Rozwój technologii cyfrowych sprawia, że rolnictwo staje się jedną z najbardziej zaawansowanych gałęzi gospodarki, a dane stają się nowym rodzajem nawozu dla pól uprawnych. Analiza ogromnych zbiorów informacji, określana jako Big Data, pozwala przewidywać plony, optymalizować zużycie zasobów oraz ograniczać straty spowodowane przez zmiany klimatu czy choroby roślin. Połączenie danych historycznych, bieżących informacji pogodowych i modeli predykcyjnych opartych na sztucznej inteligencji otwiera drogę do bardziej wydajnego i zrównoważonego rolnictwa. Predykcja plonów na podstawie danych historycznych i pogodowych staje się kluczową kompetencją w planowaniu produkcji, zarządzaniu ryzykiem i podejmowaniu decyzji inwestycyjnych przez gospodarstwa rolne, przedsiębiorstwa przetwórcze oraz instytucje finansowe.
Rola Big Data w nowoczesnym rolnictwie i uprawach
Big Data w rolnictwie to nie tylko modne hasło, lecz fundamentalna zmiana sposobu zarządzania gospodarstwem. Analiza dużych zbiorów danych łączy informacje pochodzące z wielu źródeł: sensorów glebowych, stacji pogodowych, satelitów, dronów, maszyn rolniczych, rejestrów produkcyjnych oraz danych rynkowych. Dzięki temu możliwe jest tworzenie spójnego obrazu całego ekosystemu upraw, od poziomu mikro (pojedyncze pole) po poziom makro (region czy cały kraj).
W tradycyjnym modelu rolnictwa decyzje dotyczące siewu, nawożenia czy nawadniania były podejmowane głównie na podstawie doświadczenia rolnika, obserwacji pola i prognoz pogody ogólnego zasięgu. Obecnie w centrum tych decyzji znajduje się analiza danych. Algorytmy i modele numeryczne wykorzystują dane historyczne oraz bieżące pomiary, aby rekomendować optymalne działania w konkretnym miejscu i czasie. Tak rozumiane rolnictwo precyzyjne opiera się na danych o wysokiej rozdzielczości przestrzennej i czasowej.
Big Data pozwala przekształcić informacje w praktyczną wiedzę. Dane same w sobie nie mają wartości, dopóki nie zostaną przetworzone i zinterpretowane. W rolnictwie szczególne znaczenie mają:
- dane o plonach z poprzednich lat, zbierane z kombajnów i systemów ewidencji produkcji,
- dane meteorologiczne – zarówno pomiary lokalne, jak i prognozy numeryczne,
- informacje o glebie: zasobność, struktura, wilgotność, odczyn pH, zawartość materii organicznej,
- dane o zabiegach agrotechnicznych: terminy siewu, rodzaje i dawki nawozów, środki ochrony roślin, nawadnianie,
- obrazowanie satelitarne i dronowe: indeksy wegetacyjne (np. NDVI), stan biomasy, stres wodny roślin,
- dane rynkowe: ceny skupu, popyt, koszty środków produkcji i logistyki.
Im więcej wysokiej jakości danych zostanie zgromadzonych, tym dokładniejsze mogą być modele predykcyjne. To właśnie z nich korzysta sztuczna inteligencja i algorytmy uczenia maszynowego, aby przewidywać przyszłe plony, ryzyko chorób czy opłacalność określonych upraw. Dla gospodarstw rolnych, firm nasiennych, zakładów przetwórczych i instytucji finansowych oznacza to możliwość podejmowania decyzji w oparciu o obiektywne, ilościowe wskaźniki zamiast wyłącznie intuicji.
Szczególnie wartościowym obszarem zastosowania Big Data w rolnictwie jest predykcja plonów. Pozwala ona odpowiedzieć na podstawowe pytania strategiczne: jaki poziom produkcji jest możliwy do osiągnięcia na konkretnym polu, w danym sezonie, przy określonych warunkach pogodowych i technologii uprawy? W jaki sposób decyzje podejmowane dziś – wybór odmiany, termin siewu, strategia nawożenia – wpłyną na wynik za kilka miesięcy? Odpowiedzi na te pytania stają się fundamentem planowania produkcji, kontraktacji oraz zarządzania ryzykiem cenowym i pogodowym.
Źródła danych i technologie zasilające predykcję plonów
Skuteczna predykcja plonów na podstawie danych historycznych i pogodowych wymaga wielowymiarowego i zintegrowanego podejścia do pozyskiwania informacji. Dane nie pochodzą z jednego systemu, ale są efektem współdziałania wielu technologii, z których każda wnosi inny rodzaj wiedzy o polu uprawnym i roślinie.
Historyczne dane plonowania jako fundament modeli predykcyjnych
Trzonem większości modeli są dane historyczne dotyczące plonów i warunków, w jakich te plony osiągnięto. Kombajny wyposażone w mapowanie plonu zapisują precyzyjne informacje o wydajności z każdego fragmentu pola. W połączeniu z informacjami o lokalizacji GPS powstają mapy plonów o wysokiej rozdzielczości, które pokazują, jak zmienność glebowa, topografia i zarządzanie wpływają na wynik końcowy.
Historyczne serie danych obejmują nie tylko ilość zebranych plonów, ale również:
- daty siewu i zbioru,
- zastosowane odmiany i ich charakterystyki,
- zastosowane dawki nawozów mineralnych i organicznych,
- zabiegi ochrony roślin i regulacji łanu,
- system uprawy (orka, uprawa bezorkowa, strip-till),
- dane o nawadnianiu i wilgotności gleby w kluczowych fazach rozwoju roślin.
Tak zbudowane bazy danych pozwalają wychwycić zależności między praktykami agronomicznymi a plonem. Modele analityczne, w tym uczenie maszynowe, wykorzystują je do identyfikacji wzorców, których człowiek nie byłby w stanie dostrzec gołym okiem, zwłaszcza w skali wielu lat i wielu pól.
Dane pogodowe i klimatyczne: od czujników lokalnych do reanaliz globalnych
Warunki pogodowe to kluczowy czynnik wpływający na plony. Nawet najlepsza technologia uprawy nie zrekompensuje długotrwałej suszy w krytycznych fazach rozwoju roślin, zalania pola czy silnych przymrozków. Predykcja plonów musi więc uwzględniać zarówno dane historyczne o pogodzie, jak i prognozy na kolejne tygodnie i miesiące.
W praktyce wykorzystywane są różne źródła informacji meteorologicznej:
- lokalne stacje pogodowe na gospodarstwach, mierzące temperaturę, opady, wilgotność, nasłonecznienie i prędkość wiatru,
- dane z sieci narodowych instytutów meteorologicznych i usług komercyjnych,
- produkty reanalizy klimatycznej, integrujące pomiary terenowe i satelitarne w spójną, długoterminową serię,
- numeryczne modele prognozy pogody, generujące przewidywania na różne horyzonty czasowe.
Dane pogodowe są zwykle łączone z informacjami o fazach rozwojowych roślin. Dzięki temu modele potrafią ocenić, jak niedobór wody w glebie w fazie krzewienia zbóż czy kwitnienia rzepaku przełoży się na oczekiwany plon. Zastosowanie Big Data pozwala symulować wiele scenariuszy pogodowych i oceniać potencjalny rozrzut wyników – od scenariusza optymistycznego, przez najbardziej prawdopodobny, po wariant pesymistyczny.
Obrazowanie satelitarne i dronowe jako oczy nad polem
Obserwacje z kosmosu stanowią istotne uzupełnienie danych terenowych. Satelity dostarczają regularnych obrazów pól w różnych zakresach spektralnych, co pozwala monitorować stan roślin na dużą skalę. Indeksy wegetacyjne, takie jak NDVI, EVI czy LAI, umożliwiają ocenę intensywności fotosyntezy, kondycji łanu, gęstości roślin oraz oznak stresu wodnego lub pokarmowego.
Drony wnoszą jeszcze większą szczegółowość. Pozwalają na:
- identyfikację lokalnych stref o słabszej kondycji roślin,
- wczesne wykrywanie chorób i szkodników,
- ocenę obsady roślin i wyrównania łanu,
- weryfikację skuteczności zabiegów nawożenia i ochrony roślin.
Zebrane w ten sposób dane obrazowe są integrowane z mapami plonów i danymi glebowymi. W efekcie powstają szczegółowe modele przestrzenne pola, które wskazują, gdzie występują stałe strefy wysokiego i niskiego potencjału plonowania. Na tej podstawie planuje się zmienne dawkowanie nawozów, gęstości siewu czy nawadniania, a predykcja plonów może być tworzona w rozdzielczości podstref pola, a nie tylko całych działek.
Czujniki glebowe, IoT i maszyny jako źródła danych w czasie rzeczywistym
Internet Rzeczy (IoT) zmienia pola w inteligentne sieci pomiarowe. Czujniki glebowe mierzą wilgotność na różnych głębokościach, temperaturę, przewodność elektryczną, a czasem nawet zawartość określonych składników pokarmowych. Stacje pomiarowe instalowane w polu dostarczają bieżących informacji o mikroklimacie, często znacznie różniących się od danych z odległych stacji meteorologicznych.
Nowoczesne maszyny rolnicze – ciągniki, rozsiewacze, opryskiwacze, kombajny – są wyposażone w zaawansowaną elektronikę i komunikację bezprzewodową. Rejestrują parametry pracy, zużycie paliwa, dawki wysiewu i nawożenia, prędkość jazdy, warunki glebowe. Dane te trafiają do chmury i mogą być analizowane niemal na bieżąco.
Współdziałanie wielu rodzajów czujników i maszyn tworzy dynamiczny system informacyjny, w którym dane przepływają w obie strony: z pola do systemów analitycznych oraz z systemów analitycznych z powrotem na pole, w postaci rekomendacji i automatycznie generowanych map aplikacyjnych do maszyn.
Modele predykcji plonów: od prostych korelacji do zaawansowanej sztucznej inteligencji
Predykcja plonów na podstawie danych historycznych i pogodowych wymaga zastosowania metod analitycznych, które potrafią uchwycić złożone zależności między wieloma zmiennymi. Proste korelacje liniowe rzadko wystarczają, ponieważ plony zależą jednocześnie od pogody, gleby, technologii, genetyki odmian i praktyk zarządzania. Potrzebne są więc modele zdolne do opisu nieliniowych, wielowymiarowych relacji, zmieniających się w czasie.
Klasyczne modele statystyczne i ich ograniczenia
Podstawowym podejściem do predykcji plonów są modele statystyczne, takie jak regresja liniowa wieloraka. W takim modelu plon jest wyjaśniany przez zestaw zmiennych wejściowych, np. sumę opadów w określonych okresach, średnie temperatury, wskaźniki nawożenia czy wybrane parametry gleby. Modele te są stosunkowo proste do interpretacji, ale mają ograniczoną zdolność odzwierciedlania skomplikowanych zależności nieliniowych.
Dużym wyzwaniem jest także współliniowość i interakcje między zmiennymi – na przykład wpływ opadów może zależeć od typu gleby i poziomu nawożenia azotem. Klasyczne modele radzą sobie z tym z trudem, wymagając ręcznego doboru zmiennych, transformacji i uwzględniania interakcji. W warunkach Big Data, gdzie liczba potencjalnych zmiennych jest bardzo duża, podejście wyłącznie statystyczne okazuje się niewystarczające.
Uczenie maszynowe w predykcji plonów
Uczenie maszynowe (machine learning) znacznie poszerza możliwości modelowania plonów w rolnictwie. Algorytmy takie jak drzewa decyzyjne, lasy losowe, gradient boosting czy sieci neuronowe potrafią samodzielnie identyfikować wzorce w danych, bez konieczności ręcznego definiowania złożonych interakcji. Są szczególnie skuteczne, gdy dysponujemy dużymi zbiorami danych historycznych oraz różnorodnymi źródłami informacji.
W praktyce w predykcji plonów stosuje się między innymi:
- modele oparte na drzewach decyzyjnych, które dobrze radzą sobie z danymi heterogenicznymi i brakami danych,
- algorytmy ensemble, takie jak Random Forest czy XGBoost, które redukują ryzyko przeuczenia i poprawiają dokładność prognoz,
- głębokie sieci neuronowe (deep learning), szczególnie przy analizie danych obrazowych z satelitów i dronów,
- modele sekwencyjne (np. LSTM), przydatne przy analizie szeregów czasowych, takich jak przebieg pogody w czasie.
Algorytmy te są trenowane na danych historycznych, w których znane są zarówno warunki uprawy, jak i uzyskany plon. Po wytrenowaniu model przyjmuje jako wejście dane bieżące i prognozy pogodowe, a następnie generuje przewidywany plon dla danego pola lub regionu. Im więcej lat danych i im większa różnorodność warunków, tym bardziej odporny i wiarygodny staje się model.
Modele procesowe i hybrydowe łączące wiedzę ekspercką z Big Data
Oprócz czysto danych podejść istnieją także modele procesowe, opisujące wzrost i rozwój roślin na podstawie praw biologii i fizjologii. Uwzględniają one takie procesy jak fotosynteza, transpiracja, akumulacja biomasy, rozwój systemu korzeniowego czy podział asymilatów między organy rośliny. Modele te wymagają szczegółowych parametrów dotyczących odmian, gleby i praktyk uprawowych, ale są w stanie dobrze odzwierciedlić reakcje roślin na specyficzne warunki.
Coraz częściej stosuje się podejścia hybrydowe, łączące modele procesowe z Big Data i uczeniem maszynowym. W takim ujęciu wiedza ekspercka i mechanistyczne opisy procesów biologicznych służą jako szkielet, na który nakładana jest warstwa statystyczno-ucząca, kalibrująca model na podstawie ogromnych zbiorów danych z rzeczywistych gospodarstw. Pozwala to uzyskać lepszą ogólną zdolność predykcyjną oraz uniknąć sytuacji, w której model uczy się przypadkowych korelacji niewynikających z biologii roślin.
Predykcja plonów a sztuczna inteligencja typu generatywnego
Nowym kierunkiem rozwoju jest wykorzystanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji oraz dużych modeli językowych (LLM) jako interfejsu do systemów analitycznych. Dzięki nim złożone analizy mogą być udostępniane użytkownikom w prosty sposób – rolnik, doradca czy analityk może zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać wyjaśnienia, scenariusze oraz rekomendacje oparte na danych.
Modele generatywne mogą również wspierać tworzenie symulacji „co jeśli”, na przykład:
- Co stanie się z przewidywanym plonem, jeśli termin siewu zostanie przesunięty o tydzień?
- Jak zmieni się ryzyko spadku plonu w scenariuszu suszy w maju i czerwcu?
- Jakie odmiany wykazują najwyższą stabilność plonowania przy prognozowanym przebiegu pogody?
Takie podejście sprawia, że Big Data w rolnictwie staje się nie tylko domeną programistów i analityków, ale także praktycznym narzędziem decyzyjnym dla szerokiego grona użytkowników, włączając w to banki, ubezpieczycieli, firmy przetwórcze oraz instytucje administracji publicznej.
Zastosowania predykcji plonów i Big Data w praktyce rolniczej oraz biznesowej
Predykcja plonów oparta na danych historycznych i pogodowych nie jest celem samym w sobie. Jej realna wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy prognozy zostają wykorzystane do podejmowania konkretnych decyzji w gospodarstwie, przedsiębiorstwie czy instytucji. Big Data staje się narzędziem poprawy efektywności ekonomicznej, zwiększenia stabilności dochodów oraz ograniczenia ryzyka związanego ze zmiennością warunków przyrodniczych i rynkowych.
Planowanie produkcji i zarządzanie technologią upraw
Na poziomie pojedynczego gospodarstwa predykcja plonów pomaga w planowaniu produkcji z wyprzedzeniem. Znając potencjał plonowania w danym sezonie, rolnik może podejmować decyzje dotyczące:
- obsady roślin i gęstości siewu dla różnych części pola,
- optymalizacji dawek nawozów, szczególnie azotu,
- strategii nawadniania w okresach spodziewanego niedoboru wody,
- doboru odmian i gatunków o odpowiedniej reakcji na przewidywane warunki,
- harmonogramu zabiegów ochronnych i regulacji łanu.
Dzięki Big Data możliwe jest przeprowadzenie symulacji wielu kombinacji parametrów technologicznych i wybranie tych, które pozwalają osiągnąć najlepszy stosunek plonu do poniesionych nakładów. W praktyce przekłada się to na redukcję kosztów na jednostkę produktu oraz lepszą rentowność upraw.
Optymalizacja wykorzystania nawozów i wody
W obliczu rosnących cen nawozów i presji środowiskowej na ograniczanie ich stosowania, niezwykle ważne staje się precyzyjne dostosowanie dawek do zasobności gleby i potrzeb roślin. Big Data umożliwia tworzenie map zmiennego nawożenia, które uwzględniają:
- historię plonowania poszczególnych fragmentów pola,
- zawartość składników pokarmowych w glebie,
- aktualny stan roślin widoczny na obrazach satelitarnych i dronowych,
- przewidywany potencjał plonowania na dany sezon.
Podobnie wygląda zarządzanie wodą. Dane z czujników glebowych oraz modele bilansu wodnego w połączeniu z prognozami pogody wskazują, kiedy i w jakiej ilości należy nawadniać pole, aby uniknąć zarówno stresu wodnego, jak i marnotrawstwa zasobów. Predykcja plonów uwzględniająca scenariusze nawadniania pozwala ocenić, czy inwestycja w dodatkowe zabiegi będzie ekonomicznie uzasadniona.
Wspieranie decyzji w łańcuchu dostaw i przemyśle rolno-spożywczym
Predykcja plonów jest równie istotna poza samym gospodarstwem. Firmy przetwórcze, młyny, cukrownie, wytwórnie pasz czy zakłady przemysłowe potrzebują wiarygodnych prognoz dostępności surowca w skali regionu lub kraju. Dzięki temu mogą:
- planować moce przerobowe,
- zarządzać zapasami i logistyką,
- dostosowywać strategie zakupowe i kontraktacyjne,
- prowadzić skuteczniejsze działania handlowe na rynkach krajowych i międzynarodowych.
Big Data zasilające predykcję plonów obejmuje w tej skali nie tylko dane z gospodarstw, ale też statystyki państwowe, zobrazowania satelitarne dużych obszarów oraz prognozy klimatyczne. Zintegrowane systemy analityczne są w stanie przewidzieć, jak warunki pogodowe w kluczowych regionach produkcji zbóż, rzepaku czy kukurydzy wpłyną na globalną podaż, a w konsekwencji na ceny i dostępność surowców.
Ocena ryzyka, ubezpieczenia i finansowanie rolnictwa
Instytucje finansowe i ubezpieczeniowe coraz częściej wykorzystują Big Data i predykcję plonów do oceny ryzyka. Historyczne dane plonowania zestawione z danymi pogodowymi i glebowymi pozwalają tworzyć profile ryzyka dla poszczególnych gospodarstw, regionów, a nawet konkretnych pól. Dzięki temu możliwe jest:
- lepsze dopasowanie produktów ubezpieczeniowych do rzeczywistych zagrożeń,
- tworzenie ubezpieczeń parametrycznych opartych na obiektywnych wskaźnikach,
- bardziej precyzyjna ocena zdolności kredytowej gospodarstw,
- wsparcie decyzji inwestycyjnych, np. w nawadnianie czy infrastrukturę przechowalniczą.
Predykcja plonów pomaga też rządom i organizacjom międzynarodowym w planowaniu polityki żywnościowej, reagowaniu na sytuacje kryzysowe związane z suszą czy powodziami oraz w projektowaniu programów wsparcia dla rolników dotkniętych ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi.
Wyzwania, bariery i kierunki rozwoju Big Data w rolnictwie
Choć potencjał Big Data i predykcji plonów w rolnictwie jest ogromny, wdrożenie tych rozwiązań na szeroką skalę napotyka liczne wyzwania. Obejmują one zarówno aspekty technologiczne, jak i organizacyjne, ekonomiczne oraz społeczne.
Jakość danych, standaryzacja i interoperacyjność systemów
Skuteczność modeli predykcyjnych zależy bezpośrednio od jakości danych, na których są trenowane. Błędy pomiarowe, niekompletne rekordy, brak spójnych formatów czy niesystematyczne gromadzenie informacji prowadzą do zafałszowanych prognoz. W praktyce dużo czasu i zasobów pochłania czyszczenie, walidacja i integracja danych pochodzących z różnych źródeł – maszyn, sensorów, systemów ewidencji, dostawców prognoz pogodowych, instytucji publicznych.
Wyzwanie stanowi również brak pełnej interoperacyjności między systemami różnych producentów maszyn i oprogramowania. Dane są często zamknięte w silosach, w formatach niekompatybilnych z innymi narzędziami. Rozwój otwartych standardów wymiany danych oraz platform integrujących wiele źródeł staje się koniecznym warunkiem rozwoju Big Data w rolnictwie.
Dostępność technologii i kompetencje cyfrowe
Zaawansowane rozwiązania Big Data, sztucznej inteligencji i Internetu Rzeczy wymagają odpowiedniej infrastruktury oraz kompetencji. Nie wszystkie gospodarstwa, zwłaszcza mniejsze, dysponują sprzętem umożliwiającym zbieranie danych w pełnym zakresie. Ograniczeniem bywa także dostęp do szybkiego internetu na obszarach wiejskich, co utrudnia przesyłanie danych do chmury i korzystanie z usług analitycznych online.
Istotną barierą są również kompetencje cyfrowe użytkowników. Interpretacja wyników analiz, korzystanie z interfejsów systemów analitycznych i włączanie rekomendacji do praktyki agronomicznej wymagają wiedzy nie tylko rolniczej, ale także technologicznej. Konieczne jest więc inwestowanie w szkolenia, doradztwo i rozwój intuicyjnych narzędzi, które maksymalnie upraszczają korzystanie z Big Data.
Bezpieczeństwo danych, własność informacji i etyka
Wraz ze wzrostem ilości danych pojawiają się pytania o ich bezpieczeństwo, prywatność oraz własność. Informacje o plonach, praktykach uprawowych, stanie finansów gospodarstwa czy lokalizacji pól mają dużą wartość biznesową. Niezbędne jest zatem zapewnienie odpowiednich zabezpieczeń przed nieautoryzowanym dostępem i wykorzystaniem danych w sposób niezgodny z interesem ich właścicieli.
Ważna jest też kwestia transparentności modeli predykcyjnych. Użytkownicy chcą rozumieć, na jakiej podstawie system rekomenduje określone działania czy ocenia ryzyko. Modele uznawane za „czarne skrzynki” mogą budzić obawy i opór, zwłaszcza jeśli wyniki wpływają na dostęp do finansowania, ubezpieczeń czy kontraktów. Dlatego w rolnictwie rośnie znaczenie technik wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (Explainable AI), które umożliwiają zrozumienie głównych czynników wpływających na prognozowany plon.
Adaptacja do zmian klimatu i rosnącej zmienności warunków
Zmiany klimatu powodują, że historyczne dane nie zawsze w pełni oddają przyszłe warunki. Coraz częściej obserwuje się ekstremalne zjawiska pogodowe, takie jak długotrwałe susze, intensywne opady, fale upałów czy nagłe przymrozki. Modele predykcji plonów muszą być stale aktualizowane, aby nadążyć za zmieniającymi się wzorcami klimatycznymi.
Integracja danych klimatycznych, scenariuszy długoterminowych i symulacji wpływu zmian klimatu na uprawy staje się niezbędna dla zachowania wiarygodności prognoz. Dodatkowym wyzwaniem jest identyfikacja nowych odmian i technologii uprawy, które będą w stanie utrzymać stabilne plony w warunkach narastającej nieprzewidywalności pogody.
Przyszłość Big Data i predykcji plonów w rolnictwie
Dynamiczny rozwój technologii informatycznych, sensorów i sztucznej inteligencji sprawia, że Big Data w rolnictwie będzie zyskiwać na znaczeniu. W perspektywie najbliższych lat można oczekiwać coraz większej integracji systemów, automatyzacji zbierania danych oraz personalizacji rekomendacji na poziomie pojedynczego gospodarstwa i pola.
Przewiduje się, że rolnictwo stanie się jednym z głównych obszarów zastosowania zaawansowanych modeli AI, zarówno tych analitycznych, jak i generatywnych. Platformy analityczne będą coraz ściślej łączyć dane historyczne, obserwacje bieżące, prognozy pogodowe i scenariusze klimatyczne. Dzięki temu predykcja plonów na podstawie danych historycznych i pogodowych będzie coraz dokładniejsza, a jej horyzont czasowy – coraz dłuższy.
Coraz większą rolę odegra również integracja Big Data z rozwiązaniami z zakresu automatyki i robotyki rolniczej. Autonomiczne maszyny, roboty polowe i inteligentne systemy nawadniania będą mogły reagować w czasie rzeczywistym na zmiany warunków, korzystając z prognoz i modeli plonowania. Rolnik będzie stopniowo pełnił rolę menedżera danych i stratega produkcji, korzystając z zaawansowanych narzędzi decyzyjnych.
W dłuższej perspektywie Big Data i predykcja plonów staną się fundamentem zrównoważonych systemów żywnościowych, umożliwiając lepsze wykorzystanie zasobów, ograniczanie strat, redukcję emisji gazów cieplarnianych i ochronę bioróżnorodności. Precyzyjne zarządzanie produkcją roślinną będzie wspierać zarówno cele ekonomiczne gospodarstw, jak i cele środowiskowe oraz społeczne, związane z bezpieczeństwem żywnościowym i odpornością na kryzysy.
