फार्म-स्तर प्रमाणन: AI से रीजेनेरेटिव खेती का भरोसा

कृषि में “सस्टेनेबल” और “लो-कार्बन” जैसे शब्द अब पैकेटिंग से लेकर बोर्ड-रूम तक हर जगह दिखते हैं। लेकिन खेत पर खड़े होकर देखें तो सवाल सीधा है: सच में क्या बदला—और उसका सबूत कौन देगा? यही वजह है कि रीजेनेरेटिव-ऑर्गेनिक (Regenerative-Organic) प्रमाणन की असली शुरुआत फार्म-लेवल से होनी चाहिए—न कि सिर्फ ब्रांड-लेवल दावों से।

05/12/2025 को प्रकाशित एक किसान-लेखक की कहानी (कन्सास और कोलोराडो के हजारों एकड़ पर काम, 40 साल से नो-टिल जैसी प्रथाएँ) इस बात पर रोशनी डालती है कि माप (measurement) और प्रगति का रिकॉर्ड ही भरोसे की नींव है। मेरी नज़र में, 2025 के संदर्भ में एक और बात जुड़ चुकी है: AI-आधारित स्मार्ट खेती अब इस माप को सस्ता, तेज़ और ज्यादा निष्पक्ष बना सकती है—बशर्ते हम इसे “डैशबोर्ड शो” नहीं, “खेत-के-लिए-फैसला” बनाने में लगाएँ।

रीजेनेरेटिव-ऑर्गेनिक में सबसे बड़ी गलती: दावा, डेटा नहीं

सीधी बात: अगर प्रमाणन और ESG दावे खेत के डेटा पर खड़े नहीं हैं, तो वे टिकेंगे नहीं। कई जगह “ग्रीनवॉशिंग” इसलिए चल जाती है क्योंकि फार्म-लेवल बेंचमार्क तय नहीं होते, या तय होते भी हैं तो निगरानी कमजोर रहती है।

रीजेनेरेटिव-ऑर्गेनिक की खासियत यह है कि यह सिर्फ “क्या नहीं करते” (जैसे कुछ केमिकल नहीं) तक सीमित नहीं रहता, बल्कि “क्या बेहतर करते” (जैसे मिट्टी की सेहत, कार्बन, जैव-विविधता) पर जोर देता है। समस्या तब आती है जब:

• हर फसल/क्षेत्र के लिए एक जैसा नियम थोप दिया जाता है
• प्रैक्टिस-चेक तो होता है, पर आउटकम-चेक नहीं
• खरीदार कंपनियाँ बात तो करती हैं, लेकिन प्रीमियम/इंसेंटिव नहीं देतीं

2025 में नीति और प्रोग्राम कटौती जैसी घटनाएँ (क्लाइमेट-स्मार्ट योजनाओं में कमी) भी बताती हैं कि सरकारी स्कीम पर पूरी निर्भरता जोखिम भरी है। किसानों और एग्री-फूड कंपनियों को अपनी सप्लाई चेन में भरोसे का ढांचा खुद मजबूत करना पड़ेगा—और यही जगह AI को व्यावहारिक बनाती है।

“एक मानक सब पर” काम नहीं करता—फार्म-स्तर मापन क्यों जरूरी है

मुख्य तर्क: रीजेनेरेटिव प्रथाएँ भूगोल और जलवायु के हिसाब से बदलती हैं, इसलिए प्रगति का आकलन भी स्थानीय संदर्भ में होना चाहिए।

उदाहरण के तौर पर, अमेरिका के कॉर्न बेल्ट में जहां सालाना बारिश ज्यादा है, वहां कवर क्रॉप्स कई बार अच्छे से चल जाते हैं। लेकिन कम वर्षा वाले इलाकों (जैसे 16–17 इंच सालाना वर्षा) में कवर क्रॉप्स उगाने के लिए जो नमी चाहिए, वह अगली कैश-क्रॉप की कमाई पर चोट कर सकती है। भारत में भी यही कहानी अलग रूप में दिखती है—राजस्थान/बुंदेलखंड बनाम पंजाब/बिहार।

इसलिए “रीजेनेरेटिव” का मतलब कई बार यह होता है कि किसान:

• मिट्टी की ऑर्गेनिक मैटर बढ़ाने पर लंबी अवधि में काम करे
• फसल चक्र (crop rotation) को स्थानीय जल-उपलब्धता के हिसाब से बदले
• उर्वरक/इनपुट को “ज्यादा” नहीं, सही मात्रा + सही समय + सही जगह दे
• लक्ष्य “सबसे ऊंची उपज” नहीं, बल्कि उपज + लागत + मिट्टी-सेहत का संतुलन रखे

यही “फार्म-स्तर” सोच है: आप किस परिस्थिति में खेती कर रहे हैं, और उस परिस्थिति में प्रगति कैसे मापेंगे?

प्रगति मापने के 4 व्यावहारिक संकेतक (जो किसान समझता है)

रीजेनेरेटिव-ऑर्गेनिक में बहस जल्दी फिलॉसफी बन जाती है। इसे वापस खेत पर लाने के लिए 4 संकेतक काम के हैं:

1. मिट्टी की जैविक मात्रा (Soil Organic Matter): हर 2–3 साल में स्पष्ट बढ़त का लक्ष्य
2. मिट्टी में कार्बन (Sequestered Carbon): एक तय अवधि में प्रतिशत सुधार
3. उर्वरक उपयोग में कमी (नॉन-ऑर्गेनिक में): जैसे 20% कम बनाम स्थानीय औसत, पर उपज स्थिर
4. पानी धारण क्षमता (Water-holding capacity): मिट्टी की संरचना में सुधार से सिंचाई/बारिश का बेहतर उपयोग

ये संकेतक “मापने योग्य” हैं—और AI इन्हें लगातार ट्रैक करने में मदद कर सकता है।

AI यहाँ असली काम कैसे करता है: प्रैक्टिस से ज्यादा, प्रूफ पर फोकस

Answer first: AI रीजेनेरेटिव-ऑर्गेनिक को “ऑटोमैटिक” नहीं बनाता, लेकिन इसे वेरिफायबल (verifyable) बनाता है—यानि दावा नहीं, सबूत।

किसानों के लिए सबसे बड़ा दर्द “रजिस्टर/रिकॉर्ड/ऑडिट” है। कंपनियों के लिए दर्द “विश्वसनीयता” है। AI दोनों तरफ का तनाव कम कर सकता है:

1) रिमोट सेंसिंग + सैटेलाइट/ड्रोन: कवर, अवशेष, और खेत की स्थिति

AI मॉडल उपग्रह इमेज से खेत में:

• फसल/मिट्टी का ग्रीन कवर
• कटाई के बाद अवशेष (residue cover)
• असमान वृद्धि वाले पैच (nutrient stress / moisture stress)

जैसे संकेत निकाल सकते हैं। इससे “नो-टिल/लिमिटेड-टिल” जैसी प्रथाओं की पुष्टि आसान होती है—कम से कम एक शुरुआती स्क्रीनिंग स्तर पर।

2) खेत का “लो-कार्बन मॉडल”: इनपुट-आधारित उत्सर्जन का हिसाब

RSS लेख में एक फार्म ने गेहूं के लिए अपना लो-कार्बन मॉडल बनाया और उत्सर्जन घटने का दावा नहीं, रिकॉर्ड रखा। भारत में भी किसान/एफपीओ के स्तर पर AI-सक्षम मॉडल बन सकते हैं, जो:

• डीजल/बिजली खपत
• उर्वरक मात्रा और टाइमिंग
• मशीनरी पासेस (जुताई कितनी बार)

से अनुमानित कार्बन फुटप्रिंट निकाले। यहाँ AI “कैलकुलेटर” जैसा काम करता है—और समय के साथ स्थानीय डेटा से बेहतर होता है।

स्निपेट-लाइन: “रीजेनेरेटिव प्रमाणन का भविष्य ‘प्रैक्टिस चेकलिस्ट’ नहीं, ‘फार्म डेटा ट्रेल’ है।”

3) सॉयल टेस्ट + ML: मिट्टी की सेहत का रुझान (trend) पकड़ना

एक सॉयल रिपोर्ट सिर्फ फोटो नहीं, फिल्म का एक फ्रेम है। AI/ML का फायदा यह है कि वह कई वर्षों के सॉयल टेस्ट डेटा में:

• ऑर्गेनिक मैटर की वास्तविक दिशा (ऊपर/नीचे)
• नमी और पोषक तत्वों के पैटर्न
• खेत के अलग-अलग हिस्सों में अलग जरूरत

जैसी चीजें जल्दी पकड़ सकता है। इससे किसान “एक जैसी खुराक” देने की बजाय ज़ोन-आधारित इनपुट दे पाता है—जो रीजेनेरेटिव और सटीक खेती, दोनों का साझा लक्ष्य है।

4) ऑडिट-रेडी रिकॉर्ड: मोबाइल ऐप + AI असिस्टेंट

प्रमाणन की लागत सिर्फ फीस नहीं, समय भी है। AI असिस्टेंट स्थानीय भाषा में:

• स्प्रे/उर्वरक लॉग बनवाए
• फोटो/जियो-टैगिंग से साक्ष्य जोड़े
• “कौन सा रिकॉर्ड मिसिंग है” बताकर ऑडिट तैयारी कराए

यह किसान के लिए सीधे पैसे की बचत है।

प्रीमियम, इंसेंटिव और भरोसा: पैसा तभी आएगा जब माप साफ होगा

सीधा निष्कर्ष: कंपनियों को “मुंह से” नहीं, “खरीद से” भरोसा बनाना होगा।

RSS कहानी में प्रमाणन प्रक्रिया (मल्टी-पार्ट) के बाद ऑर्गेनिक गेहूं पर छोटा प्रीमियम मिला—और उम्मीद है कि परिणाम दिखने के साथ प्रीमियम बढ़ेगा। यही पैटर्न भारत में भी बन सकता है, लेकिन एक शर्त पर: फार्म-स्तर पर माप और पारदर्शिता।

मेरी राय में कंपनियाँ अगर सच में ESG और सस्टेनेबल सोर्सिंग को गंभीर मानती हैं, तो उन्हें:

• “रीजेनेरेटिव-रेडी” किसानों के लिए लंबी अवधि के कॉन्ट्रैक्ट देने चाहिए
• प्रीमियम को सिर्फ लेबल पर नहीं, आउटकम मेट्रिक्स पर जोड़ना चाहिए
• AI/डिजिटल रिकॉर्डिंग के लिए ऑनबोर्डिंग सपोर्ट देना चाहिए (खासतौर पर FPO/कस्टम हायरिंग सेंटर के माध्यम से)

यह सब कार्बन क्रेडिट तक सीमित नहीं रहना चाहिए। असली वैल्यू सप्लाई चेन की स्थिरता, मिट्टी की उत्पादकता, और रिस्क कम होने में है।

भारत के किसान के लिए 90-दिन का “फार्म-लेवल” एक्शन प्लान (AI के साथ)

Answer first: आप एक सीज़न में प्रमाणित नहीं बनते, लेकिन 90 दिनों में आप “मापने योग्य दिशा” में आ सकते हैं।

चरण 1: बेसलाइन बनाइए (दिन 1–15)

• पिछले 2 साल के इनपुट रिकॉर्ड (उर्वरक, डीजल, सिंचाई) इकट्ठा करें
• सॉयल टेस्ट कराएँ: ऑर्गेनिक कार्बन/ऑर्गेनिक मैटर, pH, NPK
• खेत को 2–4 ज़ोन में बांटें (उपज/मिट्टी के आधार पर)

चरण 2: दो बदलाव, जो सबसे ज्यादा असर करते हैं (दिन 16–60)

• जुताई पासेस घटाएँ या स्ट्रिप/मिनिमम टिल अपनाएँ (जहां संभव)
• उर्वरक का टाइमिंग और प्लेसमेंट सुधारें (स्प्लिट डोज, बैंड प्लेसमेंट)

AI/प्रिसिजन टूल्स यहाँ मदद करते हैं: NDVI मैपिंग, सिंचाई शेड्यूल सुझाव, और इनपुट का ज़ोन-वाइज प्लान।

चरण 3: प्रमाणन-रेडी रिकॉर्डिंग (दिन 61–90)

• हर ऑपरेशन का जियो-टैग फोटो (बुवाई, सिंचाई, पोषण)
• साप्ताहिक नोट: खेत में क्या बदला और क्यों
• सीज़न के अंत में “पहले बनाम अब” का छोटा रिपोर्ट कार्ड

यह “छोटा रिपोर्ट कार्ड” आगे चलकर प्रीमियम खरीद, बैंक/बीमा, और प्रमाणन—तीनों जगह काम आता है।

“लंबी सोच” ही रीजेनेरेटिव की कीमत है—AI उसे आसान बनाता है

रीजेनेरेटिव-ऑर्गेनिक कोई जल्दी अमीर बनाने वाली योजना नहीं है। यह उस तरह की खेती है जिसमें किसान अगले सीज़न के साथ-साथ अगले 10 साल की मिट्टी भी देखता है। और यह तभी स्केल करेगी जब प्रगति खेत के स्तर पर मापी जाएगी, मानक स्थानीय वास्तविकताओं को मानेंगे, और खरीदार कंपनियाँ इंसेंटिव में ईमानदार होंगी।

हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” श्रृंखला में मैं बार-बार यही देखता हूँ: AI का असली रोल फैसले बेहतर करना है—पोस्टर बेहतर करना नहीं। अगर आपका डेटा खेत से उठता है, तो प्रमाणन का भरोसा भी खेत से ही उठेगा।

अब सवाल यह है: आपके खेत में कौन सा एक मेट्रिक (मिट्टी का ऑर्गेनिक कार्बन, उर्वरक दक्षता, या पानी की बचत) ऐसा है जिसे आप 2026 के रबी/खरीफ से पहले “ट्रैक करने योग्य” बना सकते हैं?

लीड्स के लिए CTA: अगर आप अपने फार्म/FPO के लिए “फार्म-लेवल मापन + AI निगरानी” का सरल रोडमैप चाहते हैं, तो एक डेमो/कंसल्टेशन के लिए विवरण साझा करें—हम आपके क्षेत्र और फसल के हिसाब से 4–6 मेट्रिक्स का व्यावहारिक प्लान बनाएँगे।