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1755926

作物収量予測のための機械学習市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開モデル別、農場規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Software and Service), Deployment Model (Cloud-based and On-premises), Farm Size, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=145.58円
作物収量予測のための機械学習市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開モデル別、農場規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年06月06日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、作物収量予測のための機械学習の世界市場は、2025年に9億56万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは24.5％で成長し、2032年には41億7,542万米ドルに達すると予測されています。

作物収量予測のための機械学習は、天候パターン、土壌特性、衛星画像、過去の作物収量などの大量の農業データを分析し、作物生産性の正確な予測を生成するための先進的アルゴリズムを活用します。さらに、農業従事者や農学者は、機械学習を利用して、従来型モデルでは見逃してしまうような複雑なパターンや関係を見つけることで、データに基づいた意思決定を行い、資源利用を最大化し、食糧生産の効率を向上させることができます。気候の変動や世界の需要の高まりにもかかわらず、こうした予測モデルは時間の経過とともに調整され、新しいデータが利用可能になるにつれて精度が高まり、最終的にはサステイナブル農法と食料安全保障をサポートすることができます。

インド農業研究評議会（ICAR）によると、LASSO-SVRのようなハイブリッド機械学習モデルは、インドの様々な地域で小麦の収量を予測する際に高い精度を示しており、正規化二乗平均平方根誤差（nRMSE）の値は、Patialaでは0.6％と低いです。

人口増加による食糧需要の増大

世界人口が100億人に近づくにつれ、食糧需要は2050年までに60～70％増加すると予想されています。農産業は、耕地を増やさずに作物の収穫量を増やすという大きなプレッシャーにさらされています。作物の収量を正確に予測することで、機械学習は、農業従事者が生産量を最大化し、損失を減らすための予防的措置を取ることを可能にする上で非常に役立ちます。さらに利害関係者は、タイムリーな予測の助けを借りて流通、ロジスティクス、貯蔵の計画を立てることで、食糧の入手可能性と価格の安定性を向上させることができます。

地域化された高品質のデータの入手が制限されています。

正確な機械学習による予測には、土壌組成、作物タイプ、作付けスケジュール、害虫の発生率、現在の気象条件など、高品質かつ多様で、地域に特化した大量のデータが必要です。多くの場所、特に開発途上国では、そのような詳細な情報は得られなかったり、古かったり、文書化されていなかったりします。さらに、農村部では衛星やドローンのデータの解像度や頻度が低いため、モデルの精度に影響が出ることもあります。MLアルゴリズムは、信頼できるデータの入力がなければその機能を最大限に発揮できないため、収量予測への適用が制限されます。

衛星とリモートセンシング技術の組み合わせ

NASA、ESA（欧州宇宙機関）、プラネットやAirbusのような非公開会社のようなリモートセンシングや衛星画像の進歩により、作物モニタリングの精度や頻度は高まっています。MLアルゴリズムは、これらの大規模なデータセットを処理して、作物のストレス、成長パターン、病害虫発生の初期兆候を特定することができます。さらに、大規模で多様な地域にわたる正確でスケーラブルな収穫量予測は、MLと衛星データの統合によって可能となり、高解像度画像へのアクセスが改善され続けるにつれて、農業予測におけるMLの機会は拡大する一方です。

テック企業によるデータの独占

高額なデータ契約や独自のプラットフォームを買えない小規模な新興企業や地元の参入企業は、衛星画像、気象フィード、農場分析などの主要な農業データへのアクセスをめぐり、大手多国籍技術企業の支配力が強まっていることに脅威を感じています。これは、イノベーションが少数のゲートキーパーに依存するようになる独占的な環境をもたらし、小規模または地域のMLサービスプロバイダが競争すること、あるいは生き残ることさえ難しくしています。さらに、少数の企業による農業データの過度な管理は、オープンアクセスを制限し、透明性を低下させ、農業従事者や公的機関への技術的利益の公平な分配を妨げ、最終的に作物収量予測のためのMLの普及を遅らせる可能性があります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、サプライチェーンの混乱と労働力不足が、より正確で自動化された農業管理ツールの必要性を浮き彫りにしたため、作物収量予測のための機械学習の採用を大幅に加速させました。食糧生産の不確実性が高まり、圃場へのアクセスが制限される中、農業従事者や農業関連企業は、資源を最大限に活用し、収量をより正確に予測するために、データ駆動型技術に頼っていました。しかし、技術導入の遅れ、一部地域での研究開発費の減少、データ収集手順の混乱といった欠点もありました。さらに、COVID-19に基づき、市場は全体としてより大きなデジタルトランスフォーメーションへと突き動かされ、弾力性があり、技術を駆使した農業システムの重要な意義も強調されました。

予測期間中、クラウドベースセグメンテーションが最大となる見込み

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。クラウドベースのソリューションは、リアルタイムのデータ処理、遠隔モニタリング、IoTデバイスとの統合を可能にし、予測精度と意思決定を向上させるため、現代の農業技術情勢では、従来型オンプレミスシステムよりも好ましい選択肢となっています。さらに、クラウドサービスはさまざまな利害関係者間のコラボレーションを促進し、継続的な更新と改善を可能にします。これらのプラットフォームにより、農業従事者や農業関連企業は、多額のインフラ投資を先行させることなく、強力な分析や機械学習モデルにアクセスすることができます。

予測期間中、研究機関セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、研究機関セグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。政府と民間組織は農業研究開発に多額の投資を行っており、これがこの成長の原動力となっています。例えば、農業におけるAIとMLの応用に焦点を当てた「学際的サイバー・フィジカルシステムに関する国家ミッション」は、インド政府から366億インドルピーを受け取っています。生産性と持続可能性を向上させるため、パンジャブ農業大学やBITS-Pilaniのような組織間のパートナーシップも、ロボット工学、AI、ドローン、モノのインターネットセンサを農業に取り入れようとしています。さらに、作物収量予測のための機械学習アプリケーションの開発における研究機関の重要性が、こうした取り組みによって浮き彫りになっています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。この優位性は、同地域が測候所、IoTセンサ、衛星画像から大規模な農業データを収集しており、これらすべてが機械学習モデルの精度を大幅に向上させていることによる。さらに、米国政府による農業用AI技術への注目すべき2億米ドルの投資を含む、官民セクタによる多額の投資が、データ主導型農業の実践と精密農業の開発を加速させています。北米は、これらの要因を総合すると、作物収量予測のための機械学習技術の採用と応用におけるリーダーとして位置づけられています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。中国やインドのような国の政府は、食糧安全保障と持続可能性を向上させるために農業技術に大規模な投資を行っており、これがこの成長の原動力となっています。例えば、インドのデジタル農業ミッションや中国の20階建てのAI搭載垂直農場は、この地域がAIを農業に取り入れることに熱心であることを示しています。さらに、これらのプログラムはイノベーションを促進し、この地域の機械学習技術の採用を加速させ、作物収量予測を強化しています。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読の顧客には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推定・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携による主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 一次調査資料
    • 二次調査資料
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • イントロダクション
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：コンポーネント別

  • イントロダクション
  • ソフトウェア
    • 予測分析ソフトウェア
    • AI搭載作物モニタリングソフトウェア
    • 気象・気候データ分析ソフトウェア
    • リモートセンシングと衛星画像ソフトウェア
    • 農場管理ソフトウェア
  • サービス
    • コンサルティングとアドバイザリーサービス
    • 実装とインテグレーションサービス
    • トレーニングとサポートサービス
    • データ分析とカスタムモデリングサービス
    • クラウドベースの農業AIサービス

第6章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：展開モデル別

  • イントロダクション
  • クラウドベース
  • オンプレミス

第7章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：農場規模別

  • イントロダクション
  • 小
  • 中
  • 大

第8章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • 農業従事者
  • 農業協同組合
  • 研究機関
  • 政府機関
  • その他

第9章 世界の作物収穫量予測のための機械学習市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他の南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他の中東・アフリカ

第10章 主要開発

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第11章 企業プロファイリング

  • BASF SE
  • International Business Machines（IBM）
  • Keymakr Inc.
  • Microsoft Azure
  • Raven Industries Inc.
  • FarmWise Labs Inc.
  • Bayer AG
  • Agrograph Inc.
  • Ceres Imaging Inc.
  • Aerobotics Ltd.
  • Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
  • Sentera Inc.
  • Trace Genomics Inc.
  • Xyonix Inc
  • Corteva Inc
  • AgriWebb Pty Ltd
  • CropX Inc.
  • IUNU Inc.
  • Terramera Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Predictive Analytics Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By AI-Powered Crop Monitoring Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Weather and Climate Data Analytics Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Remote Sensing and Satellite Imaging Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Farm Management Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Service (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Consulting and Advisory Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Implementation and Integration Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Training and Support Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Data Analytics and Custom Modeling Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Cloud-Based Agricultural AI Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Deployment Model (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By On-premises (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Farm Size (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Small (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Medium (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Large (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Farmers (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Agricultural Cooperatives (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Research Institutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Government Agencies (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC29820

According to Stratistics MRC, the Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market is accounted for $900.56 million in 2025 and is expected to reach $4175.42 million by 2032 growing at a CAGR of 24.5% during the forecast period. Machine learning for crop yield prediction leverages advanced algorithms to analyze large volumes of agricultural data-such as weather patterns, soil properties, satellite imagery, and historical crop yields-to generate accurate forecasts of crop productivity. Moreover, farmers and agronomists can make data-driven decisions, maximize resource use, and improve the efficiency of food production by using machine learning to find intricate patterns and relationships that traditional models might miss. Despite climate variability and rising global demand, these predictive models can adjust over time, becoming more accurate as new data becomes available, and eventually support sustainable farming methods and food security.

According to the Indian Council of Agricultural Research (ICAR), hybrid machine learning models, such as LASSO-SVR, have demonstrated high accuracy in predicting wheat yields across various Indian regions, with normalized Root Mean Square Error (nRMSE) values as low as 0.6% in Patiala.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing food demand as a result of population growth

The demand for food is expected to increase by 60-70% by 2050 as the world's population approaches 10 billion. The agricultural industry is under tremendous pressure to increase crop yields without increasing the amount of arable land. By precisely forecasting crop yields, machine learning can be extremely helpful in enabling farmers to take preventative action to maximize output and reduce losses. Additionally, stakeholders can improve food availability and price stability by planning for distribution, logistics, and storage with the help of timely predictions.

Restraint:

Restricted availability of localized and high-quality data

Large amounts of high-quality, varied, and localized data-such as soil composition, crop type, planting schedules, pest incidence, and current weather conditions-are necessary for accurate machine learning predictions. In many places, particularly developing nations, such detailed information is unobtainable, out-of-date, or inconsistently documented. Furthermore, the accuracy of the model may also be impacted by the lack of resolution or frequency of satellite and drone data in rural areas. ML algorithms cannot function at their best without trustworthy data inputs, which restricts their applicability in yield forecasting.

Opportunity:

Combining satellite and remote sensing technologies

The precision and frequency of crop monitoring has increased due to advances in remote sensing and satellite imaging, such as those from NASA, ESA (European Space Agency), and private companies like Planet and Airbus. ML algorithms can process these large datasets to identify crop stress, growth patterns, and early signs of pest or disease outbreaks. Moreover, accurate and scalable yield forecasts across large and diverse geographies are made possible by the integration of ML with satellite data, and the opportunities for ML in agricultural forecasting will only grow as access to high-resolution imagery continues to improve.

Threat:

Monopolization of data by tech companies

Smaller startups and local players who cannot afford costly data subscriptions or proprietary platforms are threatened by the increasing dominance of large multinational technology firms over access to key agricultural data, such as satellite imagery, weather feeds, and farm analytics. This leads to a monopolistic environment where innovation becomes dependent on a few gatekeepers, making it difficult for smaller or regional ML service providers to compete or even survive. Additionally, excessive control over agricultural data by a few corporations may limit open access, reduce transparency, and impede the equitable distribution of technological benefits to farmers and public institutions, ultimately slowing down the spread of ML for crop yield prediction.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of machine learning for crop yield prediction as disruptions in supply chains and labor shortages highlighted the need for more precise and automated agricultural management tools. Amidst the heightened uncertainty in food production and restricted field access, farmers and agribusinesses resorted to data-driven technologies in order to maximize resource utilization and more accurately predict yields. But there were drawbacks as well, like slower technology adoption, less money for R&D in some areas, and disruptions in data collection procedures. Furthermore, the market was pushed toward greater digital transformation overall by COVID-19, which also highlighted the vital significance of resilient, technologically enabled agricultural systems.

The cloud-based segment is expected to be the largest during the forecast period

The cloud-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. In contemporary agricultural technology landscapes, cloud-based solutions are the preferred option over traditional on-premises systems because they enable real-time data processing, remote monitoring, and integration with IoT devices, improving predictive accuracy and decision-making. Additionally, cloud services facilitate collaboration across various stakeholders and enable continuous updates and improvements. These platforms enable farmers and agribusinesses to access powerful analytics and machine learning models without the need for significant upfront infrastructure investment.

The research institutions segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the research institutions segment is predicted to witness the highest growth rate. Governments and private organizations have made significant investments in agricultural research and development, which is driving this growth. For example, the National Mission on Interdisciplinary Cyber-Physical Systems, which focuses on AI and ML applications in agriculture, has received ₹3,660 crore from the Indian government. In order to improve productivity and sustainability, partnerships between organizations like Punjab Agricultural University and BITS-Pilani also seek to incorporate robotics, AI, drones, and Internet of Things sensors into agriculture. Moreover, the importance of research institutions in developing machine learning applications for crop yield prediction is highlighted by these initiatives.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. This dominance is explained by the region's large-scale agricultural data collection from weather stations, IoT sensors, and satellite imagery, all of which greatly improve machine learning model accuracy. Furthermore, significant public and private sector investments-including a noteworthy $200 million investment by the US government in AI technology for agriculture-have accelerated the development of data-driven agricultural practices and precision farming. North America is positioned as a leader in the adoption and application of machine learning technologies for crop yield prediction due to these factors taken together.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Governments in nations like China and India are making large investments in agricultural technology in an effort to improve food security and sustainability, which is what is driving this growth. India's Digital Agriculture Mission and China's unveiling of a 20-story AI-powered vertical farm, for example, demonstrate the region's dedication to incorporating AI into agriculture. Moreover, these programs are promoting innovation, speeding up the region's adoption of machine learning technologies, and enhancing crop yield forecasts.

Key players in the market

Some of the key players in Machine Learning for Crop Yield Prediction Market include BASF SE, International Business Machines (IBM), Keymakr Inc., Microsoft Azure, Raven Industries Inc., FarmWise Labs Inc., Bayer AG, Agrograph Inc., Ceres Imaging Inc., Aerobotics Ltd., Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd., Sentera Inc., Trace Genomics Inc., Xyonix Inc, Corteva Inc, AgriWebb Pty Ltd, CropX Inc., IUNU Inc. and Terramera Inc.

Key Developments:

In May 2025, Tech Company IBM and Deutsche Bank DB have expanded their long-term partnership with a new agreement that gives Deutsche Bank more access to IBM's wide range of software tools. This includes IBM's automation software, hybrid cloud services, and its watsonx artificial intelligence (AI) platform. Deutsche Bank will also get the latest version of IBM Storage Protect, which will improve how the bank protects and manages its data.

In April 2025, BASF and the University of Toronto have signed a Master Research Agreement (MRA) to streamline innovation projects and increase collaboration between BASF and Canadian researchers. This partnership is part of a regional strategy to extend BASF's collaboration with universities in North America into Canada. This is a great achievement for BASF, as it marks the company's first MRA with a Canadian university.

In September 2024, FarmWiseTM and RDO Equipment Co., a dealer of intelligently connected agriculture, construction, environmental, irrigation, positioning, and surveying equipment from leading manufacturers, including John Deere, announce an exclusive partnership to deliver FarmWise's Vulcan precision weeding and cultivation implement to vegetable growers in the Southwest regions of the United States.

Components Covered:

  • Software
  • Service

Deployment Models Covered:

  • Cloud-based
  • On-premises

Farm Sizes Covered:

  • Small
  • Medium
  • Large

End Users Covered:

  • Farmers
  • Agricultural Cooperatives
  • Research Institutions
  • Government Agencies
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 End User Analysis
  • 3.7 Emerging Markets
  • 3.8 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Predictive Analytics Software
    • 5.2.2 AI-Powered Crop Monitoring Software
    • 5.2.3 Weather and Climate Data Analytics Software
    • 5.2.4 Remote Sensing and Satellite Imaging Software
    • 5.2.5 Farm Management Software
  • 5.3 Service
    • 5.3.1 Consulting and Advisory Services
    • 5.3.2 Implementation and Integration Services
    • 5.3.3 Training and Support Services
    • 5.3.4 Data Analytics and Custom Modeling Services
    • 5.3.5 Cloud-Based Agricultural AI Services

6 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market, By Deployment Model

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud-based
  • 6.3 On-premises

7 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market, By Farm Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Small
  • 7.3 Medium
  • 7.4 Large

8 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Farmers
  • 8.3 Agricultural Cooperatives
  • 8.4 Research Institutions
  • 8.5 Government Agencies
  • 8.6 Other End Users

9 Global Machine Learning for Crop Yield Prediction Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 BASF SE
  • 11.2 International Business Machines (IBM)
  • 11.3 Keymakr Inc.
  • 11.4 Microsoft Azure
  • 11.5 Raven Industries Inc.
  • 11.6 FarmWise Labs Inc.
  • 11.7 Bayer AG
  • 11.8 Agrograph Inc.
  • 11.9 Ceres Imaging Inc.
  • 11.10 Aerobotics Ltd.
  • 11.11 Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
  • 11.12 Sentera Inc.
  • 11.13 Trace Genomics Inc.
  • 11.14 Xyonix Inc
  • 11.15 Corteva Inc
  • 11.16 AgriWebb Pty Ltd
  • 11.17 CropX Inc.
  • 11.18 IUNU Inc.
  • 11.19 Terramera Inc.