|
시장보고서
상품코드
2102408
AI 기반 작물 병해 감지 시장 예측(-2034년) : 구성요소, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석AI-Based Crop Disease Detection Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Software, Hardware, AI Models, Imaging Devices, Cloud Platforms, Services and Mobile Applications), Technology, Application, End User and By Geography |
||||||
Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 기반 작물 병해 감지 시장은 2026년에 3억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 29.2%로 성장하여 2034년까지 14억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
AI 기반 작물 병해 감지란, 인공지능, 기계 학습 알고리즘 및 컴퓨터 비전 기술을 응용하여 시각 데이터, 스펙트럼 데이터, 센서 데이터를 자동 분석함으로써 농작물의 병해를 식별, 분류 및 예측하는 것을 의미합니다. 이러한 시스템은 드론, 스마트폰, 고정 카메라로 촬영된 이미지를 처리하여, 인간의 관찰자에게는 눈에 띄는 피해가 나타나기 전인 초기 단계에서 병해 증상을 탐지합니다. AI 기반 작물 병해 감지 플랫폼은 건강한 식물이나 병해를 입은 식물의 이미지로 구성된 방대한 데이터셋을 통해 학습된 딥러닝 모델을 활용하여, 식물 병리학 전문가에 필적하거나 이를 능가하는 진단 정확도를 실현하고 있습니다.
식량 안보의 필요성
세계 식량 생산 수요의 증가로 인해, 수확량 손실을 방지하고 농업 생산량을 보호할 수 있는 AI 기반 작물 병해 감지 시스템의 도입이 시급한 과제가 되고 있습니다. 기후 변화로 인해 작물 병해의 지리적 분포 범위와 심각도가 확대되고 있으며, 기존의 감시 방법으로는 효과적으로 대처할 수 없는 새로운 위협이 발생하고 있습니다. 인공지능을 통한 병해의 조기 탐지를 통해 농가는 감염이 확산되기 전에 대책을 마련할 수 있으며, 작물의 품질을 유지하고 광범위하게 작용하는 화학 약품을 이용한 방제의 필요성을 줄일 수 있습니다. 주요 농업 경제국의 국가 식량 안보 전략에서는 탄력적인 식량 시스템의 중요한 구성요소로서 디지털 병해 감시가 점점 더 많이 도입되고 있습니다.
데이터 품질에 관한 제약
AI 기반 작물 병해 감지 시스템의 유효성은 알고리즘 개발에 활용될 수 있는 학습 데이터의 품질과 다양성에 의해 근본적으로 제약받고 있습니다. 많은 작물과 병해의 조합에서 견고한 탐지 모델을 학습시키기에 충분한 주석이 달린 이미지가 부족하며, 특히 신종 병원체나 지역 특유의 병해 균주에 대해서는 이러한 경향이 두드러집니다. 조명, 기상 조건, 카메라 품질 등 촬영 조건의 편차는 데이터 불일치를 유발하여 실제 농업 현장에서 모델의 성능을 저하시킵니다. 업계 전반에 걸쳐 표준화된 데이터세트나 벤치마크 프로토콜이 존재하지 않기 때문에 서로 다른 AI 탐지 솔루션 간의 비교 가능성과 신뢰성이 제한되고 있습니다.
IoT 생태계와의 통합
AI 기반 작물 병해 감지를 보다 광범위한 농업용 IoT 생태계와 통합함으로써, 예측적 병해 관리 및 자동 개입을 위한 혁신적인 기회가 창출되고 있습니다. 환경 조건을 모니터링하는 연결된 센서 네트워크는 증상이 나타나기 전에 AI 병해 모델을 가동하여 감염 위험을 평가함으로써, 사후 대응이 아닌 예방적 관리 전략을 가능하게 합니다. 병해 감지와 정밀 살포 시스템의 융합을 통해 화학 약품 사용량을 최소화하면서 효과를 극대화하는 표적 처리가 가능해집니다. 여러 농장에서 질병 탐지 데이터를 집계하는 클라우드 기반 플랫폼은 지역별 질병 예측 능력을 향상시키는 귀중한 역학적 인사이트를 창출하고 있습니다.
소규모 농가에서의 도입 장벽
소규모 농가에서의 AI 기반 작물 병해 감지 기술 도입이 제한적이라는 점은 시장 성장과 농업 기술의 공평한 보급에 있어 중대한 위협이 되고 있습니다. 소규모 농가는 AI 감지 애플리케이션을 효과적으로 활용하는 데 필요한 디지털 리터러시, 스마트폰 이용 환경, 인터넷 접속 환경을 갖추지 못한 경우가 많습니다. 많은 상용 AI 병해 감지 플랫폼이 채택하고 있는 구독형 요금 모델은 이익률이 낮은 농가에게는 경제적으로 감당하기 어려운 수준입니다. 경제적 부담과 접근성 문제를 해결하기 위한 맞춤형 대책이 마련되지 않는다면, AI 병해 감지 기술은 계속해서 대규모 상업 농장에만 집중될 가능성이 있습니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
COVID-19 팬데믹은 농업 지도 서비스와 농장 순회 활동을 중단시켰으며, AI 기반 원격 작물 병해 모니터링 솔루션에 대한 관심을 높이는 상황을 초래했습니다. 봉쇄 조치로 인해 농업 전문가들이 농장을 방문할 수 없게 되자, 농가들은 대면 상담 없이 병해를 식별할 수 있는 디지털 진단 도구를 도입할 수밖에 없었습니다. 팬데믹 이후 원격 농업 자문 서비스의 정착으로 인해 AI 기반 병해 감지 플랫폼에 대한 수요는 지속되고 있습니다. 일부 국가에서는 정부의 부흥 프로그램을 통해 AI 기반 병해 감시 기능을 포함한 디지털 농업 이니셔티브에 자금이 투입되고 있습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상
AI 병해 감지 플랫폼의 지속가능한 수익 모델과 독자적인 기계 학습 모델 및 알고리즘에 대한 지적 재산의 높은 가치 덕분에, 예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 솔루션은 구독 및 라이선싱 계약을 통해 프리미엄 가격을 책정하고 있으며, 이를 통해 기술 제공업체에 지속적인 수익원이 제공됩니다. 기계 학습을 활용한 탐지 알고리즘의 지속적인 개선은 지속적인 소프트웨어 투자를 정당화하는 지속적인 가치를 창출하고 있습니다. 대규모 농업 사업자들은 병해 감지 기능을 보다 광범위한 농장 관리 시스템과 통합한 종합적인 소프트웨어 플랫폼을 우선시하고 있습니다.
엣지 AI 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상
예측 기간 동안 엣지 AI 부문은 인터넷 연결이 제한적인 외딴 농업 지역에서의 실시간 병해 감지 수요와 엣지 컴퓨팅 하드웨어 비용의 하락에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 엣지 AI는 클라우드 연결에 의존하지 않고 기기상에서 작물 이미지 처리가 가능하게 하여, 농촌 지역의 농업 환경에서 발생하는 심각한 지연 및 연결성 문제를 해결합니다. 신경망 아키텍처의 소형화로 인해 스마트폰이나 임베디드 센서 등 저전력 엣지 디바이스에서도 고도의 병해 감지가 가능해지고 있습니다. 농업 기술 제공업체들은 인터넷 인프라가 불안정한 시장에 대응하기 위해 엣지 배포 전략을 점점 더 우선시하고 있습니다.
시장 점유율이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC 등 선진적인 작물 병해 감지 솔루션을 개발하고 있는 주요 AI 기술 기업들이 해당 지역에 집중되어 있기 때문입니다. 미국에서는 대규모 상업 농업이 전개되고 있으며, 기술 도입률이 높고 AI 기반 농업 도구에 투자할 재정적 여력이 있습니다. 캐나다에서는 선진적인 농업 연구 생태계와 정밀 농업 혁신에 대한 정부의 지원이 AI 기반 병해 감지 도입에 유리한 조건을 조성하고 있습니다. 멕시코에서는 지속적으로 성장하는 상업 농업 부문에서 작물 보호 및 병해 관리를 위한 디지털 도구의 도입이 점점 더 확대되고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 중국, 인도 및 동남아시아 국가들에 걸쳐 있는 광대한 농업 기반에 더해, 이 지역에서는 작물 병해로 인해 매년 막대한 수확량 손실이 발생하고 있기 때문입니다. 중국의 국가 디지털 농업 전략에는 AI 기반 작물 모니터링 및 병해 감시 시스템에 대한 막대한 투자가 포함되어 있습니다. 인도에서는 지속적으로 확대되고 있는 농업 기술 스타트업 생태계가 현지 작물 품종과 농업 조건에 맞춘 합리적인 가격의 AI 병해 감지 솔루션을 개발하고 있습니다. 동남아시아 각국 정부는 디지털 작물 보호 및 병해 조기 경보 시스템을 우선시하는 기술 주도형 농업 혁신 프로그램을 시행하고 있습니다.
무료 맞춤 서비스:
본 보고서를 구매하신 모든 고객께는 다음 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용하실 수 있습니다:
- 기업 프로파일링
- 추가 시장 참여 기업(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
- 주요 기업(최대 3개사)의 SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(참고 : 실현 가능성 확인 후 제공)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업의 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 AI 기반 작물 병해 감지 시장 : 구성요소별
제6장 세계의 AI 기반 작물 병해 감지 시장 : 기술별
제7장 세계의 AI 기반 작물 병해 감지 시장 : 용도별
제8장 세계의 AI 기반 작물 병해 감지 시장 : 최종사용자별
제9장 세계의 AI 기반 작물 병해 감지 시장 : 지역별
제10장 전략적 시장 정보
제11장 업계 동향과 전략적 대처
제12장 기업 개요
KSM 26.08.06According to Stratistics MRC, the Global AI-Based Crop Disease Detection Market is accounted for $0.3 billion in 2026 and is expected to reach $1.4 billion by 2034 growing at a CAGR of 29.2% during the forecast period. AI-based crop disease detection refers to the application of artificial intelligence, machine learning algorithms, and computer vision technologies to identify, classify, and predict plant diseases in agricultural crops through automated analysis of visual, spectral, and sensor data. These systems process images captured by drones, smartphones, and fixed cameras to detect disease symptoms at early stages before visible damage becomes apparent to human observers. AI-based crop disease detection platforms leverage deep learning models trained on extensive datasets of healthy and diseased plant imagery to achieve diagnostic accuracy that rivals or exceeds expert plant pathologists.
Market Dynamics:
Driver:
Food Security Imperatives
The escalating global demand for food production is driving urgent adoption of AI-based crop disease detection systems that can prevent yield losses and protect agricultural output. Climate change is expanding the geographic range and severity of crop diseases, creating new threats that traditional monitoring methods cannot address effectively. Early disease detection enabled by artificial intelligence allows farmers to intervene before infections spread, preserving crop quality and reducing the need for broad-spectrum chemical treatments. National food security strategies in major agricultural economies are increasingly incorporating digital disease surveillance as a critical component of resilient food systems.
Restraint:
Data Quality Limitations
The effectiveness of AI-based crop disease detection systems is fundamentally constrained by the quality and diversity of training data available for algorithm development. Many crop-disease combinations lack sufficient annotated imagery to train robust detection models, particularly for emerging pathogens and region-specific disease strains. Variable imaging conditions, including lighting, weather, and camera quality, introduce inconsistencies that degrade model performance in real-world agricultural settings. The absence of standardized datasets and benchmarking protocols across the industry limits the comparability and reliability of different AI detection solutions.
Opportunity:
Integration with IoT Ecosystems
The integration of AI-based crop disease detection with broader agricultural Internet of Things ecosystems is creating transformative opportunities for predictive disease management and automated intervention. Connected sensor networks that monitor environmental conditions can trigger AI disease models to assess infection risk before symptoms appear, enabling proactive rather than reactive management strategies. The convergence of disease detection with precision spraying systems allows for targeted treatment application that minimizes chemical usage while maximizing efficacy. Cloud-based platforms that aggregate disease detection data across multiple farms are generating valuable epidemiological insights that improve regional disease forecasting capabilities.
Threat:
Adoption Barriers for Smallholders
The limited adoption of AI-based crop disease detection among smallholder farmers represents a significant threat to market growth and equitable agricultural technology distribution. Small-scale farmers often lack the digital literacy, smartphone access, and internet connectivity required to utilize AI detection applications effectively. The subscription-based pricing models of many commercial AI disease detection platforms are financially inaccessible for farmers operating on thin profit margins. Without targeted interventions to address affordability and accessibility challenges, AI disease detection may remain concentrated among large commercial operations.
Covid-19 Impact:
The COVID-19 pandemic disrupted agricultural extension services and field scouting activities, creating conditions that accelerated interest in remote AI-based crop disease monitoring solutions. Lockdown measures prevented agricultural experts from visiting farms, prompting farmers to adopt digital diagnostic tools that could provide disease identification without in-person consultation. Post-pandemic, the normalization of remote agricultural advisory services has sustained demand for AI-powered disease detection platforms. Government recovery programs in several countries have directed funding toward digital agriculture initiatives that include AI disease surveillance capabilities.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the recurring revenue model of AI disease detection platforms and the high value of proprietary machine learning models and algorithmic intellectual property. Software solutions command premium pricing through subscription and licensing arrangements that generate sustained revenue streams for technology providers. The continuous improvement of detection algorithms through machine learning creates ongoing value that justifies recurring software investments. Enterprise agricultural operations prioritize comprehensive software platforms that integrate disease detection with broader farm management systems.
The edge AI segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the edge AI segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the need for real-time disease detection in remote agricultural areas with limited internet connectivity and the declining cost of edge computing hardware. Edge AI enables on-device processing of crop imagery without dependency on cloud connectivity, addressing critical latency and connectivity challenges in rural farming environments. The miniaturization of neural network architectures is making sophisticated disease detection feasible on low-power edge devices, including smartphones and embedded sensors. Agricultural technology providers are increasingly prioritizing edge deployment strategies to serve markets with unreliable internet infrastructure.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the concentration of leading AI technology companies including IBM Corporation, Microsoft Corporation, and Google LLC that are developing advanced crop disease detection solutions. The United States maintains extensive commercial farming operations with strong technology adoption rates and the financial capacity to invest in AI-powered agricultural tools. Canada's advanced agricultural research ecosystem and government support for precision agriculture innovation create favorable conditions for AI disease detection deployment. Mexico's growing commercial agriculture sector is increasingly adopting digital tools for crop protection and disease management.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to the vast agricultural base across China, India, and Southeast Asian nations, where crop disease causes significant annual yield losses. China's national digital agriculture strategy includes substantial investments in AI-powered crop monitoring and disease surveillance systems. India's expanding agricultural technology startup ecosystem is developing affordable AI disease detection solutions tailored to local crop varieties and farming conditions. Southeast Asian governments are implementing technology-driven agricultural transformation programs that prioritize digital crop protection and disease early warning systems.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Based Crop Disease Detection Market include Bayer AG, Corteva, Inc., Syngenta AG, BASF SE, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Plantix (PEAT GmbH), Prospera Technologies Ltd., Taranis Visual Ltd., Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd., PrecisionHawk, John Deere, Trimble Inc., SenseFly SA, Xarvio Digital Farming Solutions and Agremo.
Key Developments:
In June 2026, Bayer AG launched an AI-powered disease prediction platform integrating satellite imagery with ground-level sensor data to forecast fungal disease outbreaks across major cereal crops with seventy-two hour warning capabilities.
In May 2026, IBM Corporation expanded its Watson agriculture platform with advanced computer vision models capable of identifying forty-seven crop diseases across twelve major food crops through smartphone camera analysis.
In April 2026, Plantix (PEAT GmbH) introduced a real-time disease detection API for agricultural drones enabling automated aerial crop scouting with sub-millimeter symptom identification across large commercial farming operations.
Components Covered:
- Software
- Hardware
- AI Models
- Imaging Devices
- Cloud Platforms
- Services
- Mobile Applications
Technologies Covered:
- Machine Learning
- Deep Learning
- Computer Vision
- Hyperspectral Imaging
- Drone Analytics
- Edge AI
Applications Covered:
- Field Crop Monitoring
- Greenhouse Monitoring
- Fruit Crop Monitoring
- Vegetable Crop Monitoring
- Seed Quality Assessment
- Disease Forecasting
- Pest & Disease Identification
End Users Covered:
- Commercial Farms
- Greenhouse Operators
- Agricultural Cooperatives
- Research Institutes
- Government Agencies
- AgriTech Companies
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of 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 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- 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
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global AI-Based Crop Disease Detection Market, By Component
- 5.1 Software
- 5.2 Hardware
- 5.3 AI Models
- 5.4 Imaging Devices
- 5.5 Cloud Platforms
- 5.6 Services
- 5.7 Mobile Applications
6 Global AI-Based Crop Disease Detection Market, By Technology
- 6.1 Machine Learning
- 6.2 Deep Learning
- 6.3 Computer Vision
- 6.4 Hyperspectral Imaging
- 6.5 Drone Analytics
- 6.6 Edge AI
7 Global AI-Based Crop Disease Detection Market, By Application
- 7.1 Field Crop Monitoring
- 7.2 Greenhouse Monitoring
- 7.3 Fruit Crop Monitoring
- 7.4 Vegetable Crop Monitoring
- 7.5 Seed Quality Assessment
- 7.6 Disease Forecasting
- 7.7 Pest & Disease Identification
8 Global AI-Based Crop Disease Detection Market, By End User
- 8.1 Commercial Farms
- 8.2 Greenhouse Operators
- 8.3 Agricultural Cooperatives
- 8.4 Research Institutes
- 8.5 Government Agencies
- 8.6 AgriTech Companies
9 Global AI-Based Crop Disease Detection Market, By Geography
- 9.1 North America
- 9.1.1 United States
- 9.1.2 Canada
- 9.1.3 Mexico
- 9.2 Europe
- 9.2.1 United Kingdom
- 9.2.2 Germany
- 9.2.3 France
- 9.2.4 Italy
- 9.2.5 Spain
- 9.2.6 Netherlands
- 9.2.7 Belgium
- 9.2.8 Sweden
- 9.2.9 Switzerland
- 9.2.10 Poland
- 9.2.11 Rest of Europe
- 9.3 Asia Pacific
- 9.3.1 China
- 9.3.2 Japan
- 9.3.3 India
- 9.3.4 South Korea
- 9.3.5 Australia
- 9.3.6 Indonesia
- 9.3.7 Thailand
- 9.3.8 Malaysia
- 9.3.9 Singapore
- 9.3.10 Vietnam
- 9.3.11 Rest of Asia Pacific
- 9.4 South America
- 9.4.1 Brazil
- 9.4.2 Argentina
- 9.4.3 Colombia
- 9.4.4 Chile
- 9.4.5 Peru
- 9.4.6 Rest of South America
- 9.5 Rest of the World (RoW)
- 9.5.1 Middle East
- 9.5.1.1 Saudi Arabia
- 9.5.1.2 United Arab Emirates
- 9.5.1.3 Qatar
- 9.5.1.4 Israel
- 9.5.1.5 Rest of Middle East
- 9.5.2 Africa
- 9.5.2.1 South Africa
- 9.5.2.2 Egypt
- 9.5.2.3 Morocco
- 9.5.2.4 Rest of Africa
- 9.5.1 Middle East
10 Strategic Market Intelligence
- 10.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 10.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 10.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 10.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
11 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 11.1 Mergers and Acquisitions
- 11.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 11.3 New Product Launches and Certifications
- 11.4 Capacity Expansion and Investments
- 11.5 Other Strategic Initiatives
12 Company Profiles
- 12.1 Bayer AG
- 12.2 Corteva, Inc.
- 12.3 Syngenta AG
- 12.4 BASF SE
- 12.5 IBM Corporation
- 12.6 Microsoft Corporation
- 12.7 Google LLC
- 12.8 Plantix (PEAT GmbH)
- 12.9 Prospera Technologies Ltd.
- 12.10 Taranis Visual Ltd.
- 12.11 Cropin Technology Solutions Pvt. Ltd.
- 12.12 PrecisionHawk
- 12.13 John Deere
- 12.14 Trimble Inc.
- 12.15 SenseFly SA
- 12.16 Xarvio Digital Farming Solutions
- 12.17 Agremo
