ਸਿਸਟਮ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਲੂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
ਦੀ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਲੈਬਾਰਟਰੀ (LATUV) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵੈਲਾਡੋਲਿਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (ਯੂਵੀਏ) ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਇਕ ਨਵਾਂ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ, ਜਿਹੜੀ ਈਐਸਏ ਸੈਂਟੀਨੇਲ -2 ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਦੀ ਆਲੂ ਅਤੇ ਕਣਕ ਦੀ ਫਸਲ ਦੇ ਝਾੜ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਤਪਾਦਨ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਦੋਵਾਂ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਸਾਨਾਂ ਵਿਚ ਭਾਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿਚ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਹਿਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਕੰਪਿutਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਫਸਲਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਮਿੱਟੀ, ਜਲਵਾਯੂ ਜਾਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ, ਇਸ ਉਮੀਦ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਤਪਾਦਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ.
“ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾੱਡਲ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੀ ਫਸਲ ਲਈ ਖਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ,” ਡੀਏਗੋ ਗਮੇਜ਼ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਤੇ ਜੰਗਲਾਤ ਮੌਸਮ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਜਰਨਲ ਦੇ ਜਰਨਲਜ਼ ਵਿਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਦੋ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਲੇਖਕ, ਐਲਏਟੀਯੂਵੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਹਨ.
ਪਰੰਤੂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਕਾਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇੱਕੋ ਪਾਰਸਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਅਸਮਰਥਾ" ਜਾਂ ਇੰਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ "ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ. ”
ਆਲੂ ਉਗਾਉਣ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਏ ਗਏ ਹਨ / ਡੀ. ਗਮੇਜ਼
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿਚ ਅਸੀਂ ਇਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ, ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ 'ਤੇ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਆਪਟੀਕਲ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਗਏ ਸਪੈਕਟਰਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਸੈਟੇਲਾਈਟ, ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼ਾਂ, ਡਰੋਨਾਂ, ਆਦਿ' ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ) ਅਤੇ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਚਿੱਤਰ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਫੈਨੋਲਾਜੀ - ਜੋ ਕਿ ਪੌਦੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਬਾਹਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ - ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ.
“ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡਾਟੇ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਰਿਮੋਟ ਸਾਈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਹੈ. ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ ਜੋ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ”ਐਲਏਟੀਯੂਵੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਯਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਅੱਖਰ ਸੂਚਕ - ਬਿੰਦੂ ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲੇ - ਬਨਸਪਤੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਨਸਪਤੀ ਦੀ ਘਣਤਾ - ਜੋ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਹੈ ਐਨਡੀਵੀਆਈ (ਐਨਡੀਵੀਆਈ).
ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਾਹਿਤ ਵਿਚ ਫਸਲਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਆਮ ਹੈ. ਇਹ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਨਸਪਤੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਬਨਸਪਤੀ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ - ਦੋ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿਚ, ਲਾਲ ਅਤੇ ਨੇੜੇ-ਲਾਲ, ਜੋ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਅਤੇ ਪੱਤਿਆਂ ਦੇ ਸੈੱਲ structureਾਂਚੇ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ.
ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕ
ਐਲਏਟੀਯੂਵੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਈਐਸਏ ਸੇਨਟੀਨੇਲ -2 ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪੀਪੀਆਈ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਇੰਡੈਕਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸੰਸ਼ੋਧਨ - 400 ਤੋਂ 700 ਨੈਨੋਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ - ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ -704 ਦੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਨੈਨੋਮੀਟਰ, ਰੈਡ ਐਜ ਬੈਂਡ ਅਤੇ 945 ਨੈਨੋਮੀਟਰ, ਪਾਣੀ ਦੇ ਭਾਫ ਸੋਖਣ ਵਾਲੇ ਬੈਂਡ- ਜੋ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਤਣਾਅ - ਜਦੋਂ ਪੌਦਾ ਆਪਣੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਾਣੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਉਪਗ੍ਰਹਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਐਨਡੀਵੀਆਈ ਅਤੇ ਪੀਪੀਆਈ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦੋ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਰੈਂਡਮ ਫੋਰੈਸਟ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਕਈ ਮਾੱਡਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਸੂਚਕਾਂਕ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਬੈਂਡਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ.
"ਅਨੁਮਾਨ ਇਹ ਸੀ ਕਿ, ਇਕ ਇੰਡੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਨਡੀਵੀਆਈ ਇੰਡੈਕਸ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਬੈਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਹੋਣਗੇ," ਅਗਾਂਹਵਧੂ, ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਇਹ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾ "ਉਦੋਂ ਵਧ ਗਈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ", ਜੋ ਕਿ "ਕੁਝ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਬੈਂਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ" ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਆਲੂ ਦੀ ਕਾਸ਼ਤ ਵਿਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪੀਪੀਆਈ ਇੰਡੈਕਸ ਐਨਡੀਵੀਆਈ ਦੇ ਸਮਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਪੋਰਟ ਵੈੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਤੇ ਐਨਡੀਵੀਆਈ ਨਾਲੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰੈਂਡਮ ਫੋਰੈਸਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਨਤੀਜੇ “ਜੋ ਟੇਬਲ ਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਵਾ harvestੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ”.
ਹੁਣ ਤੱਕ, ਨਵੇਂ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਥਾਨਕ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਲੂ ਦੀ ਕਾਸ਼ਤ ਬਾਰੇ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਸੀਰੀਅਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਲੂ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੋਜਨ ਫਸਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਅਨਾਜ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਅਹਿਮ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਯੂਰਪੀਅਨ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਸਦਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਭਾਰ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਜਰਮਨੀ, ਫਰਾਂਸ, ਨੀਦਰਲੈਂਡਜ਼ ਅਤੇ ਪੋਲੈਂਡ ਵੱਡੇ ਉਤਪਾਦਕ ਹਨ। ਮੈਕਸੀਕੋ ਵਿਚ ਲਏ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀ ਕਣਕ ਵਿਚ ਵੀ ਪਰਖ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣਾ, ਸਥਾਨਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਫਸਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਜੋ ਫੰਡਾਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਫਸਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.