कृषि सूचना विज्ञान (Agri-Informatics) – Notes | B.Sc. Ag. Hindi & English (PDF,BOOK,PPT)

एक सवाल से शुरुआत: जयपुर के पास का एक किसान सुबह मोबाइल पर देखता है कि अगले पाँच दिन बारिश नहीं है, मंडी में सरसों का भाव कितना चल रहा है, और खेत की सिंचाई के लिए कितना पानी चाहिए। फिर वह एक बटन दबाकर पंप चलाता है। कल तक यह सब चिट्ठी, रेडियो और अंदाज़े से होता था। आज यह कंप्यूटर, इंटरनेट, उपग्रह और डेटा से होता है। इसी पूरे जाल को कृषि सूचना विज्ञान (Agri-Informatics) कहते हैं।

कृषि सूचना विज्ञान (Agri-Informatics) B.Sc. (Hons.) Agriculture का वह विषय है जिसमें कंप्यूटर, सूचना और संचार तकनीक (ICT) का उपयोग खेती की जानकारी जुटाने, उसका विश्लेषण करने और निर्णय लेने में सिखाया जाता है। सिलेबस के 16 टॉपिक में कुल 16 थ्योरी लेक्चर निर्धारित हैं। यह लेख सीखने के क्रम में बँटा है: पहले कंप्यूटर और ऑफिस के औजार, फिर डेटाबेस, इंटरनेट और प्रोग्रामिंग, फिर कृषि में ICT के प्रयोग, और अंत में उपग्रह और निर्णय सहायक तंत्र। हर भाग में सिलेबस के टॉपिक नंबर लिखे हैं।

पूरी तस्वीर एक नज़र में

कंप्यूटर व MS Office→डेटाबेस, WWW, प्रोग्रामिंग→e-कृषि, ऐप, स्वचालित उपकरण→उपग्रह व GIS→DSS व विशेषज्ञ तंत्र→आकस्मिक फसल योजना

डेटा पहले जमा होता है, फिर उसका विश्लेषण होता है, और अंत में उसी से किसान के लिए निर्णय और सलाह बनती है।

भाग 1: कंप्यूटर और ऑफिस के औजार (सिलेबस टॉपिक 1, 2, 3)

कंप्यूटर, ऑपरेटिंग सिस्टम और MS Office (टॉपिक 1)

कंप्यूटर एक इलेक्ट्रॉनिक मशीन है जो निर्देशों (प्रोग्राम) के अनुसार डेटा लेती है, उसे प्रोसेस करती है, भंडारित करती है और परिणाम देती है। मूल घटक: इनपुट इकाई, CPU (इसमें अंकगणित-तर्क इकाई ALU और नियंत्रण इकाई CU), मेमोरी (RAM, ROM और स्टोरेज) और आउटपुट इकाई।

आधार	प्रकार
आकार और क्षमता	सुपर कंप्यूटर (मौसम पूर्वानुमान जैसे भारी काम), मेनफ्रेम, मिनी और माइक्रो कंप्यूटर (डेस्कटॉप, लैपटॉप, टैबलेट, स्मार्टफोन)
कार्य प्रणाली	एनालॉग, डिजिटल और हाइब्रिड
हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर	हार्डवेयर: छूकर देखे जाने वाले पुर्जे। सॉफ्टवेयर: प्रोग्राम; सिस्टम सॉफ्टवेयर (ऑपरेटिंग सिस्टम) और एप्लिकेशन सॉफ्टवेयर (MS Office)

ऑपरेटिंग सिस्टम (OS) वह सिस्टम सॉफ्टवेयर है जो हार्डवेयर और उपयोगकर्ता के बीच सेतु का काम करता है, और मेमोरी, प्रोसेसर, फाइलों और डिवाइस का प्रबंधन करता है। प्रकार: बैच, मल्टीप्रोग्रामिंग, टाइम शेयरिंग, रियल टाइम और बहु-उपयोगकर्ता OS। इंटरफेस के आधार पर कमांड लाइन (CUI) और ग्राफिकल (GUI)। उदाहरण: Windows, Linux, macOS और मोबाइल के लिए Android और iOS।

MS Office के घटक और कृषि में उपयोग:

• MS Word: रिपोर्ट, पत्र, कृषि प्रसार बुलेटिन बनाना और संपादित करना (टाइपिंग, फॉर्मेटिंग, तालिका, चित्र जोड़ना, Find & Replace, स्पेल चेक)।
• MS Excel: खेत के आँकड़े, लागत-आय हिसाब और सांख्यिकीय विश्लेषण।
• MS PowerPoint: किसान प्रशिक्षण और प्रसार की प्रस्तुतियाँ।
• MS Access: छोटे डेटाबेस, जैसे किसान या बीज की सूची।

हल सहित उदाहरण 1 (मेमोरी की इकाइयाँ): 1 KB = 1024 बाइट, 1 MB = 1024 KB, 1 GB = 1024 MB।
एक 2 MB की फोटो = 2 × 1024 = 2048 KB। 1 GB में ऐसी फोटो = 1024 ÷ 2 = 512।

डेटा प्रस्तुति, व्याख्या और ग्राफ निर्माण (टॉपिक 2)

डेटा को तालिका, चार्ट या ग्राफ में दिखाने से तुलना और रुझान समझना आसान होता है। सही चार्ट का चुनाव उद्देश्य पर निर्भर करता है:

चार्ट	कब उपयोग करें
स्तंभ / दंड (Bar, Column)	अलग-अलग श्रेणियों की तुलना, जैसे अलग किस्मों की उपज
रेखा (Line)	समय के साथ बदलाव, जैसे महीनेवार वर्षा या वर्षवार उत्पादन
वृत्त (Pie)	कुल में हिस्सेदारी, जैसे फसलों का क्षेत्रफल प्रतिशत
आयतचित्र (Histogram)	आवृत्ति वितरण, जैसे पौधों की ऊँचाई
प्रकीर्ण (Scatter)	दो चरों का संबंध, जैसे खाद की मात्रा और उपज

Excel में ग्राफ बनाने के चरण: (1) डेटा चुनें → (2) Insert टैब से चार्ट का प्रकार चुनें → (3) शीर्षक, अक्ष के नाम और डेटा लेबल जोड़ें → (4) रंग और शैली समायोजित करें। व्याख्या: चार्ट देखकर रुझान, सबसे अधिक या कम मान और असामान्य बिंदु पहचानें।

सांख्यिकीय विश्लेषण, गणितीय व्यंजक और डेटाबेस की अवधारणा (टॉपिक 3)

Excel में हर सूत्र = चिह्न से शुरू होता है। सेल का संदर्भ सापेक्ष (A1) या निरपेक्ष ($A$1) हो सकता है; निरपेक्ष संदर्भ सूत्र खींचने (copy) पर नहीं बदलता।

उद्देश्य	Excel फलन
जोड़, गिनती	=SUM(A1:A10), =COUNT(A1:A10)
औसत, माध्यिका, बहुलक	=AVERAGE(), =MEDIAN(), =MODE()
अधिकतम, न्यूनतम	=MAX(), =MIN()
प्रसरण और मानक विचलन	=VAR.S(), =STDEV.S()
सहसंबंध और ढलान	=CORREL(), =SLOPE()
शर्त पर आधारित	=IF(), =SUMIF(), =COUNTIF()

अधिक विश्लेषण (t-परीक्षण, ANOVA, समाश्रयण) के लिए Excel का Data Analysis ToolPak उपयोग होता है।

हल सहित उदाहरण 2: पाँच भूखंडों की उपज (क्विंटल/हे): 20, 22, 25, 23, 30।
माध्य = 120 ÷ 5 = 24
विचलन = −4, −2, 1, −1, 6 → वर्ग = 16, 4, 1, 1, 36 → योग = 58
नमूना प्रसरण = 58 ÷ (5 − 1) = 14.5; मानक विचलन = √14.5 = 3.81
परिवर्तन गुणांक (CV) = (3.81 ÷ 24) × 100 = लगभग 15.9%
Excel में सीधे: =AVERAGE(A1:A5) और =STDEV.S(A1:A5)

डेटाबेस (Database) आपस में जुड़े डेटा का व्यवस्थित संग्रह है। प्रकार: पदानुक्रमित (वृक्ष जैसा), नेटवर्क, संबंधपरक (Relational) (तालिकाओं में, सबसे प्रचलित) और वस्तु-उन्मुख। मूल शब्द: तालिका (Table), रिकॉर्ड (पंक्ति), फील्ड (स्तंभ), प्राथमिक कुंजी (हर रिकॉर्ड की अद्वितीय पहचान), विदेशी कुंजी (दूसरी तालिका से जोड़ने वाली) और क्वेरी (डेटा खोजने का अनुरोध, जिसके लिए SQL भाषा चलती है)।

भाग 2: डेटाबेस, इंटरनेट और प्रोग्रामिंग (सिलेबस टॉपिक 4, 5, 6, 7)

कृषि में DBMS का उपयोग (टॉपिक 4)

DBMS (Database Management System) वह सॉफ्टवेयर है जो डेटाबेस बनाता, नियंत्रित करता और उस तक पहुँच देता है (जैसे MS Access, MySQL, Oracle)। लाभ: डेटा की पुनरावृत्ति कम होना, डेटा की शुद्धता, सुरक्षा और एक साथ कई उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा उपयोग। घटक: हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, डेटा, उपयोगकर्ता और प्रक्रियाएँ।

• कृषि में उपयोग: किसानों का डेटाबेस (जैसे PM-KISAN लाभार्थी सूची), मृदा परीक्षण और मृदा स्वास्थ्य कार्ड का डेटा, मंडी भाव (AGMARKNET), मौसम डेटा, किस्मों और बीज की सूची, कीट-रोग की जानकारी, कृषि जनगणना और भूमि रिकॉर्ड।
• लाभ: जानकारी तुरंत खोजना, रिपोर्ट बनाना और नीति निर्माताओं को आँकड़े देना।

वर्ल्ड वाइड वेब, WWW (टॉपिक 5)

इंटरनेट कंप्यूटरों का वैश्विक नेटवर्क है और WWW उस पर चलने वाली वेब पेजों की सेवा है। इसकी शुरुआत 1989 से 1991 के बीच CERN में टिम बर्नर्स-ली ने की। मुख्य अवधारणाएँ:

• वेब ब्राउज़र (Chrome, Edge, Firefox) और सर्च इंजन (Google)।
• URL (वेब पता), HTTP/HTTPS (सुरक्षित प्रोटोकॉल) और HTML (वेब पेज की भाषा)।
• IP पता, डोमेन नाम (जैसे .gov.in सरकारी, .ac.in शैक्षिक, .org.in), ई-मेल और वेब सर्वर।

कृषि में उपयोगी साइटें: ICAR, कृषि और किसान कल्याण विभाग, किसान पोर्टल, राज्य कृषि विश्वविद्यालय और KVK की साइटें, IMD (मौसम), eNAM और AGMARKNET (मंडी भाव)। लाभ: ताज़ा जानकारी, ऑनलाइन बाज़ार और सरकारी योजनाओं के आवेदन।

प्रोग्रामिंग भाषाओं की अवधारणा (टॉपिक 6)

स्तर	अर्थ	उदाहरण
मशीनी भाषा	केवल 0 और 1; कंप्यूटर सीधे समझता है	बाइनरी कोड
असेंबली भाषा	संकेतात्मक कोड; असेंबलर से मशीनी भाषा में	Assembly
उच्च स्तरीय भाषा	मनुष्य के समझने लायक अंग्रेजी जैसी भाषा; कंपाइलर या इंटरप्रेटर से अनुवाद	C, C++, Java, Python, FORTRAN, R

• कंपाइलर पूरा प्रोग्राम एक साथ अनुवादित करता है; इंटरप्रेटर एक-एक पंक्ति करके।
• एल्गोरिदम: समस्या हल करने के चरणबद्ध निर्देश। फ्लोचार्ट: उसका चित्रात्मक रूप।
• प्रोग्राम में चर (Variable), डेटा प्रकार (पूर्णांक, दशमलव, पाठ), शर्त (if-else) और लूप (दोहराव) जैसी बुनियादी रचनाएँ होती हैं।
• कई फसल सिमुलेशन मॉडल (जैसे DSSAT) FORTRAN में लिखे गए हैं; आजकल Python और R डेटा विश्लेषण में लोकप्रिय हैं।

मानक इनपुट/आउटपुट संक्रियाएँ (टॉपिक 7)

इनपुट उपकरण: कीबोर्ड, माउस, स्कैनर, माइक्रोफोन, सेंसर, टचस्क्रीन। आउटपुट उपकरण: मॉनिटर, प्रिंटर, स्पीकर, प्लॉटर। प्रोग्रामिंग में मानक इनपुट सामान्यतः कीबोर्ड और मानक आउटपुट स्क्रीन होती है। भाषाओं में इसके लिए निर्देश बने होते हैं (C में scanf और printf; Python में input और print)।

# सरल Python उदाहरण: खेत का क्षेत्रफल निकालना
लंबाई = float(input("लंबाई (मीटर) : "))
चौड़ाई = float(input("चौड़ाई (मीटर) : "))
क्षेत्रफल = लंबाई * चौड़ाई
print("क्षेत्रफल (वर्ग मीटर) :", क्षेत्रफल)
print("क्षेत्रफल (हेक्टेयर) :", क्षेत्रफल / 10000)

यदि लंबाई 200 मी और चौड़ाई 50 मी दी जाए, तो आउटपुट 10000 वर्ग मीटर यानी 1 हेक्टेयर आएगा। इसके अलावा प्रोग्राम फाइल से भी डेटा पढ़ और लिख सकते हैं।

भाग 3: कृषि में ICT के प्रयोग (सिलेबस टॉपिक 8, 9, 10, 11, 12)

e-कृषि: अवधारणा और अनुप्रयोग (टॉपिक 8)

e-Agriculture का अर्थ है कृषि और ग्रामीण विकास में सूचना और संचार तकनीक का नवाचारी उपयोग, जिससे सूचना, सेवाएँ, बाजार और ज्ञान किसान तक पहुँचे।

पहल	काम
किसान कॉल सेंटर (1800-180-1551)	टेलीफोन से कृषि विशेषज्ञ की सलाह
eNAM (राष्ट्रीय कृषि बाजार)	मंडियों को जोड़ने वाला ऑनलाइन व्यापार मंच
mKisan और SMS पोर्टल	किसानों को भाषा में SMS सलाह
ई-चौपाल (ITC, 2000 में शुरू)	गाँव में इंटरनेट केंद्र से जानकारी और खरीद-बिक्री
मृदा स्वास्थ्य कार्ड पोर्टल	मृदा परीक्षण के आधार पर उर्वरक सिफारिश
PM-KISAN और DBT	सीधे खाते में लाभ हस्तांतरण
किसान रजिस्ट्री / AgriStack	किसानों का डिजिटल पंजीकरण और डेटा ढाँचा (वर्तमान स्थिति जाँचें)

चुनौतियाँ: इंटरनेट की पहुँच, डिजिटल साक्षरता, स्थानीय भाषा में सामग्री और भरोसा।

कृषि में ICT और पादप प्रक्रियाओं के कंप्यूटर मॉडल (टॉपिक 9)

ICT के साधन: मोबाइल फोन, SMS, IVRS, इंटरनेट, रेडियो-टीवी, सामुदायिक रेडियो, टेलीसेंटर, GIS और रिमोट सेंसिंग, सोशल मीडिया। उपयोग के क्षेत्र: मौसम और सलाह, बाजार भाव, इनपुट की जानकारी, प्रशिक्षण, बीमा और ऋण।

कंप्यूटर मॉडल: पौधे की प्रक्रियाओं (प्रकाश संश्लेषण, वृद्धि, जल उपयोग, पोषक तत्व) को गणितीय समीकरणों में बदलकर कंप्यूटर पर चलाया जाता है। इससे लागत और समय खर्च किए बिना जाँच की जा सकती है कि बुवाई की तिथि, सिंचाई या मौसम बदलने से उपज कैसे बदलेगी। उदाहरण: DSSAT, APSIM, InfoCrop, WOFOST, AquaCrop। इनपुट: मौसम, मृदा, किस्म और प्रबंधन; आउटपुट: पकने की तिथि, जैव भार, उपज और जल उपयोग।

हल सहित उदाहरण 3 (सरल पादप मॉडल): किसी किस्म को पकने के लिए कुल 1800 ताप इकाई (GDD) चाहिए और औसत दैनिक GDD 12 है।
पकने में दिन = 1800 ÷ 12 = 150 दिन
यदि मौसम गर्म होकर दैनिक GDD 15 हो जाए, तो दिन = 1800 ÷ 15 = 120 दिन, यानी फसल जल्दी पकेगी।

फसल की जल और पोषक तत्व की आवश्यकता का कंप्यूटर से आकलन (टॉपिक 10)

जल आवश्यकता: संदर्भ वाष्पन-वाष्पोत्सर्जन (ET₀) मौसम डेटा से पेनमैन-मॉन्टीथ (FAO-56) विधि द्वारा निकलता है। फसल की जरूरत: ET_c = K_c × ET₀ (K_c = फसल गुणांक)। सिंचाई की जरूरत = ET_c − प्रभावी वर्षा। FAO का CROPWAT सॉफ्टवेयर यह गणना करता है।

हल सहित उदाहरण 4 (जल): ET₀ = 5 मिमी/दिन और K_c = 1.15 हो तो ET_c = 5 × 1.15 = 5.75 मिमी/दिन।
1 हेक्टेयर पर 1 मिमी जल = 10 घन मीटर = 10,000 लीटर। इसलिए 5.75 मिमी = 57.5 घन मीटर/हे/दिन, यानी 57,500 लीटर। वर्षा न हो तो इतनी सिंचाई चाहिए।

पोषक तत्व आवश्यकता: मृदा परीक्षण से मिली उपलब्धता, फसल की माँग और लक्षित उपज के आधार पर उर्वरक की मात्रा निकाली जाती है। STCR (मृदा परीक्षण फसल अनुक्रिया) की सामान्य रूपरेखा: FN = a × T − b × SN (FN = उर्वरक पोषक की मात्रा, T = लक्षित उपज, SN = मृदा का उपलब्ध पोषक; a और b स्थिरांक)।

हल सहित उदाहरण 5 (उर्वरक की मात्रा, Excel से भी निकाल सकते हैं): सिफारिश 120 किग्रा N और 60 किग्रा P₂O₅ प्रति हे। DAP (18-46-0) और यूरिया (46% N) उपलब्ध हैं।
DAP = 60 ÷ 0.46 = 130.4 किग्रा; इससे N = 130.4 × 0.18 = 23.5 किग्रा मिलता है।
शेष N = 120 − 23.5 = 96.5 किग्रा → यूरिया = 96.5 ÷ 0.46 = लगभग 209.8 किग्रा

कंप्यूटर-नियंत्रित (स्वचालित) उपकरण (टॉपिक 11)

स्वचालित प्रणाली की तीन कड़ियाँ होती हैं: सेंसर (नमी, तापमान, pH मापता है) → नियंत्रक (माइक्रोकंट्रोलर, PLC या कंप्यूटर निर्णय लेता है) → एक्चुएटर (वाल्व, पंप, मोटर क्रिया करता है)।

• स्वचालित सिंचाई: मृदा नमी सेंसर और टाइमर से ड्रिप या स्प्रिंकलर का पंप और वाल्व अपने आप चलना।
• फर्टिगेशन नियंत्रक: सिंचाई के साथ खाद की सही मात्रा और EC/pH का नियंत्रण।
• ग्रीनहाउस / पॉलीहाउस ऑटोमेशन: तापमान, आर्द्रता, प्रकाश और CO₂ का नियंत्रण।
• ड्रोन: छिड़काव, फसल की निगरानी और सर्वेक्षण।
• GPS आधारित मशीनें और परिवर्तनशील दर तकनीक (VRT): खेत के अलग हिस्सों में जरूरत के अनुसार अलग मात्रा में इनपुट देना (सटीक खेती)।
• IoT और रोबोट: दूर से निगरानी, निराई और कटाई, दूध निकालने की मशीन।

लाभ: पानी, श्रम और इनपुट की बचत और सटीकता। सीमाएँ: ऊँची प्रारंभिक लागत, बिजली व नेटवर्क की निर्भरता और तकनीकी कौशल की जरूरत।

कृषि में स्मार्टफोन ऐप (टॉपिक 12)

ऐप	मुख्य सुविधा
किसान सुविधा	मौसम, बाजार भाव, पौध संरक्षण सलाह, डीलर, कोल्ड स्टोरेज आदि की जानकारी
मेघदूत	IMD, ICAR और IITM की साझा पहल; मौसम व कृषि मौसम सलाह
दामिनी	बिजली गिरने की चेतावनी
eNAM और AgriMarket	मंडी भाव और ऑनलाइन बिक्री की जानकारी
PM-KISAN, फसल बीमा और मृदा स्वास्थ्य कार्ड ऐप	योजनाओं का लाभ, बीमा की जानकारी और मृदा की रिपोर्ट
IFFCO किसान, पूसा कृषि, KVK के ऐप	कृषि सलाह, तकनीकें और स्थानीय कार्यक्रम

इनसे कृषि सलाह (किस्म, बुवाई, रोग-कीट), बाजार भाव और कटाई उपरांत प्रबंधन (भंडारण, ग्रेडिंग, प्रसंस्करण की जानकारी) मिलती है। बहुत से ऐप स्थानीय भाषा और आवाज़ में उपलब्ध हैं। ऐप चुनते समय सरकारी या संस्थागत स्रोत की पुष्टि करें।

भाग 4: उपग्रह, निर्णय तंत्र और योजना (सिलेबस टॉपिक 13, 14, 15, 16)

भू-स्थानिक तकनीक (टॉपिक 13)

भू-स्थानिक (Geospatial) तकनीक में स्थान से जुड़े डेटा का संग्रह और विश्लेषण होता है। इसके तीन स्तंभ हैं:

तकनीक	अर्थ	कृषि में उपयोग
GPS / GNSS	उपग्रहों से स्थिति (अक्षांश-देशांतर) जानना; भारत की अपनी प्रणाली NavIC भी है	खेत की सीमा मापना, GPS-निर्देशित मशीनें
रिमोट सेंसिंग (RS)	उपग्रह या ड्रोन से दूर से जानकारी लेना (Landsat, Sentinel, भारत के IRS उपग्रह)	फसल क्षेत्रफल और उपज का अनुमान, सूखा और बाढ़ की निगरानी, फसल स्वास्थ्य
GIS	स्थानिक डेटा को परतों में जमाकर नक्शे और विश्लेषण बनाना (रास्टर और वेक्टर डेटा)	मृदा और भूमि उपयोग के नक्शे, जलग्रहण योजना, उपयुक्त फसल क्षेत्र की पहचान

हल सहित उदाहरण 6 (NDVI): NDVI = (NIR − Red) ÷ (NIR + Red), जहाँ NIR = निकट अवरक्त और Red = लाल किरणों का परावर्तन। स्वस्थ हरी पत्तियाँ NIR अधिक और Red कम परावर्तित करती हैं।
यदि NIR = 0.50 और Red = 0.10 हो, तो NDVI = (0.50 − 0.10) ÷ (0.50 + 0.10) = 0.40 ÷ 0.60 = 0.67 (घनी हरी फसल)। NDVI जितना शून्य के पास, वनस्पति उतनी कम।

भारत में FASAL (अंतरिक्ष, कृषि-मौसम विज्ञान और भूमि आधारित प्रेक्षणों से कृषि उत्पादन का पूर्वानुमान) जैसे कार्यक्रम उपग्रह डेटा का उपयोग करते हैं।

निर्णय सहायक तंत्र (DSS): अवधारणा, घटक और अनुप्रयोग (टॉपिक 13 और 14)

निर्णय सहायक तंत्र (Decision Support System, DSS) कंप्यूटर आधारित प्रणाली है जो डेटा, मॉडल और उपयोगकर्ता से संवाद को जोड़कर निर्णय लेने वाले की मदद करती है। यह निर्णय खुद नहीं लेती, बल्कि विकल्पों के परिणाम दिखाती है।

• डेटाबेस प्रबंधन भाग: मौसम, मृदा, फसल और बाजार के आँकड़े।
• मॉडल भाग: फसल सिमुलेशन, सिंचाई शेड्यूल और आर्थिक मॉडल।
• उपयोगकर्ता इंटरफेस: सवाल पूछने और परिणाम देखने का ग्राफिकल तरीका।
• ज्ञान आधार (कुछ DSS में): विशेषज्ञ के नियम।

कृषि में अनुप्रयोग: बुवाई की तिथि और किस्म का चुनाव, सिंचाई और उर्वरक की सिफारिश, कीट-रोग के पूर्वानुमान, भूमि उपयोग योजना और फसल बीमा। उदाहरण: DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) जो फसल मॉडलों का समूह है।

कृषि विशेषज्ञ तंत्र और मृदा सूचना तंत्र (टॉपिक 15)

विशेषज्ञ तंत्र (Expert System) कृत्रिम बुद्धि पर आधारित प्रोग्राम है, जो किसी क्षेत्र के विशेषज्ञ के ज्ञान और तर्क को कंप्यूटर में उतारकर सलाह देता है।

• घटक: ज्ञान आधार (तथ्य और नियम), अनुमान इंजन (Inference engine) जो नियम लगाकर निष्कर्ष निकालता है, उपयोगकर्ता इंटरफेस, व्याख्या सुविधा और ज्ञान अधिग्रहण।
• नियम का उदाहरण (IF-THEN): IF फसल = गेहूँ AND अवस्था = ताज मूल (CRI) AND मृदा नमी = कम THEN सिंचाई करें।
• उदाहरण: कपास के लिए CALEX/Cotton (अमेरिका) और ICAR संस्थानों द्वारा गेहूँ, धान आदि पर विकसित विशेषज्ञ तंत्र जो रोग-कीट की पहचान और उपचार बताते हैं।

मृदा सूचना तंत्र (Soil Information System): मृदा के प्रकार, पोषक तत्व, pH, जल धारण क्षमता आदि का GIS नक्शों और डेटाबेस के साथ संग्रह। भारत में ICAR-NBSS&LUP (नागपुर) मृदा नक्शों और भूमि उपयोग पर काम करता है, और मृदा स्वास्थ्य कार्ड योजना खेत स्तर की जानकारी देती है। उपयोग: उपयुक्त फसल और उर्वरक की सिफारिश, भूमि सुधार और उपजाऊपन की निगरानी।

IT उपकरणों से आकस्मिक फसल योजना (टॉपिक 16)

आकस्मिक फसल योजना (Contingent crop planning) उन असामान्य स्थितियों (मानसून में देरी, सूखा, अतिवृष्टि, पाला, कीट प्रकोप) में अपनाई जाने वाली वैकल्पिक योजना है, जो पहले से तैयार रहती है। ICAR-CRIDA (हैदराबाद) राज्य कृषि विश्वविद्यालयों और KVK के साथ मिलकर जिला स्तर की आकस्मिक योजनाएँ बनाता है।

स्थिति (उदाहरण)	वैकल्पिक रणनीति (केवल समझाने के लिए)
मानसून 2 से 4 सप्ताह देर से आए	कम अवधि की किस्में, कम पानी वाली फसलें (जैसे बाजरा, मूँग, ग्वार), बीज दर और पौध संख्या में बदलाव
बुवाई के बाद लंबा सूखा अंतराल	जीवनरक्षक सिंचाई, मल्चिंग, विरलन, फसल की पंक्तियाँ बीच-बीच में कम करना
अतिवृष्टि या जलभराव	जल निकास, दोबारा बुवाई या कम अवधि की फसल
पाला या लू की चेतावनी	समय पर सिंचाई, धुआँ करना या ढकना, कटाई की तिथि में बदलाव

IT उपकरणों की भूमिका: मौसम पूर्वानुमान और अलर्ट (IMD, मेघदूत), फसल मॉडल और DSS से परिदृश्य जाँचना, GIS और उपग्रह चित्रों से प्रभावित क्षेत्र पहचानना, Excel में बीज, खाद और लागत की गणना और SMS/ऐप से किसानों को तत्काल सलाह देना।

सोचिए और हल कीजिए

प्रश्न 1: 5 MB की कितनी फाइलें 1 GB में आएँगी? उत्तर: 1024 ÷ 5 = लगभग 204

प्रश्न 2: उपज के आँकड़े 10, 12, 14, 16, 18 हों तो माध्य और मानक विचलन? उत्तर: माध्य 14; वर्ग विचलन का योग = 40; प्रसरण = 40 ÷ 4 = 10; SD = 3.16

प्रश्न 3: ET₀ = 4 मिमी/दिन और K_c = 0.8 हो तो ET_c और प्रति हेक्टेयर जल? उत्तर: 3.2 मिमी/दिन = 32 घन मीटर/हे/दिन

प्रश्न 4: NIR = 0.60 और Red = 0.20 हो तो NDVI? उत्तर: 0.40 ÷ 0.80 = 0.5

प्रश्न 5: 80 किग्रा N/हे यूरिया (46% N) से देने के लिए कितनी यूरिया? उत्तर: 80 ÷ 0.46 = 173.9 किग्रा

परीक्षा के लिए कैसे लिखें और याद रखें

• कंप्यूटर के घटक आरेख बनाकर लिखें: इनपुट → CPU (ALU + CU) + मेमोरी → आउटपुट।
• DBMS और WWW के प्रश्नों में कृषि का एक उदाहरण जरूर जोड़ें (AGMARKNET, eNAM, किसान सुविधा)।
• GIS, GPS और RS में अंतर तालिका में लिखें; NDVI का सूत्र याद रखें।
• विशेषज्ञ तंत्र और DSS में अंतर: DSS विकल्प दिखाकर उपयोगकर्ता को निर्णय देता है, जबकि विशेषज्ञ तंत्र नियमों से सीधे सलाह देता है।
• सूत्र: ET_c = K_c × ET₀; 1 मिमी/हे = 10 घन मीटर; NDVI = (NIR − Red) ÷ (NIR + Red)।
• सरकारी ऐप और पोर्टल के नाम व उनकी एक-एक सुविधा लिखें।

महत्वपूर्ण प्रश्न (MCQ)

Q1. कंप्यूटर का "मस्तिष्क" किसे कहा जाता है? (अ) मॉनिटर (ब) CPU (स) कीबोर्ड (द) प्रिंटर। उत्तर: ब

Q2. Excel में औसत निकालने का फलन कौन सा है? (अ) =SUM() (ब) =COUNT() (स) =AVERAGE() (द) =MAX()। उत्तर: स

Q3. NDVI का सूत्र कौन सा है? (अ) (NIR + Red) ÷ (NIR − Red) (ब) (NIR − Red) ÷ (NIR + Red) (स) NIR × Red (द) NIR − Red। उत्तर: ब

Q4. DSSAT का पूरा नाम क्या है? (अ) Decision Support System for Agrotechnology Transfer (ब) Data Storage System for Agriculture (स) Digital Soil Survey and Analysis Tool (द) Decision System for Soil and Agronomy। उत्तर: अ

Q5. विशेषज्ञ तंत्र का वह भाग जो नियम लगाकर निष्कर्ष निकालता है: (अ) ज्ञान आधार (ब) इंटरफेस (स) अनुमान इंजन (द) डेटाबेस। उत्तर: स

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

प्रश्न: Agri-Informatics में कितने टॉपिक और लेक्चर हैं?
उत्तर: सिलेबस की थ्योरी में 16 टॉपिक हैं और कुल 16 लेक्चर निर्धारित हैं।

प्रश्न: इंटरनेट और WWW में क्या अंतर है?
उत्तर: इंटरनेट कंप्यूटरों का वैश्विक नेटवर्क है, जबकि WWW उस पर चलने वाली वेब पेजों की सेवा है।

प्रश्न: DBMS का कृषि में क्या लाभ है?
उत्तर: किसानों, मृदा, मौसम और बाजार के डेटा को व्यवस्थित रखकर तेजी से खोजना और रिपोर्ट बनाना।

प्रश्न: GIS और रिमोट सेंसिंग में अंतर क्या है?
उत्तर: रिमोट सेंसिंग दूर से डेटा जुटाती है, जबकि GIS उस स्थानिक डेटा को नक्शों में जोड़कर विश्लेषण करता है।

प्रश्न: सटीक खेती (Precision Agriculture) क्या है?
उत्तर: खेत की भिन्नता के अनुसार GPS, सेंसर और VRT से सही जगह, सही समय और सही मात्रा में इनपुट देना।

प्रश्न: आकस्मिक फसल योजना क्यों जरूरी है?
उत्तर: मानसून में देरी या सूखे जैसी स्थिति में नुकसान घटाने के लिए पहले से तैयार वैकल्पिक योजना किसानों को जल्दी निर्णय लेने में मदद करती है।

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संदर्भ पुस्तकें: P. K. Sinha, Computer Fundamentals; V. Rajaraman, Fundamentals of Computers; Allen और अन्य, Crop Evapotranspiration (FAO Irrigation and Drainage Paper 56); ICAR e-course (Agri-Informatics); ICAR और कृषि विभाग के पोर्टल और ऐप।

लेखक की टिप्पणी: यह लेख सिलेबस के आधार पर मौलिक रूप से तैयार किया गया है। गणना के उदाहरण और आकस्मिक योजना की तालिका केवल अभ्यास के लिए हैं। सरकारी ऐप, पोर्टल, योजनाएँ (जैसे AgriStack, eNAM, किसान सुविधा) और उनके नाम व सुविधाएँ समय-समय पर बदलती रहती हैं, इसलिए प्रकाशित करने से पहले नवीनतम आधिकारिक स्रोत से जाँच लें।