?
3. Kaynak alıntıları kullanıcıya gösteriliyor mu?
4. Asistan kullanıcının tarla, ürün, uydu, hava durumu veya uyarı geçmişine erişebilir mi?
5. Üçüncü taraf model hizmetlerine hangi kişisel veya çiftlik verileri gönderilir?
6. Müşteri verileri model eğitimi için kullanılıyor mu?
7. Konuşmalar saklanıyor mu ve ne kadar süreyle?
8. Hangi diller ve Türkçe tarım terminolojisi desteklenmektedir?
9. Pestisit, gübre, sulama ve hastalık tedavisine ilişkin sorular nasıl sınırlandırılıyor?
10. Tarım uzmanlarının yükselme yolu var mı?
11. Kuruluş, denetim için tavsiye niteliğindeki konuşmaları dışarı aktarabilir mi?
12. Oluşturulan yanıt bir modele ve bilgi istemi sürümüne bağlı mı?
13. Halüsinasyonlar, desteklenmeyen ürün önerileri ve güvenli olmayan tarımsal tavsiyeler nasıl ele alınır?

AgriTech.tr, kurumsal alıcıların asistanı, piyasaya sürülmeden önce bilinen tarımsal senaryolar, belirsiz sorular, çelişkili saha verileri, desteklenmeyen ürünler ve güvenlik açısından hassas pestisit soruları ile test etmesini tavsiye ediyor.

B2B çoklu paket izleme ve kurumsal kullanım

B2B konfigürasyonu; binlerce parseli tek ekrandan izleyen, tarla ve bahçeleri tarım, iklim, uydu ve sensör verileriyle karşılaştıran, rapor üreten ve geçmiş arşivi koruyan bir yönetim katmanı sağlar.

Kurumsal kullanım alanları şunları içerir:

• Sözleşmeli tarımsal üretim: Tedarikçi tarlalarında uzaktan ve büyük ölçekli bitki sağlığı ve iklim izleme.
• Bankacılık ve tarım finansmanı: Parsel, il ve ilçe düzeyinde tahminlerin yanı sıra risk yönetimi, kredi kararları, sürdürülebilirlik odaklı yatırım, iklim riski tespiti ve ESG puanlaması için sensör ve uydu verileri.
• Sigorta: Fırtına, sel ve kuraklık riski bağlamı ve erken uyarı için geçmiş iklim verileri ve uydu takibi.
• Enerji: Üretim planlaması, kaynak tahsisi, yenilenebilir enerji bağlamı ve hava durumuna dayalı talep analizi için iklim verileri.
• Karbon tarımı: Ölçüm, Raporlama ve Doğrulama (MRV) için saha ölçümü, faaliyet verisi, uydu gözlemi, model, belirsizlik ve denetim kanıtını birleştiren iş akışı.

Proje SaaS, veri ve API teslimatını ayırır; her modelin operasyonel ve ticari gereksinimleri farklıdır. Kontrol paneli aboneliği, veri kümesi lisansı ve API entegrasyonunun sahiplik, veri taşınabilirliği, denetlenebilirlik, destek ve süreklilik açısından farklı gereksinimleri vardır.

Kurumsal mimari kontrol listesi

Kurumsal gereksinim	RFP’ye veya pilot uygulamaya konulacak sorular
Sahaya katılım	GeoJSON, KML, SHP, WKT, kadastral referans, CSV koordinatları, API oluşturma, toplu yükleme sınırları, koordinat sistemleri, poligon doğrulama, kopya işleme, geometri geçmişi ve hata raporları.
Organizasyon modeli	Ebeveyn/çocuk hesapları, bayi/müşteri hiyerarşisi, kooperatif üyeliği, sözleşmeli yetiştirici, bölge, ürün, danışman, tarla sahipliği, yeniden atama ve işten çıkarma.
Kimlik ve güvenlik	JWT veya API anahtarı modeli, SSO/SAML/OIDC, MFA, şifre politikası, IP kısıtlamaları, hizmet hesapları, gizli rotasyon, rol modeli, yönetici ayrıcalıkları, denetim günlüğü ve kiracı ayrımı.
API işlemleri	Geçerli temel URL, OpenAPI spesifikasyonu, sayfalandırma, hız sınırları, kotalar, uyumsuzluk, eşzamansız işler, yeniden denemeler, geri çekilme, hata sınıflandırması, korumalı alan, SDK’lar, sürüm oluşturma ve kullanımdan kaldırma bildirimi.
Uyarılar ve olaylar	Uygulama, SMS, e-posta, mesajlaşma kanalı, webhook veya POST desteği; imzalar/kimlik doğrulama; yeniden deneme ilkesi; teslimat günlükleri; tekilleştirme; onay; tırmanma; uyku pencereleri; ve her şey açık olaylar.
Veri taşınabilirliği	Ham veri erişimi, türetilmiş verileri dışa aktarma, alan geçmişi, görüntü meta verileri, dizin değerleri, uyarı geçmişi, danışma geçmişi, harita taramaları, vektör bölgeleri, CSV/JSON/XLSX ve toplu hesap kapatma dışa aktarımı.
Veri yönetimi	Denetleyici/işleyici rolleri, alan sınırı sahipliği, kaynak veri hakları, türetilmiş veri hakları, saklama, silme, yedeklemeler, alt işleyiciler, barındırma bölgesi, sınır ötesi aktarım ve eğitim kullanımı.
Hizmet yönetimi	SLA, çalışma süresi hesaplaması, destek saatleri, önem derecesi tanımları, yanıt ve çözüm hedefleri, bakım pencereleri, olay iletişimi, olağanüstü durum kurtarma, RPO ve RTO.
Model yönetimi	Model tanımlayıcı, girdi kaynağı, doğrulama raporu, kalibrasyon, değişiklik bildirimi, güven/önem ölçeği, insan incelemesi, açıklanabilirlik, geri alma ve arşivlenmiş geçmiş çıktılar.
Ticari süreklilik	Plan değişiklikleri, premium görüntüler, SMS veya mesaj maliyeti, API aşımı, istasyon veya sensör maliyeti, özel entegrasyon, veri çıkışı, sözleşme feshi ve geçiş desteği.

API mimarisi, entegrasyon ve yetki matrisi

Kurumsal entegrasyonlar belirsiz bir uç nokta koleksiyonundan değil, kontrollü API modüllerinden oluşturulur. Proje kapsamına şunlar eklenebilir:

• Kimlik doğrulama, token yenileme, gizli anahtar rotasyonu, kullanıcı aktivasyonu, rol yönetimi ve servis hesapları.
• Organizasyon, abonelik, tarla, parsel ve hesap yönetimi.
• GeoJSON, KML, SHP, WKT, CSV koordinatı ve toplu poligon aktarımı ile geometri doğrulaması.
• Uydu edinim meta verisi, bulut maskesi, görüntü siparişi, bitki endeksi rasteri, parsel istatistiği ve zaman serisi aktarımı.
• Hava tahmini, istasyon gözlemi, yağış, evapotranspirasyon, PDSI, SPEI ve SPI kuraklık endeksleri ile GDD ve DSV birikimleri.
• İlaçlama uygunluğu, don, soğuklama, yıldırım, fırtına poligonu, şiddetli hava uyarısı, SMS, e-posta, webhook ve JSON POST teslimatı.
• Projeye dahil edildiğinde ürün sınıflandırma, toprak analizi, raporlama ve kurumsal veri servisleri.

Yetki matrisi; temel URL, API sürümü, OpenAPI belgesi, etkin ürünler, uydu kaynakları, doğal ve teslim edilen çözünürlük, kota, hız limiti, eşzamanlı veya eşzamansız davranış, webhook güvenliği, saklama, SLA, kullanımdan kaldırma politikası ve aşım ücretlerini kaydeder.

AgriTech.tr tarafından önerilen API pilot testleri

1. Kimlik bilgilerini doğrulayın, yenileyin, döndürün ve iptal edin.
2. Geçersiz ve sınır durumları dahil 100–1.000 gerçekçi tarla poligonu oluşturun veya içe aktarın.
3. Açık ve bulutlu tarih aralıklarında uydu verisi isteyin; gösterge paneli ile API değerlerini uzlaştırın.
4. Edinim tarihi, sensör, bulut puanı, işleme sürümü, endeks istatistiği ve kaynak meta verisini alın.
5. Premium görüntü siparişi, eşzamansız durum, yeniden deneme, zaman aşımı ve yetki hatalarını test edin.
6. Bilinen koordinatlarda hava veya istasyon verisini sorgulayın; ızgara değerini saha gözlemiyle karşılaştırın.
7. Test uyarıları üretin; webhook kimlik doğrulaması, tekrar deneme, tekilleştirme, sıralama, onay ve denetim günlüğünü doğrulayın.
8. Test kotasını tüketin; hata kodlarını, başlıkları, geri çekilme davranışını ve ticari aşım yönetimini kaydedin.
9. Tam tarla geçmişini dışa aktarın; ardından tarla silme, kullanıcı kaldırma, hesap dışa aktarımı ve erişim iptalini test edin.
10. API, işleme veya model güncellemesinden sonra kayıtlı entegrasyon testini yeniden çalıştırın ve teknik destek yanıt süresini ölçün.

Tarımsal finans, sigorta ve ÇSY kullanımı: doğrulama gereksinimleri daha yüksektir

Uydu ve iklim zekâsı; bankacılık, sigorta, ESG, karbon, tedarik ve portföy riski iş akışlarını destekleyebilir. Bu kullanımlar, çiftçi odaklı keşif haritasına kıyasla daha güçlü kaynak izi, tekrarlanabilirlik, model yönetişimi, insan incelemesi, itiraz prosedürü ve denetim çıktısı gerektirir.

Kredi, sigorta veya ESG kullanımı için şunları sorun:

• Çıktının hangi kararı etkilemesine izin veriliyor?
• Çıktı tavsiye niteliğinde mi, sıralamada mı, uygunlukta mı, fiyatlandırmada mı, tetikleyicide mi yoksa otomatik karar girdisinde mi?
• Jeo-uzaysal birim nedir: piksel, parsel, ilçe, il veya 12×12 km risk gridi?
• Kaynak tarihi ve tarihsel dönem nedir?
• Sonuç daha sonra aynı girdi ve model sürümü kullanılarak yeniden üretilebilir mi?
• Kaynak veriler bu kararın amacı için yasal olarak lisanslanmış mı?
• Bir alan sınırı başvuru sahibine, politikaya veya tedarikçi kaydına nasıl bağlanır?
• Tartışmalı sınırlar veya ürün türleri nasıl ele alınıyor?
• Eksik uydu gözlemleri nasıl tedavi edilir?
• Gerçek kişi tarafından yapılan inceleme süreci nedir?
• Etkilenen bir çiftçi veya müşteri bir çıktıya itiraz edebilir mi?
• Hangi önyargı, kalibrasyon ve coğrafi doğrulama çalışmaları gerçekleştirildi?
• Model güncellemesinden sonra ne olur?
• Eksiksiz bir denetim izi var mı?

Parsel düzeyindeki bir risk puanı, yalnızca uydu ve iklim verilerinden oluşturulduğu için otomatik olarak kredi kararı düzeyinde, sigorta düzeyinde veya düzenleyici düzeyde değildir.

Karbon tarımı ve İRD değerlendirmesi

Karbon tarımı projelerinde platform; Ölçüm, Raporlama ve Doğrulama (MRV) için veri ve iş akışı katmanı olarak yapılandırılabilir. Proje; doğrudan ölçümleri, tarımsal faaliyet kayıtlarını, uzaktan algılama gözlemlerini, modellenmiş çıktıları, belirsizliği, denetim kanıtını, metodoloji uyumunu, kalıcılık veya geri dönüş kontrollerini ve bağımsız doğrulama sorumluluklarını birbirinden ayırır.

Bir İRD projesi için alıcılar şunları ayırmalıdır:

• Ölçülen veriler: doğrudan saha veya laboratuvar gözlemleri.
• Faaliyet verileri: ekim, toprak işleme, gübre, kalıntı, sulama ve arazi yönetimi kayıtları.
• Uzaktan algılama gözlemleri: uydudan elde edilen arazi örtüsü, bitki örtüsü, kalıntı veya değişim göstergeleri.
• Modellenen çıktılar: Modellere dayalı tahmini toprak karbonu veya emisyonları.
• Doğrulama kanıtı: Bir denetçinin veya programın kullanımına sunulan kayıtlar ve kontroller.

İş akışının hangi metodolojiyi veya karbon programını desteklediğini, hangi değişkenlerin ölçüldüğünü ve modellendiğini, belirsizliğin nasıl hesaplandığını, geri dönüşlerin ve kalıcılığın ilgili yerlerde nasıl ele alındığını, alan sınırlarının ve tarihsel arazi kullanımının nasıl belgelendiğini ve bağımsız bir doğrulayıcı için hangi ihracatın üretildiğini sorun.

NDVI, NDTI, kalıntı indeksi, iklim verileri veya saha geçmişlerinin varlığı tek başına belirli bir karbon standardına uygunluk sağlamaz.

En uygun kullanıcılar ve iş akışları

Çiftçiler ve çiftlik yöneticileri

Tarla sınırları, uydu bitki sağlığı bağlamı, hava durumu, ilaçlama pencereleri ve uyarıların birleşik görünümünü isteyen kullanıcılar için en uygunudur. Önemli olan test, platformun bir risk sinyali görmesi ile alanın doğru kısmını incelemesi arasındaki süreyi azaltıp azaltmadığıdır.

Ziraat uzmanları, kooperatifler ve danışma ekipleri

Bir ekibin birçok çiftliği denetlediği ve sıralı bir keşif kuyruğuna ihtiyaç duyduğu durumlarda kullanışlıdır. Çok kullanıcılı izinleri, portföy filtrelerini, uyarı önceliklendirmesini, saha atamalarını, saha notlarını, geçmişi, görüntü meta verilerini ve bölgesel genel bakıştan parsel düzeyinde kanıtlara geçiş yeteneğini karşılaştırın.

Sözleşmeli üretim ve gıda zinciri şirketleri

Çok parselli B2B izleme; sözleşmeli üretici ve saha katılımını, bölgesel karşılaştırmayı, istisna raporlamayı, fenoloji bağlamını, veri dışa aktarımını ve satın alma, ERP veya tedarikçi ana verileriyle entegrasyonu destekler. Kabul testi; rol hiyerarşisini, toplu tarla aktarımını, portföy filtrelerini, raporları, saklamayı ve hesap kapatma sürecini kapsar.

Sigortacılar, bankalar ve tarımsal finans ekipleri

Sigorta ve finans projeleri; iklim, geçmiş gözlem, tahmin, uydu ve tarla düzeyi risk verilerini yönetişimli bir karar destek katmanında birleştirir. Model yönetişimi, veri kökeni, coğrafi çözünürlük, tekrar üretilebilirlik, insan incelemesi, itiraz süreci ve denetim çıktısı; otomatik karar veya ödeme sorumluluğundan ayrı olarak sözleşmede tanımlanır.

Geliştiriciler ve kurumsal veri ekipleri

Bir kuruluşun kendi uygulamasında, ERP’sinde, ESG raporunda, sigortalama sürecinde, danışma aracında veya risk motorunda tarım veya iklim verilerini istediği durumlarda geçerlidir. API sürümü oluşturma, yetkiler, veri hakları, kotalar, eşzamansız işler, web kancaları, toplu teslimat ve hizmet koşulları, çiftçi uygulaması özellik listesinden daha önemlidir.

İklim riski ve parametrik sigorta ekipleri

Parametrik sigorta projelerinde platform, yönetişimli veri ve tetikleyici analiz katmanı olarak kullanılabilir. Teknik ve sözleşmesel kapsam; tetikleyici kaynağını, indeks tanımını, baz riskini, gözlem hiyerarşisini, veri kesintisi kurallarını, tekrarlanabilirliği, denetim izini, ödeme sorumluluğunu ve veri hizmetiyle sigortacı arasındaki sınırı tanımlar.

Karbon ve ESG ekipleri

İRD veya sürdürülebilirlik iş akışları için uzaktan algılama ve iklim verisi girişlerini değerlendiren kuruluşlar için uygundur. Metodoloji, belirsizlik tedavisi, veri kökeni, ölçüm-model sınırı, program hizalaması ve bağımsız doğrulama yolu ayrı ayrı kontrol edilmelidir.

Abonelik, API ve hizmet kapsamı

Ticari paket ön tanımlı bir paket adına göre değil; izlenen alan, tarla ve kullanıcı sayısı, görüntü kaynağı, tahmin ufku, API hacmi, bildirim trafiği, veri saklama, entegrasyon çalışması ve destek seviyesine göre boyutlandırılır.

Yetenek grubu	Yapılandırılabilir proje kapsamı	Ticari tanım
Temel tarla izleme	Tarla sınırları, NDVI, meteoroloji verisi, harita geçmişi ve 7 günlük hava bağlamı.	Tarla, hektar, kullanıcı, görüntü ritmi, arşiv derinliği ve rapor sıklığı.
Genişletilmiş bitki zekâsı	NDRE, SAVI, NDMI, NDWI, arazi katmanları, 10 günlük tahmin, uyarı, keşif sırası ve agronomik iş akışı.	Desteklenen ürünler, analitikler, bildirim kanalları, eğitim ve doğrulama kapsamı.
İleri risk paketi	15 günlük tahmin, fırtına ve dolu takibi, kuraklık, don, ilaçlama uygunluğu, premium görüntü ve sensör/istasyon entegrasyonu.	Veri yetkileri, istasyon donanımı, mesaj hacmi, premium görüntü siparişi ve destek SLA’sı.
Kurumsal veri ve API	Çok organizasyonlu B2B paneli, API kitaplığı, toplu parsel aktarımı, veri teslimi, SSO, denetim günlüğü ve kontrollü dışa aktarma.	API çağrıları, kota, servis hesapları, veri hakları, özel geliştirme, çalışma süresi, yanıt hedefleri ve çıkış desteği.

Teklif; premium görüntü, SMS veya mesajlaşma maliyeti, veri dışa aktarma hakları, özel entegrasyon, başlangıç eğitimi, destek saatleri, SLA, yedekleme ve sözleşme sonrası saklama koşullarını da tanımlar.

Büyük bir kullanıma sunmadan önce saha doğrulama protokolü

Pratik bir değerlendirmede gerçek alanlar ve önceden kararlaştırılan bir puanlama yöntemi kullanılmalıdır.

Aşama 1 – Veri kurulumu

• İthalatı temsil eden küçük, orta ve büyük parseller.
• Düzensiz sınırları, dar alanları, bitişik alanları, eğimli arazileri ve bilinen yönetim bölgelerine sahip alanları içerir.
• Ürün, ekim tarihi, sulama durumu ve bilinen tarla sorunlarını kaydedin.
• Her test sınırının kaynağını ve sürümünü koruyun.
• İlk katılım süresini ve geometri temizleme çabasını ölçün.

Aşama 2 — Uydu incelemesi

• Görüntülenen görüntü tarihlerini mümkün olduğunca bağımsız edinim meta verileriyle karşılaştırın.
• Bulut ve bulut gölgesi işlemeyi kontrol edin.
• Bulutla kaplı test alanları, daha geniş sahne ise çoğunlukla açık.
• Coğrafi referanslı gözlemlerle yüksek ve düşük indeks bölgelerinde yürüyün.
• Parsel ortalamalarını tarla içi değişkenlikle karşılaştırın.
• Kırpma aşamaları boyunca tekrarlayın.
• En az bir alçak örtü ve bir yoğun gölgelik dönemi ekleyin.
• Kenar piksellerinin önemli olduğu küçük bir alanı test edin.
• Yanlış anormallik sinyallerini kaydedin.
• Birden fazla görüntü kaynağı mevcutsa aynı alanı sensörler arasında karşılaştırın.

Aşama 3 - Hava durumu ve uyarı incelemesi

• Tahmini ve geçmiş çıktıları mümkün olduğunda yakındaki güvenilir istasyon gözlemleriyle karşılaştırın.
• Bir alan sensörü kullanılıyorsa sensör ve ızgaralı değerleri karşılaştırın.
• Uyarı verilme zamanını, olay zamanını, saha konumunu, eşiği, kanalı ve operatör tepkisini kaydedin.
• Kaçırılan etkinliklerin yanı sıra başarılı uyarıları da inceleyin.
• Bir tarım uzmanıyla ve belgelenmiş keşif bulgularıyla hastalıkları veya tarımsal uyarıları test edin.
• Yinelenen uyarıları ve uyarı yorgunluğunu kaydedin.
• Uyarı geçmişinin dışa aktarılıp aktarılamayacağını kontrol edin.

Aşama 4 - Yapay Zeka ve tavsiye niteliğindeki inceleme

• Bilinen tarımsal senaryoları test edin.
• Desteklenmeyen ürünleri ve belirsiz girdileri test edin.
• Aynı soruyu farklı ifadelerle sorun.
• Asistanın kaynaklardan alıntı yapıp yapmadığını veya belirsizliği açıklayıp açıklamadığını test edin.
• Güvenliğe duyarlı pestisit ve gübre sorularını test edin.
• Halüsinasyonları veya desteklenmeyen kesinliği kaydedin.
• Söz verildiği yerde yetkili bir kişiye iletmeyi onaylayın.

Aşama 5 - Kurumsal ve API incelemesi

• Kontrol paneli ve API değerlerini uzlaştırın.
• Toplu işlemleri, kotaları, hataları, yeniden denemeleri ve eşzamansız işleri test edin.
• Pilot geçmişinin tamamını dışa aktarın.
• Kullanıcı kaldırmayı ve alanın yeniden atanmasını test edin.
• Sözleşmeli her uç noktayı, şemayı, yetkiyi ve hizmet seviyesini kabul ortamında doğrulayın.
• Gerçek bir teknik sorun sırasında destek yanıtını ölçün.

Aşama 6 – Sonuçların gözden geçirilmesi

Kabul ölçütü olarak “Yapay zekanın verimi artırdığı” gibi genel bir iddia kullanmayın. Aşağıdaki gibi operasyonel önlemleri tanımlayın:

• 1.000 hektar başına keşif saati.
• Risk tespitinden incelemeye kadar geçen süre.
• Alanda doğrulanan uyarıların yüzdesi.
• Pilotta yanlış pozitiflik oranı.
• Platformun kaçırdığı bilinen olaylar.
• Gereksiz saha ziyaretlerinin azaltılması.
• 1.000 paketin gemiye bindirilmesi için gereken süre.
• Sınır hatası olan alanların yüzdesi.
• API entegrasyon çabası.
• Uyarı teslimi güvenilirliği.
• veri dışa aktarmanın bütünlüğü.
• Karar kaydının bütünlüğü.
• Premium görüntüler, mesajlaşma, donanım, katılım ve özel geliştirme dahil toplam yıllık maliyet.

Performans doğrulaması ve proje kabulü

Uydu bitki endeksi tek başına bitki hastalığı teşhisi değildir. Hava ızgarası otomatik olarak tarla meteoroloji istasyonuna eşdeğer değildir. Hastalık olasılığı, ilaçlama uygunluğu, yapay zekâ tavsiyesi, parsel risk puanı, karbon göstergesi ve sigorta tetikleyicisi; kaynak, model sürümü, çözünürlük, belirsizlik ve saha doğrulama prosedürü tanımlandığında operasyonel değer kazanır.

Proje kabul planı bu nedenle şunları içerir:

• Seçilen ürün, bölge, sezon ve gelişim dönemi için saha gerçekliği keşfi.
• Sınıflandırma, uyarı ve risk bantları için hata ölçümleri veya karışıklık matrisi.
• Sıcaklık, yağış, nem, rüzgâr ve şiddetli hava olaylarında istasyon-ızgara karşılaştırması.
• Kararda kullanılan her uydu katmanı için edinim, bulut maskesi, işleme sürümü ve kaynak izi.
• Hastalık, pestisit, gübre, sulama, finans, sigorta, ESG ve mevzuat iş akışlarında insan incelemesi.
• Görüntü, API, model veya işleme güncellemesinden sonra tekrarlanabilirlik testi.
• Veri yönetişimi, denetim izi, itiraz, geri alma ve dışa aktarma prosedürleri.

Kabul kriterleri gerçek operasyonel karara bağlanır: keşif önceliği, sulama incelemesi, ilaçlama penceresi, sözleşmeli üretim izleme, portföy raporlama, risk analizi veya API entegrasyonu.

AgriTech.tr uydu bitki zekâsı ve tarımsal API proje kapsamı

Tedarik talebi, tedarikçi araştırması başlamadan önce uygulama, teknik arayüzler, dokümantasyon ve hizmet gereksinimlerini tanımlamak için kullanılabilir.

Teknik gereklilikler, RFP kriterleri, pilot tasarım, API değerlendirmesi, saha doğrulama protokolleri veya alternatif Türk Tarım Teknolojisi çözümlerinin belirlenmesi konusunda rehberlik için info@agritech.tr ile iletişime geçin.

Kapak ve bitki gözlem fotoğrafları tarla izleme bağlamını gösterir ve Pexels Lisansı kapsamında kullanılır. Fotoğrafçı ve kaynak bilgileri referans bölümünde korunur.

Nihai kapsam; izlenen alan ve kullanıcı sayısı, görüntü kaynakları, tahmin ufku, API modülleri ve kotaları, bildirim hacmi, model kapsamı, doğrulama planı, veri hakları, güvenlik, sigorta sorumluluk sınırı, destek saatleri ve kurumsal hizmet seviyesine göre seçilen tedarikçi teklifinde tanımlanmalı ve ilgili tarafların sözleşmesinde belgelenmelidir.

Tedarik ve proje teslimi

AgriTech.tr teknik gereksinimin yapılandırılmasına ve güncel tedarikçi yanıtlarının karşılaştırılmasına yardımcı olabilir. Kurulum, devreye alma, operatör eğitimi, garanti, yedek parça ve satış sonrası kapsamı her tedarikçi teklifinde ayrıca teyit edilmelidir. Nihai kapsam; onaylanan uygulama, kapasite, saha koşulları, varış noktası ve teslimat takvimine göre seçilen tedarikçi teklifi ve sözleşmesinde belgelenmelidir.