AGRICULTURE INSURANCE -C S C V L E T R A I N I N G सी एस सी वी एल ई 2021

 

सी एस सी वी एल ई टी आर ए आई एन आई एन जी

नई उभरती प्रौद्योगिकियों पर आधारित कृषि बीमा

उत्पत्ति

विकसित और विकासशील दोनों देशों की अर्थव्यवस्थाओं में कृषि एक प्रमुख भूमिका निभाती है।

चाहे कृषि एक आर्थिक रूप से मजबूत देश के लिए एक पर्याप्त अधिशेष और कृषि टिकाऊ देश का प्रतिनिधित्व करती हो या केवल भूखे, अधिक आबादी वाले देश के लिए, यह लगभग हर देश में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

सभी प्रकार के फसल उत्पादन सहित खाद्य फसलों का उत्पादन सभी के लिए महत्वपूर्ण है और लागत प्रभावी तरीके से खाद्य फसलों का उत्पादन करना हर किसान, बड़े पैमाने पर कृषि भूमि मालिकों और क्षेत्रीय कृषि स्थितियों का लक्ष्य है।

एक किसान को कुशल होने की जरूरत है।

फसल की स्थिति और खेती के संचालन के बारे में जानकारी और जानकारी होने से किसानों को उनके स्वास्थ्य को समझने में मदद मिलेगी

करीब एक करोड़ ऐसे किसान हैं, जिनके लिए राष्ट्रीय कृषि बीमा योजना और मौसम आधारित बीमा योजना के तहत गैर कर्जदार किसानों को कवर करने का मामला है।

"मौसम आधारित फसल बीमा योजना का उद्देश्य किसान को प्रतिकूल मौसम की घटनाओं, जैसे कि कमी और अधिक वर्षा, ठंढ, गर्मी (तापमान), सापेक्षिक आर्द्रता, आदि के खिलाफ बीमा सुरक्षा प्रदान करना है, जो फसल के दौरान फसल पर प्रतिकूल प्रभाव डालने के लिए समझा जाता है। इसकी खेती की अवधि।

बीमा कवरेज योजना के तहत, दो अलग-अलग प्रावधान, मौसम के अनुसार निम्नानुसार प्रदान किए जाते हैं:

 

फसलों, संक्रमण की सीमा या तनाव क्षति, या संभावित उपज और मिट्टी की स्थिति।

यह बदले में सभी फसल उत्पादों के लिए उपज (मात्रा और गुणवत्ता दोनों) के अनुमान के रूप में कृषि उत्पादन पर जानकारी देगा, जो फसल की विफलता के मामले में बीमा और ऋण सहायता की पेशकश करने के लिए मूल्य नियंत्रण और बीमा कंपनियों को बढ़ावा देने में मदद करेगा।

 

खरीफ मौसम

रबी का मौसम

 

छोटी, मध्यम और लंबी अवधि की फसलों के संबंध में क्रमशः जून और सितंबर/अक्टूबर/नवंबर के बीच उगाई गई फसल।

नवंबर और अप्रैल के बीच उगाई गई फसल।

 कृषि बीमा

निम्नलिखित मौसम संबंधी खतरे हैं, जिन्हें "प्रतिकूल मौसम घटना" का कारण माना जाता है, जिससे फसल को नुकसान होता है, इस योजना के तहत कवर किया जाएगा:

खरीफ संकट

रबी संकट

कमी वर्षा, अधिक वर्षा, आदि।

गैर-मौसमी बारिश, ठंढ, गर्मी (तापमान), सापेक्ष आर्द्रता, हवा, सौर विकिरण, आदि।

उभरती तकनीकी

फसलों की पहचान और मानचित्रण विभिन्न एजेंसियों को कुछ क्षेत्रों में उगाई जाने वाली चीजों की एक सूची तैयार करने में मदद करता है।

यह फसल की स्थिति का आकलन, फसल की उपज का पूर्वानुमान, अनाज की आपूर्ति, फसल उत्पादन के आंकड़े एकत्र करने, फसल रोटेशन रिकॉर्ड की सुविधा, मिट्टी की उत्पादकता का मानचित्रण, फसल तनाव को प्रभावित करने वाले कारकों की पहचान, तूफान और सूखे के कारण फसल के नुकसान का आकलन और कृषि गतिविधि की निगरानी में भी मदद करता है। क्षेत्र स्तर पर।

प्रमुख गतिविधियों में फसल के प्रकारों की पहचान करना और उनकी सीमा को चित्रित करना (अक्सर एकड़ में मापा जाता है) शामिल हैं।

इस जानकारी को प्राप्त करने के पारंपरिक तरीके जनगणना और जमीनी सर्वेक्षण हैं।

माप को मानकीकृत करने के लिए, विशेष रूप से अंतर्राष्ट्रीय एजेंसियों और संघों के लिए, उपग्रह रिमोट सेंसिंग सामान्य डेटा संग्रह और सूचना निष्कर्षण रणनीतियाँ प्रदान कर सकता है।

 

जोखिम अवधि फसल की "बुवाई अवधि" से "परिपक्वता" तक होती है।

फसल की अवधि और चुने गए मौसम के मापदंडों के आधार पर जोखिम अवधि अलग-अलग फसल और संदर्भ इकाई क्षेत्र के साथ भिन्न हो सकती है।

सामान्य उपज पैदा करने के लिए किसी विशेष फसल की नमी/पानी की आवश्यकता को ध्यान में रखते हुए ट्रिगर तय किए जाते हैं।

मूंगफली के लिए, 4 प्रमुख फसल चरणों की पहचान की गई है:

(i) बुवाई और अंकुरण;

(ii) वनस्पति चरण;

(iii) फूल और पेगिंग; और

(iv) फली बनना और परिपक्वता।

कम वर्षा के लिए बीमा राशि (अर्थात अधिकतम भुगतान) प्रत्येक चरण के सापेक्ष महत्व को ध्यान में रखते हुए 4 प्रमुख फसल चरणों में वितरित की जाती है।

 कृषि बीमा

सैटेलाइट रिमोट सेंसिंग फसल के प्रकार, रकबे और फसल की स्थिति को मैप करने के लिए आवश्यक जानकारी एकत्र करने का एक कुशल और विश्वसनीय साधन प्रदान करता है।

यह क्षेत्र स्तर की जानकारी और संक्षिप्त दृश्य दोनों प्रदान करता है, जो वनस्पति के स्वास्थ्य के बारे में जानकारी देता है।

एक क्षेत्र का वर्णक्रमीय प्रतिबिंब फेनोलॉजी (विकास), चरण प्रकार और फसल स्वास्थ्य में परिवर्तन के संबंध में अलग-अलग होगा, और इस प्रकार मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर द्वारा मापा और मॉनिटर किया जा सकता है।

उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह डेटा प्रत्येक लक्ष्य वर्ग और उसके संबंधित हस्ताक्षर को अलग करने के लिए उपलब्ध जानकारी को बढ़ाता है।

इस प्रकार अधिक सटीक वर्गीकरण करने की बेहतर संभावना है। दूर से संवेदित डेटा की व्याख्या भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) और फसल रोटेशन सिस्टम में इनपुट हो सकती है।

स्वामित्व, प्रबंधन प्रथाओं आदि की जानकारी प्रदान करने के लिए इसे सहायक डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है।

 

में परिवर्तन को ध्यान में रखते हुए वर्गीकरण की सुविधा के लिए बहु-कालिक इमेजरी के उपयोग से फसल की पहचान और मानचित्रण लाभ

 

पादप फेनोलॉजी (विकास की अवस्था) के एक कार्य के रूप में परावर्तन। बदले में इसके लिए मौसमी उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह डेटा की आवश्यकता होती है ताकि सी एसन्स

उदाहरण के लिए, कनोला (सरसून इन हिंदी) जैसी फसलों की पहचान करना आसान हो सकता है कि वे कब फूल रहे हैं, क्योंकि वर्णक्रमीय परावर्तन परिवर्तन और फूल आने का समय दोनों ही हैं।

कभी-कभी मल्टीसेंसर डेटा एकमात्र सेंसर की तुलना में अधिक जानकारी प्रदान करके वर्गीकरण सटीकता बढ़ाने के लिए मूल्यवान हो सकता है, अर्थात। माइक्रोवेव सैटेलाइट सेंसर और क्लोरोफिल सामग्री द्वारा पौधे की संरचना और नमी और मल्टी स्पेक्ट्रल सेंसर द्वारा चंदवा संरचना से संबंधित जानकारी।

उष्ण कटिबंधीय कृषि फसलों के विशिष्ट बहुवर्णीय चिह्न होते हैं। चावल की वृद्धि की निगरानी के चरण उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों, विशेष रूप से एशियाई देशों में एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है।

इन आंकड़ों का उपयोग क्षेत्रीय सूची का संचालन करने, वनस्पति की स्थिति का आकलन करने, संभावित उपज का अनुमान लगाने और अंत में अन्य क्षेत्रों के लिए समान आंकड़ों की भविष्यवाणी करने और परिणामों की तुलना करने के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन ऑप्टिकल, भूमि उपयोग, और पार्सल माप।

इन पद्धतियों से फसल की उपज का अनुमान लगाना और फसल की विफलता के मामले में बीमा कवरेज का आकलन करना संभव है।

 

उपग्रह छवियों का उपयोग फसलों को वर्गीकृत करने, उनके स्वास्थ्य और व्यवहार्यता की जांच करने और कृषि प्रथाओं की निगरानी के लिए मानचित्रण उपकरण के रूप में किया जाता है।

उपग्रह सुदूर संवेदन के कृषि अनुप्रयोगों में निम्नलिखित शामिल हैं:

ए) फसल प्रकार वर्गीकरण;

ख) फसल की स्थिति का आकलन;

ग) फसल उपज का अनुमान;

घ) मिट्टी की विशेषताओं का मानचित्रण;

ई) मृदा प्रबंधन प्रथाओं का मानचित्रण;

च) अनुपालन निगरानी (कृषि पद्धतियां)

 कृषि बीमा

अच्छी कृषि उत्पादकता सुनिश्चित करने के लिए फसल के स्वास्थ्य का आकलन, साथ ही फसल के संक्रमण का जल्द पता लगाना महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, नमी की कमी, कीड़े, कवक और खरपतवार के संक्रमण से जुड़े तनाव का जल्द से जल्द पता लगाया जाना चाहिए ताकि किसान को कम करने का अवसर मिल सके।

साथ ही, फसलें आम तौर पर पूरे खेत में समान रूप से नहीं उगती हैं और फलस्वरूप फसल की उपज खेत में एक स्थान से दूसरे स्थान पर बहुत भिन्न हो सकती है।

ये वृद्धि अंतर मिट्टी के पोषक तत्वों की कमी या तनाव के अन्य रूपों का परिणाम हो सकता है। रिमोट सेंसिंग से किसान को उस क्षेत्र के भीतर के क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति मिलती है जो कठिनाइयों का सामना कर रहे हैं, जिसका ज्ञान कृषि उत्पादकता के लिए उपयुक्त समर्थन प्रणाली की सुविधा प्रदान कर सकता है।

सैटेलाइट इमेज और मैप्स के साथ-साथ सांख्यिकीय और ग्राफिकल डेटा, पिक्सेल के आधार पर एक पिक्सेल पर वनस्पति की स्थिति को दर्शाते हैं और प्रमुख वनस्पति की स्थिति को दर्शाते हैं।

फसल और चरागाह/घास के मैदान के लिए नियमित आधार पर माध्य सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (एनडीवीआई) मूल्य के साथ एक विस्तृत, मात्रात्मक विश्लेषण और तनावग्रस्त और अस्थिर वनस्पति के बीच अंतर, पौधे के स्वास्थ्य का संकेत प्रदान करता है। माध्य NDVI डेटा को सांख्यिकीय संग्रह में किसी भी अन्य वर्ष के साथ प्लॉट, देखा, तुलना और विश्लेषण किया जा सकता है।

यदि देश में बीमा अनुमान के लिए फसल की स्थिति के आकलन के लिए सलाह दी जाती है, तो मौसम के अनुसार, प्रत्येक राज्य में कृषि क्षेत्र के लिए दो से तीन उपग्रह इमेजरी लेनी पड़ सकती हैं।

फसल सुरक्षा के अलावा, ग्रामीण अर्थव्यवस्था के लिए उपज अनुमान, खाद्य सुरक्षा विश्लेषण, कृषि योजना, आजीविका विश्लेषण और कई अन्य स्पिन ऑफ लाभों के मामले में परियोजना का बहुत बड़ा आर्थिक लाभ होगा।

 

निष्कर्ष

जीआईएस के मेल लाभ इसकी लचीलापन, गति, सटीकता, लागत प्रभावशीलता और बड़ी मात्रा में स्थानिक और गैर-स्थानिक डेटा को संभालने की क्षमता है। इसके अलावा, जीआईएस उपग्रह डेटा को विशेषताओं के साथ एकीकृत कर सकता है और इसे मानचित्र विश्लेषण और निर्णय लेने के क्षेत्र में एक कुशल आधुनिक उपकरण के रूप में विकसित किया गया है।

हाल ही में जीआईएस, विश्लेषण और समझने के लिए मानचित्रों का उपयोग करने के तरीके प्रदान करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन गया है कि कैसे वर्षा, फसल की स्थिति, मौसम और भूगोल जोखिम मूल्यांकन, लक्षित क्षेत्रों, फसल हानि, फसल उपज, स्थानिक स्थानों और प्रभावित लोगों सहित बीमा अनुप्रयोगों को प्रभावित करता है। जीआईएस का उपयोग मानचित्र, जनसांख्यिकीय विश्लेषण, क्षेत्र और प्रभावित लोगों, क्षति की सीमा, बीमा अनुमान आदि प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। बीमा फसलों की विफलता की स्थिति में प्रभावित किसानों को मौद्रिक सहायता प्रदान करके जोखिम और भय को कम करने में मदद करता है।

पारंपरिक फसल या पशुधन बीमा किसान को हुए नुकसान या क्षति के प्रत्यक्ष माप पर निर्भर करता है। हालांकि, खेत के नुकसान का आकलन आम तौर पर महंगा होता है या संभव नहीं होता है, खासकर जहां बड़ी संख्या में छोटे पैमाने के किसान होते हैं या जहां बीमा मूल्यांकन कारक अविकसित होते हैं। इस मुद्दे को संबोधित करने के लिए भू-सूचना विज्ञान एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में सामने आया है।

कृषि में उभरती प्रौद्योगिकियों को देखते हुए प्रभावित किसानों को बीमा सहायता के आकलन के लिए फसल स्थिति आकलन से देश में कृषि के विकास को गति मिलेगी।