Stratistics MRC에 따르면 세계의 작물 수량 예측용 기계학습 시장은 2025년에 9억 56만 달러를 차지하며 예측 기간 중 CAGR은 24.5%로 성장하며, 2032년에는 41억 7,542만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
작물 수확량 예측을 위한 머신러닝은 날씨 패턴, 토양 특성, 위성 이미지, 과거 작물 수확량 등 대량의 농업 데이터를 분석하여 작물 생산성에 대한 정확한 예측을 생성하는 첨단 알고리즘을 활용합니다. 또한 농업 종사자와 농학자들은 머신러닝을 통해 기존 모델에서 놓칠 수 있는 복잡한 패턴과 관계를 찾아내어 데이터에 기반한 의사결정을 내리고, 자원 활용을 극대화하며, 식량 생산의 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 예측 모델은 기후 변화 및 세계 수요 증가에도 불구하고 시간이 지남에 따라 조정되고 새로운 데이터가 제공됨에 따라 정확도가 향상되어 궁극적으로 지속가능한 농업과 식량안보를 지원할 수 있습니다.
인도 농업연구위원회(ICAR)에 따르면 LASSO-SVR과 같은 하이브리드 머신러닝 모델은 인도의 여러 지역에서 밀의 수확량을 예측할 때 높은 정확도를 보였으며, 정규화 제곱근 평균 제곱근 오차(nRMSE) 값은 Patiala의 경우 0.6%로 낮았다고 합니다.
인구 증가로 인한 식량 수요 증가
세계 인구가 100억 명에 육박함에 따라 식량 수요는 2050년까지 60-70% 증가할 것으로 예측됩니다. 농업 산업은 경작지를 늘리지 않고 작물 수확량을 늘려야 한다는 압박을 받고 있습니다. 머신러닝은 농작물 수확량을 정확하게 예측함으로써 농가가 생산량을 극대화하고 손실을 줄이기 위한 예방적 조치를 취할 수 있도록 하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 또한 이해관계자들은 적시에 예측을 통해 유통, 물류 및 저장 계획을 수립하여 식량의 가용성과 가격 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
지역화된 고품질 데이터에 대한 접근이 제한되어 있습니다.
정확한 머신러닝 예측을 위해서는 토양 성분, 작물 유형, 작물 재배 일정, 해충 발생률, 현재 기상 조건 등 고품질의 다양하고 지역별로 특화된 대량의 데이터가 필요합니다. 많은 곳, 특히 개발도상국에서는 이러한 상세한 정보를 얻을 수 없거나, 오래되었거나, 문서화되지 않은 경우가 많습니다. 또한 농촌 지역에서는 위성이나 드론 데이터의 해상도나 빈도가 낮기 때문에 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, ML 알고리즘은 신뢰할 수 있는 데이터 입력이 없으면 그 기능을 최대한 발휘할 수 없기 때문에 수확량 예측에 대한 적용이 제한됩니다.
위성과 원격 감지 기술의 결합
NASA, ESA(유럽우주국), 플래닛, 에어버스와 같은 비상장 기업과 같은 원격 감지 및 위성 이미지의 발전으로 작물 모니터링의 정확도와 빈도가 증가하고 있으며, ML 알고리즘은 이러한 대규모 데이터세트를 처리하여 작물의 스트레스, 성장 패턴, 병해충 발생의 초기 징후를 파악할 수 있습니다. 병해충 발생의 초기 징후를 파악할 수 있습니다. 또한 ML과 위성 데이터의 통합을 통해 대규모의 다양한 지역에서 정확하고 확장 가능한 수확량 예측이 가능하며, 고해상도 이미지에 대한 접근성이 지속적으로 개선됨에 따라 농업 예측에 있으며, ML의 기회는 계속 확대될 것입니다.
테크 기업의 데이터 독점
고가의 데이터 계약이나 자체 플랫폼을 구매할 수 없는 소규모 스타트업과 지역 업체들은 위성 이미지, 기상 정보, 농장 분석 등 주요 농업 데이터에 대한 접근을 둘러싸고 거대 다국적 기술 기업의 지배력이 강화되는 것에 위협을 느끼고 있습니다. 이는 혁신이 소수의 게이트키퍼에 의존하게 되는 독점적 환경을 초래하고, 소규모 또는 지역 ML 서비스 프로바이더가 경쟁하거나 생존하기 어렵게 만들고 있습니다. 또한 소수의 기업이 농업 데이터를 과도하게 관리하면 개방형 접근을 제한하고 투명성을 떨어뜨리며, 농업 종사자와 공공 기관에 대한 기술적 이익의 공평한 분배를 방해하여 궁극적으로 작물 수확량 예측을 위한 ML의 보급을 지연시킬 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹으로 인한 공급망 혼란과 노동력 부족으로 인해 보다 정확하고 자동화된 농업 관리 툴의 필요성이 부각되면서 작물 수확량 예측을 위한 머신러닝의 채택이 크게 가속화되었습니다. 식량 생산의 불확실성이 증가하고 농지에 대한 접근이 제한됨에 따라 농업 종사자와 농업 관련 기업은 자원을 최대한 활용하고 수확량을 보다 정확하게 예측하기 위해 데이터베이스 기술에 의존하고 있습니다. 그러나 기술 도입의 지연, 일부 지역의 연구개발비용 감소, 데이터 수집 절차의 혼란 등의 단점이 있었습니다. 또한 COVID-19를 계기로 시장 전체가 더 큰 디지털 혁신으로 나아가고 있으며, 탄력적이고 기술 기반 농업 시스템의 중요성이 강조되고 있습니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 세분화가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 클라우드 기반 솔루션은 실시간 데이터 처리, 원격 모니터링, IoT 장비와의 통합, 예측 정확도 및 의사결정을 개선할 수 있으므로 현대 농업 기술 환경에서 기존 On-Premise 시스템보다 선호되는 선택이 되고 있습니다. 또한 클라우드 서비스는 다양한 이해관계자간의 협업을 촉진하고 지속적인 업데이트와 개선을 가능하게 합니다. 이러한 플랫폼을 통해 농업 종사자와 농업 관련 기업은 대규모 인프라 투자 없이도 강력한 분석 및 머신러닝 모델에 접근할 수 있습니다.
예측 기간 중 연구 기관 부문은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 연구 기관 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 정부와 민간 조직은 농업 연구 및 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이는 이러한 성장의 원동력이 되고 있습니다. 예를 들어 농업에 AI와 ML을 적용하는 데 초점을 맞춘 '다학제간 사이버-물리 시스템 국가 미션'은 인도 정부로부터 366억 루피를 지원받았습니다. 생산성과 지속가능성을 향상시키기 위해 펀자브 농업 대학과 BITS-Pilani와 같은 조직 간의 파트너십도 로봇 공학, AI, 드론, 사물인터넷 센서를 농업에 도입하려고 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 작물 수확량 예측을 위한 머신러닝 애플리케이션 개발에 있으며, 연구기관의 중요성을 강조하고 있습니다.
예측 기간 중 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이러한 우위는 이 지역이 기상관측소, IoT 센서, 위성 이미지에서 대규모 농업 데이터를 수집하고 있으며, 이 모든 것이 머신러닝 모델의 정확도를 크게 향상시키고 있기 때문입니다. 또한 미국 정부가 농업용 AI 기술에 2억 달러를 투자하는 등 공공 및 민간 부문의 막대한 투자가 데이터베이스 농업 관행과 정밀농업의 발전을 가속화하고 있습니다. 이러한 요인들을 종합하면 북미는 작물 수확량 예측을 위한 머신러닝 기술의 채택과 적용에 있으며, 선두주자로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 중국과 인도와 같은 국가의 정부는 식량안보와 지속가능성을 향상시키기 위해 농업 기술에 대규모 투자를 하고 있으며, 이는 이러한 성장의 원동력이 되고 있습니다. 예를 들어 인도의 디지털 농업 미션과 중국의 20층 높이의 AI 기반 수직 농장은 이 지역이 AI를 농업에 도입하려는 열의를 보여주고 있습니다. 또한 이러한 프로그램은 혁신을 촉진하고, 이 지역의 머신러닝 기술 채택을 가속화하며, 작물 수확량 예측을 향상시키고 있습니다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.