谷歌通过其DeepMind AnthroKrishi团队，在印度率先推出了农业人工智能模型，其中包括两个旨在利用卫星图像生成田间农业信息的模型。农业景观理解（ALU）模型用于绘制农田和土地格局图，而农业监测与事件检测（AMED）模型则用于追踪农业变化和事件随时间的变化。TerraStack公司已将该技术应用于超过140亿公顷的农田，而卡纳塔克邦也正在利用该数据对2.6万公顷的灌溉土地进行水资源管理。
这些模型旨在识别不同区域的农田、树木和水体，并监测这些区域的变化。其输出结果可通过API供开发者和机构使用，也可通过谷歌地球上的可视化数据层获取。
ALU 和 AMED 构建田间农业图景
农业景观理解（ALU）专注于理解农业景观的物理形态。它可以识别田地边界和土地格局，生成可用于地图绘制、土地分析和数字农业服务的精细信息。
农业监测与事件检测（AMED）增加了基于时间的监测组件。一旦识别出农田，该模型即可帮助追踪作物生长状况、土地利用变化以及播种和收割等事件。这些模型共同构建了一个框架，不仅能够帮助我们了解农田的分布位置，还能帮助我们了解农田内正在发生的情况。
模型/应用 |
目的或规模 |
|---|---|
ALU |
绘制农田和土地格局图 |
美联社 |
追踪农业变化和事件 |
TerraStack |
已绘制超过140亿公顷的地图 |
卡纳塔克邦水资源部 |
2.6万公顷土地上的水资源管理 |
碳农场 |
低碳水稻种植，目标是到2030年达到2万公顷 |
特伦甘纳邦 ADeX |
数字农业服务 |
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农业智能技术已接入谷歌地球和应用程序接口 (API)。
谷歌已将ALU和AMED生成的数据整合到谷歌地球中，作为可视化图层。合作伙伴还可以通过API访问底层信息，从而将农业智能融入到他们自己的应用程序和服务中。
印度首创的农业人工智能模型已被用于多个实际应用领域。
- CarbonFarm 将 ALU API 与 Gemini 结合，用于低碳水稻种植，目标是到 2030 年覆盖 2 万公顷。
- TerraStack 是一家由印度理工学院孟买分校孵化的初创公司，该公司利用 API 绘制了超过 140 亿公顷农田的地图。
- 卡纳塔克邦水资源部正在利用这些数据对 2.6 万公顷灌溉土地进行水资源管理。
- 特伦甘纳邦农业数据交换中心（ADeX）已将这些模型纳入数字农业服务中。
谷歌将模型扩展到印度以外地区。
尽管该项目最初是为印度的农业生态系统而开发的，但谷歌已开始将这项技术推广到国际市场。这些模型已与亚太和非洲11个国家的受信任测试人员共享，包括印度尼西亚、日本、马来西亚、越南、肯尼亚、乌干达、加纳、卢旺达、尼日利亚和赞比亚。
此次扩展体现了谷歌通过 AnthroKrishi 实现的更广泛目标，该项目致力于整理农业信息，使其更易于获取和使用。该团队正在将谷歌的地理空间建模能力应用于那些更优质的农业数据能够支持信贷获取、作物咨询和农场层面决策的领域。
据谷歌DeepMind的阿洛克·塔莱卡尔（Alok Talekar）介绍，这些模型能够提供全方位的覆盖，识别单个田地并对其进行长期监测。随着这项技术推广到更多国家，谷歌认为其潜在应用范围将从粮食安全扩展到农业韧性等领域。
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