Ctrl2GO совместно с компанией Agrotech Risk Private Limited завершили работы по оценке урожайности сельскохозяйственных культур в сезоне KHARIF 2022 в рамках проекта, проводимом Национальным центром прогнозирования урожая им. Махаланобиса (MNCFC) Министерства сельского хозяйства и благосостояния фермеров Республики Индия.

Работы проводились на территории 20 районов 7 штатов Республики Индия в разных климатических зонах для следующих агрокультур: хлопок, гуар, кукуруза и соевые бобы.
При проведении исследования были собраны данные полевых экспериментов по срезке урожая (ССЕ). В качестве исходных данных для моделирования также использовались данные дистанционного зондирования Земли из космоса, почвенные и метеоданные, а также данные, полученные из новостных лент электронных СМИ Индии.

В исследовании широко использовался ряд методов классификации и регрессионного анализа, основанных на методах машинного обучения (ML). Использовались ML модели, основанные на методах Deep Neural Networks, Random Forest, CatBoost, Extra Trees, K Nearest Neighbors, Linear Regression, применялись методы ансамблирования Bucket of Models, Weighted Average, Stacking.
Точность оценки урожайности составила для большинства районов от 85 до 90 % (относительная ошибка от 10 до 15 %).