सैटेलाइट + AI से सटीक खेती: खेत का हाल रोज़ जानें

खेत में खड़े होकर आप जो देख पाते हैं, वो अक्सर “पूरी कहानी” नहीं होती। असली कहानी कई बार पत्तों की हरियाली में छोटे-छोटे बदलाव, मिट्टी की नमी के पैटर्न, या तापमान के सूक्ष्म उतार-चढ़ाव में छिपी रहती है—और ये बदलाव कभी-कभी इतने फैले होते हैं कि इंसानी निगाह या एक-दो ड्रोन फ्लाइट से पकड़ में नहीं आते। यही वजह है कि सैटेलाइट इमेजरी और AI का मेल 2025 में स्मार्ट खेती की बातचीत का केंद्र बन चुका है।

दिसंबर 2025 में, जब रबी सीज़न अपने निर्णायक चरणों में होता है और कई क्षेत्रों में ठंड/कोहरे की वजह से फसल निगरानी कठिन हो जाती है, तब “ऊपर से रोज़ की तस्वीर” वाला मॉडल बेहद काम का साबित होता है। स्पेस से मिलने वाले डेटा को एक्शन लेने लायक सलाह में बदलना—यही असली चुनौती है, और यही आज का अवसर भी।

इस पोस्ट में मैं आपको दिखाऊँगा कि सैटेलाइट डेटा (जैसे Planet के दैनिक इमेजिंग कॉन्स्टेलेशन) और AI मिलकर फसल निगरानी, वैरिएबल रेट इनपुट, सूखा/हीट स्ट्रेस, बीमा, सब्सिडी अनुपालन जैसी चीज़ों को कैसे व्यवस्थित और सस्ता बना रहे हैं—और आप इसे अपने खेत/एग्री बिज़नेस में कैसे लागू कर सकते हैं।

ऑर्बिट से खेत तक: “रोज़-रोज़ देखने” की ताकत क्या है?

सैटेलाइट मॉनिटरिंग का सबसे बड़ा फायदा है कवरेज और नियमितता। ड्रोन बहुत बढ़िया हैं, लेकिन हर खेत पर हर हफ्ते ड्रोन उड़ाना—लागत, परमिशन, ऑपरेटर, मौसम—सब मिलाकर हमेशा संभव नहीं होता। सैटेलाइट्स आपको बड़े इलाके पर लगभग रोज़ाना नजर देते हैं।

Planet जैसे कमर्शियल सैटेलाइट नेटवर्क में:

• SuperDove जैसे सैटेलाइट करीब 3.7 मीटर रेज़ोल्यूशन पर near-daily cadence देते हैं।
• नई पीढ़ी के Pelican-2 में 6 स्पेक्ट्रल बैंड के साथ लगभग 50 सेमी रेज़ोल्यूशन (और आगे चलकर 30 सेमी) का लक्ष्य है—यानी खेत के भीतर ज़ोन-लेवल बदलाव ज्यादा साफ़ दिखते हैं।
• अगली पीढ़ी के मिशन Owl में तेज़ एनालिटिक्स और ऑनबोर्ड AI (GPU आधारित) की दिशा दिखाई गई है—मतलब कुछ विश्लेषण स्पेस में ही होने लगेगा, ताकि निर्णय और तेज़ हों।

यह फर्क क्यों मायने रखता है?

• 10–30 मीटर रेज़ोल्यूशन वाली फ्री इमेजरी कई उपयोगों के लिए ठीक है, पर जोन-आधारित नाइट्रोजन/फंगीसाइड/बीज दर तय करने के लिए अक्सर और बारीक डेटा चाहिए।
• खेत में समस्या “कब” शुरू हुई, ये उतना ही जरूरी है जितना “कहाँ” हुई। दैनिक/लगातार निगरानी शुरुआती संकेत पकड़ने में मदद करती है।

बादल, कोहरा और मॉनसून: ऑप्टिकल के साथ रडार का “जुगाड़”

सच्चाई यह है कि ऑप्टिकल सैटेलाइट बादलों के आर-पार नहीं देख सकते। उत्तर भारत में दिसंबर-जनवरी का कोहरा भी कई दिनों तक तस्वीर बिगाड़ देता है। यहां काम आता है डेटा फ्यूज़न:

• ऑप्टिकल डेटा को रडार (SAR) सैटेलाइट्स के डेटा के साथ मिलाकर कवरेज बेहतर बनाया जाता है क्योंकि रडार माइक्रोवेव सिग्नल से बादलों में भी काम कर सकता है।
• इससे gap-free मॉनिटरिंग संभव होती है—खासतौर पर बाढ़, जलभराव, और मॉनसून सीज़न में।

असली चुनौती: डेटा नहीं, “एक्शन” बनाना

आज कृषि में डेटा की कमी नहीं है; कमी है समय पर, सरल, भरोसेमंद निर्णय की। सैटेलाइट इमेजरी का कच्चा डेटा बड़े-बड़े फाइलों की तरह आता है—और पहले इसे इस्तेमाल करने के लिए भारी इंफ्रास्ट्रक्चर व रिमोट सेंसिंग विशेषज्ञ चाहिए होते थे।

अब दिशा बदल रही है। Planet Insights Platform जैसे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म और Analysis Ready Data (ARD) का मतलब है:

• किसान/एग्री-टीम को “कच्चा” डेटा डाउनलोड करके सर्वर बनाने की जरूरत नहीं
• डेटा पहले से प्रोसेस्ड/कैलिब्रेटेड फॉर्म में मिलता है
• APIs/SDKs से इसे ऐप/डैशबोर्ड में जोड़ना आसान हो जाता है

स्मार्ट खेती में AI का असली काम यही है: तस्वीर को सलाह में बदलना।

AI यहां तीन जगह सबसे ज्यादा वैल्यू देता है:

1. ऑटो-डिटेक्शन: कौन-से प्लॉट/ज़ोन में स्ट्रेस बढ़ रहा है
2. प्राथमिकता तय करना: पहले किस खेत में टीम भेजें (स्काउटिंग)
3. प्रिस्क्रिप्शन बनाना: वैरिएबल रेट मैप—कहाँ कितना डालना है

सटीक खेती के 5 उपयोग: जहां सैटेलाइट + AI सच में पैसा बचाते हैं

यह हिस्सा सबसे व्यावहारिक है—क्योंकि टेक्नोलॉजी तभी टिकती है जब वह खर्च घटाए या उपज/गुणवत्ता बढ़ाए।

1) फसल स्काउटिंग: बीमारी, कीट, खरपतवार, पानी का तनाव

AI-आधारित सैटेलाइट एनालिटिक्स आपको “लक्षण” दिखा सकता है—जैसे किसी हिस्से में NDVI/ग्रीननेस गिरना, कैनोपी में पैच बनना, या तापमान बढ़ना। फिर टीम/कृषि सलाहकार उस ज़ोन में जाकर कारण कन्फर्म करता है (कीट, रोग, पोषण, जलभराव)।

वर्कफ्लो जो मैंने सबसे कारगर देखा है:

• सैटेलाइट से साप्ताहिक/दैनिक अलर्ट
• 2–3 “हॉटस्पॉट” पर फील्ड विज़िट
• फोटो + नोट्स फीडबैक से AI मॉडल/रूल्स और बेहतर

2) वैरिएबल रेट इनपुट: बीज, खाद, फंगीसाइड—सब जगह सही मात्रा

एक ही खेत में मिट्टी, ढाल, नमी और पोषण की स्थिति बराबर नहीं होती। इसलिए एक-सी मात्रा डालना अक्सर या तो बर्बादी है या कमी।

फ्रांस की एक प्रिसीजन एग्री कंपनी Abelio ने PlanetScope इमेजरी के आधार पर नाइट्रोजन को ज़ोन के हिसाब से ट्यून किया और औसतन 5–10% नाइट्रोजन उपयोग घटाने की रिपोर्ट है।

भारत के संदर्भ में इसका मतलब:

• जहां फसल कमजोर है, वहां “ज्यादा डालो” हमेशा सही नहीं—पहले कारण पकड़ो
• जहां फसल मजबूत है, वहां जरूरत से ज्यादा नाइट्रोजन से लॉजिंग/रोग जोखिम बढ़ सकता है

3) Land Surface Temperature: हीट/ड्रॉट स्ट्रेस को पहले पकड़ना

एयर टेम्परेचर (मौसम स्टेशन) पूरे इलाके का औसत देता है। लेकिन खेत में असली खेल होता है लैंड सरफेस टेम्परेचर में—जो कैनोपी, नमी और इवैपो-ट्रांसपिरेशन के संकेत देता है।

AI इसे जोड़कर क्या कर सकता है?

• सूखे का शुरुआती संकेत
• सिंचाई शेड्यूल में सुधार
• उपज पूर्वानुमान में सुधार (अन्य डेटा के साथ)

4) Soil Water Content: बीमा और “ट्रैफिकेबिलिटी” तक

मिट्टी में पानी की मात्रा सिर्फ सिंचाई के लिए नहीं; यह परमेट्रिक इंश्योरेंस के लिए भी ट्रिगर बन सकती है—जैसे तय सीमा से नीचे नमी गिरते ही भुगतान।

दूसरा बहुत व्यावहारिक इस्तेमाल: ट्रैफिकेबिलिटी

• क्या मिट्टी इतनी सूखी/मजबूत है कि स्प्रेयर/ट्रैक्टर अंदर जाए और कम्पैक्शन न हो?
• गलत समय पर एंट्री से मिट्टी दबती है, जड़ें कमजोर होती हैं, और लंबे समय का नुकसान होता है

5) पशुपालन और एक्वाकल्चर: चारे से लेकर पानी की पारदर्शिता तक

सैटेलाइट डेटा सिर्फ फसल तक सीमित नहीं।

• पाश्चर मैनेजमेंट: चारे की उपलब्धता का अनुमान लगाकर “वर्चुअल फेंसिंग” सिस्टम मवेशियों को बेहतर क्षेत्रों की ओर डायरेक्ट कर सकते हैं।
• एक्वाकल्चर: तालाब/तटीय जल में टर्बिडिटी/पारदर्शिता के बदलाव से पानी की गुणवत्ता की शुरुआती चेतावनी मिल सकती है।

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग: नाइट्रोजन की “सीधी” निगरानी की दिशा

मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग (कुछ बैंड) से बहुत कुछ हो जाता है, लेकिन हाइपरस्पेक्ट्रल में 100s बैंड होने से सामग्री/पत्तों की रासायनिक विशेषताओं का भेद ज्यादा साफ होता है। Planet का Tanager सैटेलाइट 420+ स्पेक्ट्रल बैंड और 30 मीटर रेज़ोल्यूशन के साथ इसी दिशा में है।

कृषि के लिए सबसे दिलचस्प उपयोग: फसल में नाइट्रोजन स्तर का अनुमान

• नाइट्रोजन की सही टाइमिंग/डोज़ से लागत घटती है
• अधिक नाइट्रोजन से पर्यावरणीय नुकसान और रोग जोखिम बढ़ता है
• यहां “हर दिन हर खेत” जरूरी नहीं—सीज़न में कुछ निर्णायक विंडो में डेटा काफी होता है

मेरी राय: 2026–2027 में जैसे-जैसे हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा अधिक उपलब्ध होगा, पोषण प्रबंधन वाला हिस्सा प्रिसीजन खेती का सबसे “ठोस ROI” देने वाला क्षेत्र बनेगा—क्योंकि यह सीधे इनपुट लागत से जुड़ा है।

छोटे किसानों के लिए यह कैसे काम आएगा? (और सच में आएगा भी?)

सैटेलाइट-आधारित प्रिसीजन एग्री अक्सर बड़े फार्मों से शुरू होती है, क्योंकि वहां डेटा टीम, मशीनरी और बजट होता है। लेकिन छोटे किसानों के लिए भी रास्ता है—बस “प्रोडक्ट पैकेजिंग” बदलनी होगी।

जो मॉडल भारत में तेजी से स्केल हो सकता है:

• FPO/को-ऑपरेटिव के स्तर पर सैटेलाइट मॉनिटरिंग
• गांव/क्लस्टर के लिए “अलर्ट + फील्ड असिस्टेंट” सेवा
• बीज/एग्रोकेमिकल/एग्री-फाइनेंस कंपनियों के डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म के जरिए डिलीवरी (किसान सीधे नाम न भी जाने)

छोटे किसान के लिए जरूरी है कि आउटपुट सरल हो:

• “इस तारीख तक इस प्लॉट में जल-तनाव बढ़ रहा है”
• “इन 2 हिस्सों में रोग जोखिम हाई है—आज/कल स्काउटिंग करें”
• “यहां नाइट्रोजन कम है—लेकिन पहले सिंचाई/नमी कन्फर्म करें”

अपनाने की 30-दिन की कार्ययोजना: टेक से पहले सिस्टम बनाइए

अगर आप एग्री-उद्यमी हैं, FPO चलाते हैं, या बड़े किसान हैं और AI-स्मार्ट खेती शुरू करना चाहते हैं, तो यह 30-दिन का प्लान आपको फालतू खर्च से बचाएगा।

1. दिन 1–5: लक्ष्य तय करें
   • स्काउटिंग? वैरिएबल रेट? सिंचाई? बीमा? एक साथ सब नहीं।
2. दिन 6–12: डेटा स्रोत तय करें
   • ऑप्टिकल + (जरूरत हो तो) रडार फ्यूज़न
   • खेत की सीमाएं (फार्म बाउंड्री) सही करें
3. दिन 13–20: एक डैशबोर्ड/रिपोर्टिंग रूटीन बनाएं
   • हर 3–7 दिन में एक रिपोर्ट
   • “हॉटस्पॉट लिस्ट” और जिम्मेदारी (कौन जाएगा, कब जाएगा)
4. दिन 21–30: फील्ड ग्राउंड-ट्रुथ जोड़ें
   • 10–20 निरीक्षण पॉइंट
   • फोटो/नोट्स से नियम बेहतर करें

याद रखें: AI मॉडल उतना ही अच्छा होता है जितना आपका फीडबैक लूप।

स्मार्ट खेती की अगली लहर: “डेटा साइंस” नहीं, “निर्णय” केंद्र में होगा

कृषि और स्मार्ट खेती में AI श्रृंखला में यह पोस्ट एक स्पष्ट संकेत देती है: अगले 2–3 साल में प्रतिस्पर्धा इस बात पर नहीं होगी कि किसके पास ज्यादा इमेजरी है; प्रतिस्पर्धा इस बात पर होगी कि कौन सबसे जल्दी, सबसे साफ़, सबसे भरोसेमंद एक्शन निकालकर खेत तक पहुंचा देता है।

अगर आप किसान हैं, सलाहकार हैं, या एग्री-स्टार्टअप चला रहे हैं—तो अभी सही समय है कि आप सैटेलाइट + AI को “टेक डेमो” की तरह नहीं, ऑपरेशन सिस्टम की तरह अपनाएं।

आने वाले सीज़न में आप क्या चुनेंगे—पुरानी आदतों से अनुमान लगाकर इनपुट डालना, या हर हफ्ते/लगभग रोज़ मिलने वाले संकेतों के आधार पर कम खर्च में ज्यादा सटीक फैसले लेना?