Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Pago de Carraovejas: ML-прогноз урожая винограда, точность 97%
По данным Pago de Carraovejas, модель машинного обучения проекта SATELAI, созданная с GMV, оценила урожай винограда в поместье с точностью 97% в сезоне 2023 года против 92% годом ранее. Модель использует снимки Sentinel 2, ручные пробы и данные метеостанций.
Кейс предоставлен Vinum ex Machina
запись № 47 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0
Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.
/01 · ключевые результаты
-
возможность системы
97%
точность оценки урожайности после добавления климатических данных
Pago de Carraovejas, блог компании, 07.08.2025
сезон 2023 года · виноградники поместья Pago de Carraovejas, фаза созревания
данные компании
- 92% точность оценки урожайности инструментом ИИ · возможность системы Pago de Carraovejas, блог компании, 07.08.2025
- 6 станций метеостанции, данные которых использует модель · масштаб Pago de Carraovejas, блог компании, 07.08.2025
оценка strategai
Оценку не приводим: компания сообщает только точность прогноза, денежный и операционный эффект не раскрыт
По данным Pago de Carraovejas, модель машинного обучения проекта SATELAI, созданная с GMV, оценила урожай винограда в поместье с точностью 97% в сезоне 2023 года против 92% годом ранее. Модель использует снимки Sentinel 2, ручные пробы и данные метеостанций.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Pago de Carraovejas
- Отрасль
- Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Точное земледелие и животноводство
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Гибридное решение: GMV
- Данные
- Снимки спутников Sentinel 2 раз в 15 дней и архив снимков за шесть лет, данные о лозах, сортах, дате и схеме посадки, выпадах растений; ручные пробы урожайности, история поступления винограда, данные шести метеостанций.
Внедрение
- Стадия
- Пилот / PoC, на 07.08.2025
- География
- Испания
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Pago de Carraovejas — винодельня в Пеньяфьеле (провинция Вальядолид, Испания) с собственными виноградниками. Команда виноградарей оценивает будущий урожай вручную: берёт пробы с одного из каждых десяти рядов участка и считает грозди и ягоды. Оценка объёма урожая нужна для полевых работ — управления зелёной обрезкой, ранней оценки объёма будущего урожая уже в июле, оценки качества с учётом неоднородности листовой поверхности и фотосинтетической активности, а также для управления каждым растением в производстве. Компания поставила задачу оценивать урожай заранее по спутниковым и метеоданным.
Что
Решение
В инновационном проекте SATELAI компания оценивает урожайность винограда по спутниковым снимкам и данным метеостанций. Спутники Sentinel 2 снимают участки раз в 15 дней; в модель также входят данные о лозах и сортах, дате и схеме посадки, выпадах растений, ручные пробы урожайности, история поступления винограда и данные шести собственных метеостанций. Технологическая группа GMV обрабатывает снимки высокого разрешения для выявления выпадов, использует снимки Sentinel 2 за последние шесть лет, рассчитывает агрономические индексы и строит модель оценки урожайности на основе машинного обучения.
Как
Внедрение
По данным компании, в сезоне 2022 года точность оценки урожайности с помощью инструмента ИИ составила 92%. Годом позже, после добавления климатических параметров, точность в фазе созревания выросла до 97%. В конце августа 2024 года участки поместья побил град; такие явления модели предсказывают плохо, и точность оценки была ниже, но инструмент позволил быстрее оценить реальную потерю сырья. Компания продолжает добавлять в модель новые ряды данных и точную геолокацию. Проект софинансируют Европейский фонд регионального развития и Институт конкурентоспособности предприятий Кастилии и Леона (ICE).
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным Pago de Carraovejas, точность оценки урожайности инструментом ИИ составила 92% в сезоне 2022 года.
- После добавления климатических данных точность в фазе созревания в сезоне 2023 года выросла до 97%.
- Модель машинного обучения строит GMV на основе снимков Sentinel 2, ручных проб и данных шести метеостанций поместья.
Ограничения
- Точность 92% и 97% — оценка самой компании; метод расчёта точности и сравнение с ручной оценкой не приводятся.
- Компания не сообщает, как прогноз изменил затраты, объём или качество урожая.
- После града в августе 2024 года точность оценки снизилась; величина этого снижения не раскрыта.
-
[1] Pago de Carraovejas
Viticultura inteligente: estimación de rendimiento de uva con datos satélite - Bodega Pago de Carraovejas
компания · 07.08.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002617 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002617/ · Vinum ex Machina № 47