CROPIC vise à surveiller la santé des cultures en temps réel et à évaluer les pertes potentielles.

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9 mai 2026
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CROPIC est une initiative innovante lancée par le ministère de l'Agriculture et du Bien-être des agriculteurs du gouvernement indien, dans le cadre du Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana (PMFBY). Elle vise à révolutionner la surveillance des cultures, l'évaluation des rendements et la vérification des demandes d'indemnisation dans l'agriculture indienne.
S'appuyant sur l'intelligence artificielle (IA), la technologie mobile et le cloud computing, CROPIC
permet la collecte de données en temps réel, au niveau du sol, grâce à des photographies géolocalisées prises par les agriculteurs. Ces images sont analysées par des modèles d'IA afin de détecter le type de culture, son stade de croissance et les signes de stress biotique ou abiotique. Ces informations sont ensuite mises à la disposition des différentes parties prenantes – agriculteurs, assureurs et représentants gouvernementaux – via un tableau de bord centralisé pour une prise de décision rapide.
Fonctionnement

1. Prise de photos
Les agriculteurs ou les agents de terrain prennent 4 à 5 photos géolocalisées de leurs parcelles à des intervalles prédéfinis tout au long de la saison agricole.

2. Téléchargement sur la plateforme cloud
Les images et les métadonnées de base (lieu, date, heure, nom de la culture) sont téléchargées via l'application mobile CROPIC.

3. Analyse d'images par IA
Le moteur d'IA basé sur le cloud analyse chaque photo pour :
o Identifier le type de culture
o Détecter le stade de croissance
o Analyser la présence de ravageurs, de maladies ou de stress dû à la sécheresse ou aux inondations
o Signaler les anomalies potentielles affectant le rendement

4. Visualisation des données
Les données traitées sont affichées sur un tableau de bord web central à l'usage de :
o Les compagnies d'assurance
o Les organismes gouvernementaux (État/Gouvernement indien)
o Les administrateurs du PMFBY
o Les agents agricoles au niveau du district

5. Sinistres et suivi
Les données alimentent les modèles d'estimation du rendement et les processus d'évaluation des dommages, accélérant ainsi l'approbation des demandes d'indemnisation et les décisions d'assurance.
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