泛印度数字作物调查可能从下一个 kharif 季节开始

快速阅读: 《财经快报》消息，政府计划用数字作物调查（DCS）取代传统系统，覆盖所有省份以估算作物产量，解决产量预测差异问题。DCS结合遥感、AI等技术，已在全国多省开展，提升数据准确性与决策效率，助力农业服务数字化。

政府计划在下一个kharif季节（2025-26）通过数字作物调查（DCS）覆盖所有省份，以估算各类农产品的实时产量。这一举措将最终取代传统的帕特瓦里-吉尔达瓦里系统，并建立一个作物种植登记册，通过移动界面直接从田间收集实时作物种植信息，以定期估算作物产量。官方表示，这项调查有望解决政府和贸易界对各种作物产量预测的巨大差异问题，这些问题常常导致市场失衡。

“该调查运用了包括遥感、地理空间分析和人工智能在内的技术来生成作物生产数据。”一位官员说道。数字调查的目标是通过创建统一的作物登记册来标准化农业数据，该登记册在地区间一致记录作物类型、播种模式和灌溉来源等详细信息。

此外，截至目前，DCS已在本作物年度（2024-25）的kharif和rabi两个季节中，在全国485个区的15个省份启动。调查已覆盖约30万个村庄，并从多样化的农业和农业气候区收集数据。特别是在北方省（1200万）、比哈尔省（830万）、中央邦（730万）、泰米尔纳德邦（250万）、安得拉邦（400万）、阿萨姆邦（670万）和拉贾斯坦邦（670万），在调查的Kharif季已完成超过90%的目标地块。

据官员称，调查导致21个地区的报告农业面积显著增加。官员表示，目标是确保调查至少涵盖每个省份的一个县，从而为国家农业数据提供综合方法。消息人士告诉《经济时报》，传统上，根据帕特瓦里-吉尔达瓦里系统，省级收入官员手动收集作物和土地记录数据，容易出现人为错误，导致作物面积和其他农场层面信息的估算出现扭曲。

“这些人工调查采用纸质方法，处理缓慢，往往导致决策制定延迟。”一位官员说。官员们表示，随着数字调查收集到大量的作物图像数据库，这些可以作为机器学习模型的训练数据。这将促进使用人工智能（AI）通过无人机和卫星图像进行作物调查、分析作物健康和生长模式，从而实现更准确和全面的农业调查。

这项调查是通过农业部28.17亿卢比的数字农业使命下启动的各种数字应用程序进行的。此外，根据一份官方文件，来自作物调查的数据将协助政府机构实施基于最低支持价格（MSP）的采购、提供作物保险和信用卡关联的作物贷款，以及开发平衡施肥的系统等措施。

实时数据采集与人工智能分析的集成允许立即检测作物生长或健康方面的异常情况，如害虫侵扰或疾病爆发。一位官员表示，旨在简化并加快向农民交付方案的数字公共基础设施（DPI）项目包含三个组成部分——农民登记册、地理参照村庄地图和作物种植登记册。DPI旨在整合各省级和中央级的数字系统，提供一系列以农民为中心的服务，包括牲畜、渔业、土壤健康和可获得福利的信息。

超过4800万农民获得与土地记录相关的数字身份证。根据一位高级官员的说法，为了开发与土地记录相关联的农民数据库，农业部与各省合作，迄今为止已经向12个省的超过4800万农民提供了数字身份证。这些独特的身份证包含了农民的土地持有情况、田间种植的作物以及其他详细信息，并且每发生一次土地变更都会更新。

大多数农民的身份证是在以下省份发放的——北方省（1200万）、马哈拉施特拉邦（830万）、中央邦（730万）、拉贾斯坦邦（670万）、古吉拉特邦（410万）、安得拉邦（400万）和泰米尔纳德邦（250万）。阿萨姆邦、恰蒂斯加尔邦、奥里萨邦和比哈尔邦是其他已经开始发放身份证的省份。

据估计，全国共有1.4亿农民，其中大约35%-40%没有土地，从事佃农耕作。目前，农民登记册涵盖了有土地的农民，而没有土地的佃农将在下一阶段被纳入，根据一份官方文件。官员们说，数字农业使命涉及Agri Stack——农民登记册、村庄土地地图登记册、作物登记册和克里希决策支持系统，它将利用地理空间数据、干旱和洪水监测、天气和卫星数据以及地下水可用性信息来帮助农民做出明智的决定。

农业部开发农民数字数据库的举措是基于卡纳塔克邦的水果农民注册与统一受益人信息系统（FRUITS）软件，该软件通过阿杜尔卡和邦的博米数字化土地记录系统实现单一注册和所有权验证。在AgriStack下，作为政府数字公共基础设施倡议的一部分，旨在简化服务和向农民交付方案利益，包括总理农业补贴和作物保险，未来几年将生成类似于阿杜尔的1.1亿个数字身份。

(以上内容均由Ai生成)