Tamaño y Participación del Mercado de software de Agricultura de Precisión
Análisis del Mercado de software de Agricultura de Precisión por Mordor inteligencia
El mercado de agricultura de precisión está valorado en 14,77 mil millones de USD en 2025 y se prevé que alcance los 26,86 mil millones de USD en 2030, avanzando un una TCAC del 12,70%.[1]John Deere, "Company Newsroom Releases 2025," deere.com Las constelaciones satelitales IoT, la dirección automática guiada por GNSS y los equipos autónomos habilitados por IA están ampliando la base de mercado direccionable de la agricultura digital y convirtiendo los incentivos de créditos de carbono en retorno tangible de la inversión. La colaboración de John Deere con SpaceX para telemetríun sub-centimétrica en zonas sin cobertura celular, la empresa conjunta PTx Trimble de AGCO para retrofits de flotas mixtas, y el programa Climate-elegante Commodities del USDA están reforzando un ciclo tecnológico que recompensa la optimización de insumos de tasa variable.[2]granja Progress Editors, "Deere-SpaceX Partnership Brings Starlink un Farms," farmprogress.com El hardware unún domina el gasto, sin embargo, el software y los análisis de IA de borde están superando con crecimiento de dos dígitos, reflejando el cambio de la industria de la recopilación de datos hacia la automatización de decisiones en tiempo real. América del Norte retiene la mayor participación regional, mientras que Asia Pacífico ofrece la TCAC más rápida respaldada por el ecosistema de agricultura inteligente de India y los mandatos de políticas de agricultura de precisión de china.
Puntos Clave del Informe
- Por tecnologíun, los Sistemas de Guíun lideraron con el 38% de la participación del mercado de agricultura de precisión en 2024, mientras que la Tecnologíun de Tasa variable está destinada un crecer un una TCAC del 13,90% hasta 2030.
- Por componente, el Hardware representó el 52% del tamaño del mercado de agricultura de precisión en 2024, mientras que se espera que el software avance un una TCAC del 13,82% hasta 2030.
- Por aplicación, el Monitoreo de Rendimiento mantuvo el 29,40% de la participación del mercado de agricultura de precisión en 2024; se proyecta que el Reconocimiento Basado en drones se expanda un una TCAC del 13,12% hasta 2030.
- Por tamaño de finca, las Fincas Grandes (>1.000 ha) dominaron con el 55% de participación del mercado de agricultura de precisión en 2024, sin embargo, las Fincas Pequeñcomo (<100 ha) exhiben la TCAC proyectada más alta del 13,20% hasta 2030.
- Por geografíun, América del Norte capturó el 41,70% de la participación del mercado de agricultura de precisión en 2024; se prevé que Asia Pacífico acelere un una TCAC del 14,22% entre 2025-2030.
Tendencias mi Insights del Mercado Global de software de Agricultura de Precisión
Análisis de Impacto de Impulsores
| Impulsor | (~) % Impacto en Pronóstico TCAC | Relevancia Geográfica | Cronograma de Impacto |
|---|---|---|---|
| Dirección automática habilitada por GNSS en fincas grandes | +2.1% | América del Norte y Europa, expandiéndose un Asia Pacífico | Mediano plazo (2-4 unños) |
| Declives de costos de sensores de drones multiespectrales/térmicos | +1.8% | Global, adopción temprana en mercados desarrollados | Corto plazo (≤2 unños) |
| Esquemas de créditos de carbono que recompensan insumos de tasa variable | +1.5% | Europa, América del Norte, Asia Pacífico emergente | Largo plazo (≥4 unños) |
| Constelaciones satelitales IoT para telemetríun sub-centimétrica | +2.3% | Global, prioridad en regiones remotas | Mediano plazo (2-4 unños) |
| Descuentos de seguros vinculados un puntuaciones de riesgo agrícola basadas en IA | +1.2% | América del Norte y Europa, programas piloto en Asia | Mediano plazo (2-4 unños) |
| Cambio de financiación de capital de riesgo hacia robótica de IA de borde | +1.4% | Global, enfocado en centros de innovación | Corto plazo (≤2 unños) |
| Fuente: Mordor Intelligence | |||
Dirección Automática Habilitada por GNSS en Fincas Grandes
La adopción de dirección automática GNSS ha alcanzado el 70% en fincas de más de 1.000 ha versus el 52% en propiedades medianas, asistida por el receptor StarFire 7000 de John Deere que se conecta un más bandas satelitales para una convergencia más rápida.[3]USDA Economic investigación servicio, "Adoption de precisión agricultura tecnologícomo," ers.usda.gov SpaceX Starlink transporta los datos de guíun donde fallan las redes celulares, permitiendo un los operadores ejecutar pasadas autónomas durante el díun y la noche. El kit retrofit OutRun de AGCO democratiza las actualizaciones de dirección para flotas mixtas, soportando tractores de marcas rivales. La escasez de mano de obra aumenta la propuesta de valor al sustituir operadores escasos con robótica que mantiene hileras perfectamente rectas, suprime la superposición y conserva el diésel. El retorno de la inversión se amplifica un través de costos reducidos de combustible y mayor utilización de horas de campo que impulsan la maquinaria más lejos durante ventanas de siembra ajustadas.
Rápidas Caídas de Costos en Sensores de Drones Multiespectrales/Térmicos
Más de 300.000 drones agrícolas ahora tratan más de 500 millones de ha en todo el mundo, con el Mavic 3 Multispectral de DJI con precio por debajo del umbral una vez reservado para fincas grandes.[4]DJI agricultura, "Mavic 3 Multispectral campo Results," ag.dji.com Las pruebas de finca en trigo de Montana muestran ahorros de herbicida del 90-95% cuando los drones de aspersión puntual se combinan con sistemas de visión WEED-él. La miniaturización de sensores ha reducido el peso de carga útil, duplicando la resistencia de vuelo mientras se preserva la resolución espectral para lecturas de clorofila y humedad del dosel. La flexibilización regulatoria en Brasil y Estados Unidos ha ampliado la envolvente operacional para vuelos más todoá de la línea de visión visual, acelerando la adopción en cultivos de hectárea amplia. La detección de anomalícomo habilitada por IA ahora marca el estrés de nutrientes una semana antes que el ojo desnudo, permitiendo un los productores intervenir antes de que se establezca la pérdida de rendimiento.
Esquemas de Créditos de Carbono que Recompensan Recortes de Insumos de Tasa Variable
La iniciativa Climate-elegante Commodities de 3,1 mil millones de USD del USDA tiene como objetivo secuestrar 60 millones de tCO₂mi un través de verificación un nivel de campo de prácticas de precisión, pagando un los productores que documenten ahorros de fertilizantes y combustible un través de registros de sensores. La tecnologíun de tasa variable ya alcanza el 69% de penetración en las principales fincas de maíz y soja de EE.UU., un nivel destinado un subir un medida que las primas de carbono impulsan los cronogramas de ROI de punto de equilibrio. La estrategia granja un Fork de Europa exige un recorte del 50% en el uso de químicos para 2030, efectivamente forzando la adopción de regímenes de aspersión basados en prescripción. La plataforma de comercio de carbono de china permite un las Cooperativas Profesionales de Agricultores vender reducciones de emisiones verificadas, creando un bucle de retroalimentación monetaria directa. La claridad legislativa proporcionada por la Ley de Prosperidad Rural y Seguridad Alimentaria de 2024 desbloquea unún más préstamos de conservación destinados un hardware y software que sustentan programas de tasa variable.
Constelaciones Satelitales IoT para Telemetría Sub-Centimétrica
Se proyecta que los ingresos de IoT satelital salten de 1,3 mil millones de USD en 2022 un 8,7 mil millones de USD en 2032, con la agricultura etiquetada como el caso de uso más grande. JDLink Boost de John Deere canaliza la telemática un través de Starlink, permitiendo al personal de soporte empujar actualizaciones de vehículos encima-el-aire que reducen el tiempo de inactividad. OneWeb ofrece conexión de baja latencia para flotas en vastas praderas canadienses, donde el 77% de las tierras de cultivo se sitúan fuera de la cobertura 4G oneweb. La conectividad continua permite la coordinación máquina un máquina para enjambres de aspersores autónomos trabajando un centímetros uno del otro. El lado positivo económico podríun superar los 500 mil millones de USD en PIB agrícola global agregado una vez que los enlaces confiables eliminen la restricción de interrupción de datos en la autonomíun.
Análisis de Impacto de Restricciones
| Restricción | (~) % Impacto en Pronóstico TCAC | Relevancia Geográfica | Cronograma de Impacto |
|---|---|---|---|
| Brechas de interoperabilidad de datos en flotas de marcas mixtas | −1.6% | Global, agudo en operaciones de flota mixta | Mediano plazo (2-4 unños) |
| Amenazas de ciberseguridad rural un redes OT agrícolas | −1.2% | Mercados desarrollados con alta digitalización | Largo plazo (≥4 unños) |
| Cobertura de rojo RTK estancada en África Subsahariana | −0.8% | África Subsahariana, desbordamiento un regiones remotas | Largo plazo (≥4 unños) |
| Resistencia del agricultor un la pérdida de decisión algorítmica | −0.9% | Global, más fuerte en comunidades tradicionales | Mediano plazo (2-4 unños) |
| Fuente: Mordor Intelligence | |||
Brechas de Interoperabilidad de Datos Entre Maquinaria de Marcas Mixtas
Aproximadamente el 73% de los productores operan tractores, sembradoras y aspersores de múltiples OEM, creando silos de datos que obstaculizan los análisis de extremo un extremo mdpi.com. La API OGC SensorThings promete un envoltorio universal para datos geoespaciales y de maquinaria, sin embargo, los formatos de archivo propietarios y los protocolos de bus CAN diferentes bloquean los flujos sin fisuras. La empresa PTx Trimble de AGCO promete dirección y sincronización de datos agnóstica de marca, pero los retrofits en equipos heredados son costosos y requieren experiencia de concesionario. El impulso de Europa hacia estándares abiertos y capas de transporte MQTT es una señal positiva, aunque la adopción se retrasa en proveedores más pequeños que temen la mercantilización. Sin convergencia, los agricultores continúan haciendo malabares con memorias USB y portales de nube, limitando las ganancias de productividad que la autonomíun completa podríun entregar.
Amenazas de Ciberseguridad Rural Dirigidas a Redes OT Agrícolas
un medida que sembradoras, bombas y estaciones meteorológicas se unen un Internet, la tecnologíun operacional se convierte en objetivo para ransomware y robo de datos. La Directiva NIS-2 de la UE agregará gastos generales de cumplimiento para proveedores de ag-tech; una orientación similar se está moviendo un través de canales federales estadounidenses. Los controles IEC 62443 escritos para plantas de manufactura deben mapearse un campos abiertos donde la seguridad física es baja y la conectividad es intermitente. Los pequeños propietarios carecen de especialistas internos, dejando contraseñcomo predeterminadas y firmware sin parches en gateways alimentados por energíun solar. Los pilotos de aprendizaje federado muestran promesa entrenando modelos de detección de enfermedades sin exportar datos de campo sin procesar, pero demandan computación en el borde que infla los costos de lista de materiales.
Análisis de Segmentos
Por Tecnología: Los Sistemas Autónomos Impulsan la Evolución del Mercado
Los Sistemas de Guíun mantuvieron la participación líder del 38% del mercado de agricultura de precisión en 2024, sostenida por receptores GNSS robustos que dirigen maquinaria un rutas sub-centimétricas bajo terreno variable. Se prevé que el tamaño del mercado de agricultura de precisión para Tecnologíun de Tasa variable crezca un una TCAC del 13,90% hasta 2030 sobre precios crecientes de fertilizantes y químicos que incentivan la aplicación dirigida. La teledetección basada en drones aprovecha cargas úazulejos multiespectrales más baratas, con DJI reportando un recorte del 67,78% en volúmenes químicos cuando los mapas alimentan aspersores de prescripción. Los robots están ganando tracción un medida que la financiación de capital de riesgo gira hacia plataformas de IA de borde; Four Growers y Bonsai robótica colectivamente recaudaron 24 millones de USD para automatizar la cosecha en 500.000 acres. El IoT satelital completa la pila, retransmitiendo entradas de sensores desde campos fuera del alcance celular para que los modelos se mantengan actualizados para módulos de autonomíun.
Los análisis de borde y nube trabajan en tándem: el hardware de borde procesa flujos de visión en tiempo real, mientras que los motores de nube procesan patrones estacionales. La pila de autonomíun de segunda generación de John Deere fusiona ambas capas para apuntar un autonomíun completa de maíz y soja para finales de década. Los agricultores prefieren cada vez más retrofits de flota mixta sobre reemplazos de marca única, un cambio que AGCO capitalizó con su kit OutRun que omite un intercambio de tractor de alto costo. Dadas estas dinámicas, los proveedores de tecnologíun que combinan API abiertas con componentes agnósticos de hardware están mejor posicionados para capturar hectáreas incrementales.
Nota: Participaciones de segmento de todos los segmentos individuales disponibles con la compra del informe
Por Componente: La Aceleración del Software Transforma el Dominio del Hardware
El Hardware capturó el 52% del mercado de agricultura de precisión en 2024, cubriendo sensores, controladores, drones y plataformas autónomas. Sin embargo, los ingresos de software están subiendo un una TCAC del 13,82% un medida que la IA de borde entrega prescripciones accionables en segundos, incluso cuando la rojo se cae. Los sensores se han reducido un huellas de estampilla postal, permitiendo un las fincas pequeñcomo permitirse cuadrículas densas de humedad del suelo que alimentan mapas de riego de tasa variable. Las pantallas como la G5-Plus de John Deere agregan Ethernet para pasar conjuntos de datos más ricos desde implementos de vuelta un la cabina. Las computadoras un bordo integran GNSS, visión de máquina y telemetríun en una sola placa, reduciendo la latencia para bucles de autonomíun.
Se espera que el tamaño del mercado de agricultura de precisión para servicios administrados se amplími un medida que los operadores se apoyen en socios de terceros para parchar software y monitorear amenazas cibernéticas en tiempo real. Las suites de análisis de datos de CNH y Raven recortan herbicida en un 77% con aspersión selectiva dirigida por IA. La conexión satelital asegura que las prescripciones se sincronicen durante el trabajo de campo, una protección crucial para el 77% de tierras de cultivo sin 4G. un medida que los márgenes de hardware se comprimen, los proveedores buscan ingresos recurrentes un través de suscripciones que agrupan actualizaciones, algoritmos y paneles de informes de créditos de carbono.
Por Aplicación: La Aspersión de Precisión Redefine la Gestión de Cultivos
El Monitoreo de Rendimiento sigue siendo la columna vertebral, suministrando los datos de variabilidad espacial que entrenan cada prescripción; representó el 29,40% de participación del mercado de agricultura de precisión en 2024. El Reconocimiento Basado en drones está acelerando un una TCAC del 13,12% gracias un modelos de IA que detectan estrés de nutrientes temprano, promoviendo aspersiones foliares microdosificadas en lugar de tratamientos generales. La Aplicación de Tasa variable supera la dispersión general con ahorros documentados de 40,74 USD por acre y recortes de fertilizante hasta el 66% usando el sistema ExactShot de John Deere. El Monitoreo de Salud de Suelo y Cultivo entreteje sondas IoT con datos satelitales, permitiendo un los análisis advertir del inicio de enfermedades varios dícomo antes que el reconocimiento convencional.
Se espera que el tamaño del mercado de agricultura de precisión para automatización de cosecha suba un medida que la cosechadora S7 de John Deere automatiza configuraciones de pérdida de grano y velocidad de tierra, mejorando el rendimiento en un 20% agweb.com. Las plataformas de Gestión de Riego como Verdi equilibran la entrega de agua y nutrientes, una capacidad vital para regiones propensas un sequícomo donde cada milímetro de lluvia cuenta. La logística posterior gana de carritos de grano autónomos que sincronizan datos de ubicación y nivel de llenado un la cosechadora, minimizando el tiempo inactivo. un medida que las métricas de sostenibilidad se vuelven estrictas, los módulos de cumplimiento ahora se sitúan junto un herramientas agronómicas, permitiendo que la verificación de carbono suceda en temporada en lugar de post-cosecha.
Por Tamaño de Finca: La Digitalización de Fincas Pequeñas se Acelera
Las fincas grandes de más de 1.000 ha mantuvieron el 55% del mercado de agricultura de precisión en 2024, aprovechando pools de capital más grandes y personal de agronomíun dedicado. Las fincas pequeñcomo de menos de 100 ha registran la TCAC más alta del 13,20% un medida que kits IoT de bajo costo, conexión satelital y subvenciones gubernamentales reducen las barreras de entrada. Se espera que el tamaño del mercado de agricultura de precisión para pequeños propietarios se amplími bajo la Misión de Agricultura digital de 450 crore INR de India, que subsidia sensores y paneles de nube. Las fincas medianas abarcan 100-1.000 ha y muestran 52% de adopción, catalizadas por kits retrofit que evitan el cambio completo de maquinaria.
Los marcos del PNUD ahora agrupan aplicaciones móviles en idiomas locales, análisis de nube y teledetección para que los pequeños propietarios eviten costos de servidor por adelantado. Las fincas grandes enfrentan creciente escrutinio sobre emisiones, empujándolas un cuantificar cada insumo un través de gemelos digitales para informes ESG. Las operaciones medianas encuentran equilibrio desplegando módulos centrales de guíun y tasa variable sin aventurarse en flotas completamente autónomas. un pesar de ritmos diferentes, la convergencia es clara: el equipo que una vez demandaba gastos de capital alto ahora está disponible víun suscripción, cerrando la brecha digital entre tamaños de finca.
Análisis Geográfico
América del Norte retuvo el 41,70% de participación regional en 2024, ayudada por redes GNSS maduras, un ecosistema de concesionarios establecido y un ambiente regulatorio que reconoce registros digitales para programas de carbono. El mercado se ha estancado en tasa de crecimiento relativa un regiones emergentes, en parte porque las encuestas de sentimiento de agricultores de 2025 muestran planes de capital cautelosos en medio de precios voláazulejos de materias primas. Sin embargo, los ciclos de reemplazo activos para pantallas heredadas y la expansión hacia autonomíun completa de máquina deberían preservar el piso de demanda del continente.
Asia Pacífico registra la TCAC más rápida del 14,22%, impulsada por el mercado de agricultura inteligente de India proyectado para alcanzar 886,21 millones de USD para 2028 y los mandatos de política de china alrededor de agricultura digital. Las inversiones gubernamentales en constelaciones satelitales, drones de bajo costo mi Internet rural sustentan la adopción un través de parcelas de pequeños propietarios. Los flujos de capital de riesgo de más de 1,2 mil millones de USD en 2024 se concentraron en aspersores de huerto automatizados y puntuación de crédito de agri-tecnologíun financiera que vincula préstamos de insumos con datos de campo verificados por sensores. Australia agrega hectáreas incrementales con flotas autónomas de hectárea amplia que alivian la escasez crónica de mano de obra.
Europa avanza establemente bajo legislación ambiental que requiere un recorte del 50% en químicos para 2030, posicionando la aspersión de precisión como una palanca de cumplimiento. Las pruebas de campo en Alemania confirman reducciones de pesticidas del 10-20% sin sacrificio de rendimiento, reforzando la confianza del agricultor. El ritmo de adopción de América Latina diverge: Brasil y Argentina desaceleraron las compras de tractores 14% en 2024 debido un ingresos vinculados un sequícomo pero aceleran la aspersión con drones después de la relajación regulatoria. El Medio Oriente y África permanecen tempranos en la curva; el IoT satelital es una línea de vida para productores subsaharianos donde las redes RTK se estancan en 40% de cobertura, pero las brechas de asequibilidad y habilidades moderan la velocidad.
Panorama Competitivo
La estructura de la industria se está consolidando. AGCO pagó 2 mil millones de USD por el 85% de la división agrícola de Trimble, formando PTx Trimble con el objetivo de superar los 2 mil millones de USD de ingresos de precisión para 2028. John Deere extiende el liderazgo un través de conectividad SpaceX, una línea de productos 2025 expandida, y su pila de autonomíun de segunda generación que integra visión, IA y diagnósticos remotos. CNH absorbe Raven Industries para incrustar aprendizaje automático en tiempo real en flotas Case y nuevo Holland, mientras DJI mantiene una participación global de drones que excede un cada par occidental combinado.
Los libros de estrategia enfatizan API abiertas, retrofits de marca cruzada y precios como servicio para ganar hectáreas de flota mixta. Las empresas de IA de borde como Four Growers y Bonsai robótica apuntan un tareas estrechas-cosecha de invernadero y percepción de cultivos en hileras-sin embargo, su éxito obliga un los principales un acelerar I+d interno o asociarse. La financiación de capital de riesgo se inclina lejos del SaaS de gestión agrícola puro hacia módulos de autonomíun que funcionan fuera de línea, reflejando el apetito del inversionista por saltos de productividad tangibles.
La intensidad competitiva no se unísla un la tecnologíun; los agronegocios río abajo agrupan financiación de insumos con instalaciones de sensores, creando cerrar-en. Al mismo tiempo, las cooperativas en Europa y Asia contratan flotas compartidas de aspersores autónomos, agregando una capa de servicio que evita la propiedad de hardware. Las patentes alrededor de visión de máquina y aplicación de tasa variable formarán flujos de regalícomo, haciendo de la propiedad intelectual un campo de batalla de primera línea.
Líderes de la Industria de software de Agricultura de Precisión
-
AGCO Corporation
-
John Deere
-
Trimble Inc.
-
Lindsay Corporation
-
Topcon Positioning sistemas
- *Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial
Desarrollos Recientes de la Industria
- Febrero 2025: AGCO cierra acuerdo de 2 mil millones de USD por el 85% de la unidad agrícola de Trimble, dando nacimiento un PTx Trimble para acelerar soluciones de autonomíun retrofit.
- Febrero 2025: John Deere lanza la cosechadora S7 2025 con automatización predictiva, tractores 9RX renovados y aspersores Hagie equipados con See & pulverización de primera calidad para apuntar malezas.
- Enero 2025: John Deere revela su pila de autonomíun de segunda generación con rango de percepción más largo y control de aplicación móvil.
- Enero 2025: John Deere y DeLaval lanzan el Centro de Sostenibilidad Láctea para datos integrados de nutrición bovina y nutrientes de campo.
Alcance del Informe Global del Mercado de software de Agricultura de Precisión
El software de agricultura de precisión es un software de gestión agrícola que utiliza tecnologíun de información y asegura que el suelo y los cultivos reciban la cantidad óptima de nutrientes necesarios para maximizar la producción, maximizando comoí el rendimiento de los cultivos. Este enfoque ayuda al usuario un recibir información en tiempo real sobre la salud de las plantas, requisitos del suelo, predicciones del clima y el costo laboral incurrido para completar una tarea particular en el campo.
El Mercado de software de Agricultura de Precisión está Segmentado por Aplicación (Gestión de Cultivos, Gestión Financiera, Gestión de Inventario Agrícola, Gestión de personal, Seguimiento y Pronóstico del Clima, y Otras Aplicaciones), Tipo (Basado en Local o Web y Basado en Nube), y Geografíun (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, América del Sur y África). El informe ofrece el tamaño del mercado y pronósticos en términos de valor (miles de USD) para todos los segmentos anteriores.
| Sistemas de Guía | GNSS / GPS |
| GIS | |
| Teledetección | |
| Tecnología de Tasa Variable | Fertilizante de Tasa Variable |
| Siembra de Tasa Variable | |
| Pesticida de Tasa Variable | |
| Drones y UAV | |
| Robótica y Equipos Autónomos | |
| Plataformas de Análisis de Borde y Nube | |
| Otras Tecnologías |
| Hardware | Sensores y Actuadores |
| Controladores y Pantallas | |
| Computación a Bordo y Conectividad | |
| Software | SaaS de Gestión Agrícola |
| Análisis de Datos e IA | |
| Servicios | Integración y Consultoría |
| Servicios Administrados |
| Monitoreo de Rendimiento |
| Aplicación de Tasa Variable |
| Mapeo de Campo |
| Monitoreo de Salud de Suelo y Cultivo |
| Gestión de Riego |
| Reconocimiento de Cultivos |
| Automatización de Cosecha y Logística |
| Otras Aplicaciones |
| Fincas Pequeñas (menos de 100 ha) |
| Fincas Medianas (100-1.000 ha) |
| Fincas Grandes (mayor a 1.000 ha) |
| América del Norte | Estados Unidos | |
| Canadá | ||
| México | ||
| América del Sur | Brasil | |
| Argentina | ||
| Resto de América del Sur | ||
| Europa | Alemania | |
| Reino Unido | ||
| Francia | ||
| España | ||
| Italia | ||
| Países Bajos | ||
| Resto de Europa | ||
| Asia Pacífico | China | |
| Japón | ||
| India | ||
| Australia | ||
| Corea del Sur | ||
| Resto de Asia Pacífico | ||
| Medio Oriente y África | Medio Oriente | Arabia Saudí |
| Emiratos Árabes Unidos | ||
| Turquía | ||
| Resto del Medio Oriente | ||
| África | Sudáfrica | |
| Nigeria | ||
| Kenia | ||
| Resto de África | ||
| Por Tecnología | Sistemas de Guía | GNSS / GPS | |
| GIS | |||
| Teledetección | |||
| Tecnología de Tasa Variable | Fertilizante de Tasa Variable | ||
| Siembra de Tasa Variable | |||
| Pesticida de Tasa Variable | |||
| Drones y UAV | |||
| Robótica y Equipos Autónomos | |||
| Plataformas de Análisis de Borde y Nube | |||
| Otras Tecnologías | |||
| Por Componente | Hardware | Sensores y Actuadores | |
| Controladores y Pantallas | |||
| Computación a Bordo y Conectividad | |||
| Software | SaaS de Gestión Agrícola | ||
| Análisis de Datos e IA | |||
| Servicios | Integración y Consultoría | ||
| Servicios Administrados | |||
| Por Aplicación | Monitoreo de Rendimiento | ||
| Aplicación de Tasa Variable | |||
| Mapeo de Campo | |||
| Monitoreo de Salud de Suelo y Cultivo | |||
| Gestión de Riego | |||
| Reconocimiento de Cultivos | |||
| Automatización de Cosecha y Logística | |||
| Otras Aplicaciones | |||
| Por Tamaño de Finca | Fincas Pequeñas (menos de 100 ha) | ||
| Fincas Medianas (100-1.000 ha) | |||
| Fincas Grandes (mayor a 1.000 ha) | |||
| Por Geografía | América del Norte | Estados Unidos | |
| Canadá | |||
| México | |||
| América del Sur | Brasil | ||
| Argentina | |||
| Resto de América del Sur | |||
| Europa | Alemania | ||
| Reino Unido | |||
| Francia | |||
| España | |||
| Italia | |||
| Países Bajos | |||
| Resto de Europa | |||
| Asia Pacífico | China | ||
| Japón | |||
| India | |||
| Australia | |||
| Corea del Sur | |||
| Resto de Asia Pacífico | |||
| Medio Oriente y África | Medio Oriente | Arabia Saudí | |
| Emiratos Árabes Unidos | |||
| Turquía | |||
| Resto del Medio Oriente | |||
| África | Sudáfrica | ||
| Nigeria | |||
| Kenia | |||
| Resto de África | |||
Preguntas Clave Respondidas en el Informe
¿Cuál es el valor actual del mercado de agricultura de precisión?
El mercado de agricultura de precisión se sitúun en 14,77 mil millones de USD en 2025.
¿Qué tan rápido se espera que crezca el mercado de agricultura de precisión?
Se proyecta que se expanda un una TCAC del 12,70%, alcanzando 26,86 mil millones de USD para 2030.
¿Qué región está creciendo más rápido en la adopción de agricultura de precisión?
Asia Pacífico muestra el crecimiento más alto con una TCAC del 14,22% durante 2025-2030.
¿Qué segmento de tecnologíun está acelerando más?
La Tecnologíun de Tasa variable lidera en crecimiento con una TCAC del 13,90% un medida que los agricultores buscan optimización de insumos.
¿doómo influyen los programas de créditos de carbono en la adopción de agricultura de precisión?
Los esquemas gubernamentales pagan un los productores por recortes de insumos verificables, haciendo las herramientas de tasa variable más rentables y acelerando la adopción.
¿Por qué son importantes los enlaces IoT satelitales para la agricultura de precisión?
Conectan el 77% de tierras de cultivo que carecen de cobertura celular, habilitando flujos de datos continuos para maquinaria autónoma y análisis.
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